25位菲尔兹奖得主联名发公开信，OpenAI抢解数学难题引争议

25位菲尔兹奖得主联名签署了一封公开信，直指人工智能实验室正以竞赛姿态冲击数学研究。为了比对手更早给出著名难题的解答，这些公司可能牺牲署名规范、同行验证与开放共享的传统。

同一周，OpenAI与数学界的摩擦接连升级。纽约大学一名教授公开指控该公司施压，加州理工学院的一场数学活动也失去了OpenAI的赞助。

这封信的分量来自签名者的身份。菲尔兹奖被视为数学界最高荣誉，而25位签名者全部是该奖得主。他们在信中承认，AI模型若能解开世界级的数学难题，对人类本是好事。

条件在于，这些解答必须能被数学共同体理解、检验并传递出去，最终抵达更广泛的公众。信中写道，这类解答常常被仓促公布，没有时间做规范写稿、梳理新方法与新思想，也没有引用他人的相关前期工作。

OpenAI此前给出的证明，至今仍未经过同行验证。签名者由此提出署名与抄袭层面的疑问：贡献得不到承认，人与人之间的知识传递链就可能断掉。

署名问题并不抽象。纽约大学教授特里斯坦·巴克马斯特（Tristan Buckmaster）公开指控OpenAI向其施压，要求他不要为一名合作者署名——此人供职于Anthropic，参与解决了一个重要数学问题。

他进一步追问：OpenAI是否把他们使用Codex所做的工作整合进去，在一个马拉松式的推理周末里跑出了自己的突破性证明。Codex是OpenAI面向代码与推理任务的模型，如今被不少研究者当成日常工具。

这个疑问之所以引发共鸣，是因为它触碰了一个难堪的问题：研究者输入的东西，会不会变成模型输出的一部分，最后以公司的名义出现。

周四，OpenAI撤回了对加州理工学院一场数学活动的赞助。此前，该校研究者对这家公司的做法提出批评。

赞助关系的终止不涉及学术判断，但它提醒人们，一场学术活动能否如期办下去，常常取决于资金来源是否稳定。当资助方本身就是争议的一方，办会的人就被推到了一个很难的位置上。

这封公开信并非突然出现。6月，一个数学家工作组发布了《莱顿宣言》，讨论大语言模型生成的证明会如何改变他们的工作，并向数学家、研究机构和政策制定者提出了一组建议。

公开信延续了同一条线索。签名者担心，随着同行开始怀疑自己使用Codex的过程被反向喂进OpenAI的新模型，开放研究的文化会面临真实威胁。

动机层面并不复杂。前沿实验室若看到一条通往发现的可行路径，可以花上数千万美元，用大语言模型抢在原研究者之前完成证明。这种能力一旦成立，保密就成了理性选择。

「马拉松式的推理周末」这个说法，让我想起高中暑假的最后几天。数学作业还剩大半本，我抱着计算器在台灯下磕压轴题，草稿纸铺了半张桌子，写到最后一页才发现思路全错。第二天到学校，同桌随手翻开习题册末尾——标准答案印得清清楚楚，我们俩熬夜的「独立发现」原来一直躺在书后。唉，当年为了抢在同学前面解出一道题能争得脸红，如今换成几十亿美元和成排的GPU干同样的事，草稿纸倒是省了。

签名者强调，数学的价值不只在证明本身，也不只在谁拿到功劳。它还包含一套滋养学生的知识上层建筑：提出新问题、孕育新想法，并把它们整合进更广阔的人类文明。

被跳过的那部分工作，恰恰是数学得以延续的部分。审稿、写作、教学、把零散结论整理成能传下去的东西，这些活儿不如「抢先解出难题」耀眼，却缺不得，否则证明只是悬在空中的一块石头。

软件工程和创意行业的从业者，其实已经在经历类似的摩擦：工具让产出变快，也让「谁做的」「怎么做的」变得模糊。

信里那句话说得直白：数学界眼下面对的问题，与其他科学和创意职业面对的问题相似，也提示着全人类可能都要面对的问题——当AI改变工作的方式，怎么确保我们不会忘掉这项工作原本想达成什么。