数学家厌恶AI，却又离不开它

数学界正陷入一种矛盾的处境：一边对OpenAI的学术伦理怒火中烧，一边又离不开它的模型。纽约大学数学家Tristan Buckmaster近日公开指控OpenAI窃取他的研究思路，抢先攻破了一道悬赏100万美元的传奇数学难题——纳维-斯托克斯方程的存在性与光滑性问题。然而指控归指控，过去一周半里，他依然在用OpenAI的编程智能体Codex整理自己的研究论文，甚至借助它理解OpenAI的智能体是如何从他的早期工作推导出最终证明的。Buckmaster对WIRED坦言，即便不认同这些公司的做法，你也无处可逃，AI太好用了，很难完全不用，而这些公司已经形成垄断，选择实在有限。这番话道出了当下数学界的普遍困境：愤怒与依赖并存。 事件的争议焦点在于学术归属。Buckmaster称，OpenAI是在得知该方程即将被解出后，才部署数万个智能体抢先完成证明的。他此前与Anthropic研究员Levent Alpöge合作，使用Codex和Claude推进这项研究。OpenAI随后展开调查，并修改了公告，声称已确认Buckmaster在2026年9月8日公告和论文发布前两个月的Codex提示词不可能以任何方式影响系统，包括通过训练数据。但Buckmaster认为，展示AI推动数学边界比结果本身更重要，而在没有充分承认人类基础工作的情况下批量产出难题答案，尤其赶在重大IPO之前，是不负责任且幼稚的行为。德国数学家Andreas Thom也遭遇类似情况：OpenAI在8月称其Astra模型利用他钻研二十年的几何群论技术证明了一个长期难题，Thom追问后发现公司新闻稿忽略了他在2019年发表的论文，OpenAI随后修改了措辞。Thom曾和同事用ChatGPT辅助该问题研究，他询问OpenAI研究员Mark Sellke这些交互是否被纳入训练数据，对方回复没有，但Thom表示自己并不信任这一说法，也承认可能永远无法知道真相。他说，AI彻底摧毁了追溯谁贡献了什么这一整套理念，这大概已经结束了。 这场风波触及的不只是署名问题。科学研究的传统建立在同行评审和相互引用之上，而OpenAI的智能体究竟如何一步步得出纳维-斯托克斯的证明，人类至今无法完全理解，这对数学家的存在意义构成了根本性拷问。当AI既能抢先解题、又无法解释过程、还难以追溯人类贡献时，学术界的信任机制和激励机制都面临重构。对跨境电商和AI从业者而言，这一案例同样值得警惕：当AI工具深度介入核心工作，知识产权归属、数据使用边界、以及人类专业价值的重新定位，都将成为无法回避的议题。