北京
这几个月里，AI与数学的关系，突然进入了一个微妙的阶段。
8月，Anthropic的研究人员让Claude参与数学研究。一个内部模型在大规模计算后，对长期未解决的Jacobian猜想给出了反例。
此前，Anthropic的Claude也曾被用于推进黎曼猜想相关问题。
9月8日，OpenAI宣布，其内部系统解决了困扰数学界约90年的纳维-斯托克斯存在性与光滑性问题，并公布了Lean形式化证明。
随后，围绕成果验证、知识来源、署名，以及AI是否真正产生了新的数学理解，数学界出现激烈争论。
9月11日，25位菲尔兹奖得主联署发表《人工智能与数学的严重错位》。
这封公开信直接指出，AI公司把“解决未解问题”作为衡量新一代AI系统能力的基准，可能与数学本身的目标严重错位。
他们担心的并不是AI会不会解题。
真正的问题在于，如果AI可以很快给出一个答案，却没有清晰的证明过程、作者归属、思想来源，以及能够被数学家理解、讨论和传播的新方法，那么数学这门学科赖以运行的机制可能会被改变。
但数学家对AI的态度也并非只有担忧。
陶哲轩表示，AI在数学和理论物理领域已经“ready for primetime”，因为现在AI“saves more time than it wastes”——节省的时间已经超过它浪费的时间。
就在这样的背景下，OpenAI刚刚给出了一个更加惊人的数字。
8月28日，OpenAI开始训练一个新的内部模型。
OpenAI称，除了解决纳维-斯托克斯方程千禧年大奖难题之外，这一模型目前已经解决了100多个长期悬而未决的数学问题，覆盖数学的大多数领域。
更让OpenAI内部数学家意外的是，这一模型在数学领域取得进展的速度。
OpenAI表示，这种快速进展促使公司开始内部讨论：面对如此迅速的变化，应该如何向数学界通报，让这个领域做好准备并适应新的变化。
原因并不难理解。
数学是一门基础科学，新的数学发现可能带来广泛的实际应用。因此，这些能力所蕴含的潜力十分巨大，而如何负责任地开发和部署这些能力，意义也远远超出了数学本身。
但问题同样摆在眼前。
最近那封《人工智能与数学的严重错位》公开信中，数学家们已经提出了担忧：把解决开放问题作为新AI系统的能力基准，可能产生一些此前没有被充分考虑的负面影响。
OpenAI对此给出的回应，是成立一个独立的“数学与人工智能咨询小组”。
这个小组将成为数学界与更广泛公众之间的桥梁，让数学家参与并影响AI进入数学研究之后的发展方向。
它的工作包括，审查和沟通新的数学研究成果，帮助OpenAI评估成果的重要性，建议如何协调成果传播，同时就学术和职业标准提供意见。
小组也会讨论另一个更实际的问题：AI工具究竟应该如何帮助数学研究和数学学习。
OpenAI表示，希望把更强大的工具交到数学家手中，让他们能够研究自己最熟悉的问题，并进一步发展新的想法。
但这个小组有一个非常明确的独立性。
它独立于OpenAI运作，可以主动提出OpenAI没有要求的建议，也可以公开评论OpenAI对数学领域产生的影响，并公开自己的建议。
小组成员不会获得OpenAI的报酬，小组也可以自行决定调整成员。
更重要的是，这个小组不会负责建议OpenAI是否应该放慢其内部数学研究的进展速度。
首批9名成员中，包括多位世界顶尖数学家。
François Charles、Camillo De Lellis、Timothy Gowers、Martin Hairer、Nikhil Srivastava、Ulrike Tillmann、Ravi Vakil、Edward Witten和Melanie Matchett Wood。
OpenAI 此举更多是一种营销行为，而不得不让数学家们认真思考的是，当 AI开始大规模进入数学研究，数学家应该如何与它相处？以及，数学这门拥有几千年传统的学科，本身又应该如何改变？
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