AI近年急剧发展，从快速解题、到自动编写程式码，已显示出超越人类的潜力。当演算法能在数分钟推演旧有定理，学习数学是否仍具价值？2026年恒隆数学奖日前举行“Teacher’s Forum”专家论坛，香港大学莫毅明教授及吴端伟教授接受专访，从科研前沿、跨领域应用与教育哲学等角度，剖析AI带来的冲击与永恒人类价值。

猜想机器与人类直觉　AI不能取代贯通能力

身兼恒隆数学奖督导委员会主席的莫毅明，分享了最近到费城参加国际数学家大会的经历（ICM），他指其时正举行世界杯，有研究员在“开波前”，抱著测试的心态向AI输入了一个存在已久的数学猜想，不料赛事结束，AI已成功计算并提供了一个令人意想不到的反例；由此证明大语言模型（LLM）与强大算力的AI，已能运用庞大记忆库与统计能力，快速进行符号推演与资料搜集，避开人类不断重复的樽颈位置。

吴端伟亦指出，自今年年初以来，类似由AI协助解决过去被视为“不大可能”的数学难题的事件频繁发生，显示AI的能力已大幅增强。

当AI逐渐渗透至前线教学，教育界该如何重新定义人才培育的定位？两位教授均认为不能盲目将AI神化。莫指出，AI的本质仍是“猜测机器”（Guessing Machine），强项在于将人类既有的推理模式转换为数据点并进行大规模套用，但它并不具备灵感与直觉。

吴补充，人类利用AI工具去探索以往无法触及的物理、生物等跨学科难题。他以围棋比喻，十年前AlphaGo的推出，许多人预言围棋运动将走向衰退，但现实证明并未使围棋式微，棋手反而利用AI来提升技艺、探索新策略。故数学不但是知识，更是一种训练严谨思维、培养解难能力的重要方式。

“创新方法本身的学术价值，往往远超过答案本身。”莫解释，最高层次的数学突破，必须依赖人类凭直觉将跨领域概念融会贯通；AI目前只是在既有框架内进行高效搜索与套用，过度依赖AI直接寻找答案，将错失在思考过程中发明“巧妙方法”的机会。

莫教授提醒，AI产出的内容常伴随伦理与逻辑风险，AI为了完成回答任务，极有可能生成“语法完美但毫无逻辑”（Elegant written nonsense）的幻觉内容，甚至伪造参考引文。吴亦认为，AI在提供推导思路时无法主动交代源头，若研究者全盘照收，会引发学术伦理危机，虽然目前国际上未有统一标准，但任何研究若使用AI，都必须明确声明（Declaration）其参与部分。

数学的工具性与自足性　AI 时代学习数学的意义

面对家长与学生对“学习数学是否过时”的疑虑，吴分别从“工具价值”（Tool Value）与“自足价值”（Intrinsic Value）的角度解释。他指出，要视AI是数学基础的拓展器，具备深厚数学功底的研究者，能用AI去探索物理、生物及跨领域中以往无法触及的复杂问题。

此外，数学与自然科学不同，数学定理一旦被严谨证明，便具备“永恒真确性”，所以透过严密逻辑困难所获得的智力满足感，是人类独有的精神体验。

前线教育“两极化”冲击　能力放大与边缘化

当AI成为随手可得的“免费答题神器”，前线教学亦面临前所未有的挑战。吴分享了一则教学实例，有学生将往年试题（Past Paper）输入AI获取解答，但因无法理解而向老师求助，老师发现AI的解答存在逻辑漏洞，学生却认为AI不会出错，显示已有学生过度依赖AI的情况。

面对学生学业能力出现“两极化”，两位教授表示关注。吴认为对自主学习意识强、基础扎实的学生，AI能够拓宽其知识视野，使其学习速度增长，能力放大，未来能诞生更多像Elon Musk般的跨领域创新人才；然而，对缺乏自律、基础薄弱的学生，过度依赖AI搜寻直接答案，将导致其丧失基础逻辑运算与空间推理的训练机会，使其能力进一步边缘化。

莫指出教育界必须采取主动的应对策略，分别从评核方式、AI素养及学习价值观进行调整。如增加面对面的“口试”（oral exam），其次是提升AI素养与认知，引导学生对AI保持戒心，培养其辨识资讯真伪的能力；最后是思考过程的价值，让学习回归本质，重视知识“传承”与个人成长；当学生具备扎实的基础知识时，才与导师或AI进行交流，测试是否真正掌握知识。

未来教育与培育　回归第一原理

面对AI浪潮，莫强调基础教育必须坚持“第一原理”（First Principle）。吴则以中小学平面几何训练为例，指出平面几何是极少数能同时训练“左脑逻辑推理”与“右脑空间思维”的课题。这种训练等同基础，虽看似与职场无直接关系，但对建立逻辑、加强沟通能力与转化问题的底层能力有莫大帮助。

莫强调不论AI如何进步，面对面的人际交流与即时口头应对，能直接测试出学生是否真正理解知识内涵，这将成为未来学术评核的重要趋势。学生应视AI为拓宽视野的工具，而非思考的终点，透过培养独立思考、慎思明辨的思维及扎实的基础，在技术浪潮中掌握主动权，将AI的力量转化为自身能力的延伸。

恒隆数学奖提供平台　科研培养独创思维

谈及恒隆数学奖（HLMA），两位教授均指出其独特定位，与要求短时间内解决标准题的传统竞赛（如IMO）不同。恒隆数学奖要求参赛团队提交独立的研究计划论文，旨在让中学生提早体验完整的科研与发现历程。比赛不设特定题目，给予学生充足的自由思考空间，亦不禁止使用AI。评审委员会的核心标准在于“理解深度”与“研究原创性”。莫指出，评委特别欣赏那些只凭纸笔，在现有中学知识基础上提出并解决新问题的队伍。

莫又提到，他中学时期连国际数学奥林匹克都未普及，当时的比赛只得电视台举办的常识问答比赛，主要考验参赛者的反应速度，若当时有恒隆数学奖这类以研究计划为主的比赛，他亦期望一试。

至于2025年金奖作品《Markov Chains Associated with Ultraspherical Polynomials》的出色之处，吴指展现了高度学术水准，参赛学生能纯熟地运用多种高等数学工具，超越同龄人的逻辑推演能力。不过，两名教授均认为恒隆数学奖的核心在于知识的传承与研究过程的体验，期望学生在过程中展现自主学习能力与对数学的热诚。