羅博深

撰文｜李珊珊?

今年夏天，國際數學奧林匹克競賽（IMO）將再次來到中國，在上海舉辦。這是一次時隔36年的回歸，上一次還是1990年在北京舉行的第31屆IMO。

對于許多中國家長和學生而言，IMO早已不僅是一項數學賽事。過去幾十年里，它逐漸成為天賦、精英教育、名校錄取乃至社會流動的象征。在這個意義上，中國幾乎成了全世界對IMO最熱情的國家。

但當我們帶著這樣的期待迎接IMO時，一個曾長期站在這項賽事中心的人，卻給出了一個出人意料的判斷。

“我不覺得IMO回到中國，會讓更多孩子愛上數學。”數學家羅博深說，“因為中國現在可能已經是全世界最重視IMO的國家了。”

羅博深是卡內基·梅隆大學數學教授，曾長期擔任美國國際數學奧林匹克競賽（IMO）國家隊主教練，也是國際數學奧林匹克基金會的促進發展副主席。過去二十多年里，他見證過美國奧數黃金時代，也見證過全球數學競賽文化的變化。

在羅博深看來，今天教育面臨的許多困境并非始于AI，只是AI的到來，讓種種已經存在的問題變得越來越不能忽視了。

在他看來，數學競賽的異化早在人工智能出現之前就開始了。越來越多的孩子參加競賽，不再是因為熱愛數學，而是因為它能夠幫助自己進入名校。當競賽成為升學的工具，當考試成為篩選的機器，當教育越來越圍繞“如何證明自己比別人更優秀”而展開時，人們往往會忽視那些更重要、卻更難量化的品質。

AI的出現，進一步動搖了一系列建立在篩選邏輯的教育體系。如果知識的獲取不再依賴名校教授；如果大量標準化技能正在被人工智能取代；如果未來最成功的人不再是最會解題的人，而是最會提出問題的人，那么今天的教育究竟應該培養什么樣的學生？數學競賽應該扮演什么角色？大學又該如何尋找真正有創造力的人？

基于此，《知識分子》與羅博深進行了下面的對話。在這場對話中，羅博深談到了IMO、奧數、大學招生、AI作弊、文理分科，以及他近年來一直在尋找的一類年輕人：他們未必擁有最高的分數，卻擁有旺盛的好奇心、獨立思考的能力，以及對他人的關懷。

2025年IMO，圖源:IMO官網

當我們關心IMO時，我們該關心什么？

知識分子：下個月，國際數學奧林匹克競賽（IMO）將在上海舉辦。上一次中國辦賽已是上世紀90年代，那場盛會曾點燃了全國對數學活動的熱情。現在身處AI時代，您怎么看這次競賽對中國青少年數學熱情的激勵作用？

羅博深：坦白說，我不覺得這次比賽回到中國，會激發更多孩子對數學的熱情——因為中國現在可能已經是全世界對IMO最有熱情的國家了，本來就已經很重視數學了。反倒是世界上其他很多地方，現在已經很少在意IMO了。

全球范圍內，人們對奧數熱情的消退在AI出現之前就已經發生了。這也是我幾年前卸任美國奧數主教練的部分原因。我當時已經能看到，很多孩子參加IMO，只是在用它證明自己比別人更厲害，而不是出于對數學本身的熱愛。

以前不一樣。七八十年代，乃至九十年代，美國參加IMO的人很多是真正瘋狂熱愛數學的孩子——他們參加，是因為想挑戰自己，愿意花很長時間去解數學題，那種感覺讓他們非常快樂。后來這些人中的很多成了大科學家、大企業家。

那個年代，參加奧數不需要大量刷題，有創新力的人憑借興趣和天賦就能進入國家隊。但現在，如果不刷題、不進行大量訓練，壓根沒有機會。但想一想，到最后誰的貢獻更大——那些靠刷題進國家隊的，還是那些純粹因為喜歡數學的？

現在很多家長和孩子的邏輯是：將來要賺大錢，但又不想自己創業太辛苦，所以目標是找一份高薪工作；要高薪工作，就要進名校；要進名校，就要想辦法證明自己比別人優秀；要證明優秀，就參加比賽——有人選花樣滑冰，有人選鋼琴，有人選國際象棋，還有人發現數學競賽也可以用來"比"。IMO本身是有價值的，但如果大家的出發點只是把它當成墊腳石、當成證明自己比別人強的工具，IMO的價值就消失了。

