先了解这件事
2026年10月7日,WIRED报道称OpenAI已告知相关人士,计划于周二在GitHub一次性发布数百个未解数学问题的解答,但当时尚未确定发布时间。随后OpenAI于10月6日一次性发布700多份手稿,声称解决了数百个未解数学问题;The Verge报道称其中近400项AI生成数学结果分布在700多份手稿中,OpenAI称719份手稿中约42%的主要结果完成Lean形式化。10月8日,Gary Marcus批评发布报告未说明所用模型、流程、失败率等细节。10月9日,人类数学协会呼吁数学家停止与OpenAI合作,陶哲轩转发该声明。10月10日,OpenAI因一个符号错误撤回三篇手稿,该错误使一篇手稿的论证及两篇依赖论文的构造失效,同时修订另外14篇手稿。
AI 根据公开报道生成
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全球千名数学家成立AHM抵制AI：不为AI企业工作，不让知识被抓取事件进展
5 个已确认进展
- 来源：澎湃新闻
- 来源：The Decoder
- 来源：Gary Marcus：The Road to AI We Can Trust
- 来源：Wired AI
- 来源：The Decoder
报道与讨论时间线
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10月23日
凤凰科技
全球千名数学家成立AHM抵制AI：不为AI企业工作，不让知识被抓取
全球超1000名数学家成立人类数学家协会（AHM），抵制AI企业用大模型攻克数学难题并批量发布成果，OpenAI一次性发布722篇数学研究论文将争议推向顶峰。陶哲轩公开表态称，这类成果虽经形式化验证，但表述晦涩、逻辑仓促，数学界难以读懂推导过程，可能从根源上损害数学发展根基。
10月20日
钛媒体 · AGI
AI攻克数学难题后，数学家为何集体抵制OpenAI
陶哲轩等数学家从公开称赞AI转向联合抵制OpenAI，起因是OpenAI将千禧难题等数学问题当作benchmark刷，9月宣布拿下三维纳维-斯托克斯方程，10月一次性公开722篇模型生成的数学手稿。文章指出，这些手稿仅约42%完成Lean形式化验证，官方撤回3篇、修订14篇，数学家担忧出现证明的消化不良与知识崩塌。作者认为抵制并非全盘拒斥AI，而是主张改革评价体系、落实AI使用强制标注。
10月12日
The Decoder精选
Google DeepMind 的 AlphaProof Nexus 解决数十个开放数学问题并通过同行评审
Google DeepMind 的新研究显示，AlphaProof Nexus 自主解决了 353 个 Erdős 开放问题中的 9 个，其中两个已悬置 56 年，相关解法在论文发表前已公开。该系统还证明了 OEIS 整数序列数据库中的 44 个猜想，解决了代数几何中的一个开放问题，并改进了 min-max 优化中的一个已知界。它基于 Gemini 3.1 Pro，用形式化语言 Lean 起草和修订证明，Lean 在每次修改后检查草稿，错误信息引导下一次尝试；遇到更难的子问题时还可调用专用证明工具 AlphaProof，但即使不调用 AlphaProof 也能解决那 9 个 Erdős 问题。该研究发表在 Science 上，并经过了同行评审，而 OpenAI 近期将数百个 AI 证明直接发布到 GitHub 而非提交期刊，由 Terence Tao 领导的 Association for Human Mathematics 呼吁抵制。
上观新闻
数学家与计算学者对话：AI批量解题后验证成新难题
在浦东未来启点社区举办的“数学与计算机科学×数字未来”跨界对话上，数学家与计算领域学者讨论了AI对数学研究的冲击。中科院计算所副所长包云岗提出，OpenAI一口气给出722个数学难题的答法，但没有足够数学家验证其正确性，他认为一项任务是否适合交给AI，验证的难易程度更具决定性。北京大学董彬则认为数学研究不只是证明开放性问题，提出问题与构建新理论体系同样重要。会上还提到，由丘成桐牵头、清华大学求真书院等8家机构联合组建的丘成桐数学与人工智能实验室联盟于11日成立。
Rohan Paul
