在今年7月举办的‘2025世界人工智能大会’上，一场特殊的数学竞赛引发关注：菲尔兹奖得主、国际知名数学家丘成桐与其团队设计数学难题，四款主流大模型同台竞技。实验结果显示，这些AI系统能快速解答奥数题目，但面对研究生水平的复杂问题时，仍需较长时间推导。
‘坦白说，AI从未对我产生过强烈冲击。’丘成桐在接受《每日经济新闻》专访时直言。他认为人类思维的独特性远超现有AI能力，‘重大科学突破往往源于平凡现象中的偶然发现，而AI会将千万分之一的异常视为噪音过滤掉，这决定了它难以产生量子力学级别的理论革新。’
这位76岁的数学大师并不排斥技术革新，但明确表达了对教育领域的担忧：‘当师生过度依赖AI完成作业和思考，人类最宝贵的创新能力正在被削弱。’他指出，AI虽将知识获取成本降至零，却让‘提出真问题’的能力变得愈发珍贵。
丘成桐强调数学与AI的共生关系：‘数学为人工智能提供理论基石，AI发展又不断提出新的数学命题。’他特别提到，当前AI模型在处理高维数据时面临的挑战，本质上都是数学问题的延伸。‘要实现真正的AI突破，数学家必须深入理解深度学习框架的数学本质。’
作为横跨数学、物理、生物的多学科研究者，丘成桐认为跨学科视野至关重要：‘要理解自然规律必须掌握物理，要破解大脑学习机制必须研究生物，这些基础学科都是AI发展的养分。’他透露，近年来越来越多数学家开始主动涉足AI研究，‘这反映了学术界对技术趋势的清醒认知’。
在谈及AI对科研的影响时，丘成桐用计算机发展史作比：‘就像早期计算机辅助计算但未改变科研本质，当前AI更多是效率工具。’他特别指出AI在交叉学科研究中的双重性：既能快速整合海量数据，又可能忽视具有突破潜力的罕见现象。‘在千万个常规数据中，那个特殊案例对机器是噪音，对人却是灵感源泉。’
以量子力学诞生为例，丘成桐解释道：‘普朗克提出能量量子化的假设，源于对黑体辐射异常现象的持续观察。这种突破性思维，目前AI还无法复制。’他警告，过度依赖数据归纳可能阻碍‘观念大跳跃’式的科学革命。
面对全民AI教育热潮，丘成桐提出冷静观点：‘让学生掌握AI工具固然重要，但培养独立思考能力才是教育核心。’他强调，没有思维训练的学问如同无根之木，‘所有科学进步都源于持续的思考，这是人类不可替代的优势’。
针对当前AI教育面临的师资困境，丘成桐建议采取‘示范校先行’策略：‘先在50-100所名校建立AI教育体系，培养既懂数学又通AI的教师队伍。’他特别提醒，‘如果教师自身不理解AI背后的数学原理，教育就会变成机械的操作训练。’
这位数学泰斗的终极判断掷地有声：‘电磁统一理论、相对论、量子力学这些改变人类认知的革命，都是人脑推动的观念变革。在可预见的未来，AI仍将是人类的辅助工具，而非替代者。’
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