知識分子：您說的那個"以前"，具體是什么時候？

羅博深：以我最了解的美國為例。我出生于1982年，童年和青少年時期正值八九十年代。那時沒有發達的互聯網，郵件、微信都還不流行，沒有哪個家長或機構能摸清一套通往常春藤名校的"標準路徑"。大家就做自己覺得最有趣的事，讀到高三，隨便申請幾所大學，去哪兒都行，進不去頂尖名校也無所謂，每個人憑著興趣做事情，看自己能走到哪里。

我自己的故事就是這樣。父母當年直接告訴我：哈佛、MIT太貴了，負擔不起，別申請了，去威斯康星大學就夠了。我后來去了加州理工學院，是因為拿到了一筆獎學金。我也申請過MIT，被錄取了，但因為太貴最終沒去。所以，我們那時候真的覺得參加IMO跟升學、找工作一點關系都沒有，它對我唯一的意義，就是讓我變成了一個更有能力面對困難和挑戰的人。

九十年代美國奧數夏令營里二三十個人，每個人都非常有自己的想法——要不然他們也不會來，因為根本沒人知道IMO能幫忙申請名校。解決IMO問題需要真正的創新能力，否則根本解不出來；你還需要耐心，能夠對著某個問題一直想下去，不放棄；還需要不怕挑戰——成功概率可能只有0.1%，但解出來那一刻的感受是無與倫比的。我自己做奧數題的時候，對著一個問題想了三個小時想通了，那種快樂和"這能不能幫我進大學"毫無關系。你看我后來的人生，我一直在做非常困難的事，就是因為我喜歡戰勝挑戰的那種感覺。

后來，還是有人發現了IMO可以作為名校敲門磚。大概2000年代之后，情況變了。有人開始在網上分享"孩子做了什么進了哈佛、MIT"的故事，消息一傳開，大家就一窩蜂地做同一件事，慢慢就標準化了，就變味了。

這讓我想到一個說法——古德哈特定律：當某個指標變成目標，它就不再是好的指標了。一旦某件事被確立為衡量標準，人們就會想方設法在這件事上"過關"，而不是去追求它背后真正想要的東西。IMO也是一樣，一旦它成了升學的"目標指標"，大家想的就是如何通過高強度訓練讓自己"剛好夠用"，不再是真正去鉆研那些有意思的題目了。一旦變成"進名校的工具"，IMO引發數學興趣的功能就失效了。

知識分子：那么，IMO本應該在數學世界里扮演什么角色？

羅博深：回顧歷屆各國的IMO參賽記錄，再查一查這些國家后來產生了多少菲爾茲獎得主、有多少人在數學研究上真正做出了貢獻，你就會發現，有些國家拿了很多金牌，卻幾乎沒有出過多少有分量的數學研究者——這說明他們參加IMO，目的可能根本就不是數學本身。

在IMO到數學研究這條路上，我認為最成功的案例是蘇聯。他們有大量真正熱愛數學的人，IMO成績很好，對數學研究的貢獻也非常大。比如格里戈里·佩雷爾曼，他證明了龐加萊猜想，那是一道懸賞百萬美元的千禧年數學難題。他把論證直接發在網上，沒有投任何期刊。后來有人要給他菲爾茲獎，他拒絕了；再后來有人要給他一百萬美元，他也拒絕了。我讀博士的時候聽到這個消息，我們私下開玩笑說：也許他就是這么想的——如果你是整個人類歷史上唯一一個拒絕菲爾茲獎的人，這本身比拿獎更特別？但不管怎樣，他顯然不是那種為了錢、為了獲獎而研究數學的人。我特別欣賞這樣的人——做數學出于更純粹的理由，只是想探索未知。

數學是一門極其需要純粹熱愛的學科，最近的一個熱門新聞是AI破解了一個保羅·埃爾德什（Paul Erd?s）猜想，這個數學問題背后的數學家埃爾德什就是一個特別純粹的數學家。

埃爾德什一生居無定所，沒有房產，沒有家庭，也不擔任任何固定教職。他一輩子的全部家當就是兩個大行李箱，輪流寄宿在世界各地數學家朋友的家里，短則幾周，長則一個月，很多朋友甚至專門在家里為他留出一間房間。

