封面新闻记者 粟裕 海报设计 何玙
“人工智能会成为非常出色的科研助手，但没有任何助手能够无所不知。数学这门学科的核心不在于表层认知，而在于深层理解，单纯知晓知识并不等同于真正理解本质。”世界数学界最高荣誉菲尔兹奖得主、美国科学院院士、中国科学院外籍院士埃菲・杰曼诺夫说。
5月12日，2026世界数字教育大会在杭州举行，大会主题为“人工智能+教育：变革 发展 治理”。杰曼诺夫受邀出席论坛，对于AI时代的到来，他在接受封面新闻专访时表示，人工智能不会取代数学家。对数学家而言，AI始终是辅助思考、处理推演的工具，而非替代者。
杰曼诺夫长期从事代数学的研究，1994年凭借解决伯恩赛德猜想获得菲尔兹奖——这是有限群理论中最古老、最具影响力的难题，获奖时他还未满40岁。2021年他当选为中国科学院外籍院士，随后受聘为南方科技大学讲席教授。
在人工智能逐渐普及、教育减负被热议的当下，“AI时代，数学有必要学吗？”“是否需要降低数学难度”等话题引发讨论。杰曼诺夫向记者指出，拥有扎实基础数学素养的人，能够快速适应时代变化、及时转型调整。如果一个人只学当下实用知识，一旦技术路径和行业方法发生变革，就会束手无策。
“未来会有哪些数学分支，被用来支撑全新的技术与发展方向？没人能预判。”杰曼诺夫强调，正因如此，深耕基础数学、真正打好底层数理根基至关重要。因为未来任何新兴技术、新理论的诞生，其底层依托仍是不变的基础数学体系。
菲尔兹奖得主埃菲・杰曼诺夫在世界数字教育大会进行主题分享。封面新闻记者 粟裕 摄
Part.1
数学核心在于证明与推导
AI不是“无所不知”的助手
当前，数学与人工智能的融合日益紧密，AI的诞生和发展，每一步都有深刻的数学印记。AI推理能力的不断突破，又带给数学研究许多惊喜。杰曼诺夫认为，AI是极强的运算工具——相比人工计算，他更信任AI的运算结果。
他同时指出，当提出一个研究问题时，AI还会为你推送相关文献资料，但这些资料有真有假、正误参半，所以算不上真正意义上“无所不知”的智能助手。
“AI更擅长知识储备与信息识记，海量知识库都储存在它的‘认知体系’里，但数学的核心，在于逻辑证明与定理推导。”杰曼诺夫告诉记者，如今许多重要数学理论的证明过程已经变得极其复杂，仅读懂完整证明本身就难度极高。人们寄希望于AI能在这方面提供帮助，最终效果还有待观察。
在杰曼诺夫看来，人工智能对数学家而言最大的应用价值在于——AI本身根植于数学、高度依托数学理论构建，人工智能的发展也会为数学领域创造了更多就业与研究岗位。
菲尔兹奖得主、中国科学院外籍院士埃菲・杰曼诺夫。封面新闻记者 粟裕 摄
Part.2
回应“数学无用论”
“没有数学就没有AI”
当ChatGPT能解微积分、DeepSeek能写论文，一种“数学正在贬值”的声音开始出现。
日前，一名高中生致信同为菲尔兹奖得主的数学家丘成桐：“高中阶段学习了不少数学知识，但现实生活中真能用上吗？学习它的意义到底是啥？”丘成桐深入浅出的回复引发网友讨论。
也有大学生疑问，既然AI可以“代算代推”，当代学生还有必要扎实深耕微积分、线性代数这类基础课程吗？
对于此类“数学无用论”，杰曼诺夫告诉记者，数学向来是一门很难的学科，不少学生因为数学成绩不好，进不了优质大学。学生为此苦恼，家长也倍感焦虑。于是有人提出一个想法——不如在中小学缩减数学课程内容、降低难度标准，这样就都“皆大欢喜”了。
“这样的想法，是错误的。首先，人工智能本身就脱胎于数学，完全建立在数学算法的基础之上。没有数学，就没有人工智能。”杰曼诺夫补充道，由此引发另一个问题，是否只需要学习和人工智能相关的数学分支就够了？答案是否定的。
