在今年7月举行的“2025世界人工智能大会”上，顶尖数学家、菲尔兹奖得主丘成桐与其团队出题，四款大模型同台解题。有趣的是，大模型已经能够快速、准确地解答奥数题，但对于数学家给出的研究生水平难题，还是颇花费了些时间。
“坦白讲，AI（人工智能）从来没对我冲击太厉害。”近日，丘成桐在接受《每日经济新闻》特约记者专访时说。他认为人类的思考比AI重要得多，因为重大的科学发现往往是平凡事情里突然出现的一次变化，而人工智能倾向于把千万分之一的“异常”当作噪音，所以无法产生量子力学级别的观念突破。
这位世界知名数学家并不排斥新技术、新工具，他担忧的是，师生过于依赖人工智能，忽视对思考能力的培养，从而丢失人类最宝贵的能力。
AI正把获取知识的成本压向零，却将“提出真问题”的价值推得更高。
人工智能想更进一步，必基于数学发展
丘成桐认为，数学和人工智能的进一步结合是水到渠成的。数学为AI提供了基础性的理论工具，而AI的发展又不断提出新的问题，进一步推动了数学的进步。他强调，人工智能想要取得进一步的突破，必须基于数学的发展。数学家应该提升对人工智能深层理论和框架的理解，从而推动人工智能的发展。
数学是物理、化学、生物等科学的基础，是对于大自然最严谨的描述。从股票投资到社会交往，许多现象都可以用数学来刻画，从而获得更严谨、更精确的解答。随着人工智能的发展，数学的重要性愈发凸显。
“很多数学家从前没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。”丘成桐说，数学家们开始愿意花时间在人工智能相关的研究上。他同时认为，好的科学家——包括人工智能专家，应该涉猎物理、数学、生物等多个学科。丘成桐解释说：“（对于）自然界的现象，不能不了解它内在的规律，因此物理要学；（要）了解人类大脑及学习方式，又不可能不学习生物学。”
言及AI对科研的价值，丘成桐表示，AI确实能够提供很大帮助，但并不能完全取代人类的思考。他将AI比作当年刚出现时的计算机，认为它能够在计算和处理大量数据方面提供巨大帮助，但暂时还不会改变当前科研的主流。
“大家都应（把AI）当作一个常识去掌握，但人工智能还不能够代替人脑，也不能够代替（完成）很多需要原创和创新的工作。”他还特别强调，过度依赖AI可能削弱人的思考能力，现在最怕的是大家太过依靠人工智能，动不动就利用AI代替自己想问题做习题，对思维能力的培养会有损害。
科学发展“大跳跃”离不开人脑
在谈到AI对交叉学科研究的影响时，丘成桐提起一个有趣的悖论：一方面，AI可以快速处理和整合大量数据，这对交叉学科的研究有潜在的促进作用，另一方面，AI可能会忽视那些罕见但可能带来重大突破的特殊现象。
“假如在1000万个东西里边，有一个特殊的情形出来，一般来讲机器不会注意到这个，”丘成桐解释说，“但对机器来说，那个事件就是Noise，是噪音，人脑反而会注意。”
他举例说，量子力学的诞生就源于科学家们对一些特殊现象的观察。
因此，丘成桐认为，虽然AI可以加快交叉学科研究的进程，但也可能带来负面影响。科研人员需要保持警惕，不能完全依赖AI，而要保持对“千万分之一的特殊现象”的敏感。
对于重大科学观念的跃迁，丘成桐以电磁统一、量子力学等科学领域的“观念大跳跃”为例说，这些均是由人脑推动观念变革而完成的，并非数据归纳可以做到——AI还难以出现此类跨越和突破。
全民学人工智能有挑战，师资很重要
谈起未来人才的教育和培养，丘成桐认为，不仅要让学生会用AI工具，有独立思考能力也至关重要。“我们训练这批学生，要（让他们）有思考能力，这样他们才可以帮助人工智能发展，而不单是人工智能来帮忙他思考。这是很重要的事情。”他说道。
丘成桐强调，所有科学的进步和社会的进步都要靠思考。没有思考的学问，没有思考的社会是不会进步的。
当谈起基础教育普及 AI时，丘成桐表示支持，但他也指出了当前面临的挑战：“现在讲全民学人工智能，但是师资不够。假如老师根本不懂人工智能，不懂其中的数学，怎么去教小孩子？”
丘成桐建议从少数几所学校开始，逐步推广AI教育，“先让50到100所名校作示范”。
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