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【“探问AI参与科研的边界”系列报道之五】
光明日报记者 崔兴毅 陈海波
最近,某人工智能(AI)企业发布大量由AI开展的数学研究成果——700多篇数学论文,涉及300多个数学问题的证明研究,覆盖代数、几何、概率等众多领域。一场大讨论随之而来:这些成果算谁的?都能得到验证吗?AI的边界在哪里?数学家还能做什么?
菲尔兹奖得主、芝加哥大学教授邓煜对此也很关注。他认为,AI的发展需要遵循学术规范,并建立可追溯的贡献认定机制。AI可以帮助数学家探索思路、处理技术细节,也有望加强数学不同分支之间的联系,推动数学研究更深入地回应现实问题,但无论AI多么强大,数学研究都不应放弃以人为主体。
人和AI互相学习、共同进化
记者:最近发布不少AI数学论文,如何判断这些工作的性质?它们是AI的“原创”,还是人类数学的延伸?
邓煜:按我的理解,这些工作相当一部分是数学上非常重大的进展。但要说性质,它们大部分是基于人类对相关问题的已有深刻理解和技术。AI或者是巧妙结合了人类不同方向、不同领域的技术,或者是在人类已有思路、思想基础上进行创新,形成新的技术或新的思路,从而解决问题。也有一部分工作就是直接跟随人类已有思路。不止一个数学家提到,他们之前喂给AI模型的想法、思路,可能几周后就出现在这家公司的最新发布里,做法和证明都极为相似。所以,这些文章的出现本身对数学研究有相当大的促进作用,但不能简单把它看成脱离人类数学的凭空创造。

参观者在被誉为“雄安之眼”的河北雄安城市计算中心内参观。新华社发
记者:AI究竟比人强在哪里?为什么数学家不能靠拼速度赢?
邓煜:AI相对于人有很明显的优势。一个是它具有无限知识面。人的时间精力总是有限,不可能对现代数学所有领域、所有技术都有深刻了解;但AI通过学习或“蒸馏”人类网络上的所有数学文献,能够做到这一点。另一个是AI具有极低的尝试成本,或者说试错成本。对人来说,你尝试一条思路,做了几个月发现不行,这几个月就白费了;但对AI来说,如果有几千个、一万个智能体合作,就可以非常高效地尝试各种不同思路,进行试错。在这方面,人要跟AI比速度,肯定是没有任何希望的。也正因为如此,我们才更需要想清楚:人应该站在什么位置,怎样使用这种能力,而不是被它牵着走。

北京,2026大学生AI艺术展上,参观者在聆听AI技术制作的音乐作品。新华社发
记者:既然AI有这些优势,为什么仍要坚持“人是主体”?
邓煜:这是一个非常基本的前提——在数学研究中,在任何事情中,人总是作为主体,AI是工具,是我们用来研究的工具。我们始终要以人为本,利用AI推进我们自己的研究、推进我们自己感兴趣的问题。人起的是把握方向的角色,可以用AI去进行许多尝试、试错。比如我们有一个思路后,要把它形成具体路线图,路线图中每一步都需要很多细节考虑;如果路线图行不通,某些步骤、节点需要微调,这些工作都可以让AI来做。短期看,会出现人和AI共同进化的状况:AI基于人类已有理解发展出新技术、新理解,我们也可以学习AI的证明,发展出人的新思路,再交给AI学习。这是互相学习、共同促进的过程。所以没有理由拒绝工具,但前提是正确使用。
工具越强,越要讲规矩
记者:如果把AI当成一个虚拟研究者,它该不该像人一样公布“怎么想到的”?
邓煜:很多人会把AI模型当成虚拟研究者。既然把它当成发表研究成果的研究者,那就要按学术界标准来评判。首先,一个研究者得到重大结果,数学界会邀请他做各种报告,由浅入深解释证明怎么来的、背后思路是什么。AI当然不可能去做报告,但它可以解释;对AI来说,证明背后的思路很明显是思维链。所以,一个非常合理的要求是,如果AI证明了一个重大问题,应公布AI的思维链。对人来说,“怎么想到这个思路”是最简单、最明确的事情。更何况,你不能只在你“蒸馏”全人类网络文献时大大方方,别人想了解你的思维链时就说不行。还有,如果用到了其他人的思路,自己有责任指出来,发布前也应保证其正确性。

