OpenAI 发布700余份数学手稿后，数学家为何震动与质疑
"How much beauty have we lost?" Mathematicians react with shock and disgust as OpenAI bulldozes their field
OpenAI 于10月6日一次发布700余份数学手稿，声称解决数百个开放数学问题，引发数学家对成果质量、发布方式和研究规范的强烈反应。部分专家认为证明中出现了有价值的新想法，但也指出论文难以阅读、作者与失败率信息缺失，且针对黎曼猜想只得到较弱变体。许多数学家担忧研究议程、职业发展和年轻研究者的处境，另有专家警告此类系统可能带来破解常用加密方法的风险。
文章汇集多位数学家对 OpenAI 数学成果的评价，呈现技术进展与研究规范、职业处境之间的张力。
OpenAI 在 2026 年 10 月 6 日更进一步。该公司一次性发布了 700 多篇手稿，声称解决了数百个尚未解决的数学问题。随后，数学博客 Proofs and Prompts 收集了研究人员的 100 多条回应。
令人鼓舞的结果伴随着对其发布方式的质疑
现在就全面评估 OpenAI 上传到 GitHub 的内容 在数学上的实质还为时过早。部分论文已经撤回，另一些则因难以阅读而受到批评。尽管如此，几位专家表示，这些结果令他们印象深刻。
菲尔兹奖得主 Peter Scholze 呼吁保持耐心。“我们应该记住，我们都在共同参与其中；数学是一场马拉松，而不是短跑；我们的目标始终是让人类理解数学，而这必然需要时间。”
Scholze 还警告说，风险并不局限于数学。他提出，这些系统或许能找到破解广泛使用的加密方法的途径。他写道，在他这个非专业人士看来，找到此类算法的难度“并未显著超出这些系统如今的能力”。这将给数字基础设施带来灾难性后果。
Terence Tao表示，他对这次发布百感交集。他写道，这些 AI 生成的证明似乎“提出了巧妙的新想法，待人们消化后将大有裨益”。但他也对缺少能够讨论这些成果、在演讲中介绍它们或教学生学习它们的人“深感沮丧”。他惋惜那条“未曾选择的道路”，并呼吁团结。“[…] 社群比以往任何时候都更需要团结起来。”
Alvaro Lozano-Robledo称 10 月 6 日“或许是迄今数学史上最重要的一天”，同时也指出了这些模型的局限。OpenAI 曾瞄准数学界最著名的未解猜想——黎曼猜想，但最终只解决了一个较弱的变体。“[…] 准黎曼猜想已经非常了不起！但它不是黎曼猜想。”
一些结果令 Ben Green 震惊。他称这些结果“着实令我震惊”。Green 表示，这次发布解决了他当年 6 月才获得的一项欧洲著名拨款所涵盖研究目标的大约四分之三。
Roman Sauer发现，OpenAI 对两个截然不同问题给出的解法中，采用了一种他经过多年开发的技术。“我惊呆了。”
Johannes Schmitt认为，这些研究论文是 OpenAI 努力改进模型的次要成果，而非主要以推进数学为目标的尝试。在他看来，该公司之所以用未解问题进行测试，是因为前沿模型已经超越了较容易的挑战。
Ian Agol将当前局面与 Grigori Perelman 于 2002 年发布本世纪最重要的证明之一相提并论。这位俄罗斯数学家很少就自己的工作发表演讲。Agol 指出，当时有几个研究团队花了数年时间重建缺失的步骤。
“[…] 一家万亿美元级公司突然出现，用 TNT 把整件事炸了个粉碎 […]”
很少有回应关注解答本身的质量。许多数学家反而表达了震惊、无所适从，以及对自己未来职业生涯的担忧。
Hugo Duminil-Copin 是 2022 年菲尔兹奖得主，他写道：“我原以为总有一天我们会被超越，而且这种事会接连发生。但昨天的公告带来的冲击，远超我的预料。”
据 Duminil-Copin 称，OpenAI 声称解决了他职业生涯中曾公开讨论过的每一个重大未解难题。“但不是全部。不是一下子全部解决。也不是如此漫不经心地做到。”
“震惊无以复加。我瘫痪了。”他补充说：“明天，我们会找到前进的办法。[...] 但此刻，我实在没有精力。”
Matt Zaremsky 讲述了他们为解决某个问题持续稳步推进四年的经历，其研究计划几乎每年都取得一项重大进展。按他的说法，在这个问题获得足够关注后，OpenAI 介入了。
