在各大高校的数学建模社群与网络平台中，有参赛者声称，在美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM）中，全程依赖人工智能工具，便成功获得了M奖（一等奖）甚至F奖（特等奖提名）。
这些帖子往往引发大量关注、羡慕与讨论，也让许多同学心生疑惑：美赛的获奖逻辑是否已被AI彻底改写？完全依靠AI，到底能走到哪一步？
01 “全AI获奖”的可能真相
面对“全AI拿F奖”的帖子，我们首先需要理性分析其背后的几种可能情形，而非全盘接受表面陈述。
情形一：对“使用”与“依赖”的概念混淆
这是最普遍的情况。帖主所称的“全AI”，极大概率是指在比赛的各个环节重度、高效地使用了AI作为辅助工具，而绝非AI在无人干预下自动完成从读题到成稿的全过程。例如，用ChatGPT/DeepSeek进行头脑风暴、查阅文献概念；用AI生成部分Python/Matlab代码框架；或借助其优化英文写作。在这个过程中，人类团队始终掌控着最核心的决策权：甄别与筛选AI信息、构建与调整数学模型、解读与分析计算结果。AI是功能强大的“瑞士军刀”，但如何使用它、最终打造出什么作品，仍取决于持刀的人。
情形二：关键前提的省略
类似“我们小白，全靠AI拿了M奖”的叙述，常常有意或无意地省略了关键背景。团队可能并非真正的“小白”，而是具备了基础的数理逻辑与建模思维；更重要的是，他们一定对AI的产出进行了大量的批判性审视、修改、整合与再创造。这个将AI输出的“原材料”加工为成熟解决方案的“淬炼”过程，才是获奖的真正核心，却在分享中被一句话带过。
情形三：未被验证的个别案例
不排除存在极个别的特殊案例。但在现行评审机制下，一份完全由AI生成、缺乏人类深度介入和独创性思想的论文，想要在数万份作品中脱颖而出，获得代表最高创新水平的F奖或O奖，其概率微乎其微。这类传闻的真实性与可复制性，需要打上巨大的问号。
02 美赛官方如何界定AI的使用
与模糊的网络传闻相比，美赛主办方COMAP的官方规则提供了清晰、不可逾越的边界。理解规则，是讨论任何“可能性”的前提。
自2023年起，美赛官方已明确允许在竞赛中使用AI工具，但制定了严格的“透明化”约束条款：
- 强制声明义务：任何使用了AI（包括大语言模型、生成式AI、代码助手等）的队伍，必须在论文末尾添加一份详细的“AI使用报告”，说明使用的工具、用途及具体方式。
- 计入总页数：这份额外的报告，同样计入论文25页的总页数限制。使用AI并非“零成本”，它需要占用宝贵的篇幅来解释。
- 文内标注要求：在论文正文中，任何直接由AI生成或实质性辅助生成的内容，都应像引用文献一样进行明确标注。
规则背后的深层逻辑是：评委需要清楚地区分，论文中哪些是人类的智慧贡献，哪些是工具的辅助产出。竞赛评价的，始终是参赛者自身的建模、解决问题和创新的能力。任何试图隐瞒AI使用情况的行为，一经查实，将面临被取消资格（DQ）的严厉处罚。因此，任何避谈“如何合规声明”的“全AI获奖”经验，其真实性都首先值得怀疑。
03 AI在建模各环节的真实角色
要回答“AI能帮你拿到什么奖”，必须厘清AI在当前技术条件下，于数学建模全流程中的实际能力与固有局限。
| 竞赛环节 | AI可提供的有效辅助 | AI的固有局限与风险 |
|---|---|---|
| 问题理解与破题 | 快速进行文献综述、提炼学科背景知识、提供多角度解读启发。 | 难以精准把握题目中隐含的限制条件和微妙意图，可能产生“一本正经的胡说八道”，缺乏对问题深度的直觉。 |
| 模型构建与创新 | 根据问题描述，推荐相关的经典模型、算法，并给出数学公式或原理说明。 | 极度缺乏真正的原创性。无法针对问题的独特性，巧妙地对现有模型进行组合、改进或创新，其建议往往流于通用和表面。 |
| 编程求解与实现 | 高效生成基础代码框架、调试语法错误、进行数据可视化、解释复杂函数。 | 对于需要深度优化的自定义算法，生成的代码可能效率低下或逻辑错误；且无法保证代码与团队独特的模型设计精确匹配。 |
| 论文写作与呈现 | 辅助组织文章结构、润色英文表达、扩写/缩写段落、维护格式统一。 | 生成的分析文字容易空洞、缺乏基于具体结果的深刻洞察与逻辑推演，语言风格可能带有明显的“机器感”。 |
因此，核心结论是明确的：AI是一名强大的“执行助理”，但它不是“战略科学家”。它擅长基于海量已知信息进行整合与效率提升，而美赛高级别奖项所要求的，恰恰是针对未知开放问题的“创造性解决方案”和“批判性分析”。AI可以帮助你搭建坚实的脚手架，但建筑本身的设计灵魂、结构与美感，必须来自你的大脑。
04 驾驭AI，而非被其驾驭
对于志在参赛并取得佳绩的同学，正确的姿态绝非纠结于“能否全用AI”，而应思考“如何成为AI的卓越驾驭者”。
- 确立“人主AI辅”的根本原则：将AI定位为拓展思维边界、提升工作效率的超级工具。你的核心任务，是提出关键问题、构建模型框架、做出审慎判断。
- 构建“人类深度介入”的工作流：
- 前期：先独立进行思考，形成初步思路，再用AI进行验证、补充和挑战，激发更多灵感。
- 中期：将AI生成的代码、文本视为“初稿”，必须进行彻底的理解、测试、修改和重构，使其无缝嵌入并服务于你的独特解决方案。
- 后期：用AI优化语言后，需亲自进行最终审核，确保每一处论述都逻辑严密、结论扎实、体现你的智慧。
- 恪守学术诚信，规范声明：只要使用，就必须严格按照官方要求，清晰、完整地填写AI使用报告，这是负责任的科研态度。
- 夯实基础，让AI如虎添翼：你自身的数学功底、编程能力和建模思维，决定了你指令AI的“水平”。学习如何利用AI去实现一个优化算法，远比直接索要答案更有价值。你的专业素养，是让AI发挥最大效能的“放大器”。
AI的浪潮正在重塑许多领域，数学建模也不例外。但它带来的，并非一个可以“躺赢”的捷径，而是一场竞赛维度的升级。
当基础的信息检索和代码编写效率被普遍提升后，竞争将更加聚焦于人类选手独有的优势：深刻的洞察力、巧妙的创新性、默契的团队配合和卓越的审美力。
