数学家对OpenAI一次公开700多篇数学手稿感到震惊与厌恶

OpenAI 在 2026 年 10 月 6 日走得更远。该公司一次性发布了 700 多篇手稿，声称解决了数百个未解的数学问题。数学博客 Proofs and Prompts 随后收集了来自研究人员的 100 多条回应。

有前景的结果伴随着对其发布方式的疑虑

现在要全面评估 OpenAI 上传到 GitHub 的内容 的数学实质还为时过早。一些论文已被撤回，另一些则因难以阅读而受到批评。尽管如此，数位专家表示这些结果给他们留下了深刻印象。

菲尔兹奖得主 Peter Scholze 敦促大家保持耐心。“我们应当记住，我们都在一起；数学是一场马拉松，而不是短跑；目标现在是、也将永远是人类对数学的理解，而这必然需要时间。”

Scholze 还警告了数学以外的风险。他提出，这些系统有可能找到方法来 破解广泛使用的加密方法。他写道，找到此类算法的难度“以我这个非专家的眼光来看，并未显著超出这些系统目前的能力。”对数字基础设施而言，后果将是灾难性的。

Terence Tao 描述了对这次发布的复杂感受。他写道，AI 生成的证明似乎“引入了巧妙的新想法，一旦被消化吸收就会富有成果”。但他也因缺少能够讨论这项工作、在报告中介绍它或向学生讲授它的人而“深感沮丧”。他哀悼“未被选择的道路”，并呼吁团结。“[…] 这个共同体比以往任何时候都更需要凝聚在一起。”

Alvaro Lozano-Robledo 称 10 月 6 日“可能是迄今为止数学史上最重要的一天”，同时也指出了这些模型的局限。OpenAI 曾以黎曼猜想为目标——这是数学中最著名的未解猜想——但只做到了一个较弱的变体。“[…] quasi-RH 意义重大！但它不是 RH。”

一些结果让 Ben Green 震惊。他形容它们“对我来说绝对令人震惊”。据 Green 所说，这次发布解决了他就在当年 6 月获得的一项著名欧洲资助所涵盖的大约四分之三的研究目标。

Roman Sauer 在 OpenAI 对两个完全不同问题的解答中，认出了他多年来发展出的一种技术。“我震惊了。”

Johannes Schmitt 认为，这些研究论文是 OpenAI 为改进其模型所做努力的次要结果，而不是主要以推进数学为目标的工作。在他看来，该公司用未解问题进行测试，是因为前沿模型已经超出了较容易的挑战。

Ian Agol 将这一情形与 Grigori Perelman 于 2002 年发布本世纪最重要证明之一的做法进行了比较。这位俄罗斯数学家很少就其工作做报告。Agol 指出，若干研究团队随后花费数年时间来重建缺失的步骤。

“[…] 一家万亿美元的公司出现了，直接用 TNT 把整件事炸开了 […]”

很少有回应聚焦于解答本身的质量。许多数学家转而描述震惊、瘫痪，以及对自己在这一职业中未来的恐惧。

Hugo Duminil-Copin，2022年菲尔兹奖得主，写道：“我预料到有一天我们会被超越，而且这种事会系统性地发生。但昨天的宣布带来的冲击力是我没有预料到的。”

据Duminil-Copin所说，OpenAI声称在他职业生涯中公开讨论过的每一个重大未解问题上都取得了成果。“但不是全部。不是一下子全部。也不是以如此漫不经心的态度。”

“震惊是巨大的。我瘫痪了。”他补充道，“明天，我们会找到前进的道路。[...]但现在，我实在没有精力。”

Matt Zaremsky描述了四年来在某个特定问题上的稳步进展，他的研究项目大约每年取得一次重大进展。据他所述，一旦这个问题获得了足够的关注，OpenAI便介入了。

“[...]感觉就像我们进行了4年的考古发掘，逐渐发现一具看起来非常酷的恐龙骨架越来越多的部分，然后一家万亿美元的公司出现了，直接用TNT把整个现场炸开，把整具骨架递给了我们，然后就走了。”他把这段经历概括为“不太好”。

