菲尔兹奖得主拉福格：“人工智能不会减少人们在学习上需要投入的努力”

2026年10月29日讯 据文汇报报道，10月28日，2002年菲尔兹奖得主、华为基础研究中心高级专家洛朗·拉福格在复旦大学浦江科学大师讲坛发表演讲，从数学家的视角谈人工智能的未来。他说：“我们这些数学家对AI在给出数学证明方面取得的进展感到非常惊讶，但我认为，数学依旧是纯粹的。”

对拉福格来说，AI是一个在文本空间中运行的工具，如果生成的数学文本没有数学家进行研究和核实，那么它就毫无意义，“数学家的位置无可替代”。面对“AI已经很厉害，为何还要学习”的疑问，他的回答很直接：“人工智能不会减少人们在学习上面需要投入的努力和精力。”

为什么AI时代还要下苦功学习？

拉福格的说法与当下科学界对于AI验证结果的探讨不谋而合。AI可以给出快速的一段推导、综述、一组分析等，但是这些结果的对错、价值、可用性则需要扎实的专业知识。没有这个底子，人对AI的输出只能全盘接受，无法真正研究。

这句话对于研究生而言是很实际的。课程中的定理要自己推导，经典文献要自己阅读，数据要自己去理解。AI能节省查找资料和排版时间，却无法替代专业判断所需的经验积淀。

AI输出的价值，取决于使用者有没有能力判断它（插画）

把证明写得像在向外行解释

拉福格还特别谈到写作。他认为写作在数学中很重要，要做到细致、清晰、简洁、优美，并建议：“当你试着解决一个问题或证明某个问题，你要像对完全不了解数学的人解释这个问题的方式，把它写下来。”

这条建议适用于任何学科的论文写作。很多论文难读，不是太难，而是默认读者与自己拥有相同的背景知识，略去了重要的推理过程。试着将每一步都写出来，你往往会发现原来自己没想明白的地方。写作就是检验思考。

这也解释了为什么AI代写不能替代自己的写作。即使AI能生成通顺的文字，写作过程中梳理思路、发现漏洞、反复推敲的那部分收获，只有自己动手才能得到。

应用与基础并不对立

拉福格说他曾经两次拒绝过华为工程师发出的参加会议的邀请，因为那时他对应用数学并不感兴趣。后来他讲述了他所感兴趣的纯数学部分，几位工程师从中找到了应用方向。他感叹“应用数学的边界远比我想象的广阔”，认为大语言模型的底层逻辑全部来自于数学。这对纠结于选“基础题”还是“应用题”的研究生们来说，或许是个提醒——扎实的基础是应用创新的来源。

写作本身就是检验思考的过程（插画）

常见问题

问：用AI辅助学习数学，有什么好办法？

你可以让AI来出题、讲解概念、检查你的推导，但是关键步骤最好还是自己先做一遍，然后再与AI的答案进行对比，寻找差异。

问：论文写作怎样做到“像向外行解释”？

写完一节之后让同学或家人读一遍，在什么地方卡住了，或者过几天自己再读一遍，在哪里需要补充推理。