
OpenAI于2026年8月训练的新模型解决了100多个数学开放问题,引发数学界对AI冲击学术生态的担忧。为此,OpenAI支持成立独立的数学与人工智能顾问组,由普林斯顿高等研究院承办,负责评估成果意义、协调传播并维护学术标准,但不管控OpenAI内部研究进度。
2026年8月28日,OpenAI内部启动了一个新模型的训练。这个模型不仅在纳维-斯托克斯方程(Navier–Stokes)千禧年大奖难题上取得突破,还解决了数学多个分支中超过100个长期悬而未决的开放问题。据内部人士透露,这一进展速度甚至让OpenAI自己的数学家团队感到意外。
这种意外并非矫情。数学作为基础科学,其新发现往往会在密码学、物理、工程、经济学等领域引发连锁应用。能力越大,责任越重——这正是OpenAI决定与数学界建立正式对话机制的出发点。
近期,一封题为《AI在数学中的严重错位》的公开信在数学社区引发广泛讨论。签名数学家们提出了一个尖锐的问题:将解决开放问题作为AI系统的基准测试,是否会带来负面外部性?例如,当AI批量解决数学难题时,人类数学家的研究方向、学术评价体系、甚至数学知识的传播方式都可能受到冲击。
这些批评并非空穴来风。OpenAI承认,AI公司在数学领域的快速推进需要与数学社区进行深思熟虑的互动。为此,他们支持成立了一个独立的数学顾问组——数学与人工智能顾问组(Advisory Group on Mathematics and Artificial Intelligence),由普林斯顿高等研究院(Institute for Advanced Study)承办。
这个顾问组的核心定位是成为OpenAI与数学界、公众之间的桥梁。具体而言,它将在以下方面提供建议:
值得注意的是,顾问组保持高度独立性。它可以主动提出OpenAI未请求的建议,可以公开评论OpenAI对数学领域的影响,其建议也可以对外公开。成员不领取OpenAI的报酬,顾问组可以自行调整成员构成。更重要的是,顾问组不负责就OpenAI内部数学研究进度提供建议——这一边界划分体现了OpenAI在“放权”与“保留自主”之间的平衡。
顾问组首批成员包括:
这些名字在数学界分量十足,涵盖了代数几何、偏微分方程、组合学、拓扑学等多个领域。
在AI攻克数学难题这一方向上,国内团队同样在快速推进。DeepSeek(深度求索)此前发布的数学模型在IMO(国际数学奥林匹克)级别题目上展现出强大推理能力;通义千问(Qwen)团队也在数学推理基准上持续迭代;智谱GLM、月之暗面Kimi等模型在形式化数学证明辅助方面有所布局。
与OpenAI此次动作不同的是,国内目前更多聚焦于“AI辅助数学教育”和“竞赛级题目求解”,而在“AI独立发现新数学定理”这一前沿方向上,公开披露的进展相对有限。不过,随着DeepSeek等开源模型在推理能力上的突破,国内数学界与AI公司的对话机制也在逐步建立。例如,中国数学会与多家AI实验室已开始探讨AI辅助证明的学术规范问题。
从更宏观的视角看,OpenAI成立数学顾问组释放了几个信号:
第一,AI能力正在从“应用层”向“基础科学层”渗透。数学是所有科学的基础,AI在这里的突破会加速其他领域的连锁反应。
第二,AI公司开始主动寻求外部治理。与其被动应对学术界的批评,不如主动建立对话渠道。这种“先发制人”的治理策略,可能成为其他AI公司在敏感领域的参考模板。
第三,独立性与边界感是关键。顾问组不拿钱、可公开批评、不干涉内部进度——这些设计试图在“有效沟通”与“保持独立”之间找到平衡点。
正如OpenAI所言,这只是一个开始。AI如何支持数学理解、如何让这些能力惠及更广泛的社区,仍是待解的难题。但至少,数学家们被邀请到了 shaping 答案的中心位置。
参考
该顾问组独立于OpenAI运作,主要职责是评估AI数学成果的学术意义、协调成果传播、维护学术标准,并指导OpenAI开发支持数学研究的工具。成员不领取OpenAI报酬,可自由公开建议。
担忧主要集中在:将解决开放问题作为AI基准可能带来负面外部性,如冲击人类数学家的研究方向、学术评价体系,以及数学知识传播方式。公开信《AI在数学中的严重错位》集中表达了这些关切。
不能。顾问组明确不负责就OpenAI内部数学研究进度提供建议。其职责聚焦于成果评估、传播协调和学术标准,而非控制研究节奏。
DeepSeek、通义千问、智谱GLM、Kimi等国内模型在数学推理和竞赛级题目求解上持续迭代,部分团队开始探索形式化数学证明辅助。但在AI独立发现新定理方向上,公开进展相对有限。
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