10 月 6 日,美国人工智能公司 OpenAI 一次性公开 700 余份数学论文手稿,声称解决了一批公开数学问题,在国际数学界引发广泛讨论。近日,上海三名高中生在哔哩哔哩发布文章《我们亲手毙掉了那篇“稳获奖”的论文》,讲述他们在一场允许使用 AI 的数学竞赛中,主动放弃一篇由 AI 生成、“很可能获奖”的论文的经历。一大一小两件事,把“AI 时代科研和奖项的意义何在”这一问题,摆到了教育界和学术界面前。
据多家外媒报道,这批手稿由 OpenAI 尚未公开发布的内部模型生成,单次发布数量之大前所未有。之后,OpenAI 因错误撤回其中 3 篇,并表示将资助相关验证工作。
此次发布引发不少数学家的担忧。2022 年菲尔兹奖得主、法国数学家雨果·迪米尼尔-科平表示,此次发布“摧毁”了他的研究领域。美国纽约大学学者特里斯坦·巴克马斯特表示,海量结果“严重影响了一些青年数学家的研究计划”。据英国《国际财经时报》报道,已有 25 位菲尔兹奖得主联名发表公开信,对批量生产数学成果表示警惕。
美国加州大学洛杉矶分校数学教授、菲尔兹奖得主陶哲轩在近日发表的文章中指出,以工业化规模“收割”公开难题,会使整个领域变得不再“肥沃”。他认为,传统的重大突破会带动学术报告、合作与后续研究,而批量解题往往缺少这些学术活动。他呼吁以“数学 2.0”替代单纯追求解题数量,更加重视讲解传播、学术共同体建设和新方向的开拓。
谈及学生如何使用 AI,陶哲轩在接受《UCLA Magazine》采访时表示:“只要你能验证输出,使用 AI 就是安全的。但如果学生不理解这门学科,他们就无法判断答案是否正确。”美国罗格斯大学数学家亚历克斯·康托罗维奇则认为,AI 正在促使学界重新思考招聘和奖项标准,人类对复杂问题长期、深入的思考将更加宝贵。
事实上,AI 在数学领域的能力提升已有迹可循。2025 年国际数学奥林匹克竞赛中,Google DeepMind 与 OpenAI 的模型均在 6 道题中解出 5 道、取得 35 分,达到金牌水平,而当年 630 名人类选手中仅约 10% 获得金牌。
在这样的背景下,上海三名高中生的选择显得格外引人注目。
据了解,三人参加的是 2026 年上海市中学生数学知识应用竞赛,赛题要求在还原唐长安城地形地貌的基础上,重新设计一套既能监视街道、又能接力传信的望楼系统,竞赛规则允许使用 AI。
文章介绍,三人曾让 GPT 的 Astra 与 Claude 的 Fable 两个模型合作,很快得到一篇“近乎完美”、“很可能获奖”的论文,但其中大部分内容他们并不理解。最终,三人放弃了这篇论文,转而提交了自己与 GPT 合作完成的版本。该版本采用 0-1 整数规划模型,在 323 个候选点中选出 26 座望楼,加权覆盖率达 95.04%,比同口径下的规则布局减少望楼 29.73%。三人表示,这篇论文“没那么华丽”,但每一个假设、每一个数字他们都能讲清楚。备赛答辩期间,他们还让 AI 扮演评委,为自己的论文查找漏洞。
文章结尾写道:“看得见的,交给 AI;传得回的,才属于我们。”
一边是科技公司一次投放七百余份论文,一边是三名中学生主动放下一篇“稳获奖”的论文。两件事规模悬殊,指向的却是同一个问题:当 AI 能够批量产出研究成果,奖项究竟应当奖励什么。
笔者认为,在 AI 成为常规工具的今天,奖项的意义不应止于奖励“产出”,更应奖励“理解”。过去,一篇优秀论文几乎必然意味着作者的深入理解;如今,两者之间的联系正在松动。对于仍处在打基础阶段的学生而言,会提问、会验证、会讲清楚,将比会解题更加重要。三名高中生的选择,不仅是一次个人取舍,更是对“学习为了什么”的一次回答。
值得关注的是,国内外各类赛事已开始主动应对。今年 8 月 3 日,全国大学生数学建模竞赛发布《人工智能工具使用规定(2026 年试行)》,自 9 月 1 日起试行。规定允许使用 AI,但要求“核心建模与分析由参赛队主导”,对 AI 参与的内容“逐项人工审查与核实”,并须提交工具名称、使用环节、提示方式及核验情况;故意隐瞒或将未经审查的 AI 内容作为核心成果提交的,将被取消评奖资格。美国大学生数学建模竞赛主办方 COMAP 同样允许“负责任地使用”AI,要求在论文后附上完整的 AI 使用报告。2025 年国际数学奥林匹克竞赛上,Google DeepMind 的模型以正式身份参赛,成绩由组委会确认。
从国际赛事到国内赛事,从大学生到中学生,“可以使用、公开披露、人工核验、核心由人主导”正在成为共识。这不仅是赛事规则的进步,更是教育理念的进步。
2026 年,AI 已从辅助工具走向科研一线。如何在顺应中驾驭,让学习和奖励回到理解本身,是教育者、赛事组织者和学生需要共同作答的新课题。三名高中生用一次具体的选择,给出了他们的答案。
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