据The Verge报道，OpenAI本周突然向数学界发布近400项由AI生成的数学结果，分散在700多篇手稿中，覆盖组合学、几何学多个分支、数论、理论计算机科学、代数、拓扑学、概率与统计力学以及数学物理等领域。三十多位数学家接受采访时用“令人震惊”“压倒性”“前所未有”“超现实”“纯粹疯了”等词形容这批成果，并一致认为，仅理解OpenAI发布了什么就可能需要数年，更不用说思考数学家在这场变化中的位置。

由于规模庞大，OpenAI还发布了如何浏览其GitHub仓库的指南。发布后数小时乃至数天，多数受访数学家表示仍在消化内容；有几人说，仅仅读完约40页的目录和摘要就花了近一小时。康涅狄格大学数学教授阿尔瓦罗·洛萨诺-罗夫莱多对The Verge说：“仅仅浏览整个摘要列表就令人不堪重负。”

数百篇手稿中夹杂着Lean形式化内容。Lean是一种编程语言和证明助手，可让结果通过计算得到验证。这类形式化在评估OpenAI此前的数学主张时发挥过作用，即使研究者不完全理解论证，也能对逻辑正确性有一定信心。但每个结果的验证程度差异很大。OpenAI在GitHub上承认，这些结果处于“不同的验证阶段”，“许多，但并非全部手稿已被形式化”。截至报道写作时，合集内不到一半手稿似乎已有形式化描述。OpenAI称，719篇手稿中只有300项主要结果已被形式化，约占42%，并称“将在获得更多形式化后更新仓库”。

多名数学家向The Verge抱怨形式化不足，尤其是考虑到结果数量如此之多。他们强调，即使结果附有Lean代码，评估也不是瞬间完成。研究者必须检查形式化是否真的证明了结果所声称的内容，这同样耗时。几名翻阅论文的人说，即使提供了计算机可验证的证明，质量也不一致，其所验证的命题并不总能与手稿中的主张完全对应。

伦敦帝国理工学院数学教授凯文·巴扎德说，他在自己从事的代数数论领域找到大量定理，但只有约六项立即“脱颖而出”。这些定理中几乎没有一项似乎在Lean中得到形式化验证。他说：“因此，我要么必须阅读可能不正确的垃圾内容，要么等别人去读，要么等有人将其形式化，然后才能确定这些结果是否正确。”他的担忧得到许多其他研究者呼应。

巴扎德并非唯一担心AI“垃圾内容”的人。这个说法指低质量、常有错误、由AI生成的内容，近年越来越多出现在网上和现实中，包括学术论文。和在其他领域一样，数学家告诉The Verge，他们近年来看到用ChatGPT和Claude等工具生成的材料大幅增加。其中许多内容令人困惑、难以阅读，对主题理解甚少，在引用其他研究者时尤其粗糙。OpenAI此前的数学文稿曾因草率，尤其是归属糟糕或缺失，受到专家广泛批评。

在惊叹、兴奋和对规模的不确定之外，还有一种深层焦虑：这一切意味着什么，接下来会发生什么。许多人担心，OpenAI不会等待那么久才继续前进，或发布更多内容。有数学家对The Verge形容，如果AI现在消失，就像外星人来过地球又离开，他们未来10年都会研究这些内容，试图理解一切。一些人的职业生涯一夜之间被打乱，学术界必须在OpenAI继续前进的同时，从低质内容中分辨出真正解答。