40位数学家齐聚OpenAI：AI正在改写数学研究规则

上个月刚获得菲尔兹奖的数学家 Jacob Tsimerman，在颁奖典礼上宣布将加入 OpenAI 从事 AI 安全研究。8 月初，他与 OpenAI 研究科学家 Sébastien Bubeck 在旧金山总部召集约 40 位数学家召开闭门峰会，其中一场报告的标题直白地叫作「数学的终结」。这场会议折射出的，是 AI 正在从根本上冲击数学研究这一被视为「高智力活动代理指标」的领域。

密集的AI数学突破

密集的成果发布是这次峰会的直接背景。5 月，OpenAI 一个尚未公开的模型推翻了悬而未决多年的「单位距离猜想」——关于无限平面上点的排列方式的老问题。Tsimerman 当时评价说，这一结果放到任何期刊他都会「毫不犹豫地接受」，被许多数学家视为 AI 的第一个重大数学突破。

8 月，OpenAI 一口气公布 10 项 AI 生成的数学与计算机科学新发现，覆盖多个通常需要数年才能入门的子领域。同期，Anthropic 员工 Levent Alpöge 用 Claude 辅助构造了 668 维超立方体上的垂直向量对——这种构造一直被认为存在，但从未有人真正造出来。他在 X 上发布的「证明」是一条约 24000 字符的帖子，内容只有 + 和 - 号。

传统数学研究有一条固定管线：研讨会讨论、同行传阅、上传 arXiv、经过同行评审后发表于期刊。AI 生成的成果正在绕过这条管线。常驻深圳的创业者 Dmitry Rybin 让 ChatGPT「做个突破」来推翻一个网络流假设，在模型反复失败时持续鼓励，最终得到了一个反例，验证后发推时他正在和朋友看电影。

数学界的分裂反应

面对 AI 的冲击，数学界反应明显分裂。6 月，一封名为「莱顿宣言」的公开信发布，超过 3000 名数学家签名，呼吁研究者负责任地使用 AI 工具、确保成果经过验证、引用规范。另一批数学家则主张彻底拒绝 AI 与 AI 公司，以保住人类在数学中的位置。

多位与会者提出了具体批评。多伦多大学教授 Daniel Litt 认为，极端结局虽然不太可能出现，但数学家必须行动起来。MIT 数学家 Drew Sutherland 说得更直接：「也许我们只是矿井里的金丝雀，数学家先遭殃。」数学家 David Bessis 则质疑那些边煮意面边发推宣布证明大问题的行为——「刷屏之后呢？谁来整理这堆东西？」

针对 AI「能不能讲清楚自己怎么证的」这一关键问题，哈佛大学数学家 Melanie Matchett Wood 给出了实证观察。她曾帮 OpenAI 的单位距离猜想结果撰写人类版本证明，发现顶级 AI 模型在解释上有共同毛病：「简单的部分说一大堆，难的部分一笔带过」，还做不到识别论证中真正困难的部分并讲清楚。德国数学家 Andreas Thom 在 OpenAI 公布「非 sofic 群」新构造后与合作者发表后续论文，将 AI 结果做了简化和拓展。他的判断是：「AI 在以非常聪明、有分量的方式解决问题。但新概念是人类参与证明过程之后才浮现的，目前还不是 AI 自己做到的。」

四种可能的未来

峰会组织者会后描述了四种可能的未来：

• 数学变得像软件工程，AI 帮助数百人协同攻克同一个问题；
• 变得像物理学，靠堆算力和 AI 模型替代粒子加速器；
• 变成博物馆策展，AI 负责产出，人类负责挑选和解读；
• 数学家集体转型做 AI 安全。

Bubeck 在会上强调：「我们必须把人、把数学家放在第一位。数学只有在数学家从中学到东西的时候才有意义。没有人的文明，毫无意义。」不过，40 位与会者最终并未达成共识。Tsimerman 承认：「数学界想要什么，目前没有定论。这次会议的目的更多是开启对话，而不是做出某个决定。」他本人也尚未正式入职 OpenAI。

一边是菲尔兹奖得主投身 AI 公司做安全研究，一边是 3000 人签署联名信要求给 AI 立规矩。数学界正站在一个微妙的分水岭上：AI 已经能证明猜想，但还不能解释自己。下一步的真正信号，可能不在这场峰会的报告里，而在 Tsimerman 等人接下来的实际选择中。