OpenAI 公布内部模型数学成果：生成 722 篇论文，捐资 500 万支持验证

顶尖数学家苦干一辈子，可能也就啃下两三个世纪难题。现在，OpenAI 一口气把几百篇论文直接甩了出来。

OpenAI 在 GitHub 上公开发布了 722 篇数学论文手稿。这些成果全部出自一个尚未对外公开的内部前沿大模型，涵盖了 372 个研究家族，涉及数论、几何学和理论计算机科学等多个领域。

更让学界震惊的是效率。OpenAI 表示，模型总共尝试了大约 4000 个数学问题。除了极少数情况，几乎所有成果都是靠单次提示词跑出来的，平均每个结果仅消耗相当于 ChatGPT Pro 思考大约 3 个小时的算力。

准黎曼猜想与 Lean 验算机

这批论文里最大胆的一项断言，是对「准黎曼猜想」的证明。这是那个著名的 100 万美元大奖难题——黎曼猜想的弱化版本，核心研究的是质数的分布规律。

虽然大模型并没有彻底攻克黎曼猜想，但它证明了神秘的非平凡零点不可能出现在区域边缘 12.5% 的范围内，相当于把可能的零点区域硬生生缩小了 25%。

除了准黎曼猜想，模型还在希尔伯特第十问题上做出了延伸证明。它给出的推演表明，即便放宽条件允许使用分数，依然不存在一个通用算法能判断所有多变量代数方程是否有解。这意味着计算机的能力本身也受制于数学的理论极限。

为了应对学术界的造假与幻觉质疑，OpenAI 这次留了一手。他们在 GitHub 仓库中列出了 162 篇核心成果已经用 Lean 语言完全形式化的论文。

所谓 Lean，是一种可以由计算机逐行严格检验每一步逻辑证明的编程语言。这意味着这 162 项成果在逻辑上已经被代码彻底坐实，而剩下的手稿还在等待后续的形式化与同行检验。

学界炸锅与 500 万美元安抚基金

面对这种排山倒海式的内容倾倒，业内反响呈现出两极分化。

曾在 7 月份推进雅可比猜想的 Anthropic 顶尖数学家 Levent Alpöge 毫不吝啬赞美，直接称这是「数学历史上最重大的时刻」。

但大批一线学者却感到被冒犯和焦虑。《WIRED》报道称，许多数学家对这种突袭式的大规模倾倒十分愤怒。参会学者们透露，OpenAI 曾口头承诺会拉长战线、分批发布，好让人类学界有时间消化，但这次显然食言了。OpenAI 发言人对此回应称，公司并不知道有这项承诺。

为了平息学界的不满并协助消化研究成果，OpenAI 随后在 10 月 15 日宣布向西蒙斯基金会（Simons Foundation）的新倡议捐赠 500 万美元。

这笔资金将完全由基金会管理，专门用来资助数学家举办研讨会、审阅并消化这些 AI 生成的结论，同时 OpenAI 还会向该基金会支持的学者开放模型接口与算力资源。

为什么重要

我们认为，OpenAI 这次的操作标志着前沿科研的底层范式彻底变了。过去数学突破依赖人类天才的大脑灵光一闪，现在却变成了「堆算力、跑代码、机器批处理」。

对数学研究者和开发者来说，短期内的冲击是实打实的。几十万名博士和青年学者很可能发现自己钻研数年的冷门课题，被 AI 用 3 小时算力顺手解掉了。但换个角度，真正的研究重心会从「辛苦做证明」转向「谁能提出好问题」以及「谁能读懂并扩展机器的证明」。

OpenAI 的做法聪明在于引入了 Lean 机器证明。只要代码验证通过，学术界就无法用「模型在胡说八道」来一笔带过，逼得对手不得不正视它的学术有效性。

但这种「机海战术」的隐患同样巨大。722 篇论文只有约四分之一经过了机器验证，剩下的手稿里究竟藏着多少看似精巧实则漏洞百出的推演，目前谁也说不准。单方面把数千页未消化的论文扔给学界，本质上是将验证成本强行转嫁给了学术共同体，这也就是为什么那么多一线学者会感到愤怒。

看起来，当数学发现的速度不再受人类脑力限制，而是直接跟芯片算力挂钩时，现有的学术评审和论文出版体系，已经到了必须彻底重构的边缘。