一个月前，OpenAI 为了攻克一道世界级数学难题，出动了整整10000个人工智能体，烧掉了数百万美元的算力。

一个月后，他们直接往桌上砸了372道。

10月6日，OpenAI 在代码托管平台 GitHub 上公开了一批新成果，一共372项数学和理论计算机科学结论。按 OpenAI 的说法，每一项都解决或者推进了一道长年悬而未决的重大难题。

清单上有四维挂谷猜想（Kakeya conjecture）的解答，有多项关键计算机算法的改进，还有朝黎曼猜想（Riemann hypothesis）迈出的实质一步。

挂谷猜想问的是，一根针在空间里转一整圈，最少要占多大地方。它听起来像小学生的脑筋急转弯，却困住了数学家100多年。它的三维版本直到2025年才被人类攻克，攻克它的王虹因此拿了2026年的菲尔兹奖。

黎曼猜想关乎质数在数轴上的分布规律，悬赏100万美元，160多年无人能解，被视为数学界最令人畏惧的难题。

而这一次，答案的生产方式和一个月前完全不同。

OpenAI 官方发言人透露，这一次几乎每道难题都只靠一个单独运行的内部模型、一条提示词就解决了，没有动用成千上万的智能体集群。

如果这是真的，强大的数学推理能力可能很快就会变成普通人唾手可得的工具。

这372份答案并不是无法验证的胡思乱想。其中很多证明已经输入进名为 Lean 的数学逻辑验证程序。这个程序会像严苛的编译器一样逐行检查推导步骤，能通过它核验的证明，逻辑上几乎不可能有漏洞。

但逻辑没错，只是第一道关。全球数学家接下来得花上好几个月，才能梳理清楚这堆证明里究竟包含着人类未曾想过的新鲜思想，还是一堆现有技巧的高级拼凑。

“一条提示词”的说法，更难让人信服。

美国麻省理工学院（MIT）数学家安德鲁·萨瑟兰（Andrew Sutherland）直截了当地表示，在 OpenAI 公开模型、外界能够独立复现之前，任何关于单一模型一次搞定难题的说法都算不上得到证实，大家需要看到实在的证据。

面对质疑，OpenAI 发言人随后表示，部分结果可能经过了多次尝试。

双方的摩擦早有苗头。一个月前那道动用了10000个智能体的难题，就是纳维-斯托克斯问题（Navier-Stokes），它研究的是描述水流、气流如何运动的一组方程，同样是悬赏100万美元的千禧年大奖难题。OpenAI 上个月宣称解决了它，发布方式随即引发巨大争议。9月21日，OpenAI 宣布组建一个由数学家组成的独立顾问委员会，探讨如何规范发布机器生成的学术成果。

这个委员会给出的建议很明确：发布此类成果的机构，必须公开具体的模型、准确的提示词以及消耗的算力时间。

OpenAI 显然没有完全照办。他们声称认真对待了这些建议，但也强调自己不受这些规范约束。这次他们依然锁住了具体的提示词，也没有公开模型本身，只给出了每道题平均消耗的算力时间和一些统计数据。

学术界对这种做法的反应两极分化。

加拿大多伦多大学数学家丹尼尔·利特（Daniel Litt）觉得没必要把答案藏起来，如果人类想知道这些数学谜题的真相，公司公布出来总归是件好事。

美国加利福尼亚大学洛杉矶分校数学家陶哲轩（Terence Tao）此前公开批评了这股风潮，认为顶尖人工智能实验室倾倒机器成果的速度已经快到了疯狂的地步。

连 OpenAI 自家的数学家都快跟不上这个节奏了。该公司的发言人坦白，这372项成果里，很多推导逻辑连他们自己的研究人员都还没来得及看懂。

证明是机器写的，正确性是机器验的，人类读者还没跟上，包括制造它们的人。

但 OpenAI 并不打算减速。他们坚持把这些高难度数学难题当作最好的磨刀石，用它们来证明自己的模型正在真正变聪明。

对那些穷尽一生追求数学真理的人来说，这场竞赛要把数学带向何方，已经越来越没人说得准了。

～～～～～～

图为融化进点线屏幕中的蓝色计算机大脑，图源：Yuichiro Chino/Getty Images

信源：Howlett, Joseph. "OpenAI Unleashes Hundreds More Math Results upon a Field Already in Shock." Scientific American, edited by Lee Billings, 6 Oct. 2026