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丘成桐 圖片來源：受訪者提供

在今年7月舉行的“2025世界人工智能大會”上，頂尖數學家、菲爾茲獎得主丘成桐與其團隊出題，四款大模型同臺解題。有趣的是，大模型已經能夠快速、準確地解答奧數題，但對于數學家給出的研究生水平難題，還是頗花費了些時間。

“坦白講，AI（人工智能）從來沒對我沖擊太厲害。”近日，丘成桐在接受《每日經濟新聞》特約記者專訪時說。他認為人類的思考比AI重要得多，因為重大的科學發現往往是平凡事情里突然出現的一次變化，而人工智能傾向于把千萬分之一的“異常”當作噪音，所以無法產生量子力學級別的觀念突破。

這位世界知名數學家并不排斥新技術、新工具，他擔憂的是，師生過于依賴人工智能，忽視對思考能力的培養，從而丟失人類最寶貴的能力。

AI正把獲取知識的成本壓向零，卻將“提出真問題”的價值推得更高。

人工智能想更進一步，必基于數學發展

丘成桐認為，數學和人工智能的進一步結合是水到渠成的。數學為AI提供了基礎性的理論工具，而AI的發展又不斷提出新的問題，進一步推動了數學的進步。他強調，人工智能想要取得進一步的突破，必須基于數學的發展。數學家應該提升對人工智能深層理論和框架的理解，從而推動人工智能的發展。

數學是物理、化學、生物等科學的基礎，是對于大自然最嚴謹的描述。從股票投資到社會交往，許多現象都可以用數學來刻畫，從而獲得更嚴謹、更精確的解答。隨著人工智能的發展，數學的重要性愈發凸顯。

“很多數學家從前沒有深入了解人工智能，也不太在乎人工智能，（但）慢慢也看到它的重要性。”丘成桐說，數學家們開始愿意花時間在人工智能相關的研究上。他同時認為，好的科學家——包括人工智能專家，應該涉獵物理、數學、生物等多個學科。丘成桐解釋說：“（對于）自然界的現象，不能不了解它內在的規律，因此物理要學；（要）了解人類大腦及學習方式，又不可能不學習生物學。”

言及AI對科研的價值，丘成桐表示，AI確實能夠提供很大幫助，但并不能完全取代人類的思考。他將AI比作當年剛出現時的計算機，認為它能夠在計算和處理大量數據方面提供巨大幫助，但暫時還不會改變當前科研的主流。

“大家都應（把AI）當作一個常識去掌握，但人工智能還不能夠代替人腦，也不能夠代替（完成）很多需要原創和創新的工作。”他還特別強調，過度依賴AI可能削弱人的思考能力，現在最怕的是大家太過依靠人工智能，動不動就利用AI代替自己想問題做習題，對思維能力的培養會有損害。

科學發展“大跳躍”離不開人腦

在談到AI對交叉學科研究的影響時，丘成桐提起一個有趣的悖論：一方面，AI可以快速處理和整合大量數據，這對交叉學科的研究有潛在的促進作用，另一方面，AI可能會忽視那些罕見但可能帶來重大突破的特殊現象。

“假如在1000萬個東西里邊，有一個特殊的情形出來，一般來講機器不會注意到這個，”丘成桐解釋說，“但對機器來說，那個事件就是Noise，是噪音，人腦反而會注意。”

他舉例說，量子力學的誕生就源于科學家們對一些特殊現象的觀察。

因此，丘成桐認為，雖然AI可以加快交叉學科研究的進程，但也可能帶來負面影響?？蒲腥藛T需要保持警惕，不能完全依賴AI，而要保持對“千萬分之一的特殊現象”的敏感。

對于重大科學觀念的躍遷，丘成桐以電磁統一、量子力學等科學領域的“觀念大跳躍”為例說，這些均是由人腦推動觀念變革而完成的，并非數據歸納可以做到——AI還難以出現此類跨越和突破。

全民學人工智能有挑戰，師資很重要

談起未來人才的教育和培養，丘成桐認為，不僅要讓學生會用AI工具，有獨立思考能力也至關重要。“我們訓練這批學生，要（讓他們）有思考能力，這樣他們才可以幫助人工智能發展，而不單是人工智能來幫忙他思考。這是很重要的事情。”他說道。

丘成桐強調，所有科學的進步和社會的進步都要靠思考。沒有思考的學問，沒有思考的社會是不會進步的。

當談起基礎教育普及 AI時，丘成桐表示支持，但他也指出了當前面臨的挑戰：“現在講全民學人工智能，但是師資不夠。假如老師根本不懂人工智能，不懂其中的數學，怎么去教小孩子？”

丘成桐建議從少數幾所學校開始，逐步推廣AI教育，“先讓50到100所名校作示范”。