丘成桐牵头成立数学与AI实验室联盟，称AI冲击如海啸，需在浪潮中冲浪

10月11日，清华大学举行‘丘成桐数学与人工智能实验室联盟’揭牌仪式。联盟由丘成桐牵头，联合求真书院、丘成桐数学科学中心、北京雁栖湖应用数学研究院及中科院晨兴数学中心等机构共建，汇聚逾1000名科研人员，目标明确：研发数学科学专用大模型，推进AI辅助形式化证明、猜想发现与可解释性研究。

这一动作并非孤立事件，而是对近期AI深度介入数学研究的直接回应。10月6日，OpenAI在GitHub一次性公开722份由其前沿模型生成的数学研究手稿，覆盖数论、代数几何、理论计算机科学等多个领域，涉及372组成果。尽管部分结果后续被撤回或修订——10月7日即有3篇因符号错误被撤、14篇接受修正——其产出规模与速度仍令学界震动。

丘成桐在成立仪式及采访中坦言：“这是学者们最兴奋的一个时代，也是最危险的时代。”他自1969年从事数学研究以来，从未见过如此剧烈的变革，“过去半年的变化远超预期”，甚至直言“用‘冲击’已不够，更像是海啸来了”。但他反对退避：“我个人觉得，AI做得越好，对我们越有帮助。我们因此要在整个海潮上面冲浪，而不是躲起来避开它。”

联盟的设立正是“冲浪”策略的具体落地。其首批重点方向包括退化阿诺德猜想、极小修改的有界性、7维同伦球面等前沿问题，横跨几何、量子计算与生命科学交叉领域。在“7维同伦球面：所有光滑结构均可以承载处处为正的截面曲”项目中，AI承担探索证明策略、简化繁复计算的任务；计算代数系统负责核验恒等式与生成可复现证书；而最终的数学构思、逻辑推演与论文撰写，仍由人类数学家主导完成。这种人机协同模式已成为当前主流实践。

争议焦点集中在学术规范层面。中国科学院院士、中国数学会理事长席南华指出：“仅有数学定理，它并不构成数学。”他以欧几里得素数无穷定理为例说明：两千年后欧拉用无穷级数重证该命题，不仅未终结研究，反而开启了解析数论新纪元；陈省身对高斯-博内定理的新证明同样催生了整体微分几何的革命。“解决困难问题的意义，在于加深理解、产生新思想和方法”，席南华强调，“我们人类的理解永远是无止境的。”

国际数学联盟副主席何旭华则从操作层面提出质疑：OpenAI发布的手稿多缺乏可读性与可复现性，未经同行评审即宣称“问题已解决”，实则将巨大验证成本转嫁给学界。“他们把结果放出来，就宣称问题已经解决了，但后面还遗留着非常大的工作量，甚至可能比此前的工作量还多。”他指出，即便其中包含有价值线索，数学家仍需投入大量精力去消化、整理与判断。

陶哲轩10月7日在博客转载人类数学协会（AHM）声明，批评OpenAI做法背离科学精神，呼吁暂停合作，重申“科学应以人类理解为中心”。对此，丘成桐持更开放立场：他承认AI目前尚不能真正“思考”或“推理”，但强调“让机器能够思考、能够推理，需要有学问的研究者参与”，这正是联盟集结千名学者的初衷。

值得注意的是，国内AI大模型在数学专用能力上尚未达世界领先水平，而国外头部企业已聚集顶尖人才。丘成桐提醒，技术发展呈指数级而非线性增长，中国亟需加速布局。

AI也在重塑数学教育逻辑。北京雁栖湖应用数学研究院副院长刘正伟举例：一名学生借助AI工具，一个月内将某算法效率提升千倍；过去需数年完成的文献梳理与代码调试，如今周期大幅压缩。清华丘成桐数学科学中心副教授徐文强指出，传统侧重计算与解题能力的培养路径已不适应新时代，“必须提升到全新维度”——年轻学子需坚守三样核心素质：对未知的好奇心、独立思考能力（不盲信AI输出）、以及开放交流心态。

求真书院已调整教学导向，鼓励本科生尽早接触前沿问题，但同步强化“真正理解知识”的要求，警惕AI能力导致年轻人自我怀疑或放弃深度思考。

多位学者一致认为，AI无法替代人类在数学中的核心角色：它能生成海量证明，却难以提出真正有洞察力的新问题；它可执行复杂计算，却缺乏长期积淀的数学直觉——那种融合经验、审美与创造的独特能力。正如丘成桐所言：“机器创造能力比不上人类，人类有喜怒哀乐，有最前沿的创造能力。人工智能不懂开创数学的前沿，所以不用怕。”

联盟的成立标志着中国学界对AI挑战的系统性回应。当工具日益强大，数学的本质价值愈发清晰：不是更快得出答案，而是持续追问“为什么”，并在追问中拓展人类认知的边界。