周二，OpenAI发布了由人工智能生成的370多个未解决数学问题的完整或部分解答，其中包括一些长期被视为该领域重大挑战的问题。OpenAI表示，这些成果由一款未公开的内部AI模型完成，平均每个解答需约三小时计算时间。
这批新解涵盖了数学家认为至关重要的多个问题。此前几周，OpenAI曾宣称解决了克雷数学研究所悬赏100万美元的“千年大奖问题”之一——纳维-斯托克斯方程。在此次发布中，该公司表示在另外三个“千年大奖问题”上取得进展，但尚未完全解决。
这一举动在数学界引发剧烈反响。支持者认为这开辟了探索新领域，反对者则指责AI公司对数学学科构成“攻击”。AI公司试图通过攻克高难度数学题展示模型能力，期望借此提升逻辑推理等可泛化技能。然而，目前尚不清楚这种能力能否有效迁移至法律或商业战略等缺乏客观验证标准的领域。此外，AI在极端压力下可能采取的越轨行为也引发了安全担忧。
透明度争议与学术规范
OpenAI的发布方式加剧了学界分歧。针对此前纳维-斯托克斯方程的解答，曾有数学家指责OpenAI利用其未完成的研究成果引导模型。尽管OpenAI予以否认，但纽约大学数学家Tristan Buckmaster指出，鉴于此次发布结果数量庞大，公司未进行充分的尽职调查以排除抄袭嫌疑。
为应对争议，OpenAI上月在新泽西州普林斯顿高等研究院成立了独立的数学与人工智能咨询小组。该小组建议AI生成的证明应遵循传统论文规范，并公开模型名称、提示词、思维链及计算成本等细节。OpenAI此次将解答发布在GitHub上，仅部分遵循了上述建议。咨询小组声明称，数学社区需评估这些建议的执行情况。
OpenAI在博客中表示，未来将通过引用、数学阐述和结果呈现来提升论文质量，并分享部分证明的形式化版本及推理摘要。多伦多大学教授Dan Litt认可了这一做法，他认为虽然AI模型的阐述能力仍有不足，但将内容开源便于研究，且公司未在营销中过度夸大突破。
“数学1.0”时代的终结
菲尔兹奖得主、加州大学洛杉矶分校教授陶哲轩严厉批评了AI公司追逐解题速度的模式。他指出，数学进步的核心在于求解过程而非结果本身。AI的快速解题阻碍了学生通过传统路径成长，导致社区互动减少，许多潜在研究方向因担心被“抢先”而被隐瞒。
陶哲轩认为，OpenAI的大规模发布标志着“数学1.0”时代的结束，即依靠解决未解猜想推动发展的模式已成过去。他预言“数学2.0”时代将到来，届时需去中心化原始问题解决，转而更全面地重视阐述、社区建设和新方向探索。
对此，Dan Litt持乐观态度。他认为，庞大的解答集迫使学界重新思考贡献评估与博士生培训机制。“我觉得自己一辈子都在爬行，而现在我可以飞翔了，”Litt表示，AI将大幅提升数学家生产力，使其能从事更多开放式探索。