OpenAI 发布数百篇 AI 生成数学论文后，西北大学学生开始考虑是否留在数学领域
OpenAI 在单次发布中公开了数百篇针对数学开放问题的 AI 生成论文，西北大学部分学生因此开始考虑是否还要继续留在数学领域。该校数学教授 Antonio Auffinger 表示，他自己的优先事项已转向留住该领域的人才并帮助他们成长。
10月11日
量子位
陶哲轩发文：AI让证明泛滥，数学2.0时代已至
菲尔兹奖得主陶哲轩发文提出数学2.0时代已至，认为AI正在让数学证明变得泛滥，建立在证明稀缺之上的数学1.0时代即将落幕。他指出在有足够算力和前沿模型的情况下，许多开放问题能在较短时间内获得解答，但判断解答是否正确、贡献多大以及如何与已有研究衔接仍需认真处理，否则会出现解出题却未增加理解的错位。他主张减少对抢先生成证明的强调，增加对解释、评审和知识整理的重视，并透露其参与创立的SAIR基金会推出的开放数学模型计划将很快发布。
Exponential View
AI 与数学 2.0、巴基斯坦的太阳能对冲，以及谁在掌控算力
OpenAI 发布包含数百份数学手稿与证明的代码库后，Terence Tao 提出“Math 2.0”愿景，主张不再以抢先解题为核心，而更重视阐释、社区建设与新方向探索；Fields 奖得主 Hugo Duminil-Copin 称其博士生和博士后“陷入全面恐慌”。作者与 WEF 发布《下一代计算框架》，建议对供应链自主性做压力测试，并先解决电力、数据或技能约束再增加算力投入。
10月10日
The Decoder精选
OpenAI 批量发布 700 余份数学证明，数学家集体表达震惊与失落
OpenAI 于 2026 年 10 月 6 日一次性发布 700 多份手稿，声称解决了数百个未解数学问题，数学博客 Proofs and Prompts 随后收集了 100 多位研究者的回应。陶哲轩称其中包含巧妙的新想法，但也对无人能讨论、讲授这些工作感到沮丧；Fields 奖得主 Duminil-Copin 表示自己感到震惊和瘫痪。部分论文已被撤回或因难以阅读受到批评，也有研究者担忧这些系统可能找到破解常用加密方法的方式。
虎嗅
OpenAI 发布 722 篇 AI 生成数学手稿，数学家需数年才能读完
OpenAI 于 10 月 7 日在 GitHub 发布 722 篇出自同一内部模型的数学手稿，覆盖 17 个数学分支，宣称在 372 组悬而未决的问题上取得结果。其中黎曼猜想弱化版（实部大于 7/8 区域无零点）被罗格斯大学数学家孔托罗维奇评价为若由人做出可立刻拿菲尔兹奖，平面染色问题则被压缩到 6 或 7 种颜色。发布第 2 天 OpenAI 撤回 3 篇、修补 14 篇，截至 10 月 10 日约 42% 的结果通过 Lean 机器检查，数学家估计弄清全部手稿需数年。
Rohan Paul
数学家担忧AI抢先发表原创成果
CNBC 完整视频 职业数学家们感到不安，因为 AI 现在能在他们之前发表原创成果。 NYU 数学教授 Tristan Buckmaster 在 CNBC 上说： "我仍然使用 Anthropic/OpenAI/Codex，但我不会把任何想法放进去。任何我认为是原创的东西。" 他谈的是 OpenAI 那次著名的 722 篇 AI 生成数学论文的发布。 也许是因为，开放问题的供给是无限的，但博士的时间表和 2 年博士后不是。
Rohan Paul
NYU 数学教授谈 OpenAI 722 篇 AI 生成数学论文：不敢把原创想法放进模型
NYU 数学教授 Tristan Buckmaster 在 CNBC 表示，自己仍使用 Anthropic、OpenAI 和 Codex，但不会把任何自认为原创的想法放进去。他谈论的是 OpenAI 此前一次性放出 722 篇 AI 生成数学论文一事，作者认为这或许是因为开放问题的供给无限，而博士毕业时限和两年博士后期限并非如此。
The Verge AI精选
OpenAI 一次性放出近 400 项数学结果，数学家称需数年才能消化
