想像一下：你花了大半輩子研究的數學難題，某天早上醒來，發現被 AI 一夜之間解掉了，而且同一天還有幾百道題目一起被解。這不是科幻小說，是數學界這禮拜真實上演的劇情。OpenAI 在 10 月 6 日（週二）用一個還沒對外公開的 AI 模型，一口氣發表了 722 篇論文，內容是 372 道數學難題的完整或部分解答。英國《每日郵報》直接把這件事叫做「數學末日」（mathpocalypse）。
722 篇論文直接丟上 GitHub
根據《每日郵報》的報導，這批論文涵蓋的題目裡，還包括七大「千禧年大獎難題」中的兩題——這七題每題都掛著 100 萬美元的獎金，是數學界公認最難啃的骨頭。而且一個月前，OpenAI 才剛提出納維–斯托克斯方程（同樣是千禧年大獎難題之一）的證明。
不過要注意，報導用的字眼是「完整或部分解答」，不是每一題都宣稱徹底解決。另外，Interesting Engineering 的報導是以「377 項成果」來計算，跟 372 道題目的數字略有出入，主要差在統計方式。根據 OpenAI 的說法，每項成果平均大約花三小時運算，很多證明也用 Lean 這種能自動驗證邏輯的程式語言檢查過。
OpenAI 在宣布的部落格文章裡寫道，希望這些進展能「推進人類知識的前沿，讓數學能有更多進展」。但問題就出在發表的方式：OpenAI 沒有走傳統的同儕審查、期刊投稿流程，而是直接把論文丟上程式碼平台 GitHub。
讚嘆和怒火同時湧現
數學界對這件事的反應可以說是兩極。支持的一方，在 Anthropic 工作的數學家 Levent Alpöge 在 X 上寫道：「這顯然是數學史上最重要的時刻。」
但反對的聲音大得多。被譽為當今最偉大數學家之一的 UCLA 教授陶哲軒，在 Mastodon 上批評，現在很多問題是由「AI 提示者」自動解掉的，這些人一旦「解決」目標就對整個領域失去興趣，也沒有真正理解 AI 的產出，沒辦法回答問題、上台演講，或跟同行交流。他甚至形容，開放問題的解答正以一種不可持續的方式被大規模「收割」，跟傳統「數學 1.0」那種解題方式相比，會讓整個數學領域變得貧瘠許多。
由 800 多位數學家組成的「人類數學協會」（Association for Human Mathematics）也發表聲明，呼籲研究人員跟 OpenAI 切割，還丟下一句很重的話：「一次發布 700 多個檔案，不是學術的展現，而是權力的展現。」
更尷尬的是，OpenAI 說自己的發表方式是諮詢過普林斯頓高等研究院（IAS）旗下「數學與 AI 獨立顧問小組」才決定的，但這個小組卻表示，他們明明建議 OpenAI 不要這樣做，還直接聲明：「我們不認可這種做法，也請他們停止用自家專有模型測試進階數學問題。」
品質也被打槍：已經撤回三篇
除了發表方式，論文本身的品質也被質疑。報導指出，論文發表才幾天，OpenAI 就因為基本錯誤撤回了其中三篇，另外還修正了很多篇有問題、甚至會讓結果不成立的論文。
澳洲蒙納許大學的 Melissa Lee 在 The Conversation 上撰文說，這「至少顯示發表前的把關不夠」。她還分享一位資深同事的經驗：對方在清單裡看到自己最喜歡的題目，點開附帶的論文一讀，發現寫得完全看不懂，要是他以期刊編輯的身分收到這篇稿子，「會直接丟進垃圾桶」。
情緒最重的大概是那些研究被「搶先」的數學家。2022 年費爾茲獎得主、日內瓦大學教授 Hugo Duminil-Copin 寫道，他早就預期有一天人類會被超越，但這次的發表帶來的衝擊遠超過他的想像，「有幾十篇論文處理的是我正在研究的主題，我已經不知道該從哪裡看起了。」劍橋大學教授 Henry Wilton 則更直白：「如果 OpenAI 想摧毀數學界，這會是個很好的方法。」
老實說，這件事最讓人在意的不是 AI 解不解得開數學題——它顯然能解，而且速度快到嚇人——而是「解開之後怎麼辦」。數學從來不只是找到答案，更重要的是讓人理解為什麼，然後在這個基礎上繼續往前走。一次丟出幾百篇沒人看得懂、還要好幾個月才驗證得完的證明，到底是在推動數學，還是在消耗數學家？這題，恐怕比那 372 道難題還難解。
資料來源
- Daily Mail：The AI ‘mathpocalypse’: Artificial intelligence systems crack hundreds of unsolved problems, sparking fears that mathematicians could become obsolete（2026-10-09）
- Interesting Engineering：OpenAI publishes 377 math results, tackles long-standing problems（2026-10-08）
