OpenAI 一次性发布 700 多篇数学手稿，数学家震惊与愤怒
"How much beauty have we lost?" Mathematicians react with shock and disgust as OpenAI bulldozes their field
OpenAI 于 2026 年 10 月 6 日一次性发布 700 多篇手稿，声称解决了数百个未解数学问题，数学博客 Proofs and Prompts 随后收集了 100 多位研究者的回应。
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决的数学问题。数学博客 Proofs and Prompts 随后收集了研究人员的 100 多条回应。
结果令人期待，但其发布方式引发质疑
现在全面评估 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，多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，我们都身处其中；数学是一场马拉松，而不是短跑；目标始终且永远是人类对数学的理解，而这必然需要时间。”
Scholze 还警告了数学之外的风险。他提出这些系统有可能找到 破解广泛使用的加密方法 的途径。他写道，找到此类算法的难度“在我这个非专家看来，并不显著超出这些系统目前的能力。”这对数字基础设施的后果将是灾难性的。
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，一旦消化将富有成果”。但他也“深感沮丧”，因为没有人能够讨论这些工作、在演讲中介绍它，或向学生讲授它。他为“未走之路”而哀叹，并呼吁团结。“[…] 社区比以往任何时候都更需要团结起来。”
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 瞄准了黎曼猜想——数学中最著名的未解猜想——但只取得了较弱的一个变体。“[…] 准黎曼猜想是巨大的成就！但它不是黎曼猜想。”
一些结果让 Ben Green 震惊。他形容这些结果“对我来说绝对令人震惊”。据 Green 说，这次发布解决了他当年 6 月刚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，认出了他多年来开发的一种技术。“我惊呆了。”
Johannes Schmitt 认为，这些研究论文是 OpenAI 改进其模型努力的次要产物，而非主要旨在推进数学的练习。在他看来，该公司用未解决的问题进行测试，是因为前沿模型已经超越了更容易的挑战。
Ian Agol 将这一情况与 Grigori Perelman 在 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，随后多个研究团队花了数年时间重建缺失的步骤。
“[…] 一家万亿美元公司出现了，直接用 TNT 把整件事炸了 […]”
很少有回应关注解答本身的质量。许多数学家反而描述了震惊、瘫痪，以及对自己职业未来的恐惧。
Hugo Duminil-Copin，2022 年菲尔兹奖得主，写道：“我早就料到有一天我们会被人超越，而且会系统性地发生。但昨天的公告带来的冲击，其力度是我未曾预料的。”
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。“但并非全部。并非一次全部。并非如此轻描淡写。”
“冲击是巨大的。我瘫痪了。”他补充道，“明天，我们会找到前进的路。[……] 但现在，我实在没有力气了。”
Matt Zaremsky 描述了在某个特定问题上四年的稳步进展，他的研究计划大约每年产生一次重大突破。据他所述，一旦这个问题获得了足够高的关注度，OpenAI 就介入了。
“[……] 感觉就像我们在一处考古发掘现场工作了 4 年，逐渐发现一具看起来非常酷的恐龙骨架，然后一家万亿美元公司出现了，直接用 TNT 把整个东西炸了，把整具骨架递给我们，然后走开了。”他把这段经历总结为“不太好”。
Tasmin Chu 在学生时代就迷上了一个概率论问题。正是它把她引入了研究。“[……] 比起知道 pc<pu 为真，我更想要的是在未来几年里思考它的时间和空间。”
Chu 区分了她对数学思考的个人热爱——她说这仍然属于她——和她塑造自己专业工作的能力。“坦白说，我发现自己对我所生活的社会感到极度厌恶。”
对于博士生 Tristan Humbert 来说，这一公告同时威胁到了他的研究计划和求职。那天早上他得知，OpenAI 声称证明了他博士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。读那篇论文时，他遇到了他称之为“基本无法读懂的垃圾”的东西，那些情绪变成了愤怒。
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。如果一篇投稿的首页写得差到无法跟上，他会拒稿。然而，他主张，学界现在却被要求去解读和解释来自 AI 系统的论文。
“这让我们在时间和精力上付出了相当大的代价，而他们可以径直走开，用垃圾推土机碾向下一个猜想。当然，功劳仍然是他们的。”
Henry Wilton 说得更直白。“如果 OpenAI 想摧毁数学界，这会是一个绝佳的方式。”
Wilton 批评 OpenAI 隐瞒作者姓名和失败率信息。他认为，缺少具名作者意味着“数学不再是一项人类的事业”。
Sam Hughes 用三句话表达了他的感受。“能从事研究级别的数学工作是一生难得的荣幸。但不是以这种方式。我们失去了多少美？”
日本数学家 Koji Fujiwara 用套用 Dolly Parton 的《Jolene》的歌词回应。
“AI, AI, AI, AI
我求求你，请不要夺走我的数学
AI, AI, AI, AI
请不要仅仅因为你能就夺走它”
研究人员对于人类还剩下什么意见不一
一些研究者看到了乐观的理由。Danny Calegari 表示，过去 15 年里，个人好奇心一直指引着他的项目选择，而 OpenAI 的发布并未影响他当前的工作。
Calegari 描述了他与一位音乐家为一部数学动画配乐的合作。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 也声称已解决的问题。他在该公司发布后一天将自己的论文发布到了 arXiv 上。“[...] 我忍不住觉得自己生活在一个数学仙境中，每当我准备好时，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，有些东西永远地失去了。”他将数学家剩下的角色描述为“机器之神的祭司”，并担心“思想的未来将是一片荒漠，没有问题指引我们走向地平线之外。”
对年轻研究者的担忧几乎贯穿了所有回应。Mark Hagen 表示，来自焦虑的早期职业同事的求助请求，比当天检查预印本更为优先。
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，这不好。”Mitchell Taylor 表示，许多同事正在经历“严重的焦虑、抑郁和失去目标感”。
Martin Bridson 承认了机遇与损失并存。但他警告不要让人工智能实验室设定研究议程。“与此同时，我们必须抵制这样一种诱惑：认为从人工智能实验室的公告中挖掘洞见将成为我们时代最重要的任务。”“我们应该拥抱机器提供的力量，但我们不应受契约约束去追随它们的引领。”
数月的紧张已演变成个人危机
人类数学协会此前已呼吁抵制 OpenAI，指责该公司违反了科学研究的核心规范。包括陶哲轩和 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。
陶哲轩曾勾勒出一个“数学 2.0”时代，在这个时代，仅靠解决问题已不再是该领域的核心焦点。迄今为止的回应表明，这一转变对数学家而言是多么切身的个人体验。
来源：The Decoder · the-decoder.com