2026年未来科学大奖「数学とコンピュータサイエンス賞」、北京大学の袁新意教授に授与される
2026年の未来科学大賞「数学とコンピュータサイエンス賞」は、算術幾何学の分野で基礎的な貢献をした北京大学の袁新意教授に授与されました。インタビューでは、中国の数学の台頭、数学と産業界との関連性、AIが数学研究に与える影響、若手研究者の環境改善、そして若者がAIをどのように活用すべきかといったテーマについて、袁教授は実践的な見解を共有しました。
中国の数学がなぜ海外から「台頭している」と言われるのか？——育成システムから国際的地位まで
袁教授は、国際数学者大会で海外の研究者たちが「China is taking over math（中国が数学を支配している）」と言う背景について語りました。これは突然のことではなく、何世代にもわたる努力の結果です：
- 前世代の貢献：改革開放後、多くの中国人学者が海外で学び、その後中国に戻って育成システムの構築やカリキュラムの設計、学生の海外留学の指導を行いました。
- 私たちこの世代の恩恵：80年代生まれ（袁教授を含む）はそのシステムの中で育ち、90年代生まれはさらに多くが中国に戻って研究に専念しています。
- 資源の充実：国家経済の発展により、科学研究のためのリソースが増えました。
現在、中国の数学のレベルは日本やロシアを上回り、フィールズ賞受賞者4人のうち2人が中国人であることがその証です。
数学は「無用な学問」ではない——産業界が求める核心的な能力
多くの人々は数学の仮説を「役に立たない」と考えがちですが、袁教授はリーマン幾何学の例を挙げています。当初は抽象的で理解されにくかったこの理論も、数十年後にアインシュタインの一般相対性理論の構築に役立ちました。現在、量子ファンドやAI、チップ産業などでは数学の専門家が不足しています。なぜなら、数学的なトレーニングで身につく2つの能力——論理的な厳密性と抽象化能力——が非常に重要だからです：
- 論理的な厳密性：問題を徹底的に考え、基本的な間違いを犯さない。
- 抽象化能力：複雑な実際の問題（例えばチップ設計の最適化）を数学モデルに変換し、解決を容易にする。
北京大学の数学部の入学基準が2010年以降で最も高くなったことからも、学生たちが数学を学び、産業界で活躍したいと考えていることがわかります。
AIは数学者を助けるが、「主役」にはなれない——優位性はあるがオリジナリティに欠ける
AIは最近数学の分野で急速に進歩していますが、袁教授によるとまだ本当にオリジナルの成果を出していません。AIの強みは以下の通りです：
- 広範な知識：多くの分野にわたる知識を持っており（例えば組合数学者は数論を理解しないが、AIは理解できる）、既存のアイデアを統合できる。
- 計算能力：大量の試行錯誤が可能で、例や反例を構築できる（例えばヤコビ予想の三次元での反例）。
しかし、AIには限界もあります。問題の重要性を判断したり、意味のある問題を自ら提案したりすることができません。すべての成果には人間の指導が必要です。
若手数学者のプレッシャー——「昇進か退職か」の制度が歪んでいる
袁教授は、国内の科学研究環境の最大の課題は若手研究者への過度なプレッシャーだと指摘しています。問題はアメリカの「昇進か退職か」の制度を模倣しつつもそれが歪んでいることにあります：
- アメリカのモデル：一度の評価で昇進率が80～90％で、合格すれば一生研究に専念できる。
- 国内の現状：複数回の評価が必要で昇進率が低く、論文やデータを重視して多くの人材を採用するが、6年後には大量に淘汰される。
これにより若手研究者は指標を達成するために焦り、長期的でリスクのある研究に専念できなくなっています。
若者がAIを使う際のアドバイス——まず基本を固め、その後で活用する
袁教授は新人に対して実践的なアドバイスをしています：
- 初期はあまり依存しない：最初の論文はできるだけ自分で完成させ、研究能力（問題の発見や導出方法など）を鍛える。
- 後期に積極的に活用する：方法を身につけたら、AIを使って資料を調べたりアイデアを整理したりすることで効率を上げる。
最初からAIに頼りすぎると、重要な入門トレーニングの機会を逃してしまう。
これらの解説は専門的な内容を一般の人々が理解しやすい言葉で表現しており、核心情報を保持しつつも専門用語を避けています。金融や数学以外の分野の読者でも簡単に理解できるようになっています。