上周，OpenAI 公布了逾 400 个长期困扰人类的数学公式求解结果。然而，研究人员指出，验证这些由 AI 驱动的成果可能需要数年时间。更令人担忧的是，由于缺乏清晰的推导过程，这种“黑盒式”发布方式正威胁数学研究的根基，甚至可能因 AI 在数学与网络安全领域的融合，动摇密码学的安全性。
验证缺失与学术信任危机
OpenAI 官方发布了 722 份手稿，但仅有 300 份经过形式化验证——即将人类可读公式数字化以供计算机核查。这意味着大部分结果的真实性存疑。受访研究人员在报告中发现了荒谬的解释、不合逻辑的公式，以及已被他人完成的研究。
证明这些声明真实性的负担被转嫁给了数学界。OpenAI 未公布生成结果的模型名称或提示词，尽管咨询数学家与人工智能小组（AGMAI）曾提出相关建议。虽然 OpenAI 在 GitHub 仓库中发布了变更日志以指明错误，但频繁的撤稿和更正显示，其在发布前并未进行详尽检查。这种鲁莽的快速发布节奏，激怒了许多数学家。
批评者认为，从提示词直接跳跃到解决方案，中间缺乏推导过程，使得这些成果的益处微乎其微。由于无法知晓结果是如何得出的，且未产生新的数学理解，该领域难以基于此进行后续研究。
协作文化受损与职业焦虑
数学并非首个受 AI 冲击的领域，但其独特的协作性质使其面临特殊风险。纽约大学数学教授 Tristan Buckmaster 指出，OpenAI 的发布颠覆了许多早期职业生涯数学家的世界，甚至使他们的整个研究项目无效。这导致研究人员担心无意中为 AI 训练数据做出贡献，进而倾向于保密，减少公共讨论。
西北大学教授 Bryna Kra 强调，这种趋势削弱了数学家分享想法、数据和公式的能力，阻碍了共同寻求解决方案的基础建设。加州大学教授 Terence Tao 也表示，与传统突破相比，这些成果引发的研讨会和合作极少，数学界需重新审视“进步”的定义，将社区建设置于原始解决方案之上。
目前，数学界弥漫着极度焦虑的氛围。研究人员担心多年的努力可能一夜之间被无效化，这将严重打击求职申请、资助提案及学术信心。随着更多流言四起，该领域士气低落。
密码学安全引发分歧
数学作为数字世界的基础，其变化可能产生多米诺骨牌效应。约翰斯·霍普金斯大学副教授 Matthew Green 警告，数学发展与网络安全能力的结合，可能导致 AI 击败现有加密技术，从而使价值数万亿美元的加密货币面临大规模盗窃风险。
然而，并非所有专家都认同这一紧迫性。英国密码学家 Adam Back 称此类说法缺乏依据，指出没有迹象表明 AI 能在短期内击败加密技术。以太坊创始人 Vitalik Buterin 也呼吁冷静，表示用户无需急于转移资产，但他承认 AI 未来可能成为比量子计算更危险的威胁。
尽管密码学尚未被 AI 完全破解，但其对数学研究范式及核心“做事方式”的冲击已显而易见。研究人员正在适应这一变化，但在尘埃落定之前，OpenAI 及其同行可能会继续转向新的焦点领域，以追求相关性和盈利能力。