OpenAI 一次性发布 700 余篇数学手稿,数学家群体反应震惊与厌恶
"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。
汇集百余位数学家的第一手反应,呈现AI批量产出证明对学术共同体心理与研究秩序的冲击。
2026年10月6日,OpenAI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,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,我们都在同一条船上;数学是一场马拉松,而不是短跑;目标始终是对数学的人类理解,而这必然需要时间。”
Scholze还警告了数学之外的风险。他提出了这些系统可能找到破解广泛使用的加密方法的途径的可能性。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”。但他也因缺乏能够讨论这些工作、在演讲中展示或向学生讲授的人而“深感沮丧”。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的目标是黎曼猜想——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改进其模型的努力的次要结果,而非主要旨在推进数学的练习。在他看来,该公司用未解问题来测试,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其工作发表演讲。Agol指出,随后几个研究团队花了数年时间重建缺失的步骤。
“[…] 一家万亿美元公司出现了,直接用TNT把整个事情炸了 […]”
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、瘫痪以及对自身职业未来的恐惧。
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。”
“冲击巨大。我瘫痪了。”他补充道,“明天,我们会找到前进的路。[……] 但此刻,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,当这个问题获得了足够高的关注度后,OpenAI 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,把完整的骨架递给我们,然后走开了。”他把这段经历总结为“不太好”。
Tasmin Chu 在学生时代就对一道概率论问题产生了感情。正是它把她引入了研究之路。“[……] 比起知道 pc<pu 是真的,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,我发现自己对所处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,那些情绪变成了愤怒,因为他遇到了他称之为“基本无法读懂的垃圾”的东西。
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糟糕到无法理解,他会直接拒稿。然而,他主张,如今学界却被要求去解读和解释来自 AI 系统的论文。
“这给我们带来了相当可观的时间和精力成本,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,这倒是个绝佳的方式。”
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。但不是这样。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做到就夺走它”
研究人员对留给人类的是什么意见不一
一些研究者看到了乐观的理由。Danny Calegari 表示,过去 15 年里,个人的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。他在该公司发布后的一天将自己的论文发布到了 arXiv 上。“[…] 我不禁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,没有问题指引我们超越地平线。”
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。但他告诫不要让 AI 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 AI 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,但我们不应受契约束缚去追随它们的引领。”
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 AI 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深切个人化。
来源:The Decoder · the-decoder.com