别把理解世界的追问交给 AI：港大数学系讲座教授吴宝珠谈 AI 时代的大学职责

在深圳前海举行的 HKU Talent Forum 暨港大科技创业学院（TEA）两周年活动上，香港大学理学院数学系讲座教授吴宝珠（Ngô Bảo Châu）发表演讲，演讲内容经整理后于 2026 年 9 月 9 日刊载于港大官方内容平台 The HKU Lead，题为《别把理解世界的追问交给 AI》。

关键问题不是机器会不会赢，而是我们还要不要理解世界

吴宝珠指出，谈到人工智能，人们习惯把它看成一场竞赛：机器会不会比我们更会思考？会不会抢走我们的工作？会不会让专业知识变得过时？这些提问可以理解，却错过了一个更重要的问题——我们会不会放弃自己理解世界的愿望。真正的选择落在每个人身上：是把智力活动交给 AI、等着被投喂答案，还是借 AI 之力更广阔、更深入地理解世界。这个区别听起来像哲学问题，其实并非如此，它将塑造我们如何教育学生、如何组织工作，以及哪些事情仍值得亲自去做。

他提醒说，“人比不过机器”的类比容易把人带偏。我们读得没有计算机多，记得也没有计算机多；我们跑不过汽车，一位国际象棋特级大师单独面对最强的 AI 系统也难以取胜。但重点从来不是与机器赛跑。人和 AI 一起工作，或许能够比任何一方单独工作时更好地理解一个情境。真正的问题是：技术会不会扩大我们理解世界的能力，还是会诱使我们放弃这份责任？

从二次方程到伽罗瓦群：算出答案，不等于解释它为何成立

这一点在数学中尤其清晰。计算与理解，向来是两种不同的成就。古代文明已经找到了解一元二次方程的方法；文艺复兴时期的数学家找到了三次方程和四次方程的解法；后来，拉格朗日和伽罗瓦解释了它们的结构与边界。伽罗瓦不只是找到一个答案，他创造了一种语言，让人们得以追问：方程究竟是什么？它们的对称性又揭示了什么？

不妨设想，如果一个 AI 系统诞生在文艺复兴之前。它或许能凭借惊人的搜索和计算能力，找到三次方程和四次方程的公式。但找到一个公式，并不等于解释它为何成立，也不等于创造出能让一个学科以全新方式看待问题的概念。很难想象，一个系统单靠计算就能走到“伽罗瓦群”这样的思想。这一区别，应当影响我们今天理解 AI 的方式。

AI 该是工具与伙伴，而不是神谕

在他看来，AI 的真正价值在于扩展可触及的范围。在数学中，这些系统能够探索复杂构造、检验大量可能性，超越人类徒手计算所能及的范围；它们可以让一些过去因规模过大、重复性太强或技术门槛过高而难以认真研究的问题进入视野。数学家往往从最简单的情形开始——研究一维或二维，辨认出一种模式，再尝试推广；然而有些现象并不会在最小的例子中出现，它们会在稍后一些地方显现：对象在概念上仍然可把握，细节却已经超出未经辅助的人脑所能处理的范围。AI 在这里或许尤其有用。

但也正因如此，我们不应把 AI 当成神谕。神谕给出答案，却不要求我们做什么；工具则延伸我们的能力，同时仍让我们对问题、解释和后果负责。工具越强大，我们越要保留提出那些没有现成答案的问题的意愿。

大学的职责：教人检验，也守护渴望

吴宝珠强调，这正是大学的工作。大学不能被简化为向学生提供最新工具，无论这些工具多么强大。学生必须学会检验 AI 生成的说法，区分看似合理的模式与可靠的解释，认识证据的限度，并对自己的判断负责。但大学还必须守护更根本的东西：对理解身边世界、理解宇宙的渴望。保有这种渴望的学生，不会只是操作一个工具，他们会追问：它揭示了什么，又遮蔽了什么？它服务于谁的利益？它又可能带来哪些新的知识或责任？

他也直言，AI 不会在社会真空中到来。它会改变工作的组织方式：初级岗位可能消失，也可能被重新定义；教师必须重新思考如何设计习题、考试和博士生研究项目；我们还需要更好的方式，来评估和认可 AI 参与其中的工作。有时 AI 可以让工作更愉快、更具创造性；但在另一些情况下，仅仅因为系统成本更低，它也可能带来用机器替代人的压力。最深层的风险，不只在于技术能做什么，还在于我们会以怎样的经济逻辑使用它——如果效率成为唯一标准，我们可能把学习、判断和人的尊严所必需的任务交出去，也可能抹去年轻人获得能力的早期机会。

在他看来，没有任何个人、机构或公司已经拥有完整答案，我们必须通过政策、教育、就业、文化，以及科学和工程，共同把答案探索出来。正确的回应不是远离 AI，而是让 AI 成为我们的工具、成为这一追问中的伙伴。“伙伴”一词很重要：伙伴不会替我们卸下责任，也不会替我们过智识生活，它只是陪我们走过一段艰难的旅程。因此，AI 最有价值的用途，或许既不是替我们省去思考的麻烦，也不是提供一个足以乱真的“思考”模仿，而是让世界重新向探究敞开：揭示我们从未看见的模式，检验我们原本无法检验的想法，并为人类独有的工作——提出问题、作出判断、创造意义——留出更多空间。这项任务值得守护，也值得传授。

延伸：港大在 AI 与数据方向的相关项目

对计划赴港修读相关方向的读者而言，港大在人工智能与数据领域设有多个授课型硕士项目，包括人工智能理学硕士、数据科学硕士、统计学硕士与计算机科学理学硕士，亦有从人文与伦理角度切入的人工智能伦理与社会文学硕士。上述项目学费参考区间约为每年港币 21 万至 32 万元不等（数据来源：本站项目库整理，详见港澳硕士学费一览：12 万到 45 万怎么选）；整体申请节奏可参考2027 Fall 申请时间线：9 月网申到次年 8 月入学，项目类型取舍可参考授课型 vs 研究型硕士，区别与取舍。

提示：本文为对港大原文的改写与要点梳理，不代表院校官方立场。文中涉及的学费、入学要求与申请截止日期均以院校官网最新公布为准。