尾巴的读博日记 · 热点观察 · 2026-10-09

OpenAI放出722篇数学论文，数学家为什么不领情

人类数学协会 · 陶哲轩 · 162 / 722

十月初，GitHub 上一个叫 openai/math 的仓库一夜之间火了起来。里面躺着 722 份数学手稿，全部出自 OpenAI 一个还没对外发布的内部模型。没有期刊，没有审稿，作者栏里没有任何一个人类的名字。

上个月这个话题第一次刷屏时，我写过一篇《AI 88 小时啃下百年难题，数学界吵翻了》。那时候数学界的状态是「吵」。这一次，吵出了组织。

10 月 7 日，一个叫「人类数学协会」（Association for Human Mathematics，简称 AHM）的组织发出声明，呼吁全球数学家停止与 OpenAI 合作。声明就发在陶哲轩的个人博客上，而陶哲轩本人，就是 AHM 的主席。

菲尔兹奖得主牵头抵制一家 AI 公司。我把能找到的报道、声明和各平台讨论都翻了一遍，把大家的原话整理给你。

时间线不长。

8 月，据《连线》杂志披露，OpenAI 曾秘密召集约 40 位顶尖数学家开闭门会议，测试模型解数学难题的能力。9 月 11 日，陶哲轩、邓煜等二十多位菲尔兹奖得主联名发公开信，抗议 AI 公司把解决数学问题当成模型评测的军备竞赛，信的标题翻译过来叫《人工智能在数学中的严重错位》。这批数学家同时成立了一个顾问组（AGMAI），成员里有 Gowers、Hairer 这样的名字。

10 月 6 日，722 份手稿出现在 GitHub 上，归入 372 个「成果族」。OpenAI 说，模型总计尝试了约 4000 个公开难题，每道题平均花大约「三个小时的 ChatGPT Pro 思考算力」。清单里的名字一个比一个大：准黎曼猜想、四维挂谷猜想、黎曼霍奇猜想、BSD 猜想、唯一博弈猜想。

第二天，AHM 声明出炉。

图 1｜从「吵」到「抵制」：四个月里的四个关键节点

均为公开报道 · 详情见文末参考资料

AHM 的声明不长，有句话分量很重：

「一次性放出 700 多份文件，与其说是学术的展示，不如说是力量的展示。」「数学家从未要求做这项工作。」—— AHM 声明

声明的意思是，OpenAI「对科学研究规范表现出完全的漠视」，而署名、引用、同行评审这些规范，恰恰是数学的可信度和公共利益的保证。所以 AHM 呼吁两件事：数学家停止与 OpenAI 合作；公众对这种发布模式保持怀疑。

面对声明，OpenAI 的回应搬出了数学家自己定的规矩，顾问组指南里写着重大成果应「尽快发布」。顾问组隔空回了一句：我们的咨询角色，不应被看作对这次发布的背书。

具体让数学家炸毛的点，比声明生动得多。

研究唯一博弈猜想的数学家 Dana Moshkovitz，在发布物里看到了自己毕生课题的声称证明，读完的感想是：「这篇论文写得烂到没有 AI 帮忙根本读不下去」，里面的构造是「某种外星人的疯狂」。Reddit 上 r/Physics 版的评论更不客气：这些论文「无法理解」，把文献里众所周知的思想，用一套谁也没见过的记号重新讲了一遍。

然后是验证。按 OpenAI 自己的目录，722 篇里只有 162 篇的主结果完成了 Lean 形式化，也就是机器能逐行检验的那种严格证明。剩下五百多篇呢？就连已完成形式化的部分，Lean 版本和书面论文对不对得上，也还没人核对过。OpenAI 自己都悄悄撤回过其中一些有缺陷的解法。

图 2｜这次发布的几个关键数字

数据来自 OpenAI 目录与公开报道

陶哲轩在 Mastodon 上打过一个比方，整场争论里数它最形象：

这种发布方式，等于「把生肉的残骸扔到我们村庄的公共餐桌上」。肉是谁猎的、干不干净、怎么分，全留给村里人自己处理。

他还说了一层更深的担忧。一个难题一旦被认为「已解」，就再也回不到未解状态了；光是知道解存在，就会搅乱其他本可能带来新洞见的探索路径。他说这些解正在被大规模「收割」，而 AI 解完题之后既不会讲解，也做不了报告。按他心里的「Math 2.0」，数学的核心应该是解释、社群和开辟新方向，解题只是入场券。

只看上面这些，你会以为全世界都站在数学家一边。各平台翻下来，远不是这样。

知乎热榜上有个问题问得相当冲：「数学家抵制 AI 研究数学发展，是不是对全人类来讲太自私了？」Hacker News 上点赞很高的评论说，AHM 这是在「维护自己原有的权力、声望和控制力」。Reddit 上也有人把仓库称作「722 条提取理解的路径」，更多人觉得公开总比藏着好，至少结果摆在明面上，而不是锁在哪家公司的私有服务器里。

复杂性理论家 Scott Aaronson 的态度最微妙。他给这场混乱发明了一个词，「Mathocalypse」（数学末日）。但他同时把两家公司摆在一起比：OpenAI 是批量倾倒；Anthropic 则是跟两位研究者正经合作、付报酬、把证明写成人类能读懂的样子。他自己常年给 AI 公司做顾问，所以这句话听着格外扎耳：两种模式，各有各的问题。

帝国理工的 Kevin Buzzard 补了个技术注脚：形式化的主要障碍其实只是耗时，AI 反而把缺的工具补齐了。当然，一篇论文的完整形式化，连它引用的文献都得一起形式化。活是人干的，但路是通的。

还有个细节，大部分报道一笔带过。《连线》提到，有匿名的 OpenAI 员工认为 AI 已经让数学「死亡」。比起 722 份手稿本身，这种话可能才是数学家真正炸锅的原因。

图 3｜同一场发布，两种读法

各平台观点均为原话摘录 · 出处见图

数学的瓜刷到这里，我作为学医的反倒在想另一件事：这场架里的每个环节，在别的学科都有对应物。

先说验证。「AI 说它证好了」和「证好了」之间，隔着 560 篇没形式化的论文。这个场景科研人太熟了：预印本不等于发表，图漂亮不等于数据干净。AI 产出的东西，验证环节只会更重，不会消失。

再说规范。AHM 声明真正在捍卫的，就是署名、引用、同行评审、可读性这些东西。它们看着像繁文缛节，其实是学术共同体批量生产「信任」的基础设施。基础设施的特点是平时没人注意，被绕过的时候所有人都受影响。

最后是三个检查动作。以后刷到「AI 攻克了 XX」，先问：结果有没有可独立验证的形式（数据、代码、形式化证明）？写得能不能让同行读懂？发布方是把帮人理解当目的，还是把 publicity 当目的？三问过后，大部分标题会自动降级。

New Scientist 那篇报道的标题起得很准：「OpenAI 已经把 722 篇数学论文倒了出去，现在，它必须收拾这个烂摊子。」怎么收拾，数学界给过示范：数学家 Hales 当年证明开普勒猜想后，自己花了十几年把证明搬进 Lean。发布只是开始，让人读懂才算数。

这场抵制闹到现在，诉求其实一直没变：谁把论文倒出来，谁就负责把它写完、写懂。

本期话题：你怎么看「先发布、再验证」这种模式？如果你审稿时收到一份没人读得懂的 AI 证明，你会怎么办？评论区聊聊。