Tasmin Chu在学生时期就对一个概率论问题产生了执着。正是它把她吸引进了研究。“[...]比起知道pc<pu为真，我更想要的是未来几年思考它的时间和空间。”

Chu区分了她个人对数学思考的热爱——她说这仍然属于她——以及她塑造自己专业工作的能力。“坦率地说，我发现自己对所生活的社会感到彻底厌恶。”

对博士生Tristan Humbert来说，这一宣布既威胁到他的研究计划，也威胁到他的求职。那天早上他得知，OpenAI声称已经证明了他学位论文核心的那个问题。

Humbert描述了先是悲伤，随后是对博士后申请的恐慌。他花了一上午修改研究计划。阅读那篇论文时，当他遇到他所谓的“大多无法阅读的劣质内容”时，这些感受变成了愤怒。

Enrico Fatighenti说，研究人员对AI生成的论文采用了与人类工作不同的标准。如果投稿的开篇写得太差、无法读下去，他会拒稿。然而，他认为，学界现在却被要求去解读和解释来自AI系统的论文。

“这在时间和精力上给我们带来了相当大的代价，而他们可以径直继续，用劣质内容碾过下一个猜想。当然，功劳仍然归他们。”

Henry Wilton更为直白。“如果OpenAI想摧毁数学界，这会是一个绝佳的做法。”

Wilton批评OpenAI隐瞒作者姓名以及失败率信息。他认为，没有具名作者意味着“数学不再是一项人类事业”。

Sam Hughes用三句话表达了他的感受。“能做研究级别的数学，是一生的荣幸。但不是以这种方式。我们失去了多少美？”

日本数学家Koji Fujiwara用配上Dolly Parton《Jolene》的歌词作了回应。

“AI, AI, AI, AI
我恳求你，请不要夺走我的数学
AI, AI, AI, AI
请不要仅仅因为你能就把它夺走”

研究人员对留给人类的还剩什么意见不一

一些研究者看到了乐观的理由。Danny Calegari表示，过去15年来，个人好奇心一直引导着他的项目选择，而OpenAI的发布并未影响他目前的工作。

Calegari描述了与一位音乐家合作、为一段数学动画制作配乐的经历。Anthropic的Claude编写了代码。“如果这都不值得庆祝，我不知道还有什么值得。”

Constantin Kogler一直在与Astra合作研究一个OpenAI也声称已经解决的问题。他在该公司发布后的第二天把自己的论文发到了arXiv上。“[...]我忍不住觉得自己仿佛生活在数学仙境中，下一个定义该领域的想法，会在我准备好的时候被发现。”

Giovanni Mongardi看到的未来则黯淡得多。“今天，有些东西永远失去了。”他把数学家剩余的角色描述为“机器之神的祭司”，并担心“心智的未来将是一片荒漠，不再有问题引导我们越过地平线。”

对年轻研究者的关切几乎贯穿所有回应。Mark Hagen表示，那天，来自苦恼的职业生涯早期同事的求助，优先于审阅那些预印本。

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，许多同事正在经历“严重的焦虑、抑郁和目标感的丧失”。

Martin Bridson承认机遇与损失并存。但他告诫不要让AI实验室来设定研究议程。“与此同时，我们必须抵制这样一种诱惑，即相信从AI实验室的公告中挖掘洞见将成为我们这个时代的首要任务。”“我们应该拥抱机器所提供的力量，但不应被束缚着去追随它们的引领。”

数月的紧张已经变成一场个人危机

人类数学协会此前已经呼吁抵制OpenAI，指责该公司违反了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一份联合声明，警告人工智能行业的目标与数学的目标之间存在严重错位。

Tao曾勾勒出一个“Math 2.0”时代，在这个时代里，仅仅解决问题已不再能成为该领域的核心焦点。迄今的回应表明，这一转变对数学家而言是多么深刻的个人体验。