圍繞 AI 生成數學證明的爭議正在升級。人類數學協會（AHM）公開呼籲數學家停止與 OpenAI 合作，起因是 OpenAI 一次性發布了 700 多篇 AI 生成的數學手稿，其中不少論文行文晦澀、結構怪異，連頂尖專家也需要藉助 AI 才能勉強讀懂。釋出次日，OpenAI 就因一處符號錯誤撤回了其中三篇論文。
這場抵制的核心分歧在於：一個問題在被獨立驗證、並被人類理解之前，能否算作「已解決」。AHM 指責 OpenAI 釋出這些 AI 證明違反了科學研究的基本規範。該協會主席、菲爾茲獎得主陶哲軒在其部落格上以客座文章形式轉發了這份宣告，同時他在 Mastodon 上進一步提出「數學 2.0」時代的構想——解題不應再是這門學科的主要目標。複雜性理論學者 Scott Aaronson 則在自己的部落格上把當前局面稱為「數學末日（Mathocalypse）」。
這並非突發事件，而是持續數月爭論的升級。此前 OpenAI 曾宣稱其內部模型在一個月內解決了 100 多個未解數學問題，其中包括對納維-斯托克斯千禧年問題的一種思路，引發學界震動。面對越來越多的批評，OpenAI 在高等研究院設立了顧問小組 AGMAI，但該小組明確對 OpenAI 內部研究的推進節奏沒有發言權。
AHM 認為，OpenAI 的批次釋出本身就是一種「實力展示」。宣告指出，OpenAI 已經無視了 AGMAI 建議的核心前提，即高階數學問題不應在內部模型上測試。宣告寫道，數學家們並未要求這項工作被完成，一次性放出 700 多個檔案「不是學術展示，而是權力展示」。宣告開篇還提到 OpenAI 在全球面臨的眾多版權訴訟，暗示該公司之所以能取得這些成果，是因為訓練使用了數學家的作品，無論合法與否。
類似的爭議此前也出現過：OpenAI 宣佈解決納維-斯托克斯問題的時間，恰好早於兩位數學家準備展示他們自己的 AI 輔助解法。這兩位數學家在研究中使用了 ChatGPT，OpenAI 否認了關於其利用這些互動資料訓練系統、從而更快得出解法的猜測。
Aaronson 將 OpenAI 的做法與他所稱的「Anthropic 模式」進行對比。OpenAI 一次性放出原始的 AI 證明草稿，引發社群爭相解讀；Anthropic 則與兩位演算法研究者合作，其 AI 模型提供了推翻兩個二十年懸而未決猜想的關鍵思路，研究者獲得報酬，並寫出了人類可讀的證明版本。兩種路徑各有弊端：OpenAI 的方式讓社群免費承擔把證明變得可讀的苦差事；Anthropic 的方式則讓一傢俬營公司決定哪些數學家能成為成果的「代言人」。
陶哲軒此前曾與另外 24 位菲爾茲獎得主（包括 Peter Scholze、Maryna Viazovska、Martin Hairer）聯署宣告，警告 AI 產業的目標與數學界的目標之間存在「嚴重錯位」。他們認為，解題只是數學真正目標——概念理解——的工具，以越來越快的速度批次生產已解問題，可能「摧毀沃土，而非為新想法注入生命」。聯署者還批評在缺乏完整論文和引用的情況下倉促宣佈 AI 生成的解法，稱這引發了「嚴重的署名與剽竊問題」。
在 Mastodon 上，陶哲軒的擔憂更進一步。傳統上，長期未解難題被攻克會帶來講座、研討會、新合作以及進入教科書，吸引年輕研究者去理解和語境化這些成果。如今他看到的卻是相反景象：問題被對該領域毫無興趣、也無法充分理解結果的 AI 使用者自主解決，既回答不了問題也做不了報告，產生的研討會與合作遠少於傳統突破。研究者還因擔心被搶先而隱藏有前景的方向。在陶哲軒看來，這種損害不可逆——一個問題一旦被視為已解決，就無法再變回未解決；甚至僅僅知道解的存在，也會「汙染」對其他可能帶來洞見的路徑的探索。解法正被大規模「收割」，使整個數學分支的肥沃程度不如從前。
他主張，「數學 2.0」時代必須停止把解題當作衡量進步的主要標準，轉而重視解釋、社群建設與新研究方向的開拓，並相應調整訓練、發表與職業晉升的評價方式。這一構想延續了他 2024 年提出的「工業數學」願景，只不過在那個版本中，人類仍掌握節奏。AI 本應像引擎輔助棋手那樣輔助數學家，讓人類專家得以在廣泛而相對淺層的研究之上進行更深入的工作；而今天，陶哲軒認為角色已經反轉——AI 在解決深層問題，人類則在事後消化結果。
學界也不乏黑色幽默。AGMAI 成員 Timothy Gowers 在 X 上轉發了一條來自米蘭大學機器學習演算法研究者 Nicolo Cesa-Bianchi 的帖子，配圖顯示：三個小時的 AI 算力如今已能媲美……