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FMS（Future of Mathematics Symposium）“數學未來”研討會，于2026年5月1日至2日在斯坦福大學舉行。

人工智能和形式化方法的雙重革命正在改變數學。世界知名的數學家、計算機科學家和人工智能研究人員齊聚一堂，舉辦一系列專題講座和討論。研討會將探討機器學習、形式驗證和前沿推理模型如何開始重塑數學實踐。參與者將探索人工智能在純數學和應用數學中的創新應用，揭示人工智能作為證明助手、協作者和數學發現引擎的新興時代。這是一個關鍵時刻，可以塑造該領域的未來。

本次研討會由斯坦福大學HAI（以人為本AI研究院）、SISL（智能系統實驗室）聯合主辦，并與數學未來研究所（FMI）合作，并得到文藝復興慈善Renaissance Philanthropy、BroadRiver Asset Management、OpenAI和KeyBank的支持。

演講嘉賓陣容：

作者：斯坦福大學FMS（Future of Mathematics Symposium）2026-5-1

譯者：zzllrr小樂（數學科普公眾號）2026-5-24

求喜歡

主持人開場致辭

賈里德?杜格爾?利克曼（Jared Duker Lichtman，斯坦福大學助理教授）

我先來簡單介紹本次會議的背景。過去一年里，人工智能在數學領域的進展備受關注。因此整個學界有必要探討這類成果的實質，精準區分已解決問題的類型，判斷相關成果僅為文獻檢索整合，還是誕生了全新思路、實現既有理論的創新融合，這也將是本次系列報告的核心議題。

我是賈里德?杜格爾?利克曼（Jared Duker Lichtman），現任斯坦福大學助理教授。首先感謝各位捐贈方，在籌備時間緊張的情況下鼎力相助，也由衷感謝各學界的支持。

接下來將由OpenAI研究院的塞巴斯蒂安?布貝克（Sébastien Bubeck）帶來首場報告。在此之前，我舉一個典型案例，直觀展現當下的發展態勢。

本次會議數月前便開始籌備，巧合的是，近期一名業余數學愛好者借助 GPT-5.4 模型，解開了埃爾德什第1196難題。

該問題和我畢業論文的研究內容密切相關，也曾是我攻克過的關聯課題，我對此一直頗為關注，此次 AI 解題結果著實出人意料。近一個月內，已有二三十道同類難題陸續被破解，形成一波解題熱潮。

業內專家復盤拆解這套解題方法后發現，其靈活度遠超表面觀感，經過優化調整后，還可用于證明一批關聯性猜想。這也切實印證了猜想間的內在聯系。

這算是首個具備連鎖學術價值的人工智能推導證明，數學研究的意義，不只在于證明步驟本身，更在于它與其他數學分支的關聯拓展。我們即將發布一篇預印本論文，聯合陶哲軒團隊借助該方法，接連證明四項猜想，其中還包含一道塵封六十年的埃爾德什-沙科齊（Erd?s-Sárk?zy）難題。

同時向論文合著者致謝，不少伙伴我僅線上交流結識，這也體現出當下數學合作的全新模式。

美國數學會主席拉維?瓦基爾開場致辭

美國數學會主席拉維?瓦基爾（Ravi Vakil）

主持人：接下來有請斯坦福大學教授、美國數學會主席拉維?瓦基爾（Ravi Vakil）簡短致辭。（掌聲）

謝謝賈里德。我就簡言幾句，免得座談環節無話可說。首先歡迎各位到場。此番致辭不僅代表我個人與斯坦福大學，也代表整個數學學界。

感謝主辦方籌辦本次活動。學界理應積極參與相關探討，及時掌握行業動態，這一點至關重要。令人遺憾的是，外界對此話題的討論普遍認知片面，還充斥著過度悲觀的論調。而本次集會，能讓業內同仁立足實際現狀、依據客觀事實交流探討，在座諸位的觀點也極具參考價值，這場交流意義非凡。

