2026-11-6专访美国数学会主席拉维·瓦基尔（Ravi Vakil）：AI真的永远改变了数学吗？
★置顶zzllrr小乐公众号，追踪《小乐数学科普》系列报道，参与数学 vs AI投票！
坚持不炒作的数学与AI报道，投稿信箱zzllrr@gmail.com
AI 真的永远改变了数学吗？
来源：斯坦福大学
撰文：Taylor Kubota
日期：2026-11-6
美国数学会主席、斯坦福大学数学家拉维·瓦基尔（Ravi Vakil）跳出新闻标题，来解释 AI 如何正在加速这个领域、为什么人类的理解依然重要，以及这对下一代意味着什么。
Ravi Vakil | Andrew Brodhead（摄影）
今年 9 月，OpenAI 宣布它用自主智能体解决了克雷数学研究所提出的千禧年大奖难题中的一道。如果这一结果站得住脚，那对数学和 AI 而言都是一个重大时刻。这一进展以及其他类似事件，让一些人宣称数学已被永远改变，数学家将会失业，因为 AI 做数学比人更好。
拉维·瓦基尔（Ravi Vakil）是斯坦福大学人文与科学学院的 Robert Grimmett 数学讲席教授。面对这类灾难性预言，他主张要多一分审慎与细致。他强调数学中“人”的重要性，并且总体而言对 AI 在本领域的应用持乐观态度——前提是人们审慎地使用它。
“我们身处这个正在变化的新世界。出生在其中的人会对它非常适应。对我们这些身处过渡期的人来说，这将是激动人心的时期，但也是颠覆性、充满挑战的时期，”Vakil 说，“重要的是记住我们为什么做科学、并坚持做下去，同时保护好那些未来将从事科学的年轻人。”
《斯坦福报告》向 Vakil 提了四个问题：AI 究竟如何影响数学，以及他认为人们应当关注什么，才能为这个领域找到最好的前进道路。
一、AI 会“解决数学”吗？
说“AI 会解决数学”是没有意义的。数学的本质就在于总有更多问题可以提，而我们从数学中学到的很多东西，发生在解题的过程中，而不只是知道答案。
实际发生的情况是：数学家们长期苦战的一批重大难题，正因 AI 工具而一个个被攻下，这令人兴奋。我们做事的方式也因 AI 而突然加速。很多过去做起来毫无乐趣、却很重要的事情变得更容易了。但一些本来有乐趣的事情也变得更容易了。所以这是好事，也是坏事。
AI 正以很久未见的速度加速数学。数学家可以高效得多地工作；即便不用 AI 的人，也能在用了 AI 的结果之上继续搭建。一切都在潜在加速，我们需要摸索出全新的做科学的方式。
二、人类能给数学带来什么 AI 给不了的东西？
数学是理解世界的一种方式，而想理解世界的是人。AI 并不“想”知道任何事情的答案。使用 AI 得到的最好结果都是人类引导的——工具在回答人类提出的问题。随着事情加速，我们仍将为这种加速负责，我们需要学会明智、有效、无害地使用这些工具。
数学有极其悠久的历史，长达数千年。这门学科在历史上经历过巨大的变化，但在人类的时间尺度上，它看起来像是纹丝不动。这次进展有一处不同，就是它发生得太快。即便是计算机进入数学，也是用几十年时间慢慢消化的，而如今我们是在几周之内搭建起基础设施。如何极快地消化这些新工具，将由我们自己决定——而作为一个古老、在某些方面行动缓慢的职业，我们并不习惯这样做。
三、你认为 AI 将如何改变数学？你对此感觉如何？
我对 AI 对数学的影响心情复杂。一方面，我是个求真者，所以现在我们能快得多地做科学与数学，这是巨大的收获。但另一方面，我喜爱数学的某些部分可能会变得不那么常见。我是这样想的：我有很多热爱手动挡的朋友。自动挡在很多方面更好，但驾驶的某些乐趣被拿走了。手动挡的车还在是好事，在需要某些特定性能时它仍是正确选择。但对大多数用途来说，自动挡更好。未来正在到来，我们应该试着去适应它。
任何对数学将如何改变做出笃定预测的人，都不该被相信，因为根本无从知晓。这种不确定性实在高得离谱。
历史上所有的证据都表明，这将是一次非常积极的改变，因为我们可以更高效地做科学、做数学。话虽如此，我们必须保护年轻的数学家和刚进入这个领域的人。如果我们对新技术的态度愚蠢、使用不当，他们才是可能面临风险的人。
任何对数学将如何改变做出笃定预测的人，都不该被相信，因为根本无从知晓。
四、对担心数学未来的年轻数学家，你有什么建议？
我经常听到的那些担忧，并不是我认为我们该担忧的。
