张寿武解析AI数学能力：速度超越人类，深度仍存瓶颈

2026年8月9日，北京雁栖湖国际会展中心迎来2026国际基础科学大会。作为9位基础科学奖章得主之一，普林斯顿大学教授、安德鲁・怀尔斯数学奖章获得者张寿武在媒体见面会上，就人工智能在基础科学研究中的角色与挑战分享了最新见解。

张寿武首先肯定了AI在特定数学领域的突破。他指出，AI在处理图论、组合数学等结构性较弱的简单问题时，解题速度已显著快于人类，甚至成功为代数几何中著名的雅可比猜想提供了反例。然而，这种效率并未转化为深度的思考能力。AI生成的解答往往篇幅短小，且在缺乏明确宏观方向指引时，难以像人类一样进行深层次的逻辑推演与自主判断。

针对学界普遍存在的“AI取代论”焦虑，张寿武引用了量子计算的发展史进行类比。他回忆1998年参加国际数学家大会时，Peter Shor关于量子计算的演讲曾引发密码学将被彻底颠覆的恐慌。但二十多年过去，由于错误率高及实际应用的瓶颈，量子计算并未实现预期中的全面改写。张寿武认为，AI技术的发展轨迹可能相似，最终也会遇到不可逾越的瓶颈，因此无需过度悲观。

在个人研究层面，张寿武表示对直接“交流”AI持保留态度。他担心AI处理速度过快且结果不可控，可能会压缩研究者自我思考的空间，即所谓的“自留地”。对于尚需发表论文的年轻学者而言，这种不可控性尤为关键。他将AI比作汽车与飞机，强调其强大力量伴随潜在危险，关键在于如何在安全规范下驾驭工具，而非被工具所支配。