专访中国科学院院士田野：人类和AI应当携手探索数学

封面新闻记者 张峥 摄影报道

周末的数学讲座，吸引大批成都学生

这批公开的数学手稿，让更多人开始关注AI参与前沿研究的可能性。与此同时，如何核验这些论证、如何把结果转化为数学家能够理解和继续使用的知识，也成为重要问题。

10月22日至23日，32位来自学术界、政府和产业界的数学家在

针对当前数学界关于AI使用的讨论，田野认为需要理性看待——对AI技术能力的评价，与对企业发布成果方式的评价，需要区分开来。网上的一些争议，“有可能是他们对AI公司某些做法的不满，而非对AI技术本身的排斥。”

“我的研究中经常使用AI。”田野告诉封面新闻记者，“例如，当我产生了一些新的想法后，我会主动与AI交流，听取它的反馈。至于在论文中标注AI的使用情况，我认为这是理所应当的，我会明确标注出在哪些地方使用了AI的辅助。”

谈到国内数学与人工智能的发展，田野表示：“一个国家必须拥有属于自己的AI模型，我国在自主数学AI模型的建设上需要进一步加强。”

学生热烈交流

“AI增加了我学习的强度，也给我带来了很多新的启发。”田野透露，有了AI后，他每天都要和它对话。

在这批AI生成的手稿中，有文章引用了田野的论文。“我很高兴看到AI在引用我的文章，并且我能够看懂它的论证过程。”但读懂论证与确认其正确性是两回事，具体结论仍需要逐步核查。

对于AI在数学领域的快速发展，田野没有那么恐慌：“AI没有剥夺数学家的智慧，数学家创造的思想仍然有价值，也会成为进一步探索的基础；但同时，AI强大的能力也促使我们以更高效、更具挑战性的方式去推动数学的发展。”

“AI的发展正在不断突破我们过去对它能力的认识。从去年到今年，我们已经看到了令人惊喜的成果。在我自己相关的研究领域中，AI展现出了非常漂亮且独特的想法。在总结甚至提出新思想方面，AI已经极大地超越了我们以往的想象。当然，一个想法是否正确、是否真正新颖、能推进到什么程度，还需要具体核查。但这些想法本身值得认真研究。”田野说。

那么，AI的发展会给数学家的工作带来怎样的变化？田野很乐观：“对于一门学科而言，未来还有无数基本问题等待探索。我的核心观点是：人类和AI在未来数学的发展中应当携手合作。”

在他看来，数学的发展不能仅仅用解决了多少已有猜想来衡量，还包括提出新的问题、发现新的联系、增进对数学的理解。

“对于我研究的BSD猜想这样的核心问题，不能因为出现了声称证明的文稿，就认为问题已经解决，要看具体论证是否成立。即便未来这些难题得到解决，也是值得高兴的事情。数学还会有新的问题等待我们探索。”

关于人机协作的比例问题，田野认为，人类与AI的贡献往往相互交织，很难简单换算成百分比。“如果仅仅纠结于一篇文章中AI占多少、人类占多少，并试图将其分得清清楚楚，就容易忽略更重要的问题：这种合作是否带来了可靠的结果和新的理解。”

“但这不等于不用说明贡献。哪些环节使用了AI，它提供了什么帮助，应当如实说明；已有工作的贡献也应得到恰当引用。作者仍然要理解自己的工作，并对论文的结论负责。”

田野鼓励自己的学生使用AI。“学生要主动思考，逐步形成自己的想法，也要学会判断和检验AI给出的内容。”他认为，在探索数学真理的道路上，人类与人工智能是可以共同前行的。

数学家受到成都中学生热烈追捧

对于中学生而言，最重要的是打下坚实的基础。田野反对的是，在学习过程中，跳过自己的思考，直接借助AI得到习题答案。

“我在研究中让AI做计算，是因为我已经具备了相应的能力，AI可以帮我节省时间。我也会和它讨论新的想法，但这同样需要自己去理解和判断。对中学生来说，对数学问题的品味、判断力以及数学素养的形成，需要长期、扎实的训练。如果仅仅用AI来获取习题答案，跳过思考和推理的过程，就会妨碍这些能力的形成。”

中学生接触AI的正确方式，是让AI帮助自己迎接更大的挑战。他建议对数学学有余力的同学，利用AI为自己设计一套适合自身基础的微积分和线性代数学习计划，不必统一追求一年学完，关键是理解其中的概念并完成必要的练习；或者让AI针对自己感兴趣的领域，引导自己深入理解其中的核心思想。学生甚至可以借助AI，实现更高水平的自学。

遇到问题时，可以先自己尝试，再让AI给一点提示，比较不同方法，最后检验自己能否独立讲清楚。学习的目标不只是得到答案，还要形成自己的理解。

在田野看来，人类对AI能力的认识正在不断被突破。“从去年到今年，它的进步已经带来了许多惊喜。”他也期待未来出现更多有价值的成果，“重要的是，我们能不能在这个过程中学到新的东西，对数学有更深的理解。”

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