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OpenAI公开722篇AI数学手稿:内部前沿模型破解372组开放问题并附Lean证明

发布时间:2026年10月06日 10:00:00

OpenAI于10月6日在GitHub一次性公开722篇由内部尚未发布的前沿模型生成的数学手稿,归为372个成果组,覆盖数论、几何、代数、理论计算机科学、数学物理等多个领域,并附部分Lean形式化证明与10份推理摘要。模型在评估中尝试解答约4000道数学问题,平均每项成果消耗相当于ChatGPT Pro约3小时思考计算量的算力。受关注成果包括:关于黎曼ζ函数在实部大于7/8区域内无零点的结果(并非证明完整黎曼猜想)、四维挂谷问题突破、2002年提出的唯一博弈猜想相关结果,以及CM阿贝尔簇的霍奇猜想方向。OpenAI承认未形式化部分可能存在漏洞——已因符号错误撤回3篇并修订14篇;截至10月7日仓库保留719篇,约42%主要结论完成形式化验证。学界反应两极:有人称其为Mathocalypse(数学末日),陶哲轩转载声明呼吁数学家暂停与OpenAI合作。


一次史无前例的「AI数学大放送」

10月6日,OpenAI在GitHub上一次性公开了722篇由公司内部尚未发布的前沿模型生成的数学研究手稿,归为372个成果组,覆盖数论、几何、代数、组合数学、理论计算机科学和数学物理等多个领域,并附带了部分Lean形式化证明和10份精简版推理摘要。

OpenAI方面介绍,这批成果来自对开放研究问题的评估:模型一共尝试解答了约4000道数学问题,经过筛选与整理,最终保留值得公布的成果。绝大多数成果采用相近的生成流程,平均每项成果消耗的算力约等于ChatGPT Pro三个小时的「思考计算量」——这还不包括全部失败尝试所占用的资源。

哪些成果最受关注?

虽然不能按标题理解为「黎曼、霍奇、BSD全部被攻克」,但这批手稿确实触及了多个数学前沿:

  • 黎曼ζ函数相关结果:关于ζ函数及L函数在实部大于7/8区域内无非平凡零点的证明——与完整的黎曼猜想(非平凡零点都在实部等于1/2的直线上)仍有差距,但若结论属实,已是解析数论的重大进展。罗格斯大学数学家Alex Kontorovich在X上评论:「如果这是人类做出来的,那会立刻拿到菲尔兹奖。」
  • 挂谷猜想方向:一组编号074的两篇手稿——一篇声称证明了三维挂谷极大函数猜想(比王虹与Zahl 2025年证明的集合版更强),另一篇声称证明四维挂谷猜想(此前方方面面进度止于3.059维),两篇合计272页,作者栏只有一个词:OpenAI。王虹与邓煜今年7月刚因三维挂谷猜想获菲尔兹奖。
  • 唯一博弈猜想(Unique Games Conjecture):由Subhash Khot于2002年提出,与许多经典优化问题的近似解直接挂钩。
  • 霍奇猜想方向:关于CM阿贝尔簇的霍奇猜想证明相关结果;以及马勒猜想、π的无理性测度等成果。

验证边界:42%形式化,已撤回3篇修订14篇

OpenAI自己的披露就包含了对成果的审慎态度:截至10月7日,仓库保留719篇手稿,其中约42%的主要结论完成了Lean形式化验证;OpenAI承认尚未形式化的证明可能存在漏洞,并已因符号错误导致的论证缺陷撤回3篇、对14篇进行了修订。

形式化验证本身也有局限:Lean能确认形式化推导在逻辑上自洽,但仍需数学家核实「被计算机验证的命题是否准确对应原问题真正的数学内涵」。此外,模型本身及多数单项结果的生成过程尚不能由研究者完整复现——从这批手稿公开到数百项成果真正获得学术界认可,还有很长的路要走。

数学界的强烈反弹:Mathocalypse与抵制声明

这批手稿引发的学界反应极其复杂,甚至愤怒。德克萨斯大学奥斯汀分校理论计算机科学家Scott Aaronson把发布日称为「Mathocalypse」(数学末日)。10月7日,菲尔兹奖得主、UCLA教授陶哲轩在个人博客全文转载了「人类数学协会」(AHM)的措辞严厉声明,批评OpenAI大规模发布未经数学界充分消化的研究成果,并公开呼吁数学家停止与OpenAI合作,回归以人类理解为核心的科研方式——声明中有一句话格外刺眼:「一次性发布700多份文件,展示的不是学术研究,而是权力。」不到一个月前,陶哲轩刚与另外24位菲尔兹奖得主联署公开信,警告AI公司正让数学研究偏离原本目标。

编辑点评

这批手稿的意义不在「AI是不是解出了黎曼猜想」(并没有),而在它彻底改变了数学研究推进的节奏预期:一次发布、4000道题、几百组候选成果,这是人类数学家群体不可能达到的吞吐量。它同时把三个尖锐问题摆上台面——学术规范(未经同行评议的AI成果大规模发布是否是对学科共同体的权力压迫)、验证成本(42%形式化率说明即使有Lean,甄别真伪仍需海量人类劳动)、科研自主权(陶哲轩们的抵制说明顶级数学家担心AI正在夺走数学的定义权)。对产业界,值得记住的是:OpenAI正在把「用未公开模型冲击开放难题」当作评估前沿能力的手段,这种「以数学难题为试金石」的评测范式,可能比榜单分数更能定义下一代模型的真实能力。

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