埃爾德什不管錢，財務全托給一位美國數學家朋友代管。他這輩子就做一件事：走到哪里，就在那里和人一起做數學。正因為他把全部精力都傾注于此，他才成為歷史上留下猜想和論文最多的數學家之一。他那些懸賞問題的獎金可能只有10美元或300美元，因為錢對他根本不重要——他希望研究這些問題的人，也是出于同樣純粹的興趣。

我的研究領域和埃爾德什一樣，從讀博起就對他的故事非常熟悉。你現在看我的工作節奏，其實也有幾分相似——每天在不同的城市間奔波。今天接受采訪前，我剛結束在德克薩斯州的巡回教育演講，昨晚凌晨一點多才趕回家。我經常講這些故事，是因為我覺得，在這個充斥著指標和焦慮的時代，仍然需要去尋找像他們那樣的人——對數學保有最純粹熱愛的人。

AI時代，篩選式的"教育"已經不再有意義了

知識分子：您前面提到的"把IMO當敲門磚"的現象，背后其實反映出一個更深刻的教育命題：我們現在的教育體系，到底是在"培養"人才，還是在"篩選"人才？特別是在AI能力飛速成長的今天，過去那種靠數學考試和競賽建立起來的篩選邏輯，是不是已經失效了？

羅博深：是的，這是很多人還沒有完全轉過彎來的核心問題。

過去很長一段時間里，教育系統的主要功能確實演變成了"篩選"。邏輯很簡單：好的教育資源有限，頂尖大學的教授只有那么多。你必須通過一層層越來越難的考試和競賽，證明自己是前0.1%的人，才能拿到進入名校的入場券，才有資格接觸最好的資源。

為什么這張入場券這么重要？因為在那個時代，如果你想問這個世界上最聰明、最深刻的問題，你只能去那些名校，敲開頂尖教授的辦公室門。

但AI的出現，把這個邏輯直接擊穿了。以前去名校問教授，現在你可以直接問AI了。AI不會因為你沒考上名校就拒絕回答，它就在那里，從不倦怠，知識廣度超越了任何一位單一領域的大學教授。獲取頂尖知識的壁壘消失了，過去那套為"獲取資源"而建立的嚴格篩選機制，就失去了意義。一個孩子靠日復一日的機械訓練在某場考試里多拿了幾分，在過去意味著更好的入場券；但今天，那些需要靠海量刷題建立起來的熟練度，AI可以瞬間完成，而且比任何人都做得更準確。

知識分子：您認為傳統的篩選邏輯正在失效，但現實中，家長們的焦慮并沒有停止，戰場還在不斷下移，甚至到了幼兒園。另外，還有個情況是前幾年大力推進的一個數學英才班最近有風聲說正在關停。有猜測認為，這正是"提前篩選"模式遭遇的現實困境，您怎么看？

羅博深：這是一個值得認真對待的信號。我對這個（數學英才班）比較了解，之前曾參加過幾次他們的數學夏令營，給孩子們上過課。

那幾次夏令營里，我的感受很復雜。孩子們確實非常聰明，但我也能感受到”提早篩選”給他們帶來的緊迫感和高度標準化的印記。當進入這個班變成了決定升學命運的世俗指標，此時，古德哈特定律就再次生效了——雖然項目的初衷是選拔優秀人才進行提前培養，但只要它被定義為篩選的終點線，整個系統、家長、培訓機構，就會把它異化成一場高強度的、跨級的刷題競賽。

現在各地開始關停一些（數學英才班），某種程度上是因為大家開始反思：這種過度超前、極度依賴筆試的篩選模式，也許很難真正培養出未來的科學大師。

知識分子：如果靠競賽選拔的邏輯走不通了，我們需要什么方法來找到真正有天賦的孩子，給他們提供更好的環境？

羅博深：在AI時代，尋找真正人才的有效途徑，是面試——一對一的、深入的交流。這是培訓機構和機械刷題無法規模化量產的東西，也是我在夏令營里和孩子們交流時最深的體會。

你和這個孩子坐在一起，給他一道他完全沒有見過、甚至沒有標準答案的開放性數學題。我不看重他能否在五分鐘內給出正確答案，我看重的是他面對未知時的本能反應：他的第一直覺是什么？走進死胡同的時候，他是沮喪，還是能迅速調整思路？當你給他一點微小的提示，他的大腦是否能夠接住，并延伸出新的聯想？

