OpenAI Publishes 722 Mathematics Papers at Once, Mathematicians Worry Research Will Be Flattened by AI
English text is being prepared.
OpenAI published 722 mathematics papers at once, covering number theory, geometry, and theoretical computer science, claiming progress on problems such as the Riemann Hypothesis, Catalan's constant, and the Kakeya conjecture, without peer review. Fields Medalist Hugo Duminil-Copin said 16 problems related to his research had been flattened by AI, and some doctoral students face their topics being covered and their degrees affected. The article also mentions an Anthropic researcher claiming to have disproved the Jacobian conjecture, and Shing-Tung Yau leading the establishment of a mathematics and artificial intelligence laboratory alliance.
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AI score 72
The article juxtaposes OpenAI's mass release of mathematical results with the real situation of mathematicians, presenting a concrete slice of AI's impact on knowledge work.
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[[**OpenAI一次性公布722篇数学论文,宣称在黎曼猜想、卡塔兰常数、挂谷猜想等难题上取得突破,虽未经同行审议,仍让数学家震惊并担忧研究被AI“推平”。**
**要点**
**1. OpenAI批量宣称数学突破,速度与规模前所未有**
OpenAI一次发布722篇论文,覆盖数论、几何、理论计算机科学;称推进黎曼猜想、证明卡塔兰常数为无理数、给出挂谷猜想四维证明,且未经同行审议。
**2. AI超车让数学家面临成果作废与生计压力**
菲尔兹奖得主杜米尼尔-科潘称16个研究问题被AI推平并落泪;有博士生课题被覆盖,经费、论文和学位受威胁,也有人质疑人类方向浪费30年。
**3. 数学成AI军备竞赛的秀肌肉工具**
Anthropic宣称证伪雅可比猜想,OpenAI抢发NS方程成果;AI公司争的是技术领先、用户、资本与市场,数学难题成了吸引眼球的广告牌。
**4. AI冲击已从数学外溢至多数知识型工作**
围棋、画师、代码、文案、短剧和AI艺人接连受冲击;AI接过思考创造,却把家务等琐事留给人类,动摇了“精进技能换稳定”的观念。2026-10-25 10:44王虹和韦东奕们,也要被AI“斩杀”了?凤凰WEEKLY速览
本文来自微信公众号:凤凰WEEKLY,作者:王动,编辑:章鱼,题图来自:视觉中国
“周二晚上,我哭了,把女儿吵醒了。”
10月8日,法国数学家雨果·杜米尼尔-科潘在一场线上会议上,讲起了自己的经历。他是2022年菲尔兹奖得主,早已经站在数学研究的顶端。让他落泪的,是OpenAI刚刚公布的一大批数学研究成果。
