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OpenAI宣称已攻克数百道数学难题，是里程碑还是新挑战？
科学与技术 | 数据分析
今天是数学的“审判日”。
2026年10月6日星期二，或许将成为数学史上最具影响力的日子之一。当天，美国人工智能公司OpenAI宣布，其人工智能代理基于一个尚未发布的模型，在短短几周内就解决了至少372个长期存在的数学难题。这些成果发表在700多篇由人工智能生成的论文中，其研究规模和速度前所未有。
这种“成果过剩”的局面令一些人感到不安。对许多研究者而言，发现潜在的新数学真理固然令人兴奋，但也夹杂着对自身领域未来的担忧。他们认为，除非更加谨慎，否则数学的大规模生产只会带来更多的解决方案，却会减少理解。
人工智能在数学领域的进展日新月异。就在上个月，OpenAI宣称其内部模型仅用88小时就解决了纳维-斯托克斯方程难题——这是“千禧年大奖难题”之一。如今，数百个其他重要难题也已被破解，涵盖了从代数、几何到概率论、逻辑学的整个数学领域，其中许多难题困扰了专家数十年。这些“自主数学家”找到解决方案所需的平均计算能力，仅相当于该公司公开提供的模型大约三小时的推理时间。
尽管剩余的“千禧年难题”仍未解决，但其中一两个难题似乎已取得进展。最引人注目的是黎曼猜想，它涉及素数的分布。此外，一项据称已证明的难题——三维卡基亚极大猜想——也埋没在众多研究成果之中。纽约大学柯朗数学研究所的数学家王虹因其在相关问题上的研究，于7月荣获菲尔兹奖，该奖项被誉为数学界的诺贝尔奖。
究竟取得了哪些突破，以及突破的手段，可能需要数学家们花费数年时间才能弄清；许多论文的篇幅都超过100页。在已解决的问题中，只有127个问题附有保证逻辑一致性的代码（这是该领域的标准做法），而且只有10个问题的智能体内部推理过程被公开。这372个问题也只是OpenAI向其智能体提出的4000个问题的一个子集，尽管该公司并未公布哪些问题超出了其能力范围。这种透明度将有助于更好地评估该技术的能力和局限性。
有人担心这种方法不利于数学的长期发展。就在OpenAI上个月解决纳维-斯托克斯方程问题后不久，28位菲尔兹奖得主发表了一封公开信，警告称人工智能实验室处理数学问题的方式与该领域的目标背道而驰。信中指出，模型开发者将开放的数学问题作为测试新模型能力的基准，可能会过早地扼杀某些研究方向，而无法产生新的技术、新的问题，最终也无法加深对数学的理解。此后，已有超过8000名同行签署了这封公开信。
OpenAI声称已注意到这一点。该公司表示，在制定发布新发现的方案时，他们参考了一个独立顾问小组的建议。该小组由九位杰出的数学家组成，是在纳维-斯托克斯方程公布后成立的。除了分享其模型内部推理的一些细节外，OpenAI还承诺资助一系列会议，以帮助人们理解研究结果。
总而言之，OpenAI此次发布的规模之大，意味着其真正的影响只有在事后才能显现。“一个问题的真正重要性最终取决于它开辟了哪些新途径，以及它的证明对其他问题带来的启示，”瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）的马丁·海勒（Martin Hairer）说道。他既是OpenAI顾问组成员，也是菲尔兹奖得主联名信的签署人之一。就目前而言，人工智能揭示的数学问题更多的是关乎存在意义而非数值意义上的问题。■
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