有些人做数学的方式将会改变。这一点很清楚，也多少令人不适。不确定性很高，而人类并不擅长与不确定性相处。作为终身教授，我没有那种不确定性。但我的学生当然有。未来几年最重要的事，是建立能够保护年轻人才的制度，因为下一代科学家和数学家眼下正在成长。如果我们有失去他们的风险，那面临风险的就是文明的未来。
我不担心未来会不会有科学家的岗位。如果历史可作参照，每当出现新技术，对理解这门学科的人的需求总是更多，而不是更少。每一次技术革命的结果，都是我们需要更多能够定量地、数学地、理性地思考的人。
我确实担心有人会拿这件事当作反智主义的特洛伊木马，去削减最基础的思维形式的教与学。有些人主张，公民不再需要理解科学，不再需要懂得如何论证、如何读书。如果我们向这些观念让步，社会付出的代价将是巨大的。如果我们能挡住它，未来就会是光明的。
总体而言，我觉得这将是数学史上最具变革性的时期，因为事情变化得比以往任何时候都快；而我也非常审慎地乐观，因为历史告诉我们，在这样的时刻，我们应当乐观。同时我也非常担心，这些变化会让我们陷入风险。未来往哪个方向走，取决于我们——不只是数学家和科学家，还有选民、政府和公民——取决于我们如何决定社会的未来。在这段变化的时期，我们必须做出一些选择，而且必须格外用心地做出明智、有依据的选择，以守护我们基本的价值。
另请参阅斯坦福大学FMS数学未来研讨会系列报道：
“宛如外星来客降临”：斯坦福FMS研讨会探讨人工智能对数学未来的深远影响
2026.5数学未来研讨会系列——菲尔兹圆桌讨论主题：价值体系——斯坦福FMS
2026.5数学未来研讨会系列——压缩即为建模数学的核心 by 迈克尔・弗里德曼——斯坦福FMS
2026.5数学未来研讨会系列——球体堆积问题的形式化by 玛丽娜·维亚佐夫斯卡（Maryna Viazovska，2022年菲尔兹奖得主）——斯坦福FMS
2026.5数学未来研讨会系列——新的数学工作流 by 陶哲轩——斯坦福FMS
2026.5斯坦福FMS数学未来研讨会系列——菲尔兹研究所的数学人工智能研究 by 迪尔德丽・哈斯凯尔Deirdre Haskell
2026.5斯坦福FMS数学未来研讨会系列——开场欢迎致辞
你的数学之路非典型——给年轻数学家的建议——美国数学会主席拉维・瓦基尔（Ravi Vakil）在2026年Abel大奖周的发言
求点赞
求分享
求喜欢
参考资料
https://news.stanford.edu/stories/2026/11/ai-math-ravi-vakil
“宛如外星来客降临”：斯坦福FMS研讨会探讨人工智能对数学未来的深远影响
2026.5数学未来研讨会系列——菲尔兹圆桌讨论主题：价值体系——斯坦福FMS
2026.5数学未来研讨会系列——压缩即为建模数学的核心 by 迈克尔・弗里德曼——斯坦福FMS
2026.5数学未来研讨会系列——球体堆积问题的形式化by 玛丽娜·维亚佐夫斯卡（Maryna Viazovska，2022年菲尔兹奖得主）——斯坦福FMS
2026.5数学未来研讨会系列——新的数学工作流 by 陶哲轩——斯坦福FMS
2026.5斯坦福FMS数学未来研讨会系列——菲尔兹研究所的数学人工智能研究 by 迪尔德丽・哈斯凯尔Deirdre Haskell
2026.5斯坦福FMS数学未来研讨会系列——开场欢迎致辞
你的数学之路非典型——给年轻数学家的建议——美国数学会主席拉维・瓦基尔（Ravi Vakil）在2026年Abel大奖周的发言
小乐数学科普历年合集
《小乐数学科普》2026年10月精选文章目录
《小乐数学科普》2026年Q3精选文章目录
zzllrr小乐微信公众号栏目《小乐数学科普》2026年6月文章精选
zzllrr小乐微信公众号《小乐数学科普》2026年5月文章精选
《小乐数学科普》2026年4月文章精选
2026Q1《小乐数学科普》精选文章合集目录
近三月《小乐数学科普》精选文章合集目录202512—202602
2026年01月《小乐数学科普》精选文章合集目录索引
2025年《小乐数学科普》精选文章合集目录索引
《小乐数学科普》2024年合集
· 开放 · 友好 · 多元 · 普适 · 守拙 ·
让数学
更加
易学易练
易教易研
易赏易玩
易见易得
易传易及
欢迎评论、点赞、在看、在听
收藏、分享、转载、投稿
点击左下角 阅读原文
查看原始文章出处
点击底部一起捐
助力腾讯公益
点击zzllrr小乐
公众号主页
右上角
置顶★加星
数学科普不迷路！
原标题：《2026-11-6专访美国数学会主席拉维·瓦基尔（Ravi Vakil）：AI真的永远改变了数学吗？》