数学の博士課程のAI教育についての提言．以下，日本語訳： 主な提言 1. 博士課程プログラムは、今後ますます重要になるスキルを身につけるための、新たな教育・訓練の機会を設けるべきである。これには、共同作業、問いを立てる力、学際的な研究、AIツールの活用、形式化などが含まれる。 2. 専門家に対しても、幅広い一般の聴衆に対しても適切に伝えるコミュニケーション能力を、博士課程の教育の一部とし、学位取得にあたって明示的に求められる能力とすべきである。 3. 宿題は、学生が授業内容を学ぶための有用な手段となりうるが、成績評価は、対面で実施する筆記試験または口頭試験に基づくべきである。 4. 博士課程プログラムは、すべての大学院生がAIツールを利用できる環境を提供すべきである。 ただし、その利用を義務づけてはならず、利用方法については指導教員および所属部局の基準に従うものとする。 5. 指導教員は学生と定期的に、AIの利用について何が期待されているのかを具体的かつ詳細に話し合うべきである。 6. 三つの倫理原則を守るべきである。 (i) 自分の名前で発表される数学について、その正しさと内容の理解に責任を持つこと。 (ii) AIを利用した場合には、必ずその事実を開示すること。 (iii) 資料や情報をAIシステムに入力する前に、関係するすべての当事者から明示的な同意を得ること。 7. 数学の博士課程では、少なくとも年1回、複数の教員による、研究計画および研究の進捗状況についての厳格な対面評価を義務づけるべきである。また、そこでは学生にとって実質的に役立つフィードバックが与えられなければならない。 8. 博士論文は、独創的な学術的貢献でなければならない。ただし、この「独創的な学術的貢献」は広い意味で理解されるべきであり、たとえば博士論文が、ある命題について史上初の証明を記したものである必要はない。 9. 博士号は、博士論文の文章そのものを主たる根拠として授与されるべきではない。 論文は、厳格な博士論文審査（thesis defense）の基礎となるものであり、その審査では、学生が博士論文の内容を完全に理解し、自在に説明できることが求められるべきである。