OpenAI 开源 722 篇 AI 数学手稿,学界爆发抵制与激辩
OpenAI 于 10 月上旬在 GitHub 开源仓库 openai/math(Apache-2.0,13k stars / 1.4k forks)一次性公开 722 篇由未公开内部模型生成的数学手稿,覆盖 372 个结果家族,成果源自对约 4000 个研究问题的测试,每项平均消耗约 3 小时 ChatGPT Pro 思考算力,仅约 42% 完成 Lean 形式化。NYU 数学教授 Tristan Buckmaster 公开批评此举「摧毁了整个研究方向」、断送青年数学家职业生涯,数学界随之出现抵制声浪,同时围绕写作质量、验证压力与学术出版形态展开激辩。
已确认
- 722 篇手稿托管于 GitHub openai/math 仓库,Apache-2.0 协议,13k stars / 1.4k forks,包含手稿、证明辅助材料与推理轨迹。
- 成果来自约 4000 个研究问题的内部测试,归类为 372 个结果家族;每项平均耗约 3 小时 ChatGPT Pro 算力;约 42% 完成 Lean 形式化。
- 手稿覆盖数论、代数几何、分析、组合数学等方向,含编号 074 的两篇共 272 页署名仅为 ChatGPT 的稿件。
- 据 @新智元 梳理,成果包括 UGC 猜想完整证明、L=BPL 去随机化、O(n^(9/4)) 矩阵乘法新界限等;挂谷猜想方向有 97 页三维极大函数版与 175 页四维集合版手稿。
- Buckmaster 在 CNBC 表态:职业数学家对 AI 抢先发表新成果感到不安,他本人仍用 AI 但不会把原创想法喂给模型;Nassim Taleb 转发评论此事。
- 写作质量遭学界诟病:数学家 Dana Moshkovitz 公开吐槽其中论文「不用 AI 辅助根本没法读」,引用经常不相关且令人困惑;数学研究者 rrwilliams 将这波集中发布称为 mathslopcalypse,并感叹其「感觉像是对数学家的 DDoS 攻击」——重大问题被解决固然惊人,但审稿与验证成为灾难。
- 据 @机器之心 转述 The Verge 采访 30 多位数学家的结论:AI 产出新数学的速度已超过学界理解、验证与吸收的速度。
尚未确认
- @创业邦 称「陶哲轩牵头抵制」,其余帖中无对应材料,暂无佐证。
- @Wes Roth 提到 Vitalik 警告加密体系面临冲击及「人类数学协会」声明等细节,仅有该帖单方面提及。
- UT 教授 Scott Aaronson 的具体表态内容未展开。
为什么重要
- 研究者 deredleritt3r(经 @RexDouglass 转述)提出两种解读:其一,这批成果是内部模型压测的副产品——除千禧年大奖级别难题外其他题目已不足以考验模型;其二,这是数学界的「李世石时刻」,他预测一两年内任何 20 美元/月订阅或开源模型用户都能在数小时内获得同类结果,并提醒其他行业不要幸灾乐祸。
- 发布渠道本身成为议题:开发者 xlr8harder 认为 OpenAI 绕过预印本与期刊直发 GitHub 是正确选择,科学的未来将更像持续迭代的代码仓库;eigenrobot 补充,此后每当有人使用这些成果,引用都会指向「学术体系的落日」。
- 老牌工程师(@esrtweet 转述的 1970 年代宾大理论数学出身作者)批评「把数学当作不可侵犯圣地」的权利宣示,但也理解数学界的「修道院」心态;AI 学者 Thomas Dietterich 则给出温和框架——把它想象成发现了一本已故数学家写满成果的笔记,任务是去弄懂它。
- 争议焦点从「AI 能否做数学」转向「学术激励与职业结构如何消化 AI 规模化产出」,多位论者将数学家处境类比为 NAFTA 冲击下的产业工人;@keunwoochoi 补充技术视角:数学公式是自回归性最强、噪声最小的语料,从 LLM 原理反观这些结果或能反推数学本身的性质。
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另有 4 条近重复转述:tedmitew · inductionheads · FinanceYF5 · zealcaiden