“[...] 感觉我们像是在一处考古发掘现场工作了 4 年，一点一点地发现一具看起来非常酷的恐龙骨骼，接着一家万亿美元市值的公司出现，用 TNT 把整个地方炸开，把整具骨骼交给我们，然后扬长而去。”他总结说，这种体验“糟透了”。
Tasmin Chu 还是学生时，就对一个概率论问题产生了感情。正是这个问题吸引她投身研究。“[...] 比起知道 pc<pu 为真，我更想要的是接下来几年里思考这个问题的时间和空间。”
Chu 区分了她对数学思考的个人热爱——她说这份热爱仍属于她自己——以及塑造自身职业工作的能力。“坦白说，我发现自己对所生活的这个社会感到极度厌恶。”
对博士生 Tristan Humbert 而言，这项公告威胁到了他的研究计划和求职。他那天早上得知，OpenAI 声称已证明了他论文核心所研究的问题。
Humbert 说，自己先是感到悲伤，随后因博士后申请而陷入恐慌。他整个上午都在修改研究计划。读论文时，他遇到自己所谓“基本无法读懂的垃圾内容”，这些情绪随之转为愤怒。
Enrico Fatighenti 表示，研究人员对 AI 生成的论文采用了不同于人类作品的标准。如果投稿的开篇写得太差、令人无法理解，他会予以拒绝。然而，他指出，如今学术界却被要求去解读和解释 AI 系统生成的论文。
“这让我们付出了相当大的时间和精力代价，而他们却可以直接转向下一个猜想，继续用垃圾内容横冲直撞。当然，功劳仍归他们所有。”
Henry Wilton 的措辞更加直白。“如果 OpenAI 想摧毁数学界，这会是个绝佳办法。”
Wilton 批评 OpenAI 隐瞒作者姓名和失败率信息。他认为，不公布作者姓名意味着“数学不再是人类的事业”。
Sam Hughes 用三句话表达了自己的感受。“能从事研究级数学，是我一生的荣幸。但不是以这种方式。我们失去了多少美？ ”
日本数学家 Koji Fujiwara 以 Dolly Parton 的《Jolene》为曲调，写下了歌词作为回应。
“AI，AI，AI，AI
我求求你，请别夺走我的数学
AI，AI，AI，AI
请别仅仅因为你做得到就夺走它”
研究人员对于人类还剩下什么仍意见不一
一些研究人员看到了乐观的理由。Danny Calegari表示，过去15年来，个人好奇心一直引导着他选择研究项目，而 OpenAI 的发布并未影响他目前的工作。
Calegari 描述了他与一位音乐家合作，为一部数学动画制作配乐的经历。代码由 Anthropic 的 Claude 编写。“如果这不值得庆祝，我就不知道什么值得了。”
Constantin Kogler一直在和 Astra 合作研究一个 OpenAI 也声称已解决的问题。公司发布成果后的第二天，他就在 arXiv 上发布了自己的论文。“[…]我不禁觉得，自己仿佛生活在数学仙境中，只要我准备好了，下一个定义领域的想法就会被发现。”
Giovanni Mongardi看到的未来则黯淡得多。“今天，有些东西永远失去了。”他将数学家所剩的角色描述为“机器之神的祭司”，并担忧“未来的心智将是一片荒漠，没有问题引领我们走向地平线之外。”
几乎所有回应都流露出对年轻研究人员的担忧。Mark Hagen表示，当天他优先回应了处于职业生涯早期、情绪低落的同事求助，而不是查看预印本。
Petra Schwer表示，她和其他数学家在讨论研究时变得更加谨慎。“不信任正在蔓延，这不是好事。”Mitchell Taylor表示，许多同事正经历“严重的焦虑、抑郁和目标感丧失”。
Martin Bridson承认，这既带来了机遇，也造成了损失。但他告诫，不要让 AI 实验室制定研究议程。“与此同时，我们必须抵制这种诱惑：不要以为从 AI 实验室的公告中挖掘洞见会成为我们这个时代最重要的任务。”“我们应该善用机器所提供的力量，但不应受其驱使，唯其马首是瞻。”
数月来的紧张局势已演变为个人危机
人类数学协会此前已呼吁抵制 OpenAI，指责该公司违反科学研究的核心规范。包括 Tao 和 Scholze 在内的25位菲尔兹奖得主也发表了联合声明，警告称 AI 行业的目标与数学界的目标之间存在严重错位。
Tao 曾描绘过一个“数学 2.0”时代，在那个时代，单纯解题不再是这一领域的核心。迄今为止的回应表明，这种转变对数学家而言有多么切身。
来源：The Decoder · the-decoder.com