文｜南都记者 杨柳
人工智能（AI）的迅猛发展正引发数学界的深层焦虑。1994年菲尔兹奖得主、中国科学院外籍院士埃菲姆·杰曼诺夫（Efim Zelmanov）近日指出，随着AI具备解决中等难度数学问题的能力，传统数学人才培养模式及学术评价体系正面临严峻挑战。
传统培养模式与评价标准受冲击
10月24日，杰曼诺夫在浙江温州举办的2026世界青年科学家峰会期间接受采访表示，传统的数学研究生培养路径通常是从解决中等难度的研究项目入手，发表论文后逐步攻克更高阶难题。然而，当前AI已能胜任此类中等难度问题，导致原有培养逻辑失效。
此外，杰曼诺夫强调，学术界聘用数学人才的主要依据是论文成果，但在AI辅助下，难以甄别论文中哪些部分由研究者独立完成，哪些依赖算法生成。这种“贡献度模糊”现象对现有的学术诚信与评价机制构成了直接挑战。
10月24日，1994年菲尔兹奖得主、中国科学院外籍院士埃菲姆·杰曼诺夫参加在浙江温州举办的2026世界青年科学家峰会
数学界与AI公司矛盾升级
杰曼诺夫的担忧反映了数学界与科技巨头之间日益紧张的关系。9月上旬，OpenAI宣布其内部模型解开了一道“千禧年大奖难题”，并于一个月后公开了700多份由模型生成的数学手稿，涉及300多组研究成果。此举引发了数学界的强烈反弹。
菲尔兹奖得主联名警告
9月11日，包括陶哲轩、邓煜、杰曼诺夫在内的25位菲尔兹奖得主发表联名信，批评AI公司将解题作为检验模型性能的基准，认为这与数学共同体的目标存在严重错位。联名信指出，解题仅是获取概念理解和洞察的手段，而非终极目标。AI大规模快速生产“真或假”的命题，若缺乏严谨论述和新思想提炼，可能摧毁孕育新思想的土壤。
行业规范争议持续
面对批评，OpenAI曾宣布成立独立数学咨询小组以协调成果发布规范。然而，10月上旬其再次公布数学手稿后，矛盾进一步激化。人类数学协会（AHM）发表声明，指责OpenAI无视确保研究可信、合乎伦理的科学规范。
专家共识：关键在于如何“人机协同”
尽管冲突不断，数学界并未完全排斥AI，焦点在于如何合理使用。25位菲尔兹奖得主的联名信也承认，AI具有增强和加速数学研究的潜力，领域内需要适应这一变化。
丘成桐：需在AI浪潮中冲浪
10月11日，菲尔兹奖得主、清华大学丘成桐数学科学中心主任丘成桐表示，若能合理使用AI，其产生的影响将是划时代的；反之则可能带来灾难性后果。他强调：“AI带来的变化倒逼人们重新思考数学的本质价值。我们必须在AI浪潮中冲浪，而不是躲起来。”
人机协同破解难题成为新趋势
目前，已有研究者通过人机协同取得突破。10月15日，上海人工智能实验室宣布，大湾区大学教授许地生团队基于国产书生科学多模态大模型S2，完成了三维Ghys猜想的证明。团队成员张洁松表示，在AI辅助下，研究者的核心能力转变为如何提问、理解及演绎使用工具。
回归基础：理解仍是核心
杰曼诺夫虽然认可AI作为强大工具的价值，并建议青年数学家掌握使用技巧，但他同时提醒，数学的核心在于“理解”。仅仅向AI提问无法获得真正的数学洞察，研究者仍需扎实学习基础理论和思想。只有掌握基础原理，才能在技术快速迭代的环境中实现知识的有效转换与应用。