OpenAI Math：722 篇论文之后

10 月 6 日，OpenAI 一次发布了 722 篇数学研究手稿[1]。这些成果出自一个尚未公开的内部模型[2]。

我等了两天，看了看数学家们的反应，大致可以分为四类：

震撼、兴奋。 Scott Aaronson[3] 说，其中有些结果，单独拿出来就可能是某个领域的年度成果。
兴奋但困惑。 Dana Moshkovitz[3] 开始读其中的证明，觉得有不少新东西值得学，也直言论文写得很难读。
谨慎审查。 Alex Townsend 主张[1]，先说清楚哪些成果已经通过验证，哪些还需要检查。Andrew Sutherland 肯定了及时纠错的做法，但认为要赢回数学界的信任，还需要做得更多。
强烈反对发布模式。 数学家组织 AHM[4] 反对这样一次性发布大量论文，呼吁数学家停止与 OpenAI 合作，让数学研究回到以人的理解为中心。

另外还看到，OpenAI 因错误撤回了 3 篇手稿，修订了另外 14 篇[5]。

我不知道该不该为 AI 还会出错松一口气。假如这批成果全都正确，我一时也很难想象。可现在，错误出现了，OpenAI 很快就公开问题，能改的改，改不了的撤回。

让我觉得有点可怕的是，他们已经能做出这么强的模型，拿出这么多成果，还能这么坦然地接受自己出错。似乎没什么心理负担，哪里不对就改哪里，还在不断进步。

我脑子里还有两个问题。

第一个问题：人类需要多久，才能把这些成果“吃透”？

我一时想不到比“吃透”更合适的词，但我也不知道什么才叫“吃透”。

是每项成果都有人去验证？

还是背后的数学思想，都被人研究明白了？

或者，这些成果都找到了实际的应用场景，或产生了实际的价值？

第二个问题：如果下个月，又多一百倍呢？

上个月，AI 还在攻克欧拉方程[6]、费马大定理证明的形式化验证[7]、纳维－斯托克斯方程[6]这几个重点问题。这个月，OpenAI 一次性就已经发布了 700 多个“成果”。

假如这种 scaling 还没停下，增长还在继续，下个月摆在我们眼前的，是比这次多一百倍的成果，那……