25位杰出的数学家联署了一封公开信，警告人工智能实验室竞相在著名数学问题上取得突破，可能损害科学研究赖以建立的开放体系。所有签署者都获得过菲尔兹奖章，这被视为数学领域最负盛名的奖项之一。
这封信发布之际，OpenAI与多名学术研究人员之间的分歧正在升级。纽约大学（NYU）教授Tristan Buckmaster指责该公司施压，要求他不要将功劳归于一名在Anthropic工作的合作者，此事发生在一道重要数学问题被解决之后。他还质疑，OpenAI是否在一段较长的推理过程中使用了通过Codex完成的工作来生成自己的证明。根据该报道，OpenAI的证明目前仍未得到记录或验证。
在另一项进展中，OpenAI本周撤回了对加州理工学院（Caltech）一场数学活动的赞助，此前该校研究人员提出了批评。消息来源没有提供有关撤回原因或批评内容的更多细节，但将这一举动置于实验室与大学之间日益紧张的背景下。
问题不只是解决问题本身
公开信承认，模型解决开放性数学问题的能力可能对人类有益，但同时指出，这种益处取决于数学界能否理解和解释这些解答，并将其纳入现有知识体系。签署者警告，过快公布结果可能没有留下足够时间来准备可供审查的数学论述、区分新的方法和思想，以及标注先前的工作。
信中表示，这引发了有关功劳归属和潜在抄袭的尖锐问题，尤其是在人工智能辅助生成的结果尚未被其他研究人员验证，或尚未确定其与既有工作的关联之前就被公布时。公开信还强调，数学并不只是由证明构成的；它还包括一个更广泛的过程，其中涉及教育学生、提出新问题、发展思想以及在不同世代之间传递思想。
为什么这则消息很重要？
这场争议凸显出的实际问题是激励机制失衡。能够投入数千万美元运行模型的人工智能实验室，可能会在最先开始研究某个问题的研究人员之前，找到解决该问题的有用路径。如果署名、记录和工具相互使用的规则不明确，研究人员可能会减少分享自己的工作，或因担心其成果被纳入后续模型、或被归于其他机构而避免使用人工智能工具。
这封公开信发布于“莱顿宣言”之后。该宣言由一批数学家于6月发布，同样讨论了语言模型生成的证明对这一职业的影响，并向数学家、机构和政策制定者提出了建议。这表明，这场讨论已不再局限于单一事件，而是早期尝试制定透明度、审查和功劳归属标准的一部分。
一些基本问题仍未得到解答，包括如何证明模型辅助生成的证明中所使用思想的来源、由谁承担验证责任，以及如何在不妨碍利用新工具的情况下保护开放研究文化。该网站认为，这些问题并不只涉及数学；人工智能系统的速度与可记录、可验证的创造性工作要求之间的紧张关系，也可能以同样方式出现在其他科学和专业领域。