2025世界人工智能大會的一場論壇上，一個有趣的環(huán)節(jié)掀起了現場高潮。

首位華人菲爾茲獎得主丘成桐教授親自遴選并審核10道數學難題，上海人工智能實驗室、商湯科技、階躍星辰、MiniMax四家機構的通用大模型現場推理解題，展現出各具特色的數學邏輯推理能力。

這讓人想到兩個月前發(fā)生在加州大學伯克利分校的那場數學峰會。30位全球頂尖數學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，令數學家們詫異不已。

兩場會議彰顯了同一個趨勢：數學與AI的關系，正在被顛覆。

在這樣的語境下，“AI三問”——數學之問、科學之問、模型之問，成為本屆WAIC的熱門話題。

從傳統(tǒng)的角度看，三者的關系基本是單向的：數學是最基礎的，支撐著幾乎所有科學的發(fā)展；而以大模型為代表的AI工具，則是科學發(fā)展的無數產物之一。

但今天，邏輯已不是那么簡單。

2014年，“AIforScience”被提出，倡導用AI工具分析數據，推動科研工程化。AI能從人類無法處理的海量數據中挖掘出內在聯系，在化學、材料、生物等諸多領域已形成了一大批科學成果。

到深度學習和大模型興起的今天，“AIforScience”的概念進一步演進，人們期待AI能輔助人類提出科學假設并完成驗證，甚至能獨立發(fā)現新的科學規(guī)律，自行走完全過程。

當然，要實現這一目標，AI大模型只做到解博士生級別的數學題是遠遠不夠的。但一些頂尖數學家已著手與AI合作進行數學研究，有的智能體已接連突破幾道塵封數十年的數學難題。

也就是說，無論走得快還是慢，“AI反向賦能數學與科學研究”這條路已被證明是走得通的。

更進一步地看，前沿探索的范式正迎來全面革新。今后即便很多專門領域的研究，數學、科學、AI都缺一不可。

一個新近案例很好地證明了這一點：谷歌的AlphaEvolve依托其數學能力，設計了更高效的任務調度算法，反過來加速了支撐自身的大語言模型的訓練過程，進一步加強了自身能力。

而如果在數學、科學、AI三方面“偏科”嚴重，就可能在新一輪全球科技競爭中落后于第一梯隊。

也就是說，做不到“1+1+1”，成果可能是“0”，而做到了“1+1+1”，成果可能遠大于“3”。

對志在打造人工智能高地、進而成為全球科技創(chuàng)新高地的上海來說，回答“AI三問”，無疑有特殊的緊迫感。當前，亟需系統(tǒng)布局，深度發(fā)力。

這里有三個重點。

最根本、最關鍵的，在于人才。

回答“三問”，基礎是“數學之問”。即便僅僅從純粹應用（而不考慮情懷）角度，全社會對數學這樣的基礎學科，也有必要給予空前的重視，基礎學科的人才培養(yǎng)亦應有更大力度、足夠耐心。

越到后面越會發(fā)現，有了大量解決“底層問題”的人才之后，應用領域的突破水到渠成。這方面，不能急功近利。

同時，只懂一門專業(yè)的人才在融合研究中很難發(fā)揮作用，新時代需要更多交叉學科人才——基礎學科的人才培養(yǎng)，本身也要不斷破界。

近年來，上海推動復旦大學、上海交大等高校開設“AI+數學”交叉學科，培養(yǎng)既通代數拓撲又懂深度學習的復合型人才。本屆WAIC上，也有“數學青年與AI青年”的結對儀式，以聯合研究跨領域問題等形式，創(chuàng)新人才培養(yǎng)模式。

平臺同樣不可或缺。它能承載人才，還能作為連接基礎研究與市場應用的樞紐。

本屆WAIC上，兩個菲爾茲獎獲得者冠名實驗室落地上海，研究方向涵蓋數學與AI交叉課題。由丘成桐擔任首任理事長的上海數學與交叉學科研究院也于此前揭牌，集聚了一批全球數學人才，為許多交叉項目提供支持。

場景，則是上海的最大優(yōu)勢。

時至今日，已經無須再用政策引導需求側優(yōu)先選擇AI相關的解決方案，隨著AI工具的發(fā)展成熟，市場會自發(fā)選擇性價比更高的一方。政府能做的，是消除供給側和需求側的信息差，讓場景需求更真實全面地擺在研究者面前，牽引融合研究更加精準，更加有的放矢，避免資源浪費。

“AI三問”是個前沿話題，進一步破題，還需要很多探討和思辨。但上海已經把重要的問題提了出來。

提出來了，就要努力求解——上?？梢宰鲈谇邦^，也完全有機會走在前頭。

原標題：《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·上觀新聞觀見工作室出品

來源：作者：解放日報胡幸陽

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