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OpenAI一夜甩出722篇论文,数学界炸了
OpenAI在推特上官宣了一件事，然后GitHub仓库就上线了。点进去一看——722份数学手稿，372个问题家族，覆盖数论、代数几何、数学物理、量子算法…… 每一个名字拎出来，都够数学系博士生啃上好几年。没有发布会，没有答疑，没有任何预热。就这么砸出来了。
一夜之间，数学界被“喂到撑死”
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先说事件本身。OpenAI这次用的是自家一个尚未公开发布的“内部前沿模型” 。据公司透露，模型总共尝试了约4000个研究问题，平均每个结果的算力消耗大约相当于ChatGPT Pro思考3小时。
图源：GitHub
成果覆盖的方向令人眼花缭乱：抽象代数、微分几何、黎曼zeta函数零点区域、马勒猜想、自由群因子同构、海森堡铁磁体的自发磁化……
其中，三篇论文触及了克莱数学研究所剩余五道“千禧年大奖难题”中的三道——包括黎曼假设和霍奇猜想。不过，论文并未包含这五道难题的完整解答。
Rutgers大学的数学教授Alex Kontorovich在X上写道：“如果这是人类做的，那就是一枚菲尔兹奖，毫无疑问。”但问题恰恰在于——这不是人类做的。
学界的反应，彻底撕裂了
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一部分数学家为悬而未决的难题终于有了答案而感到振奋。伦敦大学学院的弗朗西斯·约翰逊研究沃尔D(2)问题长达25年，写了两本书，最后自己放弃了。得知AI攻克了这个难题后，他说：“我很意外。但AI能做到这件事本身，并不出乎我的预料。”
图源：GitHub
另一部分人，则直接炸了。康涅狄格大学的Alvaro Lozano-Robledo在X上写道：“同一时间涌出这么多论文令人震惊。为什么OpenAI要把数百个数学问题的解答集中对外发布？”
更扎心的是一些数学家的抱怨——自己的研究被“抢先发表”了。 有学者发现，自己苦心经营多年的研究方向，被OpenAI一次性打包公开，研究计划不得不提前终止。Anthropic的数学家Levent Alpöge坦言，这难免会造成一些“令人遗憾的情况”，“不过暂且把这个问题放到一边。这显然是数学史上意义重大的时刻。”
还有一位物理学家用一个词精准概括了这场发布——“slopocalypse”（垃圾倾泻） 。即便论文在形式上正确，那种被“信息洪流”淹没的窒息感，已经让很多人喘不过气来。
陶哲轩：必须慢下来
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这次事件中，最值得关注的声音来自菲尔兹奖得主陶哲轩。
图源：David Esquivel/UCLA
就在半年前，他还是硅谷最推崇的“AI课代表”，公开呼吁同行拥抱AI，说数学正在经历一场“哥白尼革命”。
但这次，他的态度彻底变了。在SAIR最新演讲中，陶哲轩直接向模型公司开火：“简直是疯了。AI公司无休止地加速，却对那之后会发生什么一无所知。必须慢下来。完全没理由这么快。”
他提出了一个非常精妙的比喻：未解决的数学问题就像灯塔。大多数人出海不是为了抵达灯塔所在的地方，但灯塔照亮了整片海域与地貌，让人们能够安全航行。真正珍贵的，是在研究问题的过程中，沿途建立起来的工具、理论框架和洞见。
但AI在做什么呢？陶哲轩指出，一个数学证明的正常生命周期有五个环节：提出解答、机械验证、阐释工作、同行评审、写入教科书。 AI在第一步和第二步上疯狂加速，但后面三步——理解、消化、教学——进度几乎为零。他给这个状态起了一个名字：“Proof消化不良”（Proof Indigestion） 。“这就像20世纪初的交通状况：原有的街道是为行人和马车设计的，汽车突然涌入同一条街道，结果造成了全面的拥堵与瘫痪。”AI在不停地碾压重大猜想，但没有任何人做报告，没有人写论文。甚至连按下回车键生成证明的人，都搞不明白刚刚发生了什么。
“双轨制”的幽灵
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这次发布还有一个更深层的结构性问题。在论文公布前，OpenAI曾征求过“数学与人工智能咨询小组”（AGMAI）的意见。这个由普林斯顿高等研究院托管的独立顾问团，在9月底发布的首批建议中明确呼吁：AI实验室应通过成熟学术渠道发布成果，披露模型名称、提示词和算力成本，不应将数学成果发布用作模型营销工具。AGMAI还特别警示，AI企业使用闭源自研模型开展数学研究，“可能造成双轨制格局，企业实验室跑在整个学界前面，让广大数学家与自身学科产生割裂”。
OpenAI采纳了其中大部分建议，但有一条没有听。AGMAI曾呼吁AI实验室停止在闭源模型上测试高深数学问题。OpenAI的回应是：将继续这样做，因为“持续在前沿模型上评估数学和其他科学领域，对于加速开发推进这些领域的工具至关重要”。翻译一下就是：你们可以提建议，但我们继续用闭源模型跑，结果发在GitHub上，你们自己看。
图源：OpenAI社交媒体账号
剑桥大学的本·阿拉纳克对此评价道：“对这些公司而言，数学发现是智力领域的奖杯，一个可以争取到手的奖杯。”他说这一切“令人困惑，同时带来冲击”，“我很庆幸自己不是纯数学家。如果是，你难免会想问，那我们人类研究数学还有什么意义？”
精灵已经从瓶子里出来了
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帝国理工学院的凯文·巴扎德则呼吁大家保持审慎。他说，这批成果里有30篇属于他研究的数论领域，但其中仅有7篇看起来质量突出，只有1篇通过了Lean形式化验证——Lean是一种计算机验证工具，可以确定无疑地核验数学推导。
换句话说，绝大多数论文的质量，目前还是未知数。但巴扎德也说了一句意味深长的话：“如果这批新成果大部分最终被证实正确，我们将窥见新的常态。很久以来，已经不存在能够精通全部数学领域的人类专家，而现在，机器似乎拥有了这种能力。”
约翰逊的话或许说出了很多数学家的心声：“精灵已经从瓶子里出来了。我们必须接受这个现实。人类本就具备适应能力，所以我们只能去适应。眼下，我们只能静观，为之惊叹。”
OpenAI表示，计划公开发布产生这批成果的模型，并将资助围绕AI数学发现的研讨会和会议。但何时发布、以何种方式发布，目前还是未知。
陶哲轩的呼吁，与其说是在反对AI，不如说是在提醒一件事：当机器解题的速度远远超过人类理解的速度，数学——这门最纯粹的智识活动——究竟会发生什么？这个问题，暂时没有人能回答。
但722篇论文已经安安静静地躺在了GitHub上，等着人类去读。
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