OpenAI 本周向数学界放出近 400 项 AI 生成的数学结果，分布在 700 多份手稿中，覆盖组合数学、几何、数论、理论计算机科学、代数、拓扑、概率与统计力学和数学物理等领域。OpenAI 称 719 份手稿中只有 300 项主要结果完成了 Lean 形式化，约 42%，且承认这些结果处于不同验证阶段。多位数学家向 The Verge 表示，仅通读约 40 页的目录和摘要就要花近一小时，完全理解这批成果可能需要数年；有人称已有同行整条研究计划被抹平，也有人担心论文引用与署名质量。
10月9日
澎湃新闻
OpenAI 因符号错误撤回三篇数学论文，陶哲轩转发停止合作倡议
OpenAI 于 10 月 6 日在 GitHub 发布 722 份预印本，声称在几何、计算机科学、代数等学科的 372 个数学问题上取得进展，不到 24 小时后因一个符号错误撤回其中三篇手稿，该错误使一篇手稿中的一个论证失效，并使两篇依赖论文所用的构造失效，OpenAI 同时修订了另外 14 篇手稿。人类数学协会 10 月 7 日发表声明，批评一次性发布 700 多份文件是权力展示而非学术展示，并敦促数学家停止与 OpenAI 合作，菲尔兹奖得主陶哲轩转载了该声明。
财联社
OpenAI 公开 722 份数学手稿，加密行业担忧 ECDSA 安全
OpenAI 本周在 GitHub 发布由内部未发布前沿模型生成的 722 份数学手稿，覆盖数论、代数几何等领域 377 项成果，涉及米尔恩理性猜想、准黎曼假设、希尔伯特第十问题等方向。以太坊研究员 Justin Drake 据此呼吁区块链行业进入地堡模式，认为 ECDSA 可能在数月内而非数年后不再安全，并建议大型持有者将资金迁移至从未签署过交易的新地址。以太坊联合创始人 Vitalik Buterin 表示不应仓促转移资金，但应认真对待 AI 加速数学研究对密码学的风险，并建议优先选择基于哈希的密码学方案；Coinbase 加密学负责人 Yehuda Lindell 则认为目前完全没有证据表明椭圆曲线密码学的数学安全基础已被削弱。
上观新闻
陶哲轩点名批评OpenAI，数学界呼吁停止合作
菲尔兹奖得主陶哲轩在个人博客转载人类数学协会（AHM）声明，批评OpenAI无视数学界研究规范，并呼吁数学家停止与其合作。争议源于OpenAI公开一批数学研究手稿，其内部模型尝试解决约4000道数学问题，整理出涉及372组成果的研究材料，并公开部分Lean形式化证明代码。AHM认为OpenAI忽视了数学与人工智能咨询组（AGMAI）建议的核心前提，AGMAI此前明确反对前沿AI实验室用外界无法访问的内部模型测试高难度数学问题。
上观新闻
722篇数学成果一次性开源，OpenAI该不该踩刹车？
10月6日，OpenAI一次性开源了722篇数学成果，这些成果来自一个尚未发布的内部模型，涉及大量悬而未决的数学难题，平均每项成果仅消耗约3小时推理算力。文章指出，OpenAI承认其中部分证明未经严格检验，而AI产出答案的速度正在超过人类理解和验证答案的速度。作者认为，该放缓的不是技术进步，而是缺乏约束的裸奔，应把独立第三方安全评估、可核查的协调机制和发布者验证追责义务装进制度中。
The Decoder精选
人类数学协会呼吁抵制 OpenAI，称 AI 生成证明淹没数学界
人类数学协会（AHM）指责 OpenAI 违反科研基本规范，呼吁数学家停止与该公司合作，起因是 OpenAI 一次性发布了 700 多个 AI 生成的数学证明文件。菲尔兹奖得主 Terence Tao 在博客转发该声明并提出数学应进入不再以解题为主要衡量标准的 Math 2.0 时代，Scott Aaronson 则称之为 Mathocalypse。争议焦点在于，一份证明在未被独立验证、未让人类理解之前，能否算作问题已被解决。
TechCrunch AI
OpenAI 的数学解答尚未达到学界标准
TechCrunch 报道称，OpenAI 本周发布数百个高难数学问题的解答，但未完全达到普林斯顿高等研究院 AGMAI 提出的准则，尤其是人类理解数学结果这一要求。719 份手稿中仅 10 份公开了模型的思维链，42% 的证明未经过形式化。剑桥大学与伦敦国王学院数学家的新论文记录了 OpenAI 针对 Navier-Stokes 方程衍生问题所给解答中，自然语言证明与 Lean 代码之间至少两处不一致，作者认为这类自动形式化证明不应未经同行评审就被信任。
10月8日
