OpenAI 一天发 722 篇数学论文,专家预言 AI 自动化将按「可验证性」逐域攻破

ziv_ravid · x · 2026-10-08

针对 OpenAI 发布 722 篇数学论文一事,作者提出一套「自动化扩散顺序」框架。

论文确实令人印象深刻,但错误率及其证明能否复用尚不清楚。
核心论点:自动化的速度与质量,与解的「熵」及可验证性成反比。
扩散顺序预测:数学(结构化、易验证)→ 精确科学(定律严格但依赖噪声测量与耗时实验)→ 金融市场(持续适应变化)→ 医疗(高风险、信息零散)→ 法律(语言模糊、规范多变)→ 最后才是艺术、文化与「领导力」等软性能力。
关于编程:多数人把它排在数学旁边,作者认为只对了一半。代码优化等可测量的部分(更快吗?输出一致吗?)已被或即将被超人类水平解决——给模型大量尝试机会、保留有效的即可。
但无 bug 软件不会很快到来:一旦涉及真实用户,熵才是真正的问题——人类复杂且难预测(没法塞进 Lean)。面向用户的编程在自动化难度上更接近医疗和法律,而非数学。在学会对着真实用户做验证之前,bug 会持续存在,类似数学那样的突破不会出现。

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