丘成桐：面对AI冲击无需过度焦虑，我们必须在浪潮中冲浪，而不是躲起来

人工智能(AI)时代，机遇与挑战并存。10月11日，丘成桐数学与人工智能实验室联盟在清华大学成立，将向数学科学专用大模型研发、AI辅助数学形式化证明与猜想发现、可解释人工智能及交叉领域智能计算等领域发起攻关，推动AI与数学深度融合。

联盟牵头人、清华求真书院院长丘成桐在致辞中表示，当前既是令学者兴奋的时代，也是充满挑战的时代。人工智能快速发展，正给数学及其他基础学科带来巨大冲击，其影响之深、变化之快，是他多年来从事科研工作未曾遇到过的。如何正确认识和应对人工智能带来的变化，对我国基础科学发展至关重要。

“技术发展是助力，也暗藏冲击”

联盟成立仪式上，多位数学家表达了对AI时代数学学科发展的看法，“冲击”成为共同的关键词。丘成桐认为，人工智能的一个重要特点，是能够汇集、学习人类长期积累的知识，并在此基础上不断提升能力。尽管人工智能远远不能全面理解科学真理，但它在这一方向上的能力正在不断进步。这种变化可能深刻改变未来的科学研究方式。

有学者提到，不久前，美国人工智能研究公司(OpenAI)一次性公开了722篇数学研究手稿，内容涵盖数论、代数几何、理论计算机科学、流体力学与统计物理等前沿领域。AI发展速度之快，远远超出了数学家的预判。“这倒逼我们重新思考数学的本质价值，也要求我们必须在AI浪潮中冲浪，而不是躲起来。”丘成桐说。

对此，中国科学院院士、中国数学会会长席南华认为，AI企业批量产出数学成果的模式，和数学界遵循的学术规范产生了冲突：企业不受学术规则约束，发布成果不需要经过同行严谨核验，甚至允许错误内容流出，给数学界带来了巨大的冲击。“但我们不必因此陷入焦虑，新的共识还在形成，数学界完全可以和AI产业界一起，逐步建立起一套各方都能接受的规则体系，最终实现技术与学科、产业的共同促进。”

面对AI冲击无需过度焦虑

多位数学家指出，面对AI的冲击，我们无需过度焦虑。“机器创造能力比不上人类，人类有喜怒哀乐，有最前沿的创造能力。人工智能不懂开创数学的前沿，所以不用怕。”丘成桐说，AI可以生成海量证明，却无法像人类数学家一样提出真正有洞察力的新问题，更无法拥有人类在长期研究中沉淀的数学直觉——这种融合了经验、审美和创造力的独特能力，始终是人类研究者不可替代的核心优势。

用好AI，是机遇。联盟发布了10余项“AI+数学”重点成果和研究方向，涉及退化阿诺德猜想问题、极小修改的有界性、7维同伦球面等科学问题，涉及几何、量子计算、生命科学等方向。

长安街知事注意到，在这些成果的产出中，AI充当着“助力者”的角色。

其中，在清华大学丘成桐数学科学中心、上海数学与交叉学科研究院开展的“7维同伦球面：所有光滑结构均可以承载处处为正的截面曲”研究中，AI用于辅助探索证明策略、简化计算;计算代数系统用于核验精确恒等式、区间界、生成可复现的计算证书;数学家负责构思与证明，核验结果、完成数学论证和论文。此外，AI还在其他科学问题的解决中为科学家提供思路启发，辅助科学家开展早期实验性计算等。

AI正在重塑数学人才培养模式

AI的普及，正在从根本上重塑数学人才的培养模式。北京雁栖湖应用数学研究院副院长、清华教授刘正伟提到，过去学生想要完成一个前沿研究，需要花几年时间查阅文献、摸索方法、调试代码，现在借助AI工具，从提出想法到落地实现的周期可以被大幅压缩，“我们已经有学生在AI的辅助下，短短一个月就把原有算法的效率提升了上千倍。”

“过去的数学教育侧重训练学生的计算能力、解题能力，这些工作AI现在可以完成得更快更好，这意味着对学生的培养标准，必须提升到全新的维度。”清华丘成桐数学科学中心副教授徐文强认为，在这样的背景下，年轻学子最需要守住三样东西：

一是永远保持对未知的好奇心，这是所有创新的源头;

二是不放弃独立思考，不能完全依赖AI给出的结论，要把工具输出的内容经过自己的消化沉淀，转化为真正属于自己的认知;

三是保持开放的交流心态，多和同行交流、多和前沿工具互动，在碰撞中获得新的灵感。

探索提升人工智能推理能力的新路径

丘成桐特别强调，人工智能的研发不能仅仅依靠工程技术，还需要有深厚学术积累的数学家积极参与。工程技术能够帮助改善机器的运行和功能，而进一步提升机器的思考与推理能力，同样离不开基础学科研究者的贡献。

丘成桐认为，当前人工智能技术发展迅速，科研合作尤为重要。各高校和科研机构如果只是分散开展研究，难以充分发挥我国数学人才的整体优势。他希望通过此次成立的实验室联盟，把国内更多数学家组织起来，推动跨机构、跨学科协同研究，探索提升人工智能推理能力的新路径。

丘成桐表示，联盟已集结超1000位数学家和科研工作者的力量，联合清华大学求真书院、丘成桐数学科学中心、北京雁栖湖应用数学研究院、中国科学院晨兴数学中心、上海数学与交叉学科研究院、东南大学丘成桐中心、河套数学与交叉学科研究院(深圳)、香港中文大学致真交叉数学科学院等机构，推动学术资源共享和联合攻关，探索属于中国自己的数学大模型建设路径，以数学学科的力量推动人工智能不断发展。

责编：邓玉娇

一审：姚茜琼

二审：彭彭

三审：唐婷

来源：长安街知事微信公众号