Gary Marcus：The Road to AI We Can Trust
Gary Marcus 评 OpenAI 数学新成果：结果不是重点，信息不透明才是
Gary Marcus 批评 OpenAI 最新数学成果的发布方式：报告措辞含糊，未说明所用模型、具体流程、架构、失败率以及训练与数据增强细节，因此无法判断该结果在数学之外的可泛化性。他认为这类发布无法通过同行评审，社交媒体上的讨论也缺乏基本科学追问；该系统既可能是迈向 AGI 的一步，也可能只是在 Lean 与合成数据构成的可验证领域中的取巧。
10月7日
Exponential View精选
OpenAI 未发布前沿模型产出大量数学结果，Azeem Azhar 谈机器数学与人类数学的分层
OpenAI 发布了一批由未发布前沿模型产出的数学结果，共 722 篇手稿、372 个家族，覆盖数论、复杂性理论和数学物理，平均每项结果相当于 ChatGPT Pro 思考三小时。作者 Azeem Azhar 引用 Derya Unutmaz 的说法称，这相当于过去三年主要数学发现的 81%；部分结果已在 Lean 中验证，但并非全部。他援引 Steve Hsu 的观点提出，数学可能分为机器数学与人类数学两层，前者规模庞大且由 AI 消费，后者只是人类能理解的一小部分压缩理论。
The Rundown AI
OpenAI 发布 722 篇数学论文，称推进多个公开难题
OpenAI 从未公开的内部模型一次性发布 722 篇数学论文，归入 372 个结果族，声称解决或推进了该领域的重要公开问题。其中最激进的说法是证明了“准黎曼假设”，即素数分布这一百万美元难题的弱化版本；其中 162 篇论文的主要结果用 Lean 编写，可由计算机逐步验证。OpenAI 表示几乎所有新结果只需一次提示词，平均消耗 3 小时 ChatGPT Pro 算力，而上月的 Navier–Stokes 证明动用了 1 万个 AI 智能体。
Latent Space精选
OpenAI 公开内部模型 722 篇数学手稿，称解决 500 个开放问题中的 90 个
OpenAI 在公开 GitHub 仓库中发布了一批来自内部前沿模型的数学结果，称就发布方式咨询了高等研究院数学与 AI 独立顾问组。这批结果据称包含 722 篇手稿、归入 372 个相关结果族，来自约 4000 个研究问题的评估，每个结果平均消耗约三小时 ChatGPT Pro 思考算力，模型本身仍未发布。评论者提到其中包含快于 n log n 的整数乘法结果，以及 1994 年以来在 3D 中开放的弹性逆问题唯一性结果，并称部分结果涉及 Riemann、Hodge 与 BSD 的进展；有分析估计约 20% 的结果是反证或反例，也有人预计部分结果经不起审查。
Wired AI
OpenAI 计划在 GitHub 一次性发布数百个数学问题解答，数学家不满
WIRED 报道称，OpenAI 已告知相关人士计划于周二在 GitHub 上一次性发布数百个未解数学问题的解答，此前 8 月该公司曾召集约 40 名数学家讨论 AI 超越人类数学能力后的应对，并暗示模型已解决数百个长期难题。数学家批评 OpenAI 和 Anthropic 通过博客和推文而非论文发布结果，难以验证且常忽略他人先前工作，纽约大学数学家 Tristan Buckmaster 还指控 OpenAI 抢先发布其与 Anthropic 员工 Levent Alpöge 未发表的研究。OpenAI 发言人 Lindsay McCallum 表示公司正依据高等研究院数学与人工智能咨询组的建议负责任地发布结果，尚未确定发布时间。
10月6日
The Verge AI
OpenAI 数学突破引发学界争议，成立独立顾问小组
The Verge 汇总了 OpenAI 在数学领域的一系列动作：该公司宣布用内部 AI 模型配合 10000 个并发智能体解决了纳维-斯托克斯问题，并称该模型比新发布的 GPT-6 Astra 更强。这些成果在数学界引发反弹，有研究者质疑其训练数据来源不透明、存在抢发和违反学术规范的行为。OpenAI 随后宣布成立一个独立数学家顾问小组，就成果发布方式提供建议，但多位数学家表示该小组的职责、影响力和代表性仍不清晰。