人工智能正以前所未有的速度攻克长期存在的数学难题，旨在“推动人类知识的边界”。然而，这些大语言模型虽能解题，却难以解读顶尖数学家的情绪与立场。
本周，OpenAI在GitHub上发布了700多篇数学“预印本”（初步研究论文）。这一举动进一步激怒了学术界。就在上个月，28位菲尔兹奖得主共同建立了名为“Math and AI”的网站，并发布公开信，指责AI公司的目标与数学家“严重错位”。
菲尔兹奖每四年颁发一次，被视为数学界的诺贝尔奖。签署声明的哈佛大学教授柯蒂斯·麦克马伦（Curtis McMullen）表示，AI公司未与数学专家协调，也未以切实造福社会的方式使用模型。他指出，前沿AI公司推出数学成果的过程，无视了对学术生态造成的深远冲击，其目标似乎是不惜代价提升估值。
从“数学笨蛋”到“魔法师”的争议
此前，由于缺乏对客观事实的把握，早期AI模型常出现计算错误或幻觉。但随着技术迭代，这些模型迅速从“数学笨蛋”进化为“魔法师”。尽管距离取代真正的数学专家仍有差距，但其进展已引发焦虑。
数学界担忧的不仅是工作保障，更是AI处理数学问题的方式：过程缺乏透明度，且对问题的重要性缺乏理解。自OpenAI解决附带100万美元悬赏的纳维-斯托克斯方程以来，相关操作让本就震惊的领域雪上加霜。对于置评请求，OpenAI发言人尚未立即回复。
麦克马伦承认AI作为研究工具的潜力“不可否认”，但批评当前研究既未透明进行，也未与科学家合作。他主张，用于取得结果的模型应与构建所研究猜想的科学家共享。对此，OpenAI表示已在高等研究院组建咨询小组，但未透露运作细节或是否分享最先进模型，仅称此为“第一步”。
并非所有声音都持反对态度。任职于Anthropic的数学家Levent Alpöge在X平台祝贺OpenAI团队，称这是“数学史上最重要的时刻”，并建议暂时搁置关于用户被抢先发表的遗憾。
然而，GitHub上的大规模发布让许多人士感到不安。纽约大学名誉教授加里·马库斯（Gary Marcus）指出，这些成果“永远无法通过同行评审”，外界对流程“几乎一无所知”。
麦克马伦强调，这种缺乏背景信息的大规模解题错过了研究的深层目标。“数学不是国际象棋，”他说，“其主要目的是发展人类对抽象结构的理解，而这正是技术进步的基础。”究竟AI证明会促进人类理解还是制造混乱，仍有待观察。