撰文 | 平生 “我从1969年开始做学问，从数学、物理到应用科学与工程，都有许多涉猎，但是从来没有见过学术界受到如此大的冲击。”10月11日，菲尔兹奖得主、清华大学讲席教授丘成桐在其牵头组建的“丘成桐数学与人工智能实验室联盟”（以下简称“联盟”）成立大会上抒发了他近半年来AI冲击数学给他带来的感受。他说：“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。” 那么数学家该如何在AI中冲浪？新成立的“丘成桐数学与人工智能实验室联盟”的一大目标是整合国内数学研究力量，集中研发具有自主原创性的数学科学专用大模型。一方面，利用AI探索数学猜想、辅助定理证明；另一方面，以数学理论创新改进AI底层算法、模型架构和推理能力。各机构将共享算力、模型训练资源和形式化数学库，并陆续在北京、上海、南京、深圳、香港布局数学人工智能实验室。 图为联盟成立仪式现场（主办方供图） 此外，《返朴》注意到，由丘成桐先生领头，一本新的AI辅助数学的期刊将于2027年年初发布，该刊名为《Journal of AI-Assisted Mathematics》，由丘成桐创办并担任主编。该刊将汇聚全球顶尖学者，致力于打造AI与数学交叉领域具有国际影响力的旗舰学术品牌，聚焦人工智能与数学的深度融合。 International Press of Boston 已在官网列出新刊 Journal of AI-Assisted Mathematics 科研力量的组织方式需要跟上AI的时代需要 丘成桐强调说，人工智能正给数学研究带来前所未有的冲击，而中国科研机构各自为战，难以与汇聚顶尖人才的国际AI巨头竞争。他在接受记者采访时表示：AI国产大模型已经能够较好地处理日常问题，甚至能写比较好的诗，但若要完成OpenAI近期展示的前沿数学研究，还有一定差距。 “现在欧美参加 OpenAI 有大量的人，包括Deepmind等好几个大公司。他们不是几十个人，而是有几千个学者在帮忙。”丘成桐说，人类学者使用AI时是在接受机器的帮助，但机器也在吸收人类问题的精华，也增加机器的能力。“最前沿的研究不是抽象的研究，因为它会改变 AI 本身最基本的做法。”丘成桐忧心地说：“我们需要的资源还远远不够，无论是经费还是机器。现在全世界最先进的AI不准我们中国用。OpenAI 、ChatGPT 全部不准中国用，这对我们很不利。” 丘成桐在致辞中直言，这是“学者们最兴奋的时代，也是最危险的时代”。差距背后是基础技术创新能力和科研力量的组织方式。OpenAI等AI巨头投入巨额资金，吸引顶尖数学家、物理学家参与研发，不断改进模型的底层算法；国内科研力量相对分散，许多工作仍是在国外现有技术路线上的局部改进。要改变这一局面，必须集中人才、算力和资金，长期支持原创模型研发。他尤其批评只看一两年产业回报的投资思路：一些决策者看到现有AI已经能在工业应用中赚钱，就缺少继续投入基础模型研发的动力。如今前沿AI技术的进步已经快到以几天、一个月为尺度，如果过于看重短期产业回报，就很难跟上技术发展速度。 据悉，丘成桐数学与人工智能实验室联盟联合了清华大学求真书院、中国科学院晨兴数学中心、上海数学与交叉学科研究院等8家数学科研机构，目前已汇聚超1000名科研人员。成立仪式上还集中展示了多项该联盟产出的AI辅助数学研究成果，包括借助AI构造退化阿诺德猜想的反例，以及利用AI智能体、27.3万行代码完成卡拉比猜想的形式化验证。 AI仍不足以有真正原创性，数学方向仍靠人类把握 尽管对AI研究能力的进步感到震撼，丘成桐仍认为机器缺少开辟数学新方向的创造力。当《返朴》提问“如果数学直觉来自对大量经验的提炼，那么读过数学证明比任何人类都多的AI，是否可能获得超越人类的数学直觉？”丘成桐回答称：“最前沿的创造能力，不是单看从前就行的”，他说过去积累的知识可以提供帮助，但仍不足以产生真正的原创性。 “找重要的问题，开创数学的前沿，这个怎么走，AI不懂。”在他看来，AI已经能够有效解决给定的问题，但发现真正重要的新问题、判断数学发展的方向，仍然离不开数学家的创造力。 尽管OpenAI 为代表的国际AI巨头发布了诸多数学重大问题的研究成果（尽管发布机制备受争议），但丘成桐表示，这些巨头找的是全世界最前沿的学者，比如哈佛大学、普林斯顿、斯坦福的教授，学术的重心仍然在学术界而不是产业界。 商业逻辑与学界文化有多重尖锐冲突 在当天的媒体交流环节上，多位专家对AI数学发表了各自看法。中国数学会会长席南华院士谈到近期围绕OpenAI数学成果的争议，他指出，OpenAI作为企业和资本力量，首先希望展示自身的技术实力，商业逻辑与数学界长期形成的学术文化存在冲突。数学家即使发布未经同行评议的预印本，也必须对其负责；企业却不受同样的学术伦