其中,有16个问题直接关系到他的研究。
在随后的电台采访中,他说AI像推土机一样,把自己正在研究的问题一路推平了。仅用0.1秒,经常打工的人就共情了这位顶级数学家的职场困境。它相当于——你花了很多年学习、积累,好不容易找到一个可以暴富的商机,突然有人告诉你:
这一整套商业模式,半天前被AI用0成本落地了。
雨果·杜米尼尔-科潘当然不是唯一一个受害者。
OpenAI一次性发布了722篇数学论文,涉及到了数百项数学成果,涉及数论、几何、理论计算机科学等多个领域。
在著名的论文预印本平台arXiv上,一个人每月只能上传2篇论文,如果要把这些论文都传上去,至少也得有300多个号才行。
其中有一些相当难的问题,已经困扰科学家百年了。
比如1859年提出的黎曼猜想,已经过了167年,至今仍然悬而未决,OpenAI 说他们这次取得了重要的进展,给出了更强的“无零点区域”结果;
卡塔兰常数是否是无理数,也已经困扰数学家100多年。OpenAI说,他们已经成功证明,这确实是一个无理数;
让王虹今年获得菲尔兹奖的挂谷猜想,1917年提出,直到1971年才给出了二维的证明,2025年王虹又给出了三维的证明。这才过去一年 ,AI就给出了四维的证明。
在这次列出的成果中,类似这样的重磅突破还有很多。
更令人破防的是,这些困扰人类百年的数学难题,OpenAI解决起来却快得要命:
平均每项成果消耗的计算量,相当于ChatGPT Pro思考3个小时。
虽然那些复杂的公式我们依然看不懂,但那种“我努力了这么多年,突然就落后了”的心情,咱普通人太懂了。
过去十几年,我们熬夜考试、加班,数学家熬夜考试、证明。大家都曾朴素地希望,自己的努力能换来一个安稳的未来。
无论从成果数量、广度、突破速度来看,这都是数学史上前所未有的大事件。
当然,OpenAI不在乎人类的感受,他们只是一味地往数学圈扔炸弹。
先吹响号角的是Anthropic。
就在7月19日,也就是世界杯决赛的那天晚上,Anthropic的一位研究员在X上发了一条推文,大致意思就是说,自己已经证伪了雅可比猜想。
雅可比猜想并不是什么阿猫阿狗,而是困扰了数学家80多年的重要难题。
问题描述就一句话:若一个多项式映射的雅可比行列式为非零常数,则该映射必存在多项式反函数。
这个问题很简单,但是答案比较难。简单的谜面曾经吸引无数数学家入坑,然后再也没爬上来。
在几十年的历史里,曾经多次有数学家宣布解决了这个问题,但随后又被指出,他们的证明是错的……
包括华人数学家张益唐在内,很多数学家已经被搞出了PTSD。折磨了数学家几十年以后,这个猜想就这样被一条推文轻描淡写地证伪了……
竞争对手OpenAI不甘示弱,也加入了这场数学“军备竞赛”。
在几个月的时间里,双方宣称解决的数学问题包括但不限于:
这可能是数学历史上最力大砖飞的几个月。
不过,力大砖飞不一定是好事,很多数学家都表示对此深感忧虑。
比如OpenAI这次集中做出了一批算子代数的成果,一位相关领域的数学家看后的结论是:
AI是对的,人类在错误的方向浪费了30年。
也有人因此面临更现实的生计问题。
有人发现自己正在做的方向被爆破了,下来项目经费不知何去何从;还有人的论文写到一半不用写了,学位能不能拿到还要两说。
在Reddit上,一位自称研究算子代数的博士生留言说,自己和同学已经解决了某个问题的特殊情形,还与导师商量好了下一步,准备把更一般的情形发展成博士论文。OpenAI公布成果后,他们开始赶着整理已有的工作成果,希望以独立研究的形式发表。他认为,课题仍有继续研究的价值,但原先的兴奋感已经大打折扣。
宏大的技术进步,落到具体的人头上总是让人叹息。
搞出这个大新闻后,OpenAI首席执行官(Sam Altman)终于不再震惊瘫坐,改仰望星空了。
去年AI还分不清9.8和9.11谁大,今年就已经能挑战黎曼猜想了。
明年想干什么,我已经不敢想了。
王虹、邓煜获奖的时候就有人说,这可能是最后一届纯人类的菲尔兹奖。
那时候我们并不相信,但现在却不得不信了。
答案是两者并没有什么仇。相反,各家大模型都在认真招揽数学人才。
今年刚刚和王虹、邓煜一起获得菲尔兹奖的雅各布·齐默尔曼,现在已经加盟OpenAI,参与AI安全方面的工作。
