OpenAI 在 2026 年 10 月 6 日公开了内部模型生成的 719 份数学手稿，10 月 8 日，TechCrunch 与 The Decoder 先后指出，这批成果没有达到数学界自己顾问组定下的标准，部分数学家甚至呼吁同行停止与 OpenAI 合作。争议的焦点不是证明对不对，而是：当 AI 一次交出 700 多份没人读得懂的证明，核对、理解和署名的账，该由谁来付。
顾问组的标准，OpenAI 大多没跟上
这批手稿发布前，设在普林斯顿高等研究院的数学与人工智能顾问组（AGMAI）刚在 9 月底发布过一份指南，第一条要求就是不要用专有模型去测试高深的开放数学问题，而 OpenAI 这次用的正是内部专有模型。TechCrunch 的清点还显示，719 份手稿中只有 10 份附上了模型的思维链摘要；对那些没人能直接读懂的证明，顾问组建议做 Lean 形式化处理，这批成果中也只有一部分完成。本周剑桥大学与伦敦国王学院的研究者发表论文指出，在一道源自 Navier-Stokes 方程的问题上，OpenAI 给出的自然语言证明与其 Lean 代码之间至少有两处对不上，并提醒这类自动形式化的证明不能跳过同行评审这一关。
抵制呼声从哪里来
人类数学协会（AHM）的一份声明经陶哲轩转发后迅速扩散，声明称数学家并没有要求做这项工作，一次放出 700 多份文件是力量的展示而非学术，并呼吁同行停止与 OpenAI 合作。陶哲轩的批评更具体：传统突破会带来报告、研讨和合作，而这批结果由对领域本身不感兴趣、也无法答疑的人解出，理解的工作被整体推给了共同体。此前已有 25 位菲尔兹奖得主联署警告，量产真命题可能毁掉学科生长的土壤，并带来归属与引用上的麻烦。当然，分歧同样明显：有人认为公开总比私藏好、抵制并不现实；顾问组本身的态度也要温和得多，只强调数学家必须保留自主选题的自由，并获得公平的工具与算力。
生成只要几小时，理解要共同体买单
把账算清楚，就能明白火气从何而来：据复杂度理论学者 Scott Aaronson 转述，这批成果平均每道题只用了约三小时的算力，生成端已经便宜到可以批量作业；而验证一份证明、把它讲成同行能用的知识，需要的是稀缺的专家时间，且至今没有人出这笔钱，顾问组曾建议 OpenAI 资助人类数学家来完成理解工作，这次并未落实。接下来要看的不是 OpenAI 还能解出多少题，而是它是否补上元数据、开放核验路径、把署名和资助安排说清楚。若生成与理解的成本长期由两边分别承担，数学界与前沿实验室之间的这道裂缝只会越拉越大。