我的發言到此結束，交還賈里德，由他介紹瑪麗娜登場。

諾貝爾獎得主吉多·因本斯開場致辭

主持人：Guido Imbens（吉多·因本斯，2021年諾貝爾獎得主）是斯坦福商學院應用計量經濟學教授及經濟學教授。畢業于布朗大學后，吉多曾在哈佛大學、加州大學洛杉磯分校和加州大學伯克利分校任教。他于2012年加入斯坦福商學院（GSB）。因本斯專注于計量經濟學，特別是因果推斷的方法。吉多·因本斯是計量經濟學會和美國藝術與科學院的院士。

首先有請斯坦福大學商學院教授、塞爾學者、2021年諾貝爾經濟學獎得主吉多·因本斯致開場致辭。（掌聲）

歡迎各位蒞臨這場為期兩天的數學未來專題研討會。正如賈里德所言，我任職于本校商學院與經濟系，從事計量經濟學研究，主攻因果推斷相關的數據科學課題。

首先由衷感謝賈里德牽頭籌辦本次研討會。會議籌備周期緊湊，各項工作完成度極高，接下來兩天的議程也精彩紛呈。昨晚我在舊金山參加了一場科技經濟學研討會，本?戈洛普圍繞人工智能與社會科學未來展開分享。此前商學院也剛舉辦過一場研究生論壇，探討人工智能時代下的實證研究。

兩場活動中，參會者觀點各異，也普遍流露著焦慮情緒。

一部分學者主張限制、放緩人工智能在科研中的應用。分享嘉賓本?戈洛普（Benjamin Golub）同時創辦了論文審核人工智能平臺 Refine.ink，這款工具如今在社會科學領域應用愈發廣泛，據其展示的數據，物理與數學領域也逐步開始使用。他將這類學者的理念稱作 “藝術家式科研觀”，在他們眼中，研究過程本身和成果同等重要，甚至意義更為深遠。這一說法頗為貼切，近幾年接觸的創作類從業者，也大多對人工智能心存顧慮。

另一部分研究者則積極接納這類新型工具，借助人工智能核驗結論、探索新思路，力求更快得出優質答案。人工智能融入科研已是大勢所趨。

由此引出一個問題：當人工智能全面嵌入科研流程，哪些因素會制約科研效率進一步提升？不同學科的答案截然不同。部分學科受制于數據采集、實體實驗等客觀條件；數學領域情況特殊，核心依靠人類創造力與知識儲備，發展瓶頸尚不明確。

借助人工智能，數學界論文產出能否成倍增長？人工智能是否始終需要人類把控研究方向？它能否自主提出有價值的全新問題？

倘若科研產能大幅提升，海量研究成果又該如何處置？昨日的討論也談及學術期刊的價值。戈洛普提出，當下期刊兼具兩項職能：核驗論文正誤，以及篩選優質成果、引導學界研究重心。

人工智能核驗內容正誤的能力持續精進，但甄別研究價值的能力仍差距顯著。在核心研究方向尚未形成共識的學科中，這項工作依舊離不開人類判斷，該觀點尚存爭議。倘若屬實，期刊的審核職能與價值篩選職能或將拆分，學界也需要建立新機制來判定核心研究課題。

最后再談一點思考。我十分認同應當積極運用人工智能開展研究，但這也給科研人才培養帶來難題。以往教學多依托已有標準答案的習題訓練學生，如今很難再以此方式引導學習者深度鉆研問題。

我在本科課堂上禁止學生使用筆記本電腦。多項因果實驗證實，課堂使用電子設備會拉低學習成效；對比紙筆記錄與電子筆記，前者也更利于知識記憶留存。

成熟學者運用人工智能助力研究益處良多，但學習者過早依賴這類工具，容易產生學習短板。人工智能發展最終會走向何方尚且未知，期待在接下來兩天的研討中，聆聽數學界各界對此類問題的看法，相信各位的分享能帶來諸多啟發。

我的發言到此結束，謝謝大家。

參考資料

https://www.youtube.com/watch?v=rTzwJFP8aWk

https://www.youtube.com/watch?v=2ldWhysQB4Y

https://www.youtube.com/watch?v=cXVivTKYx60

https://www.youtube.com/watch?v=f0hgLiqSUMk (第1天)

https://www.youtube.com/watch?v=tN4hsT5t0nw (第2天)

https://events.stanford.edu/event/future-of-mathematics-symposium （日程表）

https://www.refine.ink

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