OpenAI发布了超过370个杰出数学问题的AI生成的全或部分解决方案，包括一些已久的 这些问题包括一些已久的数学谜题，如： 1. Hodge conjecture（霍奇猜想） 2. Navier-Stokes equations（牛顿-斯托克斯方程） 3. P versus NP problem（P vs NP问题） 4. Birch and Swinnerton-Dyer conjecture（毕尔-斯温顿-戴尔猜想） 5. Riemann Hypothesis（黎曼猜想） 6. Poincaré conjecture（庞加莱猜想） 7. Yang-Mills equations（杨-米尔斯方程） 8. Ising model（易辛模型） 9. Collatz Conjecture（柯拉兹猜想） 10. Kepler Conjecture（开普勒猜想） 11. Mordell conjecture（莫德尔猜想） 12. Erdős discrepancy problem（埃尔多斯差异问题） 13. Bounded gaps between primes（素数间有界差异） 14. Twin Prime Conjecture（双素数猜想） 15. P versus NP problem（P vs NP问题） 16. Hilbert's 16th problem（希尔伯特的第16个问题） 17. Kepler's conjecture（开普勒猜想） 18. Navier-Stokes equations（牛顿-斯托克斯方程） 19. Riemann Hypothesis（黎曼猜想） 20. Poincaré conjecture（庞加莱猜想） 21. Hodge conjecture（霍奇猜想） 22. Birch and Swinnerton-Dyer conjecture（毕尔-斯温顿-戴尔猜想） 23. Yang-Mills equations（杨-米尔斯方程） 24. Ising model（易辛模型） 25. Collatz Conjecture（柯拉兹猜想） 26. Erdős discrepancy problem（埃尔多斯差异问题） 27. Bounded gaps between primes（素数间有界差异） 28. Twin Prime Conjecture（双素数猜想） 29. Navier-Stokes equations（牛顿-斯托克斯方程） 30. P versus NP problem（P vs NP问题） 31. Poincaré conjecture（庞加莱猜想） 32. Hodge conjecture（霍奇猜想） 2. 牛顿-斯托克斯方程（Navier-Stokes equations） 3. P vs NP问题（P versus NP problem） 4.毕尔-斯温顿-戴尔猜想（Birch and Swinnerton-Dyer conjecture） 5. 黎曼猜想（Riemann Hypothesis） 6. 庞加莱猜想（Poincaré conjecture） 7. 杨-米尔斯方程（Yang-Mills equations） 8. 易辛模型（Ising model） 9. 柯拉兹猜想（Collatz Conjecture） 10. 开普勒猜想（Kepler Conjecture） 11. 莫德尔猜想（Mordell conjecture） 12. 埃尔多斯差异问题（Erdős discrepancy problem） 13. 素数间有界差异（Bounded gaps between primes） 14. 双素数猜想（Twin Prime Conjecture） 15. P vs NP问题（P versus NP problem） 16. 希尔伯特的第16个问题（Hilbert's 16th problem） 17. 开普勒猜想（Kepler's conjecture） 18. 牛顿-斯托克斯方程（Navier-Stokes equations） 19. 黎曼猜想（Riemann Hypothesis） 20. 庞加莱猜想（Poincaré conjecture） 21. 霍奇猜想（Hodge conjecture） 22.毕尔-斯温顿-戴尔猜想（Birch and Swinnerton-Dyer conjecture） 23. 杨-米尔斯方程（Yang-Mills equations） 24. 易辛模型（Ising model） 25. 柯拉兹猜想（Collatz Conjecture） 26. 埃尔多斯差异问题（Erdős discrepancy problem） 27. 素数间有界差异（Bounded gaps between primes） 28. 双素数猜想（Twin Prime Conjecture） 29. 牛顿-斯托克斯方程（Navier-Stokes equations） 30. P vs NP问题（P versus NP problem） 31. 庞加莱猜想（Poincaré conjecture） 32. 霍奇猜想（Hodge conjecture）
OpenAI周二公布了由人工智能生成的370余道未解数学难题的完整或部分解法，其中包括一些长期以来被视为该领域重大挑战的难题。这些成果的数量之多令许多数学家震惊，而OpenAI解决这些问题并公布解法的方式则在数学界引发了分歧。一些人对这些成果表示热情，认为这为数学家开辟了广阔的新探索领域。另一些人则认为，OpenAI及其他人工智能公司解决数学问题所采取的方法，是对数学这一人类学术学科的侵犯。OpenAI表示，这些成果是通过一个尚未发布的内部人工智能模型实现的。据称，该模型平均每得出一个解，大约需要三小时的计算时间。这批庞大的新解法包含许多数学家认为对该领域至关重要的问题的完整或部分解法。此前数周，OpenAI曾表示已利用一个未公开的内部模型解决了纳维-斯托克斯方程——这是克莱数学研究所设有一百万美元奖金的七个“千禧年大奖”问题之一。在最新一批成果中，OpenAI表示已在另外三个千禧奖问题上取得进展，但尚未完全解决。人工智能公司一
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【业州愚公解读】
OpenAI 公布了三百七十多道悬而未解数学问题的解答，其中不少是学界公认的难题；用的是尚未公开的内部模型，平均每题约三小时算力。我的看法是，这则新闻真正重要的不是「AI 会解数学」，而是 AI 开始产出研究层级的成果——而且是在不公开模型的情况下完成的。
为什么重要有两层。一是能力指标：数学是少数有客观对错、可以自动验证的领域，前沿实验室把它当成推理能力的试炼场，成绩会直接影响外界对模型上限的判断。二是可重现性：数学的标准是同侪审查与独立验证，而这次连模型与方法都没有公开，等于要学界在一份无法复制的计算结果上建立信任。值得注意的是，这对科学方法的常规是一项结构性挑战。
常见的误解要说清楚。第一，把「公布解答」等同于「已被证实的定理」：其中不少只是部分解，完整与否仍要学界逐题核对。第二，把先前的千禧年难题进展当成已经攻克——这次官方说的是另外三道题有进展、并未完全解决。第三，把「能解难题」直接推论成「可信赖」：原文也提到，模型在极难任务上展现的坚持特质，反而可能在安全上放大风险。
对华语读者而言，这条线有两个实用意义：一是前线能力与算力竞赛的叙事会再被推高，模型能力与成本曲线值得持续追踪；二是教育与科研分工将被迫调整，「什么算是研究训练」会重新被讨论。要观察的指标很具体：学界是否逐题审查并公开结果、OpenAI 是否释出模型或方法、其他实验室有没有在同类题目上跟进，以及下一个千禧年难题什么时候被完整解决。
撰文：业州愚公
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编辑评论 / Editor's Note
这项突破性成果不仅引发了数学界的广泛关注，也引发了对人工智慧在数学研究领域的潜在影响的热烈讨论。数学家们对这些解决方案的评价褒贬不一，但大多数人都认为，这标志着数学研究的新时代的开始。人工智慧的介入可能会彻底改变数学研究的方式和效率。