我们失去了多少美呢？数学家们感到震惊和厌恶，因为 OpenAI 正在彻底改变他们的领域。
Matthias Bastian
查看 Matthias Bastian 的 LinkedIn 个人资料
2026年10月10日
全世界的数学家们正在对 OpenAI 大量发布数百项声称的证明感到震惊。超过一百名研究人员分享了他们的反应，从对这一理论的浓厚兴趣到对失去工作方式的深切悲痛不等。
人工智能模型长期以来在数学领域面临诸多挑战。就在几年前，它们还无法解决高级学生能够轻松解决的问题。但自2026年中期以来，各项突破不断出现。这些突破已经陆续出现。首先是单位距离猜想，接着是Navier-Stokes方程，还有在OpenAI的Astra模型发布仪式上提出的十种解决方案。
2026年10月6日，OpenAI又取得了更大进展。该公司一次性发布了700多份手稿，声称解决了数百个开放数学问题。数学博客Proofs and Prompts随后收集到了来自研究人员的100多条反馈。
有希望的结果伴随着对其发布方式的疑问
现在还太早，无法完全评估 OpenAI 上传到 GitHub 的内容的数学内涵。一些论文已经被撤回，另一些则因难以阅读而受到批评。不过，几位专家表示这些结果给他们留下了深刻印象。
Fields Medalist Peter Scholze 呼吁耐心。“我们应该记住，我们都是共同努力的；数学是一场马拉松，不是短跑；目标始终是人类对数学的理解，而这永远需要时间。”
Scholze还警告了数学之外的风险。他指出，这些系统可能找到方法破解广泛使用的加密方式。他写道，找到此类算法的难度“对于非专家来说，并不明显超过这些系统当前的能力”。对数字基础设施的影响将是灾难性的。
Terence Tao 对这一发布表达了复杂的情感。他写道，人工智能生成的证明似乎“提出了一些巧妙的新想法，一旦理解后会非常有价值”。但他也因缺乏可以讨论该工作、在讲座中展示或教学生相关知识的人而“深感沮丧”。他哀叹了“未被选择的道路”，并呼吁大家团结一致。“[…] 社区比以往任何时候都更需要团结起来。”
Alvaro Lozano-Robledo将10月6日称为“迄今为止数学史上可能最重要的日子”，同时指出了这些模型的局限性。OpenAI试图解决黎曼假设这一数学领域最著名的未解猜想，但仅取得了较弱的版本。[…] 准黎曼假设非常庞大！但它并非真正的黎曼假设。
一些结果让 Ben Green 十分震惊。他称这些结果“对我来说完全令人震惊”。据 Green 说，这些成果实现了他今年六月获得的著名欧洲研究资助所涵盖的约四分之三的研究目标。
Roman Sauer 发现了他在 OpenAI 的解决方案中经过多年开发的一种技术，这些解决方案针对的是两个完全不同的问题。“我非常震惊。”
Johannes Schmitt认为，这些研究论文是 OpenAI 改进模型所取得的结果之一，而非主要为了推动数学发展而进行的活动。在他看来，该公司使用未解决的问题进行测试，是因为前沿模型已经无法应对更简单的挑战了。
Ian Agol 将这种情况与 Grigori Perelman 在2002年公布世纪最重要的证明之一的情况进行了比较。这位俄罗斯数学家只发表了少量关于其工作的演讲。Agol指出，当时有几个研究小组花了数年时间来重建缺失的步骤。
"[…] 一家价值一万亿美元的公司出现了，然后用TNT炸毁了整个东西 […]"
一些回应专注于解决方案本身的质量。许多数学家则描述了对他们职业未来的震惊、瘫痪以及恐惧。
Hugo Duminil-Copin，2022年Fields奖得主，写道：“我原本预计有一天我们会被超越，而且这种超越会以系统化的方式发生。但昨天的公告带来的冲击超出了我的预期。”
根据杜米尼尔-科平的说法，OpenAI 在其职业生涯中公开讨论过的每一个主要未解决问题上都声称取得了成果。“但并非所有问题。不是一下子全部。也不是如此漫不经心地。”
“震惊至极。我动弹不得。”他补充说：“明天，我们会找到前进的方法。……但目前，我根本没有力气。”
Matt Zaremsky 表示，在四年时间里他针对某个问题取得了稳定的进展，他的研究项目大约每年会有一次重大突破。据他描述，当该问题变得足够重要时，OpenAI 便介入了。
“……感觉就像我们花了4年时间进行考古挖掘，逐渐发现了一个非常酷的恐龙骨架。然后一家价值万亿美元的公司出现了，用TNT把整个东西炸毁了，把整个骨架交给我们，就走了。”他将这段经历总结为“不太好”。