在深度的面試對話中，對數學最純粹的熱愛和真正的創造力是偽裝不出來的。被長期機械訓練"喂"出來的孩子，遇到超出固定套路的題目，往往會茫然無措；而真正熱愛思考的孩子，即使拿不到滿分，他在探討時的興奮感、眼睛里的光芒，都會讓你知道——這就是我們要找的人。

AI時代，我們不需要教育系統去充當冰冷的篩選機器，挑出那些最像機器的"完美做題家"。我們需要教育回歸培養的本質，用人與人的真實交流，去發現真正的智慧火花。

AI時代，文科還有意義嗎？

知識分子：中國教育長期存在文理分科的問題——理科強化計算與工具邏輯，文科強化人文、美學與記憶。在AI能夠擁有全部人類知識、也能全面接管邏輯推演的時代，您怎么看這種分軌？

羅博深：這也是我最近一直在思考的問題。

以前，文理分軌有其歷史合理性，是為了更專精。過去一個人從學校畢業后，可能會一輩子在某個特定行業里做同樣的工作。但現在，AI把所有固定的軌道都打碎了。在這個快速變化的時代，每個人都必須自己去尋找自己獨特的路，你不能只在一條狹窄的軌道上學習。

我前陣子跟中國某個城市的教育局高層聊天，對方興致勃勃地告訴我，他們正在制定一個新規劃：打算從中學階段起，單獨開一個小班，把數學和計算機有特長的孩子重點培養，定點、直升，專門打造"高級人工智能研究人才"。

我聽完的第一反應不是欣慰，而是脊背發涼。我當場告訴他們：這非常危險。

知識分子：您的意思是，在高中階段就對AI人才進行針對性的超前培養，太早了？

羅博深：不只是太早的問題，而是這種"純技術導向"的教育結構本身就存在致命缺陷。

如果一個孩子從高中起就進入純理科的軌道，每天只跟算法、模型和代碼打交道，從來沒有讀過小說，從來沒有在具體的文學語境里理解人類復雜的現實，不懂道德約束與同理心，那么當他掌握了最尖端的技術力量，他可能會在無意間對整個社會造成無法挽回的傷害。

一個人如果擁有龐大的科技力量，卻對它的邊界和人文影響完全不了解，他根本不應該去接觸這些核心技術。這就像核武器一樣。

所以，每當我看到一個因為過早分軌、在知識結構里完全缺失人文的理工科學生，我都會擔憂：他真的不應該繼續做前沿科技研究了。我們已經走到了一個技術極有可能危及全人類的節點，如果一個人的教育結構是這樣一條腿長、一條腿短的狀態，他就不應該被允許繼續往這條路上走。

知識分子：這確實令人警醒。但現實是，很多理工科學生對人文有些抵觸，某種程度上是因為過去的人文教育被簡化成了大量背誦與記憶——就像是在給大語言模型"灌語料"，不需要了解邏輯，只要記住就行了。在AI時代，真正有用的人文教育應該怎么做？

羅博深：我對中國具體的人文教材了解有限，但美國的語文和人文教育也未必教得好。我的看法是，AI時代的人文課，絕對不是去考孩子哪一年發生了什么大事，或者某段話是誰說的——這些信息一檢索就能搜到一萬條。

真正的人文課，應該是一門思辨和哲學探討。老師應該引導孩子直面那些核心問題：我們的社會為什么設計成現在這個樣子？教育、法律體系為什么這樣架構，它們到底在保護什么？為什么這些規范對人類很重要？當孩子們讀小說時，不要總結標準化的中心思想，而是去想：作者希望你感受到什么？在那些復雜的人性層次里，什么是真正重要的？這些本質上都是哲學和倫理問題。

歷史不是死記硬背年代表，它是人類最寶貴的"實驗室"。我們不能在現實中強迫人類進行殘酷的社會實驗，但往回看，在歷史里可以看到那些嘗試過的結果，然后總結經驗教訓。

我自己做教育社群，作為一個純粹理科背景出身的人，我沒有把某個數學公式或人工智能算法放在最核心的位置，而是把"利他"——對人的關心——放在最核心的位置。因為我用分析和推理的方式，看到了技術走到盡頭的危險懸崖。一個真正具備人文關懷、眼里能看到活生生的人的孩子，往往也更愿意去感知別人的痛點，去建立健康的家庭、養育下一代。我們希望通過這樣的教育，讓孩子們長大后真正讓世界變得好一點，而不是造出一臺精密的毀滅機器。

