OpenAI 一举放出 700 余篇数学论文，数学家以震惊与厌恶回应
"How much beauty have we lost?" Mathematicians react with shock and disgust as OpenAI bulldozes their field
10 月 6 日，OpenAI 一次性放出 700 余篇论文，声称解决数百个开放数学问题，数学博客 Proofs and Prompts 随后收集了 100 多位研究者的回应。
原文汇集了百余位数学研究者对 OpenAI 一次放出 700 余篇论文的回应，可借此看到前沿模型能力与学术共同体规范之间的真实张力。
2026 年 10 月 6 日，OpenAI 的步子迈得更大。公司一次性发布了 700 多篇论文，声称解决了数百个开放数学问题。数学博客 Proofs and Prompts 随后收集了研究人员的 100 多条回应。
充满希望的结果，也伴随着对发布方式的质疑
要全面评估 OpenAI 上传到 GitHub 的内容的数学实质，现在还为时过早。一些论文已经被撤回，另一些则因晦涩难读而受到批评。尽管如此，仍有几位专家表示，这些结果给他们留下了深刻印象。
菲尔兹奖得主 Peter Scholze 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；我们的目标过去是、将来也始终是人类对数学的理解，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，寻找这类算法的难度，“在我这个非专家看来，并未显著超出这些系统目前的能力水平。”这对数字基础设施的后果将是灾难性的。
Terence Tao 对这次发布表达了复杂的感受。他写道，AI 生成的证明似乎“引入了巧妙的新想法，一旦消化吸收，将会富有成效。”但他也对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感到“深深的沮丧”。他惋惜那条“未被选择的道路”，并呼吁团结。“[…] 这个社群比以往任何时候都更需要团结起来。”
Alvaro Lozano-Robledo 称 10 月 6 日是“迄今为止数学史上可能最重要的单独一天”，同时也指出了这些模型的局限。OpenAI 曾以黎曼猜想——数学界最著名的未解猜想——为目标，但只解决了一个较弱的变体。“[…] 准 RH 已经很了不起了！但它不是 RH。”
一些结果让 Ben Green 感到震惊。他称其“对我来说绝对是令人震惊的”。据 Green 介绍，这次发布解决了他当年 6 月才获得的一项著名欧洲资助所涵盖研究目标的约四分之三。
Roman Sauer 在 OpenAI 对两个完全不同问题的解答中，认出了自己多年开发的一项技术。“我惊呆了。”
Johannes Schmitt 认为，这些研究论文是 OpenAI 改进其模型努力的副产品，而不是以推进数学为主要目标的尝试。在他看来，公司之所以用未解问题做测试，是因为前沿模型已经超越了较容易的挑战。
Ian Agol 将这一情形与 Grigori Perelman 在 2002 年发布本世纪最重要的证明之一相类比。这位俄罗斯数学家几乎没做几场报告来介绍自己的工作。Agol 指出，随后有几个研究团队花了数年时间重建缺失的步骤。
[…] 一家市值万亿美元的公司出现了，直接用 TNT 把整个东西炸开了 […]”
很少有回应聚焦于解决方案本身的质量。许多数学家更多表达的是震惊、麻木，以及对自身职业前景的担忧。
2022 年菲尔兹奖得主 Hugo Duminil-Copin 写道：“我预料过有一天我们会被超越，而且这会系统性地发生。但昨天的公告带来的冲击，是我始料未及的。”
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。“但不是所有问题。不是一下子全部。也不是如此漫不经心。”
“震惊是巨大的。我整个人都僵住了。”他补充道：“明天，我们会找到前进的道路。[……] 但此刻，我实在没有精力。”
Matt Zaremsky 描述了四年来在某个特定问题上取得的稳步进展，他的研究计划大约每年产出一次重大突破。按他的说法，等这个问题受到足够关注之后，OpenAI 就介入了。”
