近日，MDPI 第三届物理&数学学科峰会圆满落幕。作为大会的重要环节，高峰论坛由林海青院士主持，孙昌璞院士、段文晖院士、常凯院士、王玉鹏院士作为特邀嘉宾出席。论坛围绕“AI时代数学与物理研究的范式变革”展开，就AI对数理学科的冲击、AI背景下青年学者的发展等议题展开深入讨论。

高峰论坛现场

• 主要讨论内容

1. AI对数理学科的冲击

孙昌璞院士指出，AI打破了数学著名猜想证明的传统稀缺性，数学研究模式应从单纯求解难题转向回归欧几里得传统，以构建对人类思想有深远影响的思维方法与知识体系为价值目标。他以AlphaFold冲击下的结构生物学作类比：若偏离从序列到结构、再锚定功能的核心目标，仅侧重解析结构，而结构解析的稀缺性会被AI消解。他提出，物理学家要回归探索自然的初心，聚焦真正重要的科学问题，避免被AI生成或是碳基包装的虚幻理论、宏大叙事裹挟。

段文晖院士认为AI可替代脑力，重塑科研体系与思考方式，是可解决传统多体系量级计算瓶颈的强力工具。但当前AI尚无法提出基本原理和新公理，后续发展边界尚不明确。

常凯院士进一步指出，AI打破了传统学科之间的壁垒，促进学科之间的交叉融合，大幅降低跨学科研究的门槛。但这些成果是否真正解决了科学家关心的问题，仍需专业检验。在他看来，AI的普及将导致大量研究同质化，“如何保持个人风格与学术品味”是值得我们思考的问题。

王玉鹏院士强调，科学的宗旨和初衷应是让多数人理解自然、创造普适符号语言，而非仅停留在少数人能理解的登峰造极状态；若成果人类无法理解且无辐射价值，则偏离了科学本质。目前AI仅能综合利用已有方法，无法提出新的公理体系或逻辑体系。

赵刚院士提到，目前天文学家在处理巡天大数据时，广泛采用深度机器学习和神经网络等方法。他认为天文信息学和人工智能天文学是未来天文发展的主流方向。但当前AI天文学用于大数据分析时，只能在限定参数范围内确定天体特征，要实现突破性认知和重要发现仍需进一步探索。

2. AI背景下对青年学者的发展建议

孙昌璞院士强调，学习者不能被AI牵引，而要驾驭AI，对AI生成内容核验真伪是人的责任，并经由“知识的正典化 (canonization) 过程”，将其转化为人类能够理解、形式优雅的数学，纳入人类知识体系。

常凯院士分享了当下年轻人面对AI的两类典型态度，一类是擅长推导的年轻人因引以为傲的推导能力被AI取代而沮丧失落，另一类是活跃利用AI快速产出论文的学生，但产出内容缺乏清晰的核心问题与经过提炼的核心价值，多是不明运行逻辑的黑箱内容。

邹冰松院士指出AI极大降低了计算门槛，而数学和物理的发展始终与其他学科和社会需求密切相关。他呼吁数学家应效仿群论诞生的历史，主动结合物理等学科的实际需求，去开创全新的数学方法，进而探索更丰富的宇宙。

张继平院士对AI的发展持开放态度，他强调我们需要重视AI对数学研究的冲击和挑战，明确AI不会消灭数学反而会提升数学的重要性，人类需要借助AI智慧共同解决数学底层逻辑与定理验证问题。因此，我们当下仍需学习用好AI，同时关注AI的健康发展。

• 核心共识

面对AI引发的科学研究范式变革，数学、物理研究应当回归探求科学真理的初心，聚焦真正重要的科学问题。AI不会、也不应取代数理研究；人类应当利用AI，依靠人机协同，攻克底层逻辑、定理验证类难题。

当前AI尚不能自主提出新理论；物质科学发展要贴合实际需求，数学要面向现实，发展新的数学方法。

• 建议与展望

回归科学初心：恪守科学面向“多数人理解自然”的宗旨，聚焦核心科学问题，主动驾驭AI，不受AI产出的虚幻理论误导。

推动人机协同：让研究者的知识积累与驾驭AI的能力适配，依托人机协同处理数学底层逻辑、定理验证问题。

验证与转化：组织专家核验AI生成内容的真实性，借助“知识的正典化过程”转化为人类可理解的数学成果。

发展新方法：结合物理等学科现实需求开拓新数学方法，搭建AI数学交流平台，引导AI良性发展。

• 精彩瞬间

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