撰文｜李珊珊
今年夏天，国际数学奥林匹克竞赛（IMO）将再次来到中国，在上海举办。这是一次时隔36年的回归，上一次还是1990年在北京举行的第31届IMO。
对于许多中国家长和学生而言，IMO早已不仅是一项数学赛事。过去几十年里，它逐渐成为天赋、精英教育、名校录取乃至社会流动的象征。在这个意义上，中国几乎成了全世界对IMO最热情的国家。
但当我们带着这样的期待迎接IMO时，一个曾长期站在这项赛事中心的人，却给出了一个出人意料的判断。
“我不觉得IMO回到中国，会让更多孩子爱上数学。”数学家罗博深说，“因为中国现在可能已经是全世界最重视IMO的国家了。”
罗博深是卡内基·梅隆大学数学教授，曾长期担任美国国际数学奥林匹克竞赛（IMO）国家队主教练，也是国际数学奥林匹克基金会的促进发展副主席。过去二十多年里，他见证过美国奥数黄金时代，也见证过全球数学竞赛文化的变化。
在罗博深看来，今天教育面临的许多困境并非始于AI，只是AI的到来，让种种已经存在的问题变得越来越不能忽视了。
在他看来，数学竞赛的异化早在人工智能出现之前就开始了。越来越多的孩子参加竞赛，不再是因为热爱数学，而是因为它能够帮助自己进入名校。当竞赛成为升学的工具，当考试成为筛选的机器，当教育越来越围绕“如何证明自己比别人更优秀”而展开时，人们往往会忽视那些更重要、却更难量化的品质。
AI的出现，进一步动摇了一系列建立在筛选逻辑的教育体系。如果知识的获取不再依赖名校教授；如果大量标准化技能正在被人工智能取代；如果未来最成功的人不再是最会解题的人，而是最会提出问题的人，那么今天的教育究竟应该培养什么样的学生？数学竞赛应该扮演什么角色？大学又该如何寻找真正有创造力的人？
基于此，《知识分子》与罗博深进行了下面的对话。在这场对话中，罗博深谈到了IMO、奥数、大学招生、AI作弊、文理分科，以及他近年来一直在寻找的一类年轻人：他们未必拥有最高的分数，却拥有旺盛的好奇心、独立思考的能力，以及对他人的关怀。
当我们关心IMO时，我们该关心什么？
知识分子：下个月，国际数学奥林匹克竞赛（IMO）将在上海举办。上一次中国办赛已是上世纪90年代，那场盛会曾点燃了全国对数学活动的热情。现在身处AI时代，您怎么看这次竞赛对中国青少年数学热情的激励作用？
罗博深：坦白说，我不觉得这次比赛回到中国，会激发更多孩子对数学的热情——因为中国现在可能已经是全世界对IMO最有热情的国家了，本来就已经很重视数学了。反倒是世界上其他很多地方，现在已经很少在意IMO了。
全球范围内，人们对奥数热情的消退在AI出现之前就已经发生了。这也是我几年前卸任美国奥数主教练的部分原因。我当时已经能看到，很多孩子参加IMO，只是在用它证明自己比别人更厉害，而不是出于对数学本身的热爱。
以前不一样。七八十年代，乃至九十年代，美国参加IMO的人很多是真正疯狂热爱数学的孩子——他们参加，是因为想挑战自己，愿意花很长时间去解数学题，那种感觉让他们非常快乐。后来这些人中的很多成了大科学家、大企业家。
那个年代，参加奥数不需要大量刷题，有创新力的人凭借兴趣和天赋就能进入国家队。但现在，如果不刷题、不进行大量训练，压根没有机会。但想一想，到最后谁的贡献更大——那些靠刷题进国家队的，还是那些纯粹因为喜欢数学的？
现在很多家长和孩子的逻辑是：将来要赚大钱，但又不想自己创业太辛苦，所以目标是找一份高薪工作；要高薪工作，就要进名校；要进名校，就要想办法证明自己比别人优秀；要证明优秀，就参加比赛——有人选花样滑冰，有人选钢琴，有人选国际象棋，还有人发现数学竞赛也可以用来"比"。IMO本身是有价值的，但如果大家的出发点只是把它当成垫脚石、当成证明自己比别人强的工具，IMO的价值就消失了。
