与此同时，人工智能正在改变数学研究乃至整个学科的发展方式。在AI等新兴领域，华人学者和学生的参与度更高、表现也非常突出。
墨子沙龙：美国高校对中国学生的限制，是否会影响年轻数学家的发展？您怎么看国内外博士培养的差异？
马骁：这种限制对在国内完成本科教育、希望赴美继续深造的学生来说非常明显。不过，国内数学学科的博士培养也在不断发展。很多顶级高校的数学学院，尤其是北京大学为代表，已经建立起比较成熟的博士培养体系，越来越多优秀学生选择留在国内继续深造；其他高校的数学博士培养体系也在快速进步，科研环境和人才培养质量都在持续提升。
国内外的差别更多体现在许多具体的细节上。国外数学系通常有比较好的科研环境：博士生有办公室，系里有打印机和黑板，随时可以坐下来讨论。国内很多高校在这些方面还没有完全跟上。培养制度上，国内有时存在较重的资格考试，以及不太合理的毕业论文或发文指标，可能占用博士生大量时间。
讨论氛围也有差异。国内学生有时不敢提问题，既有环境因素，也有一些老师比较保守、不太喜欢学生追问的原因。美国对中国学生的限制未必全是坏事，它也可能让更多优秀学生留在国内，从而促进国内数学教育和科研条件的建设。
墨子沙龙：在你们的科研过程中，人工智能会怎样提供帮助？日常哪些工作会交给 AI？
马骁：不同人用法不一样。我现在有相当一部分精力转到 AI 智能体的开发和调试上。把问题交给智能体、不断调试的过程中，有时它就能帮助产生数学想法，甚至把论文做出来。AI 的能力确实已经到了可以辅助数学家做前沿工作的阶段，不过网络宣传往往比较夸张，实际效果没有宣传得那么大。
墨子沙龙：如果年轻人未来想做数学研究，您建议他们掌握哪些能力？
马骁：首先不用过度恐慌，但一定要拥抱 AI。基本的编程能力要掌握，比如 Python、TypeScript；智能体、Codex、Git、VS Code 等工具也应该学会使用。还可以在线学习比较成熟的数学工作，把资料下载下来，自己动手复现和调试。
未来可能不会再有完全按照今天标准定义的"纯粹数学家"。但这不意味着数学没有空间，AI 也可能极大促进数学的发展与应用。如果做数学只是为了证明自己的智商，AI 超过人类时确实会带来压力；如果目标是做出有用、漂亮的工作，那么 AI 帮你把好工作做出来，反而是一件值得高兴的事。
当数学证明和数学语言变得足够便利，很多新的应用可能会出现。因此数学教育也需要转向 AI 时代：减少不适应新时代的训练，主动补充编程、智能体和 AI 协作等能力。