Tasmin Chu 在作为学生时遇到了一个概率论问题，这促使她开始进行研究。[...] 比起知道 pc<pu 是真实的，她更希望能在接下来的几年里有时间去思考这个问题。
楚区分了她对数学思想的个人热爱——她说这种热爱属于她自己——和她塑造自身职业工作能力的能力。“说实话，我对所生活的社会感到极度厌恶。”
对于博士生 特里斯坦·亨伯特该公告威胁到了他的研究计划以及求职计划。他当天早上得知，OpenAI声称已经解决了他论文中的核心问题。
亨伯特描述了他在做博士后申请时经历的悲伤与恐慌。他整个上午都在修改他的研究计划。但阅读论文时，当他遇到他称之为“大多难以理解的废话”的内容时，这些情绪便变成了愤怒。
Enrico Fatighenti 表示，研究人员对人工智能生成的论文的标准与人类作品的标准不同。如果论文的首页写得太糟糕无法理解，他就会拒绝该论文的提交。然而，他认为现在需要社区去解读和解释来自人工智能系统的论文。
这给我们带来了巨大的时间和精力成本，而他们则可以直接继续前进，提出下一个猜想。当然，所有荣誉仍然属于他们。
亨利·威尔顿则更为直率。“如果 OpenAI 想要摧毁数学界，这真是个很好的方式。”
威尔顿批评了 OpenAI 未公开作者姓名及失败率信息。他认为，没有列出作者姓名意味着“数学不再是人类所从事的事业”。
Sam Hughes用三句话表达了他的感受：“能够从事研究级别的数学工作是一生的荣幸。但绝不是这样。我们失去了多少美呢？”
日本数学家 Koji Fujiwara 以多莉·帕顿的《Jolene》为背景曲创作了歌词。
“AI，AI，AI，AI
我恳求你，请不要拿走我的数学成绩
AI，AI，AI，AI
请不要只是因为你能做就拿走它”
研究人员对人类还能获得什么意见不一
一些研究人员认为有理由保持乐观。Danny Calegari表示，过去15年里，个人好奇心引导了他选择的项目，OpenAI的发布并未影响他的当前工作。
Calegari 描述了与一位音乐人合作制作数学动画背景音乐的情况。Anthropic 的 Claude 编写了代码。“如果这都不值得庆祝，我就不知道什么才值得了。”
Constantin Kogler 一直在与 Astra 合作解决一个 OpenAI 也声称已解决的问题。他在该公司发布后一天就在 arXiv 上发布了自己的论文。“……我不禁觉得自己仿佛生活在一个数学的奇境中，随时都有新的开创性思想出现。”
Giovanni Mongardi 看到了更加黯淡的未来。“今天，有些东西将永远失去。”他将数学家的剩余角色描述为“机器之神的祭司”，并担心“心智的未来将是一片沙漠，没有问题可以引导我们超越地平线。”
几乎所有回复中都体现出对年轻研究人员的关心。Mark Hagen表示，当天处理那些处于困境的早期职业生涯同事的求助请求比审查预印本更为重要。
佩特拉·施韦尔 她说，她和其他数学家在讨论研究问题时变得更加谨慎了。“不信任正在蔓延，这并不好。” 米切尔 泰勒 许多同事正经历“严重的焦虑、抑郁和目标缺失”。
Martin Bridson 承认了机遇与损失。但他警告说，不应让人工智能实验室决定研究方向。“同时，我们必须抵制这种诱惑——认为从人工智能实验室的公告中挖掘出深刻见解会成为我们这一时代的首要任务。” “我们应该利用机器所具备的力量，但不应被束缚在跟随它们的步伐上。”
数月的紧张局势变成了一场个人危机
人类数学协会已经呼吁对 OpenAI 进行抵制，指责该公司违反了科学研究的基本准则。包括 Tao 和 Scholze 在内的 25 位菲尔兹奖得主也发表了联合声明，警告称人工智能行业的目标与数学的目标存在严重不符。
Tao 提出了一个“数学 2.0”时代的概念，在这个时代里，解决问题不再成为该领域的核心重点。目前的反应表明，这种转变对数学家们来说是非常个人化的。
AI新闻——无过度炒作——由人类整理
订阅 THE DECODER，即可享受无广告阅读体验、每周 AI 通讯、每年六次的独家 “AI Radar” 前沿报告、完整存档功能，以及评论区访问权限。
继续阅读以了解完整情况。
订阅以获取无炒作的报道。
- 访问 THE DECODER 上的所有文章
- 无广告
- 参与评论和社区讨论
- 每周通过邮件发送的人工智能新闻汇总
- 每年 6 次： “AI Radar” —— 关于最重要的 AI 主题的深度报道
- 每日人工智能新闻，随时更新
- 我们的完整十年档案
- 由拥有10年以上AI经验的团队负责