在這個技術即將失控的轉折點上，如果我們的理科天才繼續不讀小說、繼續對人類之間的交往和社會的結構性危機冷眼旁觀，"AI特長班"和"神童培育"，不只沒有意義，還可能讓事情變得更糟。

AI時代，誰會被淘汰？

知識分子：您曾提到，面對來自AI的挑戰，孩子們需要更加"Thoughtfull"，能具體解釋一下嗎？

羅博深：我習慣用英文原詞來定義它，翻譯成"深思熟慮"之類的，并不太準確。

Thoughtfull的人有兩個核心特質。第一，有共情能力，體貼周到，真心希望讓別人快樂——不只是父母和朋友，也包括陌生人，這才是真正的利他精神。第二，肯真正地去思考——他們喜歡"理解"事物，而不只是"會做"。有些學生考試能拿高分，但只是機械地照著方法做，并不理解背后的邏輯。我要找的是那種喜歡用自己的獨立思維想清楚一件事、不滿足于別人給定的標準答案的人。

對人和對問題都有洞察，只要具備這兩點，一個人在未來會成長得很好。

知識分子：有AI技術的加持之后，具備內在動力或擁有豐富資源的孩子，可能會比以往發揮出更強大的力量，但AI也更容易讓沒什么內在動力的孩子偷懶了。我們也采訪過一些大學教師，他們反映從前（位于學業）中游的學生正在消失，兩極分化越來越明顯。AI似乎加劇了馬太效應，強者愈強、弱者愈弱。您怎么看？

羅博深：AI時代確實存在弱者更弱的趨勢，但這里的"強弱"并不取決于財富或資源多寡。我接觸過許多不同背景的學生，部分家境優渥的孩子同樣缺乏內在動力。

如果你是一個具有利他精神、致力于造福他人、熱衷于通過獨立思考理解事物的人，你在AI時代會非常成功。這類人會主動利用AI提升自己，因為他們有明確的目標，會不斷設計新項目，借助AI實現想法。相反，極端利己的人在AI時代可能反而失敗——他們創造的獨特價值有限，只活在自己的世界里，缺乏互助精神，往往陷入孤立，也難以找到有效的回報模式。

從這個意義上，教育的本質應該著眼于培養內心豐富、具備高尚價值觀的人。對于這些有好奇心和利他精神的人來說，即使只給他們一個提問框，他們也能不斷提出有價值的問題；而獲取知識的成本已經大幅降低，只要能提出好問題，就更容易得到好的答案。

知識分子：作為一個大學教師，您遇到過學生利用AI作弊的問題嗎？

羅博深：上個月我在監考一場三小時的期末考試時，有學生去洗手間后向我們報告，洗手間里有兩個無人看管的書包，其中一個上面放著一臺開著的電腦。當然，針對這類作弊，解決方案其實相對直接：比如規定統一的休息時間，在此之外不允許單獨前往洗手間。

但防范作弊只是表面問題，更大的麻煩在于：這些學生畢業后能否找到工作？如果他們找到工作，這些習慣會把整個世界變成什么樣？

如果要從根本上解決，需要在招生階段嚴格篩選學生的價值觀。不能僅憑高分錄取，必須考察其是否正直、是否具備利他精神。那些習慣用AI作弊的學生，目的往往不是真正學習，而只是為了將來獲取更高收入。如果一所大學里存在大量作弊現象，說明招生篩選機制存在缺陷——而這種缺陷會導致那些習慣欺詐、缺乏誠信的人，憑借名校頭銜或高績點獲得更大的權力與資源。如果這些人再掌握高級的AI技術，進入科技企業……這是很危險的事。

知識分子：所以在你看來，AI帶來的對大學教育的沖擊，解法最終還是要回到"人"的價值觀上。

羅博深：完全正確。所以高校招生不能再過分依賴標準化考試成績了。在當前的技術變革時期，各個領域的未來都充滿不確定性。我們的教育不能固守舊有路徑，要致力于培養共情能力、利他精神和正直的價值觀，讓學生在具備學習能力的同時，能夠感知人類社會的真實需求，也足夠堅韌，不會在挫折中變成投機取巧的利己者。只有真正心懷他人、恪守誠信的人，才能駕馭強大的技術，為整個人類贏得未來。