2026年10月6日，OpenAI 把 722 篇数学研究手稿一次性挂上 GitHub。10 月 11 日，丘成桐说，这是"学者们最兴奋的一个时代，也是最危险的时代"。但梳理数学界这段时间的实际表态会发现，火力的核心并不在"AI 能不能证明定理"，而在"成果该不该这样发布、验证成本凭什么由整个数学界来扛"。10 月 7 日，陶哲轩在个人博客上转载了一份措辞严厉的声明，矛头直指 OpenAI；这份来自"人类数学协会"的声明公开呼吁数学家停止与其合作。知识分子麻省理工科技评论
722 篇是什么体量，含金量几何
这批手稿出自一个尚未公开的内部前沿模型：OpenAI 一次性公开了 722 篇由内部 AI 模型生成的数学手稿，涉及 372 个成果组，涵盖数论、几何、代数、理论计算机科学等多个领域。背景是：由于模型在现有数学基准测试中已接近上限，OpenAI 转而让它尝试解答约 4000 道真正的未解难题，平均每组成果消耗的算力约相当于 ChatGPT Pro 三个小时的思考计算量，还不含全部失败尝试。手稿中的招牌结果包括所谓"准黎曼猜想"——即黎曼 ζ 函数及相关 L 函数在某个固定半平面内不存在非平凡零点，另外还声称推进了唯一博弈猜想、霍奇猜想的特殊情形等难题。最受关注的还有挂谷猜想方向：2026 年数学家王虹刚因三维挂谷集合猜想获菲尔兹奖，OpenAI 甩出的论文直接把王虹的菲尔兹奖三维成果推到了四维，另一篇更声称证明了四维挂谷猜想。DeepTech深科技哔哩哔哩信号与噪声
但这些"大结果"目前的验证状态是：经过同行评审 0 篇，有人完整独立核查并公开报告的也是 0 篇。OpenAI 自报约 42% 的主要结论附有 Lean 机器形式化证明，同时因论证缺陷撤回了 3 篇手稿、修订 14 篇；形式化通过也只保证"证的是交给它的那道题"，不保证那道题就是标题说的那件事。B站
一个符号错误，暴露了争议的焦点
撤稿原因在仓库里写得清清楚楚：一篇讲 Weil 类代数性的手稿里一个符号写反了，正负号搞错导致关键论证不成立，而它的核心构造又被另外两篇依赖，于是三篇一起撤。这正是数学界与 OpenAI 分歧的缩影：机器验证能保证推导逻辑自洽，但被形式化的命题是否准确对应原问题，仍要靠人核对。得克萨斯大学奥斯汀分校的斯科特·阿伦森把这一天称为"Mathocalypse"（数学末日），而他的妻子、主攻唯一博弈猜想的达娜·莫什科维茨读完相关论文后发现，整篇论文极其晦涩难懂，甚至必须借助 AI 工具辅助才能勉强读下去。即便如此，阿伦森仍承认这很可能是数学史上极其重要的一天。所以，当机器生成证明的速度远远甩开人类理解的速度时，整个数学学术生态该怎么运转？哔哩哔哩DeepTech深科技B站
抵制声明在反对什么
发布后迅速成形的"人类数学协会"（AHM）是一个代表 800 多名数学家的组织。其首份声明批评 OpenAI 未能遵守科学研究标准，并公开呼吁数学家停止与其合作。"一次性发布 700 多份文件，展示的不是学术研究，而是权力。"需要澄清的是，“展示权力”"停止与 OpenAI 合作"这些说法出自 AHM 的声明，不是陶哲轩的原话。他虽未起草声明，却选择全文转载；而就在不到一个月前，他还与另外 24 位菲尔兹奖得主共同发表公开信，警告 AI 公司正在让数学研究偏离原本的目标。知乎麻省理工科技评论B站
学者的深层担忧落在两件事上：消化成本和议程权。传统上证明一个大定理只是起点，核心思想要靠论文、研讨会和数年接力才能沉淀成可用的工具；如今商业实验室以"批发"速度扔出几百份证明，数学家可能被迫沦为专职校对员，把做原创研究的时间耗在验证、修补和解释机器草稿上。OpenAI 已承诺出资赞助相关研讨会和学术会议，帮助数学界消化这些成果。但先研究什么、何时发布由一家公司决定的格局，仍让许多人不安。DeepTech深科技
矛盾不是今天才有的
今年 8 月，OpenAI 曾公布 10 项数学与理论计算机科学进展，但很快有研究者指出，其中部分成果存在论证缺陷和引用问题。9 月 8 日，OpenAI 宣布其内部模型给出纳维-斯托克斯方程存在性与光滑性这一千禧年难题的解答，纽约大学数学家特里斯坦·巴克马斯特随即公开三篇流体力学论文，并附带了一份长达四页的个人声明，质疑 OpenAI 抢先推进了他正在开展的工作；OpenAI 否认不当使用相关研究数据，双方分歧至今未消。DeepTech深科技麻省理工科技评论
规范之争也有程序的一面。OpenAI 今年 8 月曾邀请约 40 位数学家讨论成果发布规范，数学与人工智能咨询小组（AGMAI）随后建议 AI 公司公开模型信息、计算成本与失败记录，并停止用专有模型测试未解决数学问题——OpenAI 拒绝了这一核心建议，AGMAI 也在 10 月 6 日专门发表声明，强调其咨询工作不代表认可 OpenAI 的研究方式。那篇纳维-斯托克斯证明是否真的遵循了研究者预设的"西班牙纲领"路线，最近几天仍在知乎上发酵为新的争议话题。知乎
数学界也不是铁板一块
菲尔兹奖得主马丁·海雷尔认为，如果数学家拒绝与 AI 公司接触，也就很难影响这些公司的行为。理论计算机科学家拉古·梅卡指出，AI 可能帮助打破"这题多年无人解、所以不可解"的固有判断；而被点名的巴克马斯特本人，仍在用 OpenAI 的编程智能体 Codex 辅助研究。丘成桐的态度更直接：有史以来，我们没见过半年内可以有这么多重要的、也可以叫"伟大"的学问很快地完成，我想是机器把人带进了新的时代。他同时呼吁学者共同努力，做成自己原创的数学人工智能模型，实现非线性增长。DeepTech深科技凤凰网科技返朴
一线研究者的反应则是先消化：有数学从业者表示，本来手头有很多大问题的中间结果想整理一下挂出来的，现在决定暂时不挂了，先认真看 OpenAI 放出的论文。另一条路径也被拿来对照：Anthropic 在 FrontierMath 开放问题基准上的表现，走的是一条更被学术社区接受的路径，人类贡献程度由第三方交叉校验标注。知乎知乎专栏
证据覆盖到哪里，结论就只能写到哪里：截至发稿，722 篇（现存 719 篇）手稿没有任何一项获得学术界的正式认可，"准黎曼"也只是范围更窄的半平面结果，与完整的黎曼猜想仍有距离。这场争论真正推进的，是数学界在"证明过剩时代"对发表、验证与评价机制的重新协商——用陶哲轩一以贯之的关切来说，问题不是 AI 能不能解题，而是数学家能否继续自主决定研究什么、以及如何评价真正有价值的成果。
