OpenAI 一口气甩出 722 篇数学论文，数学家气到喊抵制：AI 正在改写学术规则

10 月 6 日，OpenAI 干了件让数学界炸锅的事：往 GitHub 的 openai/math 仓库里一次性扔了 722 篇数学论文，全是由内部前沿模型生成的。据称这个没公开名字的内部模型解掉了 4000 多个公开数学问题，其中超过一成被压缩到只剩 372 个未解决，还包括 2002 年 Subhash Khot 提出的 Unique Games Conjecture 这种硬骨头。有报道称它在 Erdős 问题基准上超过了 GPT-6 Astra，解一道题平均三小时——以前这是一个数学家一辈子的工作量。

数学家为什么愤怒

愤怒分三层。

第一层是速度碾压带来的虚无感。记者采访了三十多位数学家，St Andrews 的 Colva Roney-Dougal 说“感觉很恶心”，有人形容这就像“被越来越大的炸弹反复轰炸”：你还没读完上一篇，下一篇已经发出来了。

第二层是归属权。今年 8 月 OpenAI 发的球体堆积（sphere-packing）证明，被发现复用了 Stephen Miller 的论证思路，最初却没署名，直到发表后才补上。25 位菲尔兹奖得主为此联署公开信，警告这是“严重的错位”和学术剽窃。

第三层是程序正义。新成立的 Association for Human Mathematics（2026 年 9 月成立，808 名成员）发表声明，指责 OpenAI 无视咨询建议、践踏科学规范；社交媒体上甚至出现了抵制 OpenAI 论文的呼声。

验证困境：证明没人看得懂怎么办

最要命的不是数量，是没法验证。不到一半的证明用 Lean 做了形式化检查，有数学家吐槽这些证明“像嗑了药写出来的”。而模型本身是内部的，外人看不到推理过程——你没法复核，只能选择信或不信。

这就引出了 Terence Tao 说的“Math 2.0”：当“第一个解出来”不再是人类专属，数学的价值就得转向解释、拓展和提出下一个好问题。解题从目的变成了起点。

我的看法

两件事同时成立：第一，AI 把几十年的数学压缩成一次发布，含金量是真的，数学研究范式已经变了；第二，如果研究者因为“发出来就会被拿去训练、连署名都捞不着”而不再分享，开放科学会被釜底抽薪。

短期看这是数学家的危机，长期看可能是整个学术评价体系的重构。以前论文是终点，以后论文可能只是 AI 训练数据的原材料——谁来定义“贡献”，得重写规则了。