OpenAI用2000美元token解出10道数学难题，引发“数学基础危机”争议

事件概述

OpenAI内部模型Astra近期在数学及理论计算机科学领域解出10个悬而未决的开放难题，或取得实质性进展。问题覆盖高维几何、编码理论、算术电路复杂度、群论、算子代数、量子复杂度、格密码学和极值组合学等，其中部分问题在整个数学领域具有广泛意义。据称，完成这些求解仅花费约2000美元的token，而此类问题以往至少需要10位数学家各自耗费大量时间。

核心交锋：署名与责任

OpenAI认为，署名应真实反映成果产生方式：将完全由AI系统生成的证明归于人类作者，既歪曲系统贡献，也歪曲人类智力劳动本质。OpenAI表示，其协助准备论文并在Lean中形式化证明，对正确性负责，而数学论证本身由系统生成。

这与《人工智能与数学的莱顿宣言》直接对立。该宣言明确AI不具备作者资格，主张功劳和责任属于人类；采用自动化技术时，论证和结果的正确性、充分性及引用完整性，完全由人类作者承担。截至2026年8月4日，已有3423名数学家签署，并获得国际数学联盟支持。

陶哲轩：新的数学基础危机

数学家陶哲轩在2026国际数学家大会（ICM）发言中，将AI对数学的冲击比作一百多年前的数学基础危机。他提出：如果AI生成的证明极为冗长、机器确认形式上正确，但没有任何人真正理解，数学共同体应怎么办？当证明的速度、数量、严谨程度超出人类验证能力时，脱离人类理解的证明无法进入数学共同体，甚至可能动摇科学“可证伪”的基本前提。他引用威廉·瑟斯顿1994年的观点：数学证明的意义在于让共同体理解、解释，而不能成为孤立的技术成就。

未来分工与速度预判

菲尔兹奖得主Timothy Gowers断言，AI最快2到3年就能在解题、出题、建理论、下定义等几乎所有数学环节超过人类。最新菲尔兹奖得主之一Jacob Tsimerman已加入OpenAI。AI的数学求证能力也可能很快达到另外两位菲尔兹奖得主邓煜和王虹的水平。随着AI规模化输出求证，数学证明可能变得过剩。未来人类数学家的核心工作将从亲自求证，转向提出问题、产生思想、筛选有价值的证明，并完成验证、解释与传播。