AI近年急劇發展，從快速解題、到自動編寫程式碼，已顯示出超越人類的潛力。當演算法能在數分鐘推演舊有定理，學習數學是否仍具價值？2026年恒隆數學獎日前舉行「Teacher’s Forum」專家論壇，香港大學莫毅明教授及吳端偉教授接受專訪，從科研前沿、跨領域應用與教育哲學等角度，剖析AI帶來的衝擊與永恆人類價值。

猜想機器與人類直覺　AI不能取代貫通能力

身兼恒隆數學獎督導委員會主席的莫毅明，分享了最近到費城參加國際數學家大會的經歷（ICM），他指其時正舉行世界盃，有研究員在「開波前」，抱著測試的心態向AI輸入了一個存在已久的數學猜想，不料賽事結束，AI已成功計算並提供了一個令人意想不到的反例；由此證明大語言模型（LLM）與強大算力的AI，已能運用龐大記憶庫與統計能力，快速進行符號推演與資料搜集，避開人類不斷重覆的樽頸位置。

吳端偉亦指出，自今年年初以來，類似由AI協助解決過去被視為「不大可能」的數學難題的事件頻繁發生，顯示AI的能力已大幅增強。

當AI逐漸滲透至前線教學，教育界該如何重新定義人才培育的定位？兩位教授均認為不能盲目將AI神化。莫指出，AI的本質仍是「猜測機器」（Guessing Machine），強項在於將人類既有的推理模式轉換為數據點並進行大規模套用，但它並不具備靈感與直覺。

吳補充，人類利用AI工具去探索以往無法觸及的物理、生物等跨學科難題。他以圍棋比喻，十年前AlphaGo的推出，許多人預言圍棋運動將走向衰退，但現實證明並未使圍棋式微，棋手反而利用AI來提升技藝、探索新策略。故數學不但是知識，更是一種訓練嚴謹思維、培養解難能力的重要方式。

「創新方法本身的學術價值，往往遠超過答案本身。」莫解釋，最高層次的數學突破，必須依賴人類憑直覺將跨領域概念融會貫通；AI目前只是在既有框架內進行高效搜索與套用，過度依賴AI直接尋找答案，將錯失在思考過程中發明「巧妙方法」的機會。

莫教授提醒，AI產出的內容常伴隨倫理與邏輯風險，AI為了完成回答任務，極有可能生成「語法完美但毫無邏輯」（Elegant written nonsense）的幻覺內容，甚至偽造參考引文。吳亦認為，AI在提供推導思路時無法主動交代源頭，若研究者全盤照收，會引發學術倫理危機，雖然目前國際上未有統一標準，但任何研究若使用AI，都必須明確聲明（Declaration）其參與部分。

數學的工具性與自足性　AI 時代學習數學的意義

面對家長與學生對「學習數學是否過時」的疑慮，吳分別從「工具價值」（Tool Value）與「自足價值」（Intrinsic Value）的角度解釋。他指出，要視AI是數學基礎的拓展器，具備深厚數學功底的研究者，能用AI去探索物理、生物及跨領域中以往無法觸及的複雜問題。

此外，數學與自然科學不同，數學定理一旦被嚴謹證明，便具備「永恆真確性」，所以透過嚴密邏輯困難所獲得的智力滿足感，是人類獨有的精神體驗。

前線教育「兩極化」衝擊　能力放大與邊緣化

當AI成為隨手可得的「免費答題神器」，前線教學亦面臨前所未有的挑戰。吳分享了一則教學實例，有學生將往年試題（Past Paper）輸入AI獲取解答，但因無法理解而向老師求助，老師發現AI的解答存在邏輯漏洞，學生卻認為AI不會出錯，顯示已有學生過度依賴AI的情況。

面對學生學業能力出現「兩極化」，兩位教授表示關注。吳認為對自主學習意識強、基礎紮實的學生，AI能夠拓寬其知識視野，使其學習速度增長，能力放大，未來能誕生更多像Elon Musk般的跨領域創新人才；然而，對缺乏自律、基礎薄弱的學生，過度依賴AI搜尋直接答案，將導致其喪失基礎邏輯運算與空間推理的訓練機會，使其能力進一步邊緣化。

莫指出教育界必須採取主動的應對策略，分別從評核方式、AI素養及學習價值觀進行調整。如增加面對面的「口試」（oral exam），其次是提升AI素養與認知，引導學生對AI保持戒心，培養其辨識資訊真偽的能力；最後是思考過程的價值，讓學習回歸本質，重視知識「傳承」與個人成長；當學生具備紮實的基礎知識時，才與導師或AI進行交流，測試是否真正掌握知識。

未來教育與培育　回歸第一原理

面對AI浪潮，莫強調基礎教育必須堅持「第一原理」（First Principle）。吳則以中小學平面幾何訓練為例，指出平面幾何是極少數能同時訓練「左腦邏輯推理」與「右腦空間思維」的課題。這種訓練等同基礎，雖看似與職場無直接關係，但對建立邏輯、加強溝通能力與轉化問題的底層能力有莫大幫助。

莫強調不論AI如何進步，面對面的人際交流與即時口頭應對，能直接測試出學生是否真正理解知識內涵，這將成為未來學術評核的重要趨勢。學生應視AI為拓寬視野的工具，而非思考的終點，透過培養獨立思考、慎思明辨的思維及紮實的基礎，在技術浪潮中掌握主動權，將AI的力量轉化為自身能力的延伸。

恒隆數學獎提供平台　科研培養獨創思維

談及恒隆數學獎（HLMA），兩位教授均指出其獨特定位，與要求短時間內解決標準題的傳統競賽（如IMO）不同。恒隆數學獎要求參賽團隊提交獨立的研究計劃論文，旨在讓中學生提早體驗完整的科研與發現歷程。比賽不設特定題目，給予學生充足的自由思考空間，亦不禁止使用AI。評審委員會的核心標準在於「理解深度」與「研究原創性」。莫指出，評委特別欣賞那些只憑紙筆，在現有中學知識基礎上提出並解決新問題的隊伍。

莫又提到，他中學時期連國際數學奧林匹克都未普及，當時的比賽只得電視台舉辦的常識問答比賽，主要考驗參賽者的反應速度，若當時有恒隆數學獎這類以研究計劃為主的比賽，他亦期望一試。

至於2025年金獎作品《Markov Chains Associated with Ultraspherical Polynomials》的出色之處，吳指展現了高度學術水準，參賽學生能純熟地運用多種高等數學工具，超越同齡人的邏輯推演能力。不過，兩名教授均認為恒隆數學獎的核心在於知識的傳承與研究過程的體驗，期望學生在過程中展現自主學習能力與對數學的熱誠。