数学家如何看OpenAI 722篇论文：声明拒绝背书、公开信呼吁抵制，发布次日已撤回3篇

北京时间10月7日凌晨，OpenAI把722篇数学手稿一次性挂上了GitHub仓库openai/math，按结果相关性归为372个结果族，横跨数论、代数几何、理论计算机、数学物理等约17个领域。 想知道数学界怎么看这件事，答案不是单一的震撼或嘲讽，而是分层：发布方无权自任裁判，数学界也不打算直接收卷。成果公开当天，OpenAI此前接洽促成立的数学与AI顾问组（AGMAI）就发表声明，称自己的顾问角色不应被解读为对这些结果的认可，也不代表认可OpenAI产出成果的过程。 而更激烈的同行组织“人类数学协会”（AHM）则直接喊话，要求数学家停止与OpenAI合作。注脚在次日就出现了：仓库更新记录写明，一处符号错误使两篇依赖它的论文失效，3篇手稿被撤回。澎湃新闻数学与AI顾问组官网GitHub

全部手稿出自一个尚未对外发布的内部前沿模型。按OpenAI的说法，模型在评测中一共被提出了约4000个开放研究问题，平均每拿到一项结果，消耗约相当于ChatGPT Pro思考3小时的算力。 仓库同时放出了论文PDF、源代码、部分Lean形式化证明和10份模型推理摘要，而README明确写着：这些成果处于不同程度的核验阶段，并非每一项都配有Lean证明。量子位GitHub

目录里的名头一个比一个大，但每个名头都有精确的射程。第003族号称“准黎曼假设”：ζ函数与所有狄利克雷L函数在实部大于7/8的半平面内没有零点，同族另一份独立证明把半平面推到实部大于11/12，并顺带排除困扰数论近百年的西格尔零点。 要强调：黎曼猜想要求全部非平凡零点落在实部1/2那条线上，这与“推出一大片无零点区域”之间仍隔着整个距离。第032族声称对所有复乘阿贝尔簇、在任意维度与任意余维上证明了有理霍奇猜想——限定在“复乘阿贝尔簇”这类特殊对象，霍奇猜想的一般情形远未解决。 BSD猜想同样没有被整体攻克：第002族给出的是Selmer群余秩为0或1的有理椭圆曲线的完整BSD主项公式，结合目录中的另一组结果，覆盖每条椭圆曲线密度为1的二次扭曲族。腾讯新闻GitHub量子位

第102族则声称证明了2002年提出、悬置二十多年的唯一游戏猜想，附带最大割、顶点覆盖等问题的最优近似难度结论。 此外还有声称“π的无理性指数恰为2”“卡塔兰常数是无理数”的论文，以及一批悬置多年的埃尔德什问题——从短埃及分数到素数间距。用分数逼近π这件事，此前能证明的上界只能压到7.1左右，而2是理论最优值。GitHub腾讯新闻

顾问组拒绝背书，一线担心“读不完”

AGMAI的九名成员来自普林斯顿高等研究院、斯坦福、哈佛等机构，里面包括菲尔兹奖得主Timothy Gowers、Martin Hairer，以及同样拿过菲尔兹奖的物理学家Edward Witten。 但这个组的立场恰恰耐人寻味：他们9月29日发布的指南，是收集了600多份社区反馈后写成的，第一条要求就是请AI实验室停止把高级数学问题拿去测试闭源内部模型——而这次722篇发布，恰恰就是在内部模型上测试攒出来的。量子位数学与AI顾问组官网

比程序性异议更激烈的是立场性反对。“人类数学协会”（AHM）在陶哲轩博客发表公开信：数学家从未要求做这项工作，一口气放出700多个文件“不是学术能力的展示，而是权力的展示”，并呼吁数学家终止与OpenAI的合作。 更普遍的焦虑其实朴素得多。得克萨斯大学奥斯汀分校数学家Francesco Maggi在发布前就发问：9月那篇流体力学证明，专家们至今还在研究它究竟怎么起作用，一下再来数百篇，谁有精力读？ 他的态度很有代表性：不反对用AI做数学，但担心结果产出的速度已经远远超过人类能理解的速度，数学家只能跟在AI后面跑。陶哲轩博客量子位

也有另一面。理论计算机科学家Raghu Meka在同一博客撰文承认：AI给出的不少解虽然精彩，却并非人类完全看不懂的东西——其中一些问题，恰恰是数学界因为“大数学家都试过”“这条路走不通”这类口耳相传的想象性障碍而早已放弃的。 发布前的沟通也没能缓和气氛：据WIRED报道，8月OpenAI曾召集约40名数学家讨论成果该怎么发布，部分与会者以为公司不会一次放出全部，OpenAI方面则表示不记得有过这样的承诺。 再叠加9月围绕纳维–斯托克斯证明的归属争执，OpenAI与数学界之间的信任账户已经明显透支。陶哲轩博客量子位

比立场更硬的是核验：已经出过的错

数学的信任链条建立在“作者理解证明、作者对证明负责、同行验证”之上，而这条链在这批手稿上目前是断的：README自己承认，未形式化的结果里有些可能存在问题，公司会尽力尽快修复。 中文媒体的摘要也在压口径：这批材料尚未全部独立核验，黎曼ζ函数相关结果不等于证明了黎曼猜想，不能据标题认定BSD等重大猜想已被攻克。 而仓库的更新史已经在现场演示“结果能错到什么程度”：发布次日，除撤回3篇外，又对14篇手稿做了论证修复、表述收紧等修订。GitHub虎嗅GitHub

陶哲轩10月9日在加州理工的公开演讲把矛头对准了机制本身：他批评的正是当前“对AI自动攻克公开难题的过度强调”，主张让AI工具回到支撑人类理解的位置，并给出“Math 2.0”的设想。 作为回应，OpenAI表示会出资举办研讨会，帮助数学界研究这批成果；顾问组的原则则是，人类理解必须由社区自己生长，不能被公司导演。 所以对圈外读者，判断这批论文的真实分量，可以盯住三个具体信号：仓库history还会不会继续出现撤回与修订；形式化验证能否从现在的300/719、约42%继续往上爬。 最后一个信号，是这些结果会不会以“有人署名、有人讲解”的形态，进入arXiv与期刊的传统流程。AI把“题能不能解”变成了工程问题，数学家守的是“谁理解、谁负责”——这两套标准的碰撞结果，比722这个数字更能决定AI数学的下半场。陶哲轩博客量子位GitHub