翻开今年的菲尔兹奖名册，两位中国籍数学家的名字格外醒目。王虹，16岁时就写下《数学之美》，其中谈到，“好的解法如一篇美文，一首诗，简洁明确，读起来流畅生动，富有韵律，却又不乏严谨性，读过之后，身心受益”。另一位获奖者邓煜对诗歌情有独钟，他在海外做博士后期间曾引杜甫诗句言志：“或看翡翠兰苕上，未掣鲸鱼碧海中。”一个以诗意的眼光审视数学的结构之美，一个以“碧海掣鲸”的气魄追求理论的宏阔境界，分别指向理性深处的美感和精神世界的辽阔。两人专业之外的人文素养与情怀，构成了他们实现学术原创性突破的精神底色。不仅如此，两人的获奖还启迪我们思考一个比数学本身更宏大的命题——对科学进步和技术创新来说，人文素养究竟意味着什么？
人文素养历来是科技创新的重要基石。科学史上那些伟大的突破，往往并非纯粹逻辑推演的产物，而是人文精神孕育的想象力和科学理性碰撞的结果。许多大科学家都有着鲜活立体的精神世界和人文情怀。爱因斯坦在推演相对论的关键时刻，常会拉上几小时的小提琴，从巴赫的赋格曲与莫扎特的奏鸣曲中寻觅灵感。他相信，音乐和物理学领域的研究工作虽然不同，但它们对表达未知世界的追求是相同的。被誉为全才的法国数学家庞加莱，不仅是法兰西科学院院士，还以其散文成就成为法兰西学院院士。他认为，数学发现深刻依赖“直觉悟性”，而文学特别能培养这种直觉。钱学森坦言，正是艺术教会他“避免死心眼，避免机械唯物论，想问题能够更宽一点、活一点”。杨振宁对物理学研究的“对称性”美学原则笃信不疑，多次引用量子力学奠基人之一狄拉克的话——“使一个方程具有美感比使它去符合实验更重要”。这些科学巨匠的共同特质在于，人文素养帮助他们从抽象的公式丛林中窥见真理的光芒，从复杂的符号迷宫中感受存在的秩序，从而获得破局的灵感和创造的羽翼。
然而，同许多大科学家兼具高深科学造诣和深厚人文素养相比，当前我国科研领域存在一定程度的人文素养供给不足的现象，即“人文贫血症”。有的科研工作者哲学、艺术、文学修养较为薄弱，导致基础理论突破所需的直觉顿悟能力受限；有的只盯住狭隘的技术赛道，不关注其他相关领域动向，缺乏跨学科知识图谱和多元视野；有的习惯用量化、实验、数据等标准评判所有事物，做工程设计、产品研发只注重功能参数；有的对自身历史文化传统认知不够，盲目崇拜外来技术范式，轻视本土创新根基；等等。据一项覆盖全国51所高校、10056名研究生的调查显示，研究生情感素质中“人文美感”水平在审美情感各维度中得分最低，仅4.49分（满分10分）。这意味着，最富创造力的科研后备力量，对人文领域的感知与欣赏能力却较为薄弱。
造成这种情况的原因是多方面的，其中通识教育的缺失和学科壁垒的固化是重要因素。回望人类历史上的“轴心时代”，从孔子倡导“六艺”，到亚里士多德以百科全书式的智慧贯通物理学、形而上学、伦理学、诗学，东西方文明的精神导师无不追求融哲学、经验、技艺等于一体的整全知识形态。这种古老的通识教育传统，能够打破学科分割带来的认知茧房，让学者得以用一种完整的生命体验去叩问世界的秩序，培育出可在具象感知和抽象逻辑间自由穿梭的跨界思维，从而为创新注入源头活水。但是近现代以来，知识和学科分工的日益细化在极大拓展专业深度的同时，也天然筑起跨领域认知壁垒，再叠加应试教育及人才评价中的功利导向，使研究者的眼界格局很容易被局限在单一细分领域。人文素养的匮乏，不仅割裂了科技与文明的深层连结，还因“隧道视野”使科学研究趋向封闭和固化，让科研人员难以跳出既有框架进行“元思考”，进而挤压了原始创新和颠覆性创新的生发空间。
当前，前沿科学技术日新月异，人工智能发展一日千里。大语言模型依托每秒万亿次运算的算力高速吞吐文本，生成式人工智能在数秒间完成人类需要数日乃至数月的创作，神经网络以近乎直觉的方式解析蛋白质结构、预测分子特性、重构视觉现实……这一切，似乎预示着一场前所未有的“技术奇点”正加速临近。然而，当大模型的参数规模不断膨胀，当算力增长逼近物理极限，破局的关键往往不是来自同一条赛道上的更多投入，而可能源于一个看似无关的哲学追问、一首诗提供的全新隐喻、一段历史揭示的另类路径。当技术本身无法回答“下一步该往哪里走”时，人文视野或许能帮助我们重新绘制探索的地图。这不是怀旧式的无病呻吟，也不是学科之间简单的此消彼长，而是人类文明古老智慧的深刻启迪，是人文精神与科学理性在文明深处的又一次必然握手。
今年6月27日出版的英国《经济学人》，刊登了一篇题为《为何大型人工智能实验室聘请哲学家塑造其产品》的文章。文章指出，十年前，随着人工智能革命的加速，人文与艺术专业的学生被告知，如果想提高就业竞争力，就应该“学编程”；如今，反倒是程序员们开始担心自己的工作会被人工智能抢走，他们或许应该学学哲学。耐人寻味的是，全球顶尖人工智能公司，如OpenAI、DeepMind、Anthropic等，纷纷聘请哲学家、伦理学家入职；国内部分头部AI企业的文科岗位占比也已从5%飙升至30%。有论者指出，随着AI技术陷入算力与参数堆叠的发展瓶颈，哲学开始介入模型底层思考，已成为大模型迭代升级的刚需。以“AI幻觉”这一顽疾为例，已有哲学团队将“苏格拉底诘问法”融入训练流程，通过层层追问澄清概念、发现矛盾，让模型在输出内容前自主核查逻辑一致性，有效降低了AI“瞎编”的概率。哲学的思辨训练由此提高了AI的长链推理能力，为技术突破在算力极限之外开辟了新的可能路径。这意味着，人文精神之于科技创新，已从外围的规训者，转变为内嵌的共创者。
《庄子》有云：“人皆知有用之用，而莫知无用之用也。”在功利计算日益精密的时代，那些看似“无用”的人文滋养——对艺术形象的敏锐捕捉、对哲学悖论的深度思辨、对历史规律的宏观俯瞰、对跨界关联的直觉顿悟——恰恰构成了打破思维定式的利器，孕育着颠覆性创新的可能。当海量数据将已知问题逼近最优解，当传统路径被反复验证而创新空间日益逼仄，我们更需要守护那片人文的星空，让人类的跳跃性思维、隐喻性表达和首创精神，永远成为科技创新最深层的内驱力。科学的力量越是强大，人文的灵性就越是珍贵。这是数智化时代给予我们的深刻启示，也是人类文明自我超越的永恒动力。
责任编辑：张少义
