数学

从学科发展和人才培养角度而言，刘若川认为除了AI4MATH（AI辅助数学研究），同样重要的是MATH4AI（数学反哺人工智能研究），“数学是人工智能的逻辑基石，除了要持续投入数学形式化与AI辅助数学研究，加快构建数学研究新范式外，还要同时考虑反哺大模型数学推理能力提升。

这并非数学领域专家学者首次就AI对数学研究带来的影响问题发声。

声明指出，在过去几个月里，大语言模型（LLM）的数学能力急剧提升，以至于它们能够解决许多数学领域中的重大未决问题。

张寿武解释道，在数学领域已经发现AI可以解决一些比较简单的问题，而且比人类的思考速度要快。

声明称，大语言模型的数学能力快速提升，AI公司正在以解决数学问题作为其能力基准，与数学界追求数学研究要理解、提出新问题和培养人才的核心目标严重错位，可能损害数学研究生态，尤其影响学生和早期职业数学家。

然而，AI公司把解决数学问题作为能力基准来推动，这对数学科学和数学界是有害的。

今年6月2日，由多位国际知名数学学者联合发布的《人工智能与数学莱顿宣言》公布，其中也明确提到人工智能的最新发展给数学研究带来了一定的威胁，甚至会危及数学学科的未来。

今年6月2日，由多位国际知名数学学者联合发布的《人工智能与数学莱顿宣言（LeidenDeclarationonArtificialIntelligenceandMathematics）》公布，其中也明确提到人工智能的最新发展给数学研究带来了一定的威胁，尤其对学生和处于职业生涯早期的数学家尤其影响严重，甚至会危及数学学科的未来。

从学科发展和人才培养角度而言，刘若川认为除了AI4MATH（AI辅助数学研究），同样重要的是MATH4AI（数学反哺人工智能研究），“数学是人工智能的逻辑基石，除了要持续投入数学形式化与AI辅助数学研究，加快构建数学研究新范式外，还要同时考虑反哺大模型数学推理能力提升。