查看 PDF HTML（实验性）摘要：两项发展同时展开：人工智能系统已经开始产生真正的研究级数学，而美国正在削弱培养能够理解这些系统所做事情的人才的渠道。本文认为，将这些发展结合在一起，构成了一种战略错误。数学能力，即验证、解释和质疑数学推理的训练能力，并不是定理生产的副产品，而是一种基础设施，由不可能随时重新构建的机构经过几代人建立。本文借鉴了 2026 年 5 月的人工智能对长期存在的 Erdős 猜想关于平面单位距离问题的反驳，以及近期针对数学科学的联邦支持的干扰，提出将数学能力视为与半导体能力相当的战略资产。本文进一步提议，包括其他措施，要求进行重要推理的人工智能系统必须以形式化、可机器检验的方式揭示其决策关键声明，从而将部分人工智能推理从不透明的说服转变为可审计的结构。评论：10 页。欢迎评论 主题：历史和概述（math.HO）引用格式：arXiv:2607.06377 [math.HO]（或 arXiv:2607.06377v1 [math.HO]，针对该版本） https://doi.org/10.48550/arXiv.2607.06377 arXiv发布的 DOI 通过 DataCite 提交历史：来自 Jun-Yong Park [查看电子邮件] [v1] 2026 年 7 月 7 日 星期二 15:15:05 UTC（12 KB）