在第九届进博会技术装备展区,参观者在互动空间体验。新华社发
记者:有人会说商业公司不必守学术规范。那从商业角度看,数学家付费输入思路,最后得到了什么?
邓煜:如果从商业公司角度看,那就更有意思了。商业公司提供产品,我们数学家可以是用户,付钱使用你的产品,把我们的思路输入给你的产品;你们用我们输入的思路去训练新一代产品,然后用这些新一代产品去解决数学界的公开问题,得到所有荣誉。那我们作为用户得到了什么?我们什么都没有得到。既然什么都没得到,我们为什么要向你付这么多钱?所以,即便不从学术规范而从商业角度讲,这件事同样存在问题。AI对数学研究有价值,但整个事件过程中,AI公司扮演什么角色、行为是否有可商榷之处,与这些文章本身对数学的促进作用要完全分开看。工具强不等于工具提供方可以既拿走用户输入,又拿走全部荣誉,还不承担说明和正确性责任。
记者:什么才算“正确使用”?数学界需要哪些机制?
邓煜:我大概想了几个点。首先,AI应该作为工具,由数学家或数学爱好者来使用,是用户使用工具;AI公司作为工具提供方,不应该亲自下场代替用户进行研究。其次,用户应该能够选择,或能够轻易选择:输入给AI的数据是否允许AI进行训练,选择权属于用户。再次,需要可追溯性。比如某甲向AI输入一些想法、思路,AI学到后,将来某乙问AI时,AI利用这些思路形成证明;那某乙发表的文章应能追溯到最早是某甲提出的思路。这不仅可以避免优先权争议,也能精准定位哪些是AI贡献、哪些是人的贡献、是哪个人的贡献。尤其在数学界开始广泛使用AI的过渡时期,这非常重要。最近也有团体在推进开源数学模型,让数学界有属于自己的模型,遵循学术规范,包括数据使用、思维链公布、可追溯性等。开源模型目前和最强商业模型有差距,但可以通过训练缩小。数学界没必要追求一定用上最新工具,早半年晚半年差别不见得大,数学研究主体依然是人。
永远要保留自主思考、自主探索能力
记者:假设强AI能独立解决非常困难的问题,未来数学家还能做什么?
邓煜:首先很关键的一点是,在任何情况下,数学研究永远要以人为主体。AI可以解决问题,人至少可以提出问题,指导AI去进行哪个方向的应用,为AI指明方向。有人会说,AI也可以自主提问题、自己判断方向。没错,但回到最终问题:AI相当于一辆汽车,我们驾驶汽车,给汽车设定目的地、指明方向,然后开去目的地。汽车可以自动驾驶,自己跑很远,但如果我们不在车上,这对我们来说有什么意义?AI也许可以自主发展很多东西,但这和我们没有关系。我们所要知道的,是我们感兴趣的问题。从这个意义来说,人的主观能动性起着非常大的作用:我们提出问题、思路、想法去指引AI,AI帮我们完成具体试错和技术细节,我们再以此为基础进行下一步探索。人的作用毫无疑问不可替代。

2026国际(武汉)智能建造产业博览会现场。新华社发
记者:把镜头拉远,强AI对整个数学界是撕裂还是黏合?
邓煜:我认为会有两点影响,而且都是正面的。目前数学界客观上存在两个主要问题:一是不同分支之间有点渐行渐远,做数论的可能不能理解做分析的,做分析的不能理解做代数的;去听不是本领域的演讲,可能会理解大致思路,但很难理解具体技术细节。二是数学和现实世界也有点渐行渐远。现实问题非常复杂,很多时候超出数学家现有技术能力。所以大家主要研究模型问题,不知道这个东西具有怎样的现实背景,比如物理或者工程背景。有人把这归咎于数学界,我认为完全不公平。20世纪数学大范围扩张、迅速发展,科学也迅速发展,相当于宇宙膨胀,固定两点距离当然越来越大。AI的发展恰恰能帮助解决这些问题。比如我做PDE(偏微分方程),很多PDE从现实来,但结构过于复杂,人没法直接考虑,只能先做简化模型。有了AI,技术困难可以交给AI,我们把自己从烦琐细节中解放出来,去思考更深刻、跟现实更相关的问题。AI结合了不同学科思想,也会使数学不同分支之间、数学和现实之间的联系更加紧密。
记者:数学更贴近现实,会让纯数学消失或并入其他学科吗?
邓煜:数学和现实问题联系更紧密,绝不意味着数学会变成物理或生物的附属,更不意味着纯数学会消失、数学家会被并入其他院系。即使在19世纪,数学家所做的完全来自当时的物理研究、工程研究,他们依然是数学家,做的依然是数学问题,解的依然是数学方程。即使来源于应用、来源于现实,数学依然有自己的独立性和独特思考方式,不能并入其他学科。那些不太能直接和现实联系的数学会怎么样?很简单,数学是一个整体。我们不能因为想更贴近应用,就只考虑能直接应用的部分,而忽视不一定直接有应用的部分。不可能抛开一部分数学去发展另一部分数学。最后,从人类角度来讲,人最独特的品质是能够思考。AI将来可以回答很多问题,但不能代替我们自主思考。如果有了AI,人就放弃自主思考,我觉得那就和动物没什么区别了。人类永远要保留自主思考、自主探索的能力,无论有没有AI。数学永远是检验人类自主思考、自主探索能力,或者体现这些能力的一个关键部分。AI时代,数学不会消失,如果真发生,恐怕是整个人类的悲哀。
(项目统筹:光明日报记者 陈海波)
《光明日报》(2026年11月11日 07版)
