2026-10-07 15:05
科技
数学的“广岛时刻”:OpenAI一夜投下722篇手稿,数学界为何既兴奋又愤怒
数学的“广岛时刻”:OpenAI一夜投下722篇手稿,数学界为何既兴奋又愤怒
当机器开始批量生产定理,谁来定义什么算“证明”?
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北京时间10月7日清晨,一个名为openai/math的代码仓库出现在GitHub上。没有描述,只有一次初始提交。十四分钟后,722篇数学手稿涌入公众视野——按照结果相关性被划分为372个“结果族”,横跨理论计算机科学、数论、几何、数学物理等17个领域。这是继9月Navier-Stokes方程被攻克后,OpenAI在一个月内投下的第二枚“数学炸弹”。
最引人注目的成果是编号003的手稿。OpenAI的内部模型声称证明了准黎曼猜想——黎曼ζ函数在实部大于7/8的区域内没有零点。这个结论意味着什么?用罗格斯大学数学教授Alex Kontorovich的话说:“如果这是人类做出来的,菲尔兹奖不用商量。”但他紧接着追问的是:模型在哪里?我们要怎么复现?
这正是问题的核心。OpenAI没有公开生成这些成果的模型,仅在仓库中附带了部分Lean形式化证明和约10份推理摘要。MIT数学家Andrew Sutherland直言:“在模型发布且人们能复制结果之前,任何关于单代理解决问题的说法都应视为未经证实。”
OpenAI此举并非毫无铺垫。今年8月,公司秘密召集约40位数学家闭门研讨,议题直指数学领域AI超越人类后怎么办。西北大学数学家Bryna Kra回忆现场气氛是“兴奋与恐惧交织”,与会者请求OpenAI按学术规范发表成果、给人类消化时间。OpenAI给出的回应是:GitHub见。
更深层的矛盾在于验证权本身。9月11日,陶哲轩、邓煜、彼得·舒尔茨等25位菲尔兹奖得主联名发表声明《人工智能在数学中的严重错位》,警告AI公司“以越来越快的速度大量生产或真或假的证明,可能不是在孕育新的思想,反而可能摧毁孕育思想的沃土”。
而就在一个多月前,Lean社区经历了一场信任危机。形式化验证专家Ramana Kumar发布了一个声称用Lean证伪考拉兹猜想的项目,三天后被发现利用了Lean内核的底层漏洞。Lean开发团队在7月28日收到报告,确认该证明通过欺骗内核使其接受了命题“False”。形式化验证不等于数学理解,编译通过也不等于定理有意义。
成本结构的变化正在加速这一趋势。与此前Navier-Stokes问题动用的约万个Agent、88小时计算、数百万美元成本不同,此次722篇手稿的平均算力消耗仅相当于ChatGPT Pro连续思考三小时。当证明变得廉价,稀缺的就变成了“判断哪个证明值得读”。
OpenAI研究员苏炜杰将此比作“哥白尼式范式转变的开端”。但如果数学界来不及消化,范式转变就可能先变成范式崩塌。
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撰文 / OR
题图来源:Reuters
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北京时间10月7日清晨,一个名为openai/math的代码仓库出现在GitHub上。没有描述,只有一次初始提交。十四分钟后,722篇数学手稿涌入公众视野——按照结果相关性被划分为372个“结果族”,横跨理论计算机科学、数论、几何、数学物理等17个领域。这是继9月Navier-Stokes方程被攻克后,OpenAI在一个月内投下的第二枚“数学炸弹”。
最引人注目的成果是编号003的手稿。OpenAI的内部模型声称证明了准黎曼猜想——黎曼ζ函数在实部大于7/8的区域内没有零点。这个结论意味着什么?用罗格斯大学数学教授Alex Kontorovich的话说:“如果这是人类做出来的,菲尔兹奖不用商量。”但他紧接着追问的是:模型在哪里?我们要怎么复现?
这正是问题的核心。OpenAI没有公开生成这些成果的模型,仅在仓库中附带了部分Lean形式化证明和约10份推理摘要。MIT数学家Andrew Sutherland直言:“在模型发布且人们能复制结果之前,任何关于单代理解决问题的说法都应视为未经证实。”
OpenAI此举并非毫无铺垫。今年8月,公司秘密召集约40位数学家闭门研讨,议题直指数学领域AI超越人类后怎么办。西北大学数学家Bryna Kra回忆现场气氛是“兴奋与恐惧交织”,与会者请求OpenAI按学术规范发表成果、给人类消化时间。OpenAI给出的回应是:GitHub见。
更深层的矛盾在于验证权本身。9月11日,陶哲轩、邓煜、彼得·舒尔茨等25位菲尔兹奖得主联名发表声明《人工智能在数学中的严重错位》,警告AI公司“以越来越快的速度大量生产或真或假的证明,可能不是在孕育新的思想,反而可能摧毁孕育思想的沃土”。
而就在一个多月前,Lean社区经历了一场信任危机。形式化验证专家Ramana Kumar发布了一个声称用Lean证伪考拉兹猜想的项目,三天后被发现利用了Lean内核的底层漏洞。Lean开发团队在7月28日收到报告,确认该证明通过欺骗内核使其接受了命题“False”。形式化验证不等于数学理解,编译通过也不等于定理有意义。
成本结构的变化正在加速这一趋势。与此前Navier-Stokes问题动用的约万个Agent、88小时计算、数百万美元成本不同,此次722篇手稿的平均算力消耗仅相当于ChatGPT Pro连续思考三小时。当证明变得廉价,稀缺的就变成了“判断哪个证明值得读”。
OpenAI研究员苏炜杰将此比作“哥白尼式范式转变的开端”。但如果数学界来不及消化,范式转变就可能先变成范式崩塌。
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匿名 2026-10-07 下午3:11【形式化验证是“真相机器”还是“合规游戏”?】 Lean让AI证明通过了机器检查,却无法保证数学意义。7月的内核漏洞事件已敲响警钟:能被验证的“证明”,不一定值得被验证。当722篇手稿涌入GitHub,真正的问题不是“AI能不能证明”,而是“谁来定义什么算证明”。 -
匿名 2026-10-07 下午3:11【证明过剩时代,提问比解答更稀缺】 陶哲轩说,好问题将比好答案更稀缺。OpenAI用三小时算力生产的定理,数学家可能要三年才能理解。这就像往图书馆里倒了十万本书却不给目录——知识的过剩,可能比知识的匮乏更令人窒息。
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回望,回望,一马平川红酒飘散断归途。
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