在数学界，2023年10月6日注定是一个难以遗忘的日子。这一天，知名人工智能公司OpenAI在一个代码托管平台上震撼发布了722份数学手稿。这些成果被划分为372组，覆盖了17个数学领域，令人瞩目的是，这些研究成果均来源于一个尚未公开的内部模型，且未经同行评审，消息一经发布，立即引发了数学界的轩然大波。许多研究者惊愕地发现，他们辛辛苦苦耕耘多年的学术主题，竟在一夜之间被人工智能“捷足先登”。

此次成果的规模令人咋舌。OpenAI的模型在接收约4000道公开的数学难题后进行处理，每个被选择的结果平均耗费了约三小时的计算时间。其中一份手稿声称成功证明了理论计算机科学领域著名的唯一博弈猜想。而其他手稿则涉及狄利克雷L函数的零点分布、卡塔兰常数、圆周率的无理性指数，甚至整数乘法等经典的数学难题。OpenAI为不少手稿提供了用Lean语言撰写的形式化证明，附带一些推理摘要和统计数据，但诸如使用的提示词、模型名称以及计算所需的算力等关键信息却并未公开。值得一提的是，这并不是OpenAI首次在数学领域投放重磅消息。今年8月，该公司曾公布结果，解决了10个长期悬而未决的问题；9月还曾声称在著名的纳维-斯托克斯方程这一千禧年大奖难题上取得了突破，随即与纽约大学的数学家特里斯坦·巴克马斯特发生了成果归属的争议。

对于普通大众而言，这些成果听起来像是科学进步的讯号，但参与其中的研究者却面临复杂的心境。数学研究往往是围绕“研究计划”逐渐推进的，一名学者可能耗费数年时间，专注于某个特定问题，逐步积累经验、培养学生、申请研究经费。一个博士生所撰写的整篇论文，往往是基于一个悬而未解的问题。在数学领域，“被超越”一直是一种令人沮丧的经历。以往的竞争对手是同行，大家彼此在同一条起跑线上，而如今，挑战者已然变成了一个以惊人速度同时解决成千上万问题的人工智能。一些研究者因此发现，自己规划多年努力的研究路线似乎瞬间失去了目的地。 MK体育注册

这种影响对于青年学者尤为明显。其求职和晋升与能否在某个问题上作出独立贡献紧密相关。而如今的不确定性更是令人忧虑。这些手稿尚未经过同行评审，其结果的正确性与创新性需要较长的时间来验证。研究者面对左右为难的选择：是放下手中的研究，逐一核实人工智能的成果，还是坚守原有计划，冒着被证实“无功而返”的风险。麻省理工学院的数学家安德鲁·萨瑟兰对此表示，在模型未公开、结果不可复现之前，所有的主张都应被视为未经检验的。他呼吁大家“索要收据”。不久前，就有数学家指出，OpenAI早前公布的部分结果在引用上存在不当之处，关键论证未能充分承认前人的贡献。

这一事件背后，反映出数学界与人工智能公司之间存在的规则真空。9月下旬，OpenAI在普林斯顿高等研究院成立了一个数学与人工智能顾问小组，成员包括菲尔兹奖获得者蒂莫西·高尔斯、马丁·海雷尔，以及物理学家爱德华·威滕。该小组根据600多份调查问卷提出了建议，要求人工智能实验室及时公开其成果，披露模型、提示词与算力信息，并避免将突破作为营销手段。虽然OpenAI在某些方面采纳了建议，但在提示词与算力的公开上依然存有缺口。顾问小组特别声明，他们的参与并不代表对这些成果的影响力作出评判。

同时，一个名为“人类数学家协会”的组织也公开表示，数学家们并未请求这些证明，反而认为这种做法可能对该学科造成伤害。菲尔兹奖得主陶哲轩则警示，单纯追求解题数量，可能会对数学的长远健康造成损害，因为研究过程中获得的理解远比最终的答案更为珍贵。然而，也有一些人看到了机遇：如果这些成果最终被证明是可靠的，数学家将能够在更高的平台上，追问更深层的“为什么”。人工智能是否能成为数学家的得力助手，依赖于其如何融入这个延续了数千年的学术共同体。如果规则迟迟未能跟上技术的脚步，那么受影响的不仅是个别研究计划，更可能是整整一代年轻数学家的职业发展前景。 MK体育注册