知识分子：您说的那个"以前"，具体是什么时候？
罗博深：以我最了解的美国为例。我出生于1982年，童年和青少年时期正值八九十年代。那时没有发达的互联网，邮件、微信都还不流行，没有哪个家长或机构能摸清一套通往常春藤名校的"标准路径"。大家就做自己觉得最有趣的事，读到高三，随便申请几所大学，去哪儿都行，进不去顶尖名校也无所谓，每个人凭着兴趣做事情，看自己能走到哪里。
我自己的故事就是这样。父母当年直接告诉我：哈佛、MIT太贵了，负担不起，别申请了，去威斯康星大学就够了。我后来去了加州理工学院，是因为拿到了一笔奖学金。我也申请过MIT，被录取了，但因为太贵最终没去。所以，我们那时候真的觉得参加IMO跟升学、找工作一点关系都没有，它对我唯一的意义，就是让我变成了一个更有能力面对困难和挑战的人。
九十年代美国奥数夏令营里二三十个人，每个人都非常有自己的想法——要不然他们也不会来，因为根本没人知道IMO能帮忙申请名校。解决IMO问题需要真正的创新能力，否则根本解不出来；你还需要耐心，能够对着某个问题一直想下去，不放弃；还需要不怕挑战——成功概率可能只有0.1%，但解出来那一刻的感受是无与伦比的。我自己做奥数题的时候，对着一个问题想了三个小时想通了，那种快乐和"这能不能帮我进大学"毫无关系。你看我后来的人生，我一直在做非常困难的事，就是因为我喜欢战胜挑战的那种感觉。
后来，还是有人发现了IMO可以作为名校敲门砖。大概2000年代之后，情况变了。有人开始在网上分享"孩子做了什么进了哈佛、MIT"的故事，消息一传开，大家就一窝蜂地做同一件事，慢慢就标准化了，就变味了。
这让我想到一个说法——古德哈特定律：当某个指标变成目标，它就不再是好的指标了。一旦某件事被确立为衡量标准，人们就会想方设法在这件事上"过关"，而不是去追求它背后真正想要的东西。IMO也是一样，一旦它成了升学的"目标指标"，大家想的就是如何通过高强度训练让自己"刚好够用"，不再是真正去钻研那些有意思的题目了。一旦变成"进名校的工具"，IMO引发数学兴趣的功能就失效了。
知识分子：那么，IMO本应该在数学世界里扮演什么角色？
罗博深：回顾历届各国的IMO参赛记录，再查一查这些国家后来产生了多少菲尔兹奖得主、有多少人在数学研究上真正做出了贡献，你就会发现，有些国家拿了很多金牌，却几乎没有出过多少有分量的数学研究者——这说明他们参加IMO，目的可能根本就不是数学本身。
在IMO到数学研究这条路上，我认为最成功的案例是苏联。他们有大量真正热爱数学的人，IMO成绩很好，对数学研究的贡献也非常大。比如格里戈里·佩雷尔曼，他证明了庞加莱猜想，那是一道悬赏百万美元的千禧年数学难题。他把论证直接发在网上，没有投任何期刊。后来有人要给他菲尔兹奖，他拒绝了；再后来有人要给他一百万美元，他也拒绝了。我读博士的时候听到这个消息，我们私下开玩笑说：也许他就是这么想的——如果你是整个人类历史上唯一一个拒绝菲尔兹奖的人，这本身比拿奖更特别？但不管怎样，他显然不是那种为了钱、为了获奖而研究数学的人。我特别欣赏这样的人——做数学出于更纯粹的理由，只是想探索未知。
数学是一门极其需要纯粹热爱的学科，最近的一个热门新闻是AI破解了一个保罗·埃尔德什（Paul Erdős）猜想，这个数学问题背后的数学家埃尔德什就是一个特别纯粹的数学家。
埃尔德什一生居无定所，没有房产，没有家庭，也不担任任何固定教职。他一辈子的全部家当就是两个大行李箱，轮流寄宿在世界各地数学家朋友的家里，短则几周，长则一个月，很多朋友甚至专门在家里为他留出一间房间。
埃尔德什不管钱，财务全托给一位美国数学家朋友代管。他这辈子就做一件事：走到哪里，就在那里和人一起做数学。正因为他把全部精力都倾注于此，他才成为历史上留下猜想和论文最多的数学家之一。他那些悬赏问题的奖金可能只有10美元或300美元，因为钱对他根本不重要——他希望研究这些问题的人，也是出于同样纯粹的兴趣。