当下的人工智能由深度学习算法主导，这种格局会永远不变吗？杰曼诺夫持怀疑态度。他举了公钥密码学的例子——上世纪70年代，公钥密码学正式创立。而在此前长达150年的时间里，支撑它的数学理论在数学领域之外毫无实际用途。如今，全球所有金融交易以及比特币等区块链算法，都依托这套体系运行。
“当初掌握并发展这套理论的学者，全都具备扎实的基础学科功底，所以当社会和行业有需求时，他们有能力把理论落地应用。”杰曼诺夫说。
脑电测试系统。封面新闻记者 粟裕 摄
Part.3
AI能否替代教师？
“教师永远是第一位”
在数字教育普及的背景下，AI深度融入课堂教学，学生利用它帮助解题、推导公式、攻克难题，彻底改变了传统数学教学模式。面对AI赋能教育的新格局，杰曼诺夫对“教师、学生、AI”三方关系的判断十分明确：教师永远是第一位。
他认为，AI是强大的教学辅助工具，能够弥补部分地区优质师资不足的短板，为所有学生提供平等的学习机会、留存学习希望，长期助力教育均衡发展。但技术只能传递知识，无法激发灵感、启迪思维，而这正是教师的核心价值。
“教师的核心职责并非单纯传授知识，而是挖掘学生潜能、激发思辨灵感，这是AI永远无法替代的核心能力。”杰曼诺夫说，若无教师的引导，学生仅凭公开课、AI工具自学，很难形成独立、深度的思维体系。
智能机器人。封面新闻记者 粟裕 摄
Part.4
AI无法替代学习过程
“独立思考价值更可贵”
针对“AI时代是否还需要数学作业”的讨论，杰曼诺夫给出了肯定答案。
他认为，尽管AI可以快速解题，但作业是学生自我检验、查漏补缺的核心途径。唯有通过亲手做题、亲身推演，才能验证自身知识掌握程度，真正吃透数学原理，这是AI无法替代的学习过程。
同时，他提醒师生理性看待AI工具的价值与缺陷。比如，AI存在“幻觉问题”，可能编造错误定理、虚构学术文献，误导学习者。即便AI工具便捷高效，使用者也必须审慎核查其输出内容，绝对不能盲目依赖。
杰曼诺夫指出，AI的普及进一步凸显了独立思考的价值。当下，无论是学术论文还是学习成果，最薄弱的表现便是毫无独立见解、沦为AI内容的堆砌，新颖的思想、独特的思辨能力已然成为数字时代的核心竞争力。
世界数字教育大会教育成果展。封面新闻记者 粟裕 摄
Part.5
AI不具备创造数学理论能力
“技术永远无法复刻人类灵感”
针对“AI能否实现数学原创突破”的问题，杰曼诺夫给出了明确结论。他表示，现阶段从未出现AI原创顶级数学成果的案例，目前AI虽能解答奥数真题，但命题上仅能复刻、改编旧题，且改编质量参差不齐，不具备原创奥数命题、创造全新数学理论的能力。
杰曼诺夫坦言，AI只是对现有知识的整合归纳，真正的科研灵感、超凡的原创智慧，是独一无二的人类天赋。即便放眼未来十年，AI自主创造全新数学定理、形成独立思维的可能性也微乎其微，技术永远无法复刻人类的思辨与灵感。
“历史上，数学从未像今天这样深刻塑造日常生活，而我们甚至未曾意识到这一点。每次使用智能手机、互联网和深度学习技术时，皆是如此。”杰曼诺夫说。
对年轻的数学学习者有何建议？杰曼诺夫指出，人们常常认为数学问题很枯燥乏味，但当一个人沉下来去思考时，是很快乐的。数学就是解决问题，建议不要死记硬背，要试着自己解决问题。
他同时强调，如果直接看书的最后几页公式和结论，可能永远学不好数学，只是被动地知道别人做了什么研究。“如果认为一个问题很容易解决，别浪费时间了，去挑战更难的问题吧！”
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