“[……]这感觉就像我们花了 4 年时间进行一场考古挖掘，逐渐发现越来越多具超酷的恐龙骨架，然后一家市值万亿美元的公司跑过来，直接用 TNT 把整个现场炸开，把完整的骨架扔给我们，转身就走。”他用“感觉不太好”来概括这次经历。
Tasmin Chu 学生时代就迷上了一个概率论问题。正是这个问题把她吸引进了研究领域。“[……]相比于知道 pc<pu 为真，我更想要的是在接下来几年里有时间和空间去思考它。”
Chu 区分了她对数学思考的个人热爱——她说这份热爱仍然属于她——以及她塑造自身专业工作的能力。“坦白说，我对自己生活的社会感到彻底厌恶。”
对博士生 Tristan Humbert 来说，这一公告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 声称已经证明了他论文核心的那个问题。
Humbert 描述了悲伤之后随之而来的、对博士后申请的恐慌。他花了一上午修改研究计划。而当他读到论文、遭遇他所说的“基本无法阅读的垃圾”时，这些情绪转变成了愤怒。
Enrico Fatighenti 表示，研究者们对 AI 生成的论文采用了不同于人类作品的标准。如果一篇投稿的开头页写得太过糟糕、难以理解，他会拒稿。然而他指出，如今学界却被要求去解读和解释 AI 系统产出的论文。
“这让我们付出了相当大的时间和精力代价，而他们只需继续前行，用垃圾推土机碾平下一个猜想。当然，功劳仍然是他们的。”
Henry Wilton 的话更直白：“如果 OpenAI 想摧毁数学界，这会是个绝妙的办法。”
Wilton 批评 OpenAI 隐瞒作者姓名和失败率相关信息。他认为，不署名作者这一做法暗示“数学不再是一项人类的事业”。
Sam Hughes 用三句话表达了自己的感受：“能从事研究水平的数学，是我一生的荣幸。但不该是这样。我们失去了多少美？”
日本数学家 Koji Fujiwara 借 Dolly Parton 的《Jolene》旋律填词作出了回应。
“AI，AI，AI，AI
我求求你，别带走我的数学
AI，AI，AI，AI
求你别仅仅因为你有能力，就把它带走”
研究者们对人类还剩下什么存在分歧
一些研究者看到了乐观的理由。Danny Calegari 说，过去 15 年里，他的项目选择一直由个人好奇心引导，OpenAI 的发布并未影响他目前的工作。
Calegari 描述了他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 一直在用 Astra 研究一个 OpenAI 也声称已解决的问题。该公司发布一天后，他在 arXiv 上贴出了自己的论文。“[……] 我不禁觉得自己仿佛生活在数学仙境中，每当我准备好时，下一个定义领域的想法就会被发现。”
Giovanni Mongardi 看到的未来要暗淡得多。“今天，有些东西永远失去了。”他把数学家剩余的角色描述为“机器上帝的祭司”，并担心“心灵的未来将是一片沙漠，再也没有问题引导我们走向地平线之外。”
几乎所有回应都流露出对年轻研究者的关切。Mark Hagen 表示，那天，帮助陷入痛苦的早期职业同事的请求优先于查阅预印本。
Petra Schwer 说，她和其他数学家在讨论研究时变得更加谨慎。“不信任感正在蔓延，这可不是好事。”Mitchell Taylor 说，许多同事正经历着“严重的焦虑、抑郁和目标感的丧失。”
Martin Bridson 承认既有机遇也有损失。但他告诫不要让 AI 实验室主导研究议程。“同时，我们必须抵制这样的诱惑，即认为从 AI 实验室的公告中挖掘洞见将成为我们这个时代最重要的任务。”“我们应该拥抱机器提供的力量，但我们不应奴役般地追随它们的引领。”
数月的紧张局势已演变成一场个人危机
人类数学协会此前已呼吁抵制 OpenAI，指控该公司违反了科学研究的核心规范。包括 Tao 和 Scholze 在内的 25 位菲尔兹奖得主也曾发表联合声明，警告 AI 行业的目标与数学的目标之间存在严重的错位。
Tao 曾描绘一个“Math 2.0”时代，在这个时代，仅仅解决问题已不能再成为该领域的核心焦点。迄今为止的回应显示出这一转变对数学家而言在个人层面有多么深刻。
来源：The Decoder · the-decoder.com