我的研究领域和埃尔德什一样，从读博起就对他的故事非常熟悉。你现在看我的工作节奏，其实也有几分相似——每天在不同的城市间奔波。今天接受采访前，我刚结束在德克萨斯州的巡回教育演讲，昨晚凌晨一点多才赶回家。我经常讲这些故事，是因为我觉得，在这个充斥着指标和焦虑的时代，仍然需要去寻找像他们那样的人——对数学保有最纯粹热爱的人。
AI时代，筛选式的"教育"已经不再有意义了
知识分子：您前面提到的"把IMO当敲门砖"的现象，背后其实反映出一个更深刻的教育命题：我们现在的教育体系，到底是在"培养"人才，还是在"筛选"人才？特别是在AI能力飞速成长的今天，过去那种靠数学考试和竞赛建立起来的筛选逻辑，是不是已经失效了？
罗博深：是的，这是很多人还没有完全转过弯来的核心问题。
过去很长一段时间里，教育系统的主要功能确实演变成了"筛选"。逻辑很简单：好的教育资源有限，顶尖大学的教授只有那么多。你必须通过一层层越来越难的考试和竞赛，证明自己是前0.1%的人，才能拿到进入名校的入场券，才有资格接触最好的资源。
为什么这张入场券这么重要？因为在那个时代，如果你想问这个世界上最聪明、最深刻的问题，你只能去那些名校，敲开顶尖教授的办公室门。
但AI的出现，把这个逻辑直接击穿了。以前去名校问教授，现在你可以直接问AI了。AI不会因为你没考上名校就拒绝回答，它就在那里，从不倦怠，知识广度超越了任何一位单一领域的大学教授。获取顶尖知识的壁垒消失了，过去那套为"获取资源"而建立的严格筛选机制，就失去了意义。一个孩子靠日复一日的机械训练在某场考试里多拿了几分，在过去意味着更好的入场券；但今天，那些需要靠海量刷题建立起来的熟练度，AI可以瞬间完成，而且比任何人都做得更准确。
知识分子：您认为传统的筛选逻辑正在失效，但现实中，家长们的焦虑并没有停止，战场还在不断下移，甚至到了幼儿园。另外，还有个情况是前几年大力推进的一个数学英才班最近有风声说正在关停。有猜测认为，这正是"提前筛选"模式遭遇的现实困境，您怎么看？
罗博深：这是一个值得认真对待的信号。我对这个（数学英才班）比较了解，之前曾参加过几次他们的数学夏令营，给孩子们上过课。
那几次夏令营里，我的感受很复杂。孩子们确实非常聪明，但我也能感受到”提早筛选”给他们带来的紧迫感和高度标准化的印记。当进入这个班变成了决定升学命运的世俗指标，此时，古德哈特定律就再次生效了——虽然项目的初衷是选拔优秀人才进行提前培养，但只要它被定义为筛选的终点线，整个系统、家长、培训机构，就会把它异化成一场高强度的、跨级的刷题竞赛。
现在各地开始关停一些（数学英才班），某种程度上是因为大家开始反思：这种过度超前、极度依赖笔试的筛选模式，也许很难真正培养出未来的科学大师。
知识分子：如果靠竞赛选拔的逻辑走不通了，我们需要什么方法来找到真正有天赋的孩子，给他们提供更好的环境？
罗博深：在AI时代，寻找真正人才的有效途径，是面试——一对一的、深入的交流。这是培训机构和机械刷题无法规模化量产的东西，也是我在夏令营里和孩子们交流时最深的体会。
你和这个孩子坐在一起，给他一道他完全没有见过、甚至没有标准答案的开放性数学题。我不看重他能否在五分钟内给出正确答案，我看重的是他面对未知时的本能反应：他的第一直觉是什么？走进死胡同的时候，他是沮丧，还是能迅速调整思路？当你给他一点微小的提示，他的大脑是否能够接住，并延伸出新的联想？
在深度的面试对话中，对数学最纯粹的热爱和真正的创造力是伪装不出来的。被长期机械训练"喂"出来的孩子，遇到超出固定套路的题目，往往会茫然无措；而真正热爱思考的孩子，即使拿不到满分，他在探讨时的兴奋感、眼睛里的光芒，都会让你知道——这就是我们要找的人。
