商業(yè)
在蘇聯(lián)吃罐頭有什么后果？【神奇組織33】
2014年，
楊亮
4小時(shí)前
“上海如何”破：！題
2025-07-29 19:14:59
75940
2025世界人工智能大會(huì)的一場論壇上，一個(gè)有趣的環(huán)節(jié)掀起了現(xiàn)場高潮。
首位華人菲爾茲獎(jiǎng)得主丘成桐教授親自遴選并審核10道數(shù)學(xué)難題，上海人工智能實(shí)驗(yàn)室、商湯科技、階躍星辰、MiniMax四家機(jī)構(gòu)的通用大模型現(xiàn)場推理解題，展現(xiàn)出各具特色的數(shù)學(xué)邏輯推理能力。
這讓人想到兩個(gè)月前發(fā)生在加州大學(xué)伯克利分校的那場數(shù)學(xué)峰會(huì)。30位全球頂尖數(shù)學(xué)家聚在一起討論出題，嘗試難倒OpenAI新發(fā)布的推理模型o4-mini。但面對極具挑戰(zhàn)性的難題，AI的解答行云流水、游刃有余，令數(shù)學(xué)家們詫異不已。
兩場會(huì)議彰顯了同一個(gè)趨勢：數(shù)學(xué)與AI的關(guān)系，正在被顛覆。
在這樣的語境下，“AI三問”——數(shù)學(xué)之問、科學(xué)之問、模型之問，成為本屆WAIC的熱門話題。
從傳統(tǒng)的角度看，三者的關(guān)系基本是單向的：數(shù)學(xué)是最基礎(chǔ)的，支撐著幾乎所有科學(xué)的發(fā)展；而以大模型為代表的AI工具，則是科學(xué)發(fā)展的無數(shù)產(chǎn)物之一。
但今天，邏輯已不是那么簡單。
2014年，“AIforScience”被提出，倡導(dǎo)用AI工具分析數(shù)據(jù)，推動(dòng)科研工程化。AI能從人類無法處理的海量數(shù)據(jù)中挖掘出內(nèi)在聯(lián)系，在化學(xué)、材料、生物等諸多領(lǐng)域已形成了一大批科學(xué)成果。
到深度學(xué)習(xí)和大模型興起的今天，“AIforScience”的概念進(jìn)一步演進(jìn)，人們期待AI能輔助人類提出科學(xué)假設(shè)并完成驗(yàn)證，甚至能獨(dú)立發(fā)現(xiàn)新的科學(xué)規(guī)律，自行走完全過程。
當(dāng)然，要實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，AI大模型只做到解博士生級別的數(shù)學(xué)題是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。但一些頂尖數(shù)學(xué)家已著手與AI合作進(jìn)行數(shù)學(xué)研究，有的智能體已接連突破幾道塵封數(shù)十年的數(shù)學(xué)難題。
也就是說，無論走得快還是慢，“AI反向賦能數(shù)學(xué)與科學(xué)研究”這條路已被證明是走得通的。
更進(jìn)一步地看，前沿探索的范式正迎來全面革新。今后即便很多專門領(lǐng)域的研究，數(shù)學(xué)、科學(xué)、AI都缺一不可。
一個(gè)新近案例很好地證明了這一點(diǎn)：谷歌的AlphaEvolve依托其數(shù)學(xué)能力，設(shè)計(jì)了更高效的任務(wù)調(diào)度算法，反過來加速了支撐自身的大語言模型的訓(xùn)練過程，進(jìn)一步加強(qiáng)了自身能力。
而如果在數(shù)學(xué)、科學(xué)、AI三方面“偏科”嚴(yán)重，就可能在新一輪全球科技競爭中落后于第一梯隊(duì)。
也就是說，做不到“1+1+1”，成果可能是“0”，而做到了“1+1+1”，成果可能遠(yuǎn)大于“3”。
對志在打造人工智能高地、進(jìn)而成為全球科技創(chuàng)新高地的上海來說，回答“AI三問”，無疑有特殊的緊迫感。當(dāng)前，亟需系統(tǒng)布局，深度發(fā)力。
這里有三個(gè)重點(diǎn)。
最根本、最關(guān)鍵的，在于人才。
回答“三問”，基礎(chǔ)是“數(shù)學(xué)之問”。即便僅僅從純粹應(yīng)用（而不考慮情懷）角度，全社會(huì)對數(shù)學(xué)這樣的基礎(chǔ)學(xué)科，也有必要給予空前的重視，基礎(chǔ)學(xué)科的人才培養(yǎng)亦應(yīng)有更大力度、足夠耐心。
越到后面越會(huì)發(fā)現(xiàn)，有了大量解決“底層問題”的人才之后，應(yīng)用領(lǐng)域的突破水到渠成。這方面，不能急功近利。
同時(shí)，只懂一門專業(yè)的人才在融合研究中很難發(fā)揮作用，新時(shí)代需要更多交叉學(xué)科人才——基礎(chǔ)學(xué)科的人才培養(yǎng)，本身也要不斷破界。
近年來，上海推動(dòng)復(fù)旦大學(xué)、上海交大等高校開設(shè)“AI+數(shù)學(xué)”交叉學(xué)科，培養(yǎng)既通代數(shù)拓?fù)溆侄疃葘W(xué)習(xí)的復(fù)合型人才。本屆WAIC上，也有“數(shù)學(xué)青年與AI青年”的結(jié)對儀式，以聯(lián)合研究跨領(lǐng)域問題等形式，創(chuàng)新人才培養(yǎng)模式。
平臺同樣不可或缺。它能承載人才，還能作為連接基礎(chǔ)研究與市場應(yīng)用的樞紐。
本屆WAIC上，兩個(gè)菲爾茲獎(jiǎng)獲得者冠名實(shí)驗(yàn)室落地上海，研究方向涵蓋數(shù)學(xué)與AI交叉課題。由丘成桐擔(dān)任首任理事長的上海數(shù)學(xué)與交叉學(xué)科研究院也于此前揭牌，集聚了一批全球數(shù)學(xué)人才，為許多交叉項(xiàng)目提供支持。
場景，則是上海的最大優(yōu)勢。
時(shí)至今日，已經(jīng)無須再用政策引導(dǎo)需求側(cè)優(yōu)先選擇AI相關(guān)的解決方案，隨著AI工具的發(fā)展成熟，市場會(huì)自發(fā)選擇性價(jià)比更高的一方。政府能做的，是消除供給側(cè)和需求側(cè)的信息差，讓場景需求更真實(shí)全面地?cái)[在研究者面前，牽引融合研究更加精準(zhǔn)，更加有的放矢，避免資源浪費(fèi)。
“AI三問”是個(gè)前沿話題，進(jìn)一步破題，還需要很多探討和思辨。但上海已經(jīng)把重要的問題提了出來。
提出來了，就要努力求解——上海可以做在前頭，也完全有機(jī)會(huì)走在前頭。
原標(biāo)題：《觀見|“AI三問”，上海怎么答？》
欄目主編：朱珉迕文字朱珉迕題圖來源：上觀題圖
解放日報(bào)·上觀新聞?dòng)^見工作室出品來源：作者：解放日報(bào)胡幸陽
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