10月7日，菲尔兹奖得主、加州大学洛杉矶分校数学教授陶哲轩（Terence Tao）在个人博客上转载了一份来自“人类数学协会”（AHM）的措辞严厉的声明，公开呼吁数学家停止与OpenAI合作。声明中最广为流传的一句话，矛头对准的正是发布方式本身：“一次性发布700多份文件，展示的不是学术研究，而是权力”。陶哲轩并不是这份声明的起草人，但他的“全文转载”被普遍解读为公开站队。需要说清的是：这轮“抵制”反对的不是AI会解题——陶哲轩本人恰恰是顶尖数学家中最积极推动用AI和形式化工具做研究的一位——数学界真正不满的，是一种新出现的分工：一家商业公司用不公开的模型以“批发”速度生成成果，而验证、修补、解释的成本被转嫁给学术共同体。麻省理工科技评论微博Techsoho
722篇手稿、372个成果组：声称的分量很大，可核验的部分不多
导火索在前一天。当地时间10月6日，OpenAI在GitHub上一次性公开了722篇由其内部AI模型生成的数学手稿，涉及372个成果组，覆盖数论、几何、代数、理论计算机科学等领域，其中包含多道长期困扰数学家的著名开放难题。据OpenAI公布的信息，这批研究由一个尚未公开的模型完成，模型在评估中一共尝试了解答约4000道数学问题，经筛选整理出372个成果组，平均每一项成果消耗的算力大致相当于ChatGPT Pro约三个小时的“思考计算量”。声称攻克的题目分量极重：“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）、四维挂谷集合问题——三维情形刚由王虹与合作者解决、她因此获得2026年菲尔兹奖——以及2002年提出的唯一博弈猜想，任何一项得到严格确认，都足以成为相应领域的里程碑。微博麻省理工科技评论
但核验状态远没有数量亮眼：截至10月7日，仓库中保留719篇手稿，主要结论中只有约42%完成了Lean形式化验证，OpenAI承认尚未形式化的证明可能存在漏洞，并已因符号错误导致的论证缺陷撤回3篇、修订14篇。即便过了机器验证这一关也还不算完：计算机能确认推导逻辑自洽，但被形式化的命题是否准确对应原问题的数学内涵，仍需数学家逐条人工核对。从发布到数百项成果真正获得学术界认可，中间还隔着漫长的路。Techsoho
愤怒的落点：就算“正确”，读不懂同样有代价
得克萨斯大学奥斯汀分校的理论计算机科学家斯科特·阿伦森把10月6日称为“Mathocalypse”（数学末日）。他的妻子达娜·莫什科维茨长期深耕的正是唯一博弈猜想，第一时间研读OpenAI的“证明”后，发现论文里充斥着难以理解的构造、语焉不详的推理步骤和让人摸不着头脑的文献引用，最后不得不借助AI工具才勉强读下去。成果公布后在学术界引发两极反应，有数学家直言自己的研究计划受到严重冲击。Techsoho麻省理工科技评论IT168
矛盾的底层是节奏失衡。学者解决一个大定理往往只是起点，还要靠详尽论文、研讨会和长期交流讲清楚证明背后的思想与新工具，消化过程可能以年计；而当几百份复杂证明被一次性抛出，核验、修补和解释只能由共同体逐份完成。OpenAI虽已承诺出资赞助研讨会和学术会议帮助数学界消化这些成果，但许多学者的担忧仍在往更深处走：如果优先做哪道题、什么时候发布都由商业公司说了算，数学研究的议程就可能被掌握算力的一方牵着走。麻省理工科技评论
不是一时冲动：三个月的摩擦阶梯
这场冲突不是突然爆发。今年8月，OpenAI公布10项数学与理论计算机科学进展，很快被研究者指出其中部分成果存在论证缺陷和引用问题；同月它邀请了约40位数学家讨论成果发布规范，与会者的建议是提供符合学术标准的论文，而不是仅在博客和社交媒体上宣布突破。9月8日，OpenAI宣称其未公开的内部模型用88个小时解决了纳维-斯托克斯方程的存在性与光滑性问题，而这是美国克雷数学研究所2000年将之列为悬赏100万美元的七大千禧年大奖难题之一。这次发布随即引爆优先权争议：纽约大学数学家特里斯坦·巴克马斯特公开质疑OpenAI抢先推进了他与Anthropic研究员莱文特·阿尔珀格正在开展的工作，OpenAI否认不当使用相关研究数据，双方至今各执一词。麻省理工科技评论中国新闻周刊Techsoho
制度层面的反应也在同一时间升级。当地时间9月11日，包括陶哲轩、邓煜在内的25位菲尔兹奖得主联合发表《人工智能在数学中的严重错位》声明，指责AI公司将解决数学难题作为模型能力基准的做法，对数学科学本身及数学界造成了损害，与共同体追求概念理解的根本目标显著分歧。10月6日发布当天，数学与人工智能咨询小组AGMAI专门发表声明，强调其此前的咨询工作不代表认可OpenAI的研究方式。与伦敦数学会在同一天表态：若这些结果得到核验确认，有望推进对现代数学若干最难问题的认知并催生全新研究方向，但数学的价值不止于拿到答案。中国新闻周刊麻省理工科技评论伦敦数学会
数学界并没有统一口径：抵制派与接触派并存
把AHM的呼吁当作整个数学界的共识，并不符合事实。菲尔兹奖得主马丁·海雷尔的态度是：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；主张通过对话建立规范，正是AGMAI这条路线的底色。西北大学数学家布赖娜·克拉承认AI有望帮助攻克过去无法触及的课题，但要求科技公司提供更透明、更严谨的形式，让学术界能真正理解和吸收，而不只是拿到一堆需要重新翻译的符号。公开讨论中也有反方声音：计算机辅助证明的四色定理当年同样引发过争议，有讨论者提出，按同样的抵制逻辑，当年借助计算机攻克难题的人也应被否定。麻省理工科技评论Techsoho知乎
陶哲轩本人的立场同样不是简单的“反AI”。理论计算机科学家拉古·梅卡指出，数学界长期存在由前人经验形成的认知障碍——某些问题因多年未解而逐渐被认定难以突破，AI的进展可能帮助打破这些固有判断；而陶哲轩转载抵制声明的同一天，他的博客上还刊登着梅卡对AI数学前景的积极思考。就连批评最直接的巴克马斯特，也仍在使用OpenAI的编程智能体Codex辅助自己的研究——批评归批评，工具照样用，这背后是现实的资源结构：当前最强大的数学推理模型和算力，主要掌握在少数商业实验室手里。陶哲轩真正在意的，是数学家能否继续自主决定研究什么、如何评价什么样的成果才算有价值。麻省理工科技评论Techsoho
接下来看什么
截至发稿，尚无任何学术机构宣布这批结果中的任何一项已完成最终核验，准黎曼猜想、四维挂谷、唯一博弈这三个招牌性声称也都还停留在“声称”阶段；按伦敦数学会的表述，AI得到的解答只有被其他数学家理解、核验并纳入恒久知识体系，价值才能真正实现。后续值得盯住的有三条线：核验进度，即形式化覆盖率和那几个招牌结果能否被学界确认；规则之争，AGMAI提出的公开模型信息、计算成本与失败记录等建议是否被采纳；以及人才端，伦敦数学会已明确提醒，处在职业起步阶段的人群，包括博士生与青年研究者，很可能受到这一系列变化的最大冲击。抵制能否演变成有约束力的集体行动尚无答案，但有一点已经确定：当AI能在一夜之间产出数百份证明，围绕发表、验证与评价的老规则，已经被迫进入了调整议程。伦敦数学会
