OpenAI 公开 722 篇 AI 生成数学手稿,菲尔兹奖得主称研究领域被摧毁
菲尔兹奖得主哭了:AI摧毁了我的研究领域
- 1OpenAI 公开 722 篇 AI 生成的数学手稿,含 377 项新证明,两天后撤回三篇出错论文
- 2菲尔兹奖得主 Duminil-Copin 称 16 个问题正是其长期钻研方向,公开表示研究领域被摧毁
- 3多位数学家发现部分手稿可能未证明其声称结论,通过 Lean 形式化检查不等于原始论证成立
- 4OpenAI 称成果多由未发布内部模型生成,单项计算量平均相当于 ChatGPT Pro 思考约 3 小时
AI 产出数学证明从解单点难题转向批量覆盖领域,动摇的是研究价值衡量、人才培养路径与学术交流文化。
- 影响:研发密集型行业可能面对同类批量产出,文中已有人预期物理、化学、医学等领域出现类似现象;靠少数关键问题培养新人的机制会贬值;公开交流的未成熟想法可能被收集为模型攻关线索。
- 参考:可考虑盘点在研课题中依赖少量核心问题的项目,评估被外部模型抢先覆盖的风险;值得为 AI 产出的证明类成果建立独立验证流程,不只依赖形式化检查;对外分享研究线索前可先界定数据收集边界。
- 依据:722 篇手稿与撤回三篇为公开仓库信息,模型训练与单项计算量为官方口径;对证明质量的质疑来自多位数学家独立检查,领域冲击判断出自学者公开发言。
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菲尔兹奖得主哭了:AI摧毁了我的研究领域
机器之心· 2026年10月12日 10:48
真哭了。
「他们彻底摧毁了我的研究领域。」
近日,2022 年菲尔兹奖得主、法国数学家 Hugo Duminil-Copin 情绪失控。
「周二晚上,我哭了,还把女儿吵醒了。」
起因是 OpenAI 近日发布的一批成果,超过 700 篇由人工智能生成的数学手稿被公开。其中 16 个问题,正是 Hugo Duminil-Copin 长期钻研的方向。
在此之前,Hugo Duminil-Copin 曾将 AI 生成证明的影响比作「核爆」。AI 每解决一道重大难题,数学版图都会受到一次冲击,人类能够继续探索的空间也会随之缩小。
OpenAI 这次集中发布数百项成果,则被一些数学家形容为一场「地毯式轰炸」。
一场「地毯式轰炸」
10 月 6 日,OpenAI 在 GitHub 上公开了 722 篇数学手稿,分属 372 个结果族,一个结果族可能包括核心证明、配套论证、推论和替代证明。
据披露,这批手稿包含 377 项新证明。其中约三分之一涉及数学界广泛关注的重要猜想,另有三分之一在各自细分领域具有重要价值,其余主要是较小的结果或已有证明的变体。
OpenAI 称,这批成果中的绝大多数由同一款尚未发布的内部模型生成。该模型从 8 月 28 日开始训练,每项结果消耗的计算量,平均相当于 ChatGPT Pro 思考约 3 小时。
不过,发布后多位数学家发现,部分手稿可能没有真正证明其声称的结论。即使证明通过 Lean 形式化检查,也只能说明形式化命题内部逻辑成立,无法自动保证它准确对应自然语言手稿中的原始论证。
发布两天后,OpenAI 撤回三篇存在错误的论文,目前仓库中剩余 719 篇。
数学研究的价值如何衡量?
数学研究的价值从来不限于最终证明。
研究者在寻找证明的过程中,会提出新概念,创造新工具,发现不同领域之间的联系。一次失败的尝试,也可能为另一个问题打开入口。
Hugo Duminil-Copin 曾提到,他在攻克某个概率论猜想时经历了多次失败,这些失败产生了大量新想法,后来被用于其他研究,并带来了此前没有预料到的发现。
AI 直接给出证明,可能跳过这段探索过程。
20 世纪数学家威廉・瑟斯顿曾反思,自己快速证明一批定理后,相关研究方向逐渐失去关注。随着研究者离开,这个领域积累的直觉、经验和交流网络也开始消散。在他看来,数学知识不仅存在于论文中,也存在于研究者的大脑和学术共同体内部。
年轻数学家首当其冲
过去,导师会为研究生选择一道预计几个月能够解决的问题。学生在反复尝试中训练直觉,逐渐学会处理更抽象、更复杂的研究。如今,这类用于培养年轻研究者的问题,可能被模型迅速完成。
已经获得稳定职位的数学家可以更换方向,博士生和博士后没有同样充足的时间,他们的论文、职位和职业前景,往往依赖少数几个研究问题,一旦被 AI 抢先完成,数年的积累可能随之失去价值。
开放交流也可能受到影响。数学家习惯在会议、邮件和讨论中分享尚未成熟的想法,如果 AI 公司能够收集这些线索,再让模型集中攻关,研究者便可能减少公开讨论。
Hugo Duminil-Copin 担心,数学界赖以发展的自由交流文化正在破裂。
「外星数学」
还有网友在审阅一段 AI 证明时发现,模型把两个此前很少被联系起来的想法放到了一起。证明完全正确,经得起检验,但思路显得陌生。有人将其称为「外星数学」。
该网友认为,类似现象可能很快出现在物理、化学、材料、医学和工程领域。
科学的产出方式正在改变,新的研究路径可能不再完全遵循人类既有的思维习惯。
今天,或许已经是科学最不「外星」的时刻。
参考链接:
https://www.theatlantic.com/technology/2026/10/openai-math-proofs-future/688940/
https://x.com/miniapeur/status/2109237567832949109
https://x.com/haider1/status/2109353337489 645622
https://x.com/imjustnewatai/status/2109102057885991250
本文来自微信公众号“机器之心”(ID:almosthuman2014),作者:杨文,36氪经授权发布。
该文观点仅代表作者本人,36氪平台仅提供信息存储空间服务。
商业策划
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好文章,需要你的鼓励
机器之心特邀作者
2收 藏+10评 论
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来源:36氪·AI · 36kr.com










