AI（人工智能）时代，机遇与挑战并存。昨天，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。
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”成为关键词。“当下，是科研学者最好的时代，也是最需要警醒的时代。”联盟牵头人、清华求真书院院长丘成桐认为，技术的飞速发展，既是科研学者的强大助力，也暗藏冲击。
有学者提到，不久前，OpenAI（美国开放人工智能研究中心）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、中国数学会理事长席南华认为，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，最终共同促进技术、学科与产业的发展。”
面对AI冲击无需过度焦虑
正如数学家所言，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，围绕几何、量子计算、生命科学等方向，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。
北京日报记者注意到，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、清华大学教授刘正伟提到，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。”清华大学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。
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以及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，将为年轻学者和学生提供前沿指导，并会积极推动资源整合，探索属于中国自己的数学大模型建设路径。