正如你可能已经读到的，最近 OpenAI 向数学界投下了一枚重磅炸弹——一次性发布了 372 道开放题的证明。这些证明被一次性倾倒进一个庞大的 GitHub 仓库中。
数学界的反应是一片巨大的震惊。你可以阅读业内专业人士超过 100 条反应的合集。即便你不懂其中的行话——我当然也不懂——光是他们用的形容词就说明了一切：
“几乎难以置信”
“绝对令人震惊”
“令人迷失、疲惫、直击内心”
“毁灭性”
“惊恐”
等等。许多人将此举称为对数学界的“露天采矿（strip-mining）”，因为模型正在掠走人类创造性思维的顶层并加以破坏。
我认为大家需要稍微放松一点。
我想指出三件似乎被严重低估的事情。
第一，一个问题被“解决”，并不等于这个社群理解了它。 OpenAI 的模型并没有发表论文、做报告，或发布逐条讲解解的演示视频。它们只是把解答吐了出来。这就相当于数学界的 vibe-coding。如果你对 Claude 说“用 vibe-coding 给我写一个 ERP”，当然会得到一套 ERP，但仍需要有人理解并维护这些代码。数学当然有所不同，但人类仍然需要理解这些解答，并把它们整合进我们的集体知识中。
“这家公司里没有任何人能够对其中任何一项结果做报告或回答技术问题。”——西北大学教授 Bryna Kra
把解答硬塞给你，并不会自动让它们成为数学社群的一部分。事实上，接纳什么是由数学社群自己决定的。也许数学社群应当判定：既然这些论文没有被解释——而且据许多说法，并未以典型数学家所能理解的方式，按照社群规范真正论证清楚——它们应当以不同的方式处理。
第二，值得注意这些结果中存在的幸存者偏差。OpenAI 倾倒了一批论文（其中一些还不得不撤回）。它解决了一些问题……但它并没有解决所有问题，而且我敢保证，它并没有解决它尝试过的所有问题。它只是摘走了低垂的果实。如果 OpenAI 能给出黎曼假设的证明，或解决 P vs. NP 问题——这两个问题声名远扬，连我都听说过——它早就这么做了。它只解决了它能解决的部分。也许为了拿到这 300 来道题，它有 100,000 道解不出来？你在这里看到的，毫无疑问都是最容易的开放题。
最后，值得注意一个关键局限：OpenAI 只解决了人类提出的问题。它并没有提出新的问题或猜想。我认为这一点非常重要，并且令人信服地表明 OpenAI 的模型并没有进行任何创造性思考。它们不过是关联引擎，交叉引用并应用了一些——诚然在很高的层面上——人类尚未想到的想法。它们并没有真正推进数学的边界。数学并不会止步于“好吧，我们所有问题都有答案了”。它不断地提出新问题、做出新猜想、抛出新的待研究议题。OpenAI 在这件事上一样都没做。它们只是冲进来，挑出能找到的最简单的 300 道题，然后丢下一颗“鸡蛋”（烂摊子）。
是的，过去这几周在数学界是件大事，我能理解所有的压力与焦虑。但数学并没有死，重要的是不要让本质上——实际上，完全——只是一场 OpenAI 的公关噱头毁了你的一天。
原文链接：https://lowendbox.com/blog/mathematicians-upset-about-openais-pr-stunt-need-a-chill-pill/