OpenAI近日发布了一批由尚未公开的AI模型主导生成的“重磅”资料，包含722篇涉及372个开放性问题的数学论文，涵盖代数、几何及理论计算机科学等领域。公司声称这些成果旨在“推动人类知识的边界”。
尽管部分论文随后因基础错误被撤回或修正，但其巨大的发布规模仍被外界形容为“数据倾倒”甚至“数学末日”，在数学界引发强烈震动。
晦涩难懂与“严重幻觉”
OpenAI表示，此举意在促进数学领域进展，但其发布方式备受质疑。有资深学者指出，相关论文晦涩难懂，若作为期刊投稿“会被直接扔进垃圾桶”。就连OpenAI自家的GPT-5.6 Sol模型也警告，部分高知名度结果存在“严重幻觉”，在未经完整专家审计前不应被引用或视为证明。
这意味着，尽管可能取得突破，但部分论文的表述方式已超出专家理解范畴。
转移视线与AGI叙事
此次发布也被视为试图转移对此前争议的注意力。今年9月，OpenAI发布的纳维-斯托克斯方程解法引发争议，数学家特里斯坦·巴克马斯特和莱文特·阿尔波格指控OpenAI利用其数据及想法，并投入约1500万美元计算力寻找解法。OpenAI否认了上述指控。
更深层的动机或与通用人工智能（AGI）叙事有关。数学作为依赖复杂论证的学科，若AI能在此取得前沿成果，将增强其接近AGI的可信度。据报道，OpenAI正计划上市，希望实现高达1.4万亿美元的估值。
信任危机与机器验证
数学真理传统上依赖同行评审确立，但这一过程耗时漫长。OpenAI成果的准确性最终需经数学社区审查确认。目前，已有三篇论文因基础错误被撤回，多篇因错误导致结果无效，显示出版前审核不足。
为增强可信度，OpenAI声称已对其中的300项主要成果进行了基于Lean等系统的“形式化”处理，即通过软件检查每一步逻辑。然而，鉴于过往AI生成形式化证明存在的问题，学界是否接受这一验证方式仍存疑。
兴奋与担忧并存
学界反应呈现两极分化：一方面是对重大数学问题取得进展的兴奋，另一方面是对“AI垃圾产物”涌入的担忧。研究人员不得不面对研究可能被AI抢先、以及论证梳理工作负担加重等现实问题。这场关于AI如何改变数学研究范式的对话，才刚刚开始。