天津
编辑｜杨文
「他们彻底摧毁了我的研究领域。」
近日，2022 年菲尔兹奖得主、法国数学家 Hugo Duminil-Copin 情绪失控。
「周二晚上，我哭了，还把女儿吵醒了。」
起因是 OpenAI 近日发布的一批成果，超过 700 篇由人工智能生成的数学手稿被公开。其中 16 个问题，正是 Hugo Duminil-Copin 长期钻研的方向。
在此之前，Hugo Duminil-Copin 曾将 AI 生成证明的影响比作「核爆」。AI 每解决一道重大难题，数学版图都会受到一次冲击，人类能够继续探索的空间也会随之缩小。
OpenAI 这次集中发布数百项成果，则被一些数学家形容为一场「地毯式轰炸」。
一场「地毯式轰炸」
10 月 6 日，OpenAI 在 GitHub 上公开了 722 篇数学手稿，分属 372 个结果族，一个结果族可能包括核心证明、配套论证、推论和替代证明。
据披露，这批手稿包含 377 项新证明。其中约三分之一涉及数学界广泛关注的重要猜想，另有三分之一在各自细分领域具有重要价值，其余主要是较小的结果或已有证明的变体。
OpenAI 称，这批成果中的绝大多数由同一款尚未发布的内部模型生成。该模型从 8 月 28 日开始训练，每项结果消耗的计算量，平均相当于 ChatGPT Pro 思考约 3 小时。
不过，发布后多位数学家发现，部分手稿可能没有真正证明其声称的结论。即使证明通过 Lean 形式化检查，也只能说明形式化命题内部逻辑成立，无法自动保证它准确对应自然语言手稿中的原始论证。
发布两天后，OpenAI 撤回三篇存在错误的论文，目前仓库中剩余 719 篇。
数学研究的价值如何衡量？
数学研究的价值从来不限于最终证明。
研究者在寻找证明的过程中，会提出新概念，创造新工具，发现不同领域之间的联系。一次失败的尝试，也可能为另一个问题打开入口。
Hugo Duminil-Copin 曾提到，他在攻克某个概率论猜想时经历了多次失败，这些失败产生了大量新想法，后来被用于其他研究，并带来了此前没有预料到的发现。
AI 直接给出证明，可能跳过这段探索过程。
20 世纪数学家威廉・瑟斯顿曾反思，自己快速证明一批定理后，相关研究方向逐渐失去关注。随着研究者离开，这个领域积累的直觉、经验和交流网络也开始消散。在他看来，数学知识不仅存在于论文中，也存在于研究者的大脑和学术共同体内部。
年轻数学家首当其冲
过去，导师会为研究生选择一道预计几个月能够解决的问题。学生在反复尝试中训练直觉，逐渐学会处理更抽象、更复杂的研究。如今，这类用于培养年轻研究者的问题，可能被模型迅速完成。
已经获得稳定职位的数学家可以更换方向，博士生和博士后没有同样充足的时间，他们的论文、职位和职业前景，往往依赖少数几个研究问题，一旦被 AI 抢先完成，数年的积累可能随之失去价值。
开放交流也可能受到影响。数学家习惯在会议、邮件和讨论中分享尚未成熟的想法，如果 AI 公司能够收集这些线索，再让模型集中攻关，研究者便可能减少公开讨论。
Hugo Duminil-Copin 担心，数学界赖以发展的自由交流文化正在破裂。
「外星数学」
还有网友在审阅一段 AI 证明时发现，模型把两个此前很少被联系起来的想法放到了一起。证明完全正确，经得起检验，但思路显得陌生。有人将其称为「外星数学」。
该网友认为，类似现象可能很快出现在物理、化学、材料、医学和工程领域。
科学的产出方式正在改变，新的研究路径可能不再完全遵循人类既有的思维习惯。
今天，或许已经是科学最不「外星」的时刻。
https://www.theatlantic.com/technology/2026/10/openai-math-proofs-future/688940/
https://x.com/miniapeur/status/2109237567832949109
https://x.com/haider1/status/2109353337489645622
https://x.com/imjustnewatai/status/2109102057885991250
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