AI时代，我们不需要教育系统去充当冰冷的筛选机器，挑出那些最像机器的"完美做题家"。我们需要教育回归培养的本质，用人与人的真实交流，去发现真正的智慧火花。
AI时代，文科还有意义吗？
知识分子：中国教育长期存在文理分科的问题——理科强化计算与工具逻辑，文科强化人文、美学与记忆。在AI能够拥有全部人类知识、也能全面接管逻辑推演的时代，您怎么看这种分轨？
罗博深：这也是我最近一直在思考的问题。
以前，文理分轨有其历史合理性，是为了更专精。过去一个人从学校毕业后，可能会一辈子在某个特定行业里做同样的工作。但现在，AI把所有固定的轨道都打碎了。在这个快速变化的时代，每个人都必须自己去寻找自己独特的路，你不能只在一条狭窄的轨道上学习。
我前阵子跟中国某个城市的教育局高层聊天，对方兴致勃勃地告诉我，他们正在制定一个新规划：打算从中学阶段起，单独开一个小班，把数学和计算机有特长的孩子重点培养，定点、直升，专门打造"高级人工智能研究人才"。
我听完的第一反应不是欣慰，而是脊背发凉。我当场告诉他们：这非常危险。
知识分子：您的意思是，在高中阶段就对AI人才进行针对性的超前培养，太早了？
罗博深：不只是太早的问题，而是这种"纯技术导向"的教育结构本身就存在致命缺陷。
如果一个孩子从高中起就进入纯理科的轨道，每天只跟算法、模型和代码打交道，从来没有读过小说，从来没有在具体的文学语境里理解人类复杂的现实，不懂道德约束与同理心，那么当他掌握了最尖端的技术力量，他可能会在无意间对整个社会造成无法挽回的伤害。
一个人如果拥有庞大的科技力量，却对它的边界和人文影响完全不了解，他根本不应该去接触这些核心技术。这就像核武器一样。
所以，每当我看到一个因为过早分轨、在知识结构里完全缺失人文的理工科学生，我都会担忧：他真的不应该继续做前沿科技研究了。我们已经走到了一个技术极有可能危及全人类的节点，如果一个人的教育结构是这样一条腿长、一条腿短的状态，他就不应该被允许继续往这条路上走。
知识分子：这确实令人警醒。但现实是，很多理工科学生对人文有些抵触，某种程度上是因为过去的人文教育被简化成了大量背诵与记忆——就像是在给大语言模型"灌语料"，不需要了解逻辑，只要记住就行了。在AI时代，真正有用的人文教育应该怎么做？
罗博深：我对中国具体的人文教材了解有限，但美国的语文和人文教育也未必教得好。我的看法是，AI时代的人文课，绝对不是去考孩子哪一年发生了什么大事，或者某段话是谁说的——这些信息一检索就能搜到一万条。
真正的人文课，应该是一门思辨和哲学探讨。老师应该引导孩子直面那些核心问题：我们的社会为什么设计成现在这个样子？教育、法律体系为什么这样架构，它们到底在保护什么？为什么这些规范对人类很重要？当孩子们读小说时，不要总结标准化的中心思想，而是去想：作者希望你感受到什么？在那些复杂的人性层次里，什么是真正重要的？这些本质上都是哲学和伦理问题。
历史不是死记硬背年代表，它是人类最宝贵的"实验室"。我们不能在现实中强迫人类进行残酷的社会实验，但往回看，在历史里可以看到那些尝试过的结果，然后总结经验教训。
我自己做教育社群，作为一个纯粹理科背景出身的人，我没有把某个数学公式或人工智能算法放在最核心的位置，而是把"利他"——对人的关心——放在最核心的位置。因为我用分析和推理的方式，看到了技术走到尽头的危险悬崖。一个真正具备人文关怀、眼里能看到活生生的人的孩子，往往也更愿意去感知别人的痛点，去建立健康的家庭、养育下一代。我们希望通过这样的教育，让孩子们长大后真正让世界变得好一点，而不是造出一台精密的毁灭机器。
