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科技人人都是产品经理·数字生命卡兹克··AI 生成
AI让数学再也回不去那个旧世界了。
OpenAI于2024年10月7日发布了一个名为openai/math的GitHub仓库，内含722份数学手稿，覆盖数论、代数几何、理论计算机等多个方向。这些成果全部来自一个未公开的内部模型，平均每个结果消耗约3小时算力。文章详细解读了其中最炸裂的“准黎曼猜想”成果，并梳理了数学界的反应、与OpenAI的交锋，以及由此引发的关于技术大爆炸与人类在AI时代价值的思考。适合对AI前沿动态、基础科学变革及科技哲学感兴趣的深度读者阅读。原文 ↗
核心观点
- ▍OpenAI未经预告发布了722份数学手稿，标志AI在数学研究领域取得突破性进展，可能引发基础科学的技术大爆炸。
- ▍AI生成数学证明已变得廉价，但人类审核与理解这些证明的能力成为新瓶颈，人可能成为科学进步中最慢的一环。
- 01该仓库包含372个成果组，覆盖数论、代数几何、组合数学、理论计算机等方向，全部出自一个未公开的内部模型。
- 02AI在“准黎曼猜想”上取得重大突破，将横坐标无零点区域推到0.875（7/8），这是该领域几十年来最重大的进展，数学家称若由人类完成“直接就是菲尔兹奖”。
- 03AI在复数域矩阵乘法上声称做到2.25指数级，在挂谷猜想的四维版本上声称取得解决，在纳维-斯托克斯方程这一千禧年难题上宣称取得突破。
- 04数学界反应激烈，25位菲尔兹奖得主联名发表《AI在数学中的严重错位》公开信，批评AI实验室以“解题”为广告，伤害数学共同体。
- 05AI在数学领域的成果从2026年5月的1项，到8月10项，9月100多项，10月372组，5个月内数量翻了两个数量级，且单成果平均算力成本大幅下降至约3小时。
- 06AI在数学领域的快速突破依赖于低成本的“评判器”，如Lean证明验证器（几秒钟），而化学、生物等领域的评判器（实验室、临床试验）成本高昂，导致技术大爆炸次序不同。
反方 / 局限
- — 作者暗示了AI成果的可靠性问题：数学家对AI成果的审校需要数月时间，且Lean只能检查证明对错，无法评判其新颖性或重要性，存在“抄错题”或“换题”的风险。
- — 作者引用数学界对OpenAI的批评：认为AI实验室把数学当广告，要求公开模型、推理过程与算力成本，反对“只发推文发布数学”的做法。
- — 文章未明确讨论OpenAI成果可能存在的数学错误或未通过同行评议的风险，仅提及“如果都成立”，暗示结论尚待验证。
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