前一段时间破解雅可比猜想的Alpöge是他的学生,目前就职于Anthropic。
齐默尔曼说过一句话:我做数学,主要是因为我享受它,而且我擅长它。
哪家公司停下来喘口气,可能就会直接出局。不是不进则退,而是进步太慢,就等于退步。
Anthropic 正在冲刺上市
从GPT3到GPT6,每个大版本的迭代时间分别是3年、2年、1年,小版本更是恨不得周周更新。
谷歌的Gemini,就因为关键的一两个版本掉了队,就被网友褫夺封号,降为美国大豆包,直到现在都没能重返第一梯队。
这也是奥特曼为什么三天两头就原子弹爆炸、震惊瘫坐;Anthropic的首席执行官达里奥也是装神弄鬼、一惊一乍。
数学,就是一个盛产难题的领域。
推理能力提升百分之几,token消耗降低百分之几,用户很难有直观感受,但是破解一道困扰数学家几十年的难题,这种成果谁都能听懂。
不信去民科吧看一看,90%数学民科都在攻关哥德巴赫猜想。
做题,也是一种秀肌肉。
9月份,OpenAI听说隔壁A家在挑战NS方程,马上把手头的资源都集中到这个方向,组织了一万个AI代理并行工作,终于在A家之前抢发了自己的成果。
NS方程正是韦东奕主攻的方向之一
数学领域现在已经成为诸神之战的战场,随便一道余波都可能震晕场内的人类。
在数学家感到被碾压之前,其他行业的人,早已经被碾过好几轮了。
最早让全世界一起冒汗的是围棋。
2016年之后,AlphaGo先后击败李世石、柯洁,从那以后围棋棋手从一种象征人类智慧的职业变成了天天和AI打擂台的工种。
那时,人类还能把这场失败理解为一项特殊技能的失守——机器棋下得好,总不能什么都比人强吧?
后来,战场从棋盘搬到了办公桌。
Midjourney、Stable Diffusion们开始抢画师的饭碗,十年学艺可能不如AI一分钟输出的结果;
代码能力的进步让Vibe coding很快降低到了乐高积木的难度(没那么难其实);
仅仅是单人出道还不够,就在最近,芒果TV的AI阵容已经官宣上线,虽然只有5个人,但凝视他们的脸你能看到人山人海。
我们过去习惯相信:工作越需要知识、创意和专业训练,就越不容易被替代。
可这些技能往往留下了大量文字、图像和代码,恰好也是模型可以反复学习、快速生成的东西。
反倒是我们最希望机器接手的那些琐事,还没有这么顺利地从生活中消失。
比如做家务。
我们原本期待,机器接过烦琐的劳动,让人有更多时间去思考和创造。现在情况反过来了:
可如果这么多工作都能更快完成,为什么我们首先感到的是压力,而不是终于可以轻松一点?
纯过日子,是人类唯一的选择?
我们一直在为“不被淘汰”做准备。小时候努力考好学校,毕业时选有前景的行业,工作后考证、做项目、积累经验。
大家未必想成为行业顶尖,更多时候想的只是,通过精进自己某方面的技能,带来一点议价能力和不可替代性。
十年前有一类鸡汤很流行,“时代抛弃你的时候连一声招呼都不会打”,这句话真正的意思是时代抛弃你之前其实是会打招呼的,但是很多人没有注意。
结论是我们要跟上时代,不要做被抛弃的人。
DeepSeek刚火起来的时候,有人攒了一本教学指南上架微信读书,一度上升到热度第一。
AI现在比这个世界上80%的员工和99%的领导更能听懂人话。
难道,时代这次真的不准备和我们打招呼了?
10月11日,丘成桐牵头成立了数学与人工智能实验室联盟,联合八家数学研究机构,准备自主研发数学科学专用模型。
这些尝试最终会走向哪里大家都不知道,但要说数学已经结束了,恐怕还早。
30多年前也有人曾经下过定论说历史终结了,后来证明那只是历史的一个逗号。
大变之世,思想总是格外活跃,我们也不必急着替自己写好结局。
据不完全统计,今年已经先后出现X压抑理论、大水理论、大睡理论、薄肌理论……诸子百家重现于世。
找耍结合也好,降本增笑也罢,充满不确定性的未来面前,专家和普通人的水平也差不多。
至少还是有一些确定性是可以抓住的。
比如,从明天起,关心粮食和蔬菜,喝大水、睡大觉、做一个纯纯的日子人。
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