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OpenAI 宣称攻克数学难题，数学家为何愤怒？
OpenAI 的数学宣言与数学家的怒火
昨天，OpenAI 发布了一项关于集合论的声明：Partition Principle 不蕴含 Axiom of Choice。消息迅速在数学圈和 Hacker News 上引发热议，相关讨论获得 190 分和 285 条评论。
然而，并非所有人都为此欢呼。一位长期研究该问题的数学家公开表达了他的愤怒——甚至拒绝了此前承诺的“如果问题被解决就送 Sam Altman 一瓶威士忌”的赌约。
为什么数学家不买账？
这位数学家在博客中写道，他“并非完全反对使用 AI”，也承认 LLM 在整理信息、生成图表、校对邮件等任务上很有用。但他强调，目前数学界缺乏使用 AI 的框架：如何判断作者的贡献？是否要求公开聊天记录？审稿人和编辑是否有权查看？这些问题尚未解决。
他仔细阅读了 OpenAI 发布的预印本（未看 Lean 代码，因为代码量巨大且他不熟悉 Lean 的实际使用），结论是：“它很糟糕。”
- 论文结构混乱、表述不清
- 术语“有点偏”，一些定理的陈述方式非常奇怪
- Lemma 7.4 和 Lemma 8.1 出现在这样的论文中令人意外
- 参考文献选择不当：他关于 Bristol model 的论文被引用于对称扩张的基础介绍，但这并非他会选择的引用
- 至少三篇未发表、未经同行评审的文献被引用
更深层的争议
这并非 OpenAI 第一次涉足数学证明。此前已有 AI 系统在数学竞赛和定理证明中取得进展，但学术界对“AI 生成的数学证明”始终存在分歧。核心矛盾在于：数学证明的价值不仅在于结论正确，更在于证明过程的可理解性、可验证性以及它对后续研究的启发。
如果一份预印本结构混乱、引用随意，即使结论正确，它是否算作“数学贡献”？如果 AI 只是生成了大量 Lean 代码，而人类无法理解其思路，这究竟是突破还是噪音？
这位数学家呼吁社区认真讨论：我们是否需要要求公开 AI 聊天日志？审稿人是否应该看到提示词？arXiv 已经引入速率限制，许多论文也开始包含 AI 使用声明。但更根本的问题——如何评判 AI 辅助数学工作的学术价值——仍然悬而未决。
OpenAI 的这次发布，或许更像一面镜子，照出了 AI 与数学界之间尚未弥合的裂痕。