在这个技术即将失控的转折点上，如果我们的理科天才继续不读小说、继续对人类之间的交往和社会的结构性危机冷眼旁观，"AI特长班"和"神童培育"，不只没有意义，还可能让事情变得更糟。
AI时代，谁会被淘汰？
知识分子：您曾提到，面对来自AI的挑战，孩子们需要更加"Thoughtfull"，能具体解释一下吗？
罗博深：我习惯用英文原词来定义它，翻译成"深思熟虑"之类的，并不太准确。
Thoughtfull的人有两个核心特质。第一，有共情能力，体贴周到，真心希望让别人快乐——不只是父母和朋友，也包括陌生人，这才是真正的利他精神。第二，肯真正地去思考——他们喜欢"理解"事物，而不只是"会做"。有些学生考试能拿高分，但只是机械地照着方法做，并不理解背后的逻辑。我要找的是那种喜欢用自己的独立思维想清楚一件事、不满足于别人给定的标准答案的人。
对人和对问题都有洞察，只要具备这两点，一个人在未来会成长得很好。
知识分子：有AI技术的加持之后，具备内在动力或拥有丰富资源的孩子，可能会比以往发挥出更强大的力量，但AI也更容易让没什么内在动力的孩子偷懒了。我们也采访过一些大学教师，他们反映从前（位于学业）中游的学生正在消失，两极分化越来越明显。AI似乎加剧了马太效应，强者愈强、弱者愈弱。您怎么看？
罗博深：AI时代确实存在弱者更弱的趋势，但这里的"强弱"并不取决于财富或资源多寡。我接触过许多不同背景的学生，部分家境优渥的孩子同样缺乏内在动力。
如果你是一个具有利他精神、致力于造福他人、热衷于通过独立思考理解事物的人，你在AI时代会非常成功。这类人会主动利用AI提升自己，因为他们有明确的目标，会不断设计新项目，借助AI实现想法。相反，极端利己的人在AI时代可能反而失败——他们创造的独特价值有限，只活在自己的世界里，缺乏互助精神，往往陷入孤立，也难以找到有效的回报模式。
从这个意义上，教育的本质应该着眼于培养内心丰富、具备高尚价值观的人。对于这些有好奇心和利他精神的人来说，即使只给他们一个提问框，他们也能不断提出有价值的问题；而获取知识的成本已经大幅降低，只要能提出好问题，就更容易得到好的答案。
知识分子：作为一个大学教师，您遇到过学生利用AI作弊的问题吗？
罗博深：上个月我在监考一场三小时的期末考试时，有学生去洗手间后向我们报告，洗手间里有两个无人看管的书包，其中一个上面放着一台开着的电脑。当然，针对这类作弊，解决方案其实相对直接：比如规定统一的休息时间，在此之外不允许单独前往洗手间。
但防范作弊只是表面问题，更大的麻烦在于：这些学生毕业后能否找到工作？如果他们找到工作，这些习惯会把整个世界变成什么样？
如果要从根本上解决，需要在招生阶段严格筛选学生的价值观。不能仅凭高分录取，必须考察其是否正直、是否具备利他精神。那些习惯用AI作弊的学生，目的往往不是真正学习，而只是为了将来获取更高收入。如果一所大学里存在大量作弊现象，说明招生筛选机制存在缺陷——而这种缺陷会导致那些习惯欺诈、缺乏诚信的人，凭借名校头衔或高绩点获得更大的权力与资源。如果这些人再掌握高级的AI技术，进入科技企业……这是很危险的事。
知识分子：所以在你看来，AI带来的对大学教育的冲击，解法最终还是要回到"人"的价值观上。
罗博深：完全正确。所以高校招生不能再过分依赖标准化考试成绩了。在当前的技术变革时期，各个领域的未来都充满不确定性。我们的教育不能固守旧有路径，要致力于培养共情能力、利他精神和正直的价值观，让学生在具备学习能力的同时，能够感知人类社会的真实需求，也足够坚韧，不会在挫折中变成投机取巧的利己者。只有真正心怀他人、恪守诚信的人，才能驾驭强大的技术，为整个人类赢得未来。
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