10月6日，OpenAI把722篇数学手稿一次性挂上GitHub，这些论文主要由一个尚未发布的AI模型生成，涉及372个开放性问题。 第二天，其中3篇被撤回。 原因小得让人哭笑不得：一篇手稿的一个正负号写错，结论失效，另外两篇引用其结论的论文跟着一起塌了。人工智能学家东方财富网差评君
对用AI写作业的学生来说，这是一堂很难得的公开课：AI最常见的失败方式不是说出明显的胡话，而是用完整的格式、自信的口气给出错误细节。要避的从来不是“用AI”，而是“没检查就交”。
错误藏在细节里，连同行都不一定认得出来
被撤回的三篇看不出哪里“像有问题”，公开口径里撤稿原因就是一类低级错误。更说明问题的是同行都不担保：有人拿着这批成果去问ChatGPT背后的GPT-5.6 Sol，它把至少一项备受瞩目的成果定性为幻觉，认为完整专家审核之前不该被当作证据传播。 纽约大学数学教授特里斯坦·巴克马斯特在接受采访时则说得更直接：这一波成果把一些青年数学家的研究计划冲得七零八落，“我们整个研究计划都被毁了”。人工智能学家IT之家
作业里踩的是同一个坑，只是学生没有“撤回”的机会
AI输出里最危险的是细节，三类最容易翻车：出处、数字、推导步骤。让它报参考文献，它很少说“不知道”，多半顺着你的问题补出一个看起来专业的答案。 真正的代价不是被检测到，而是替代：香港大学经济学教授吴延晖团队跟踪发现，学生用上AI后作业确实更快更好，但同一批学生在6个月内的月考成绩下降了20%。 这种代劳的痕迹老师往往一眼能看出：AI写的东西不是差，是太齐，被退回重写时，学生自己都说不出哪步是自己的。小红书澎湃新闻
避坑动作：补上OpenAI这次没做的“审稿人”
先别纠结该不该一刀切禁：清华大学人工智能国际治理研究院院长薛澜的观点是，强行禁止并不现实，关键是把使用方式引导对。 具体到写作业，先画线：让AI干“脑子还是你的”那部分活，比如讲概念、列提纲、改通顺、挑毛病；整段代写、编文献、替你定结论，一律不交出去。人民日报小红书
然后只做三件事。查细节：每个数字、日期、引文、文献单独核一遍，宁可少用一个引用，不多信一个出处。核推导：数学题要求AI给完整步骤而不是最终答案，自己逐步检查正负号、单位、分类讨论——OpenAI那三篇手稿恰恰毁在单个符号上，错误会顺着依赖链传导，你的作业也一样。防“顺着你说”：每问一句先声明“不知道就明说”，同一道题隔一轮换个问法或换个模型，两边答案对不上，就回到课本自己推。
最后一步是交前复述：用自己的话把解题思路讲一遍，讲不顺的那一段就不是你的，也不能当自己的交。这次风波里数学家的共识其实很适合学生记住：AI把答案变得越来越便宜之后，值钱的是校验和理解。 OpenAI错了可以第二天发撤回声明，你交上去的答案、分数和老师的信任没有撤回按钮。用AI写作业唯一安全的姿势，是交上去的每一处都经得起你自己这轮“同行评审”。差评君
