OpenAI在10月7日通过代码托管平台GitHub一次性发布了722篇数学手稿，全部出自同一个从未公开的内部模型，覆盖数论、几何、概率、理论计算机等17个数学分支。OpenAI称，该模型尝试了约4000个悬而未决的数学问题，最终在372组问题上给出了结果，平均每个结果耗费的算力约相当于ChatGPT付费高级版思考3个小时。

这批手稿的发布方式在数学界引发了罕见的分裂反应。一方面，其中一些声称的成果分量极重。例如在平面点集染色问题上，模型声称将答案范围从原先已知的5到7种颜色进一步压缩到6或7；更引人注目的是与黎曼猜想相关的一项声称——手稿称在实部大于7/8的区域不存在零点。美国罗格斯大学的数学家亚历克斯·孔托罗维奇评价，如果这一结果由人类做出，「立刻拿菲尔兹奖，没有任何疑问」。

但另一方面，手稿的整体质量令许多数学家感到沮丧。722篇手稿没有一篇经过同行评审，也没有人类作者署名。发布次日，OpenAI就撤回了3篇论文，原因是第一篇中一个符号错误——该写负号的地方写成了正号，导致关键抵消不成立，另外两篇因建立在同一构造上而一并撤回。同日还有14篇做了修补。

更多的问题出在可读性上。美国布朗大学的布伦丹·哈塞特翻看自己熟悉领域的手稿后表示不知所云，并称如果是人写的，他不会再多花时间，但后面还有721篇。普林斯顿大学研究黑洞数学的米哈利斯·达费莫斯则指出，这些手稿写得太含糊，够不上证明的标准，连错都谈不上。

数学界有一个其他学科没有的便利：证明可以翻译成Lean这类交互式定理证明器能读懂的语言，由计算机逐行检查逻辑严密性。截至10月10日，约42%的结果通过了这种机器检查。但机器检查也有盲区——程序只能保证它拿到的那句话被证明了，这句话和论文里的原题是否一致，仍需人工核对代码。负责Lean数学库的约翰·科梅林就怀疑，有些形式化版本证明的其实是更弱的命题。

这一事件触动了数学界更深层的焦虑。菲尔兹奖得主陶哲轩公开反对并抵制这种「论文轰炸」。他此前描述过数学界的惯例：一个长期难题被攻克后，证明者会到处做报告，同行组织研讨班一起啃，新的合作和新问题随之冒出来，年轻人被吸引进这个领域，证明被一步步简化，最后写进教科书。而现在，难题被AI成批解掉，提交结果的人自己也讲不清楚，这一连串反应几乎不再发生。研究者还开始把有前途的方向藏起来，生怕被抢先。陶哲轩把这比作露天开矿，把未解问题一片一片挖光。

发布第2天，一个由800多名数学家组成的团体「人类数学协会」发表声明，呼吁同行停止与OpenAI合作，称一次放出700多个文件是在秀肌肉，算不上学术。9月，20多位菲尔兹奖得主已联名发表宣言，批评AI公司把数学难题当成测试模型的考题。他们担心的是答案背后的东西：数学家攻一道难题，路上会造出新方法，再靠报告、讨论和教科书传给后来的人；AI直接把答案端出来，没人消化，这些方法就传不下去。

年轻人已经先吃了亏。博士论文、经费申请、求职材料往往就押在某一个未解问题上。手稿放出来之后，有数学家说，身边一批朋友和同事的经费申请一夜之间作废。还有人担心，下一代要是不再啃难题，几十年后，这些数学可能就没人看得懂了。

数学界并没有达成一致。加拿大多伦多大学的丹尼尔·利特认为这对数学是好事，他转述一位合作者的感受：「我觉得自己爬了一辈子，现在能飞了。」也有人看到自己研究过的问题被解决，感到的是轻松。

兴奋也好，愤怒也好，摆在所有人面前的是同一堆稿子。数学家普遍估计，把这722篇弄明白，要花好几年。OpenAI没有停下的意思，表示会继续拿数学问题测试自己的内部模型，数学圈里也已经在传下一批手稿。法国国家科学研究中心的数学家斯科特·阿姆斯特朗自认是对AI最乐观的那批人之一，被问到接下来的打算，他说眼下最要紧的是把手头的研究做完，「趁OpenAI还没抢在我们前面」。