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# 几百美元解开56年数学难题：为什么DeepMind能登《科学》，OpenAI却被数学家抵制？

一道悬了 56 年没人解出来的数学题，交给 AI 要花多少钱？

几百美元。

而且写完之后，数学家连验算都不用做。

这事刚发表在《科学》杂志上。

Google DeepMind 的 AlphaProof Nexus，一口气解开了 9 道世界级数学难题。

全是传奇数学家埃尔德什留下的公开猜想。

其中有两道，在数学界卡了整整 56 年。

顺带还证明了 44 个整数数列的未解猜想。

要是放在平时，这已经足够让学术界震动了。

巧就巧在，这个成果砸出来的节点太微妙了。

就在几天前，全球数学界刚掀起了一场针对 OpenAI 的联合抵制。

连菲尔兹奖得主陶哲轩，都在个人主页上公开发文声援抗议。

为什么抵制？

因为 OpenAI 突然往学术界扔了一记深水炸弹。

他们用自家的推理模型，一口气生成了 722 篇数学预印本论文。

宣称攻克了几百个前沿难题。

结果不到 24 小时，OpenAI 自己就紧急撤回了 3 篇。

里面的公式连正负号都推错了。

数学家们彻底怒了。

为什么同样是 AI 解数学，两家公司的待遇天差地别？

这要从数学研究最残酷的一道铁律说起。

平时写文章、写代码，哪怕准确率只有 90%，剩下的修修补补也能用。

但纯数学完全不讲这一套。

一百页的复杂推导，只要在第 47 步漏掉一个边界条件，或者抄错一个符号，整篇论文的价值就是零。

偏偏普通大语言模型的底层机制，是根据概率去预测下一个词。

它极度擅长模仿人类论文的口吻。

排版看起来天衣无缝，术语用得高深莫测，论证过程行云流水。

可一旦里面夹带了逻辑幻觉，人类肉眼根本看不出来。

OpenAI 丢出 722 篇纯文字论文，等于把找错的沉重负担，全部甩给了全世界的同行。

学者们得花几个月的时间，去替机器的幻觉挑刺。

DeepMind 走了一条完全不同的路。

他们根本不让模型用自然语言写论文。

AI 只能写代码，写一种叫做 Lean 4 的形式化数学语言。

Lean 是什么？

它不是聊天软件。

这是一套严格的数学编译器。

在 Lean 里面，一个数学猜想就是一道程序目标，证明过程就是一串代码。

只要代码里的逻辑有一丝含糊，或者出现逻辑跳步，编译器就会立刻报错，拒绝通过。

这相当于给大模型套上了一台无情的逻辑质检机。

模型每尝试推导一步，Lean 就在几毫秒内给出反馈。

对了就往前走，错了就当场退回。

AlphaProof Nexus 内部派出了多组智能体，结合进化算法和搜索机制，在 Lean 的代码空间里疯狂试错。

面对那些悬赏了几十年的难题，它可能在几小时内撞墙成千上万次。

每一次撞墙，编译器都会明确告诉它哪条路走不通。

直到整套证明代码完全写完，Lean 给出绿灯，编译成功。

代码一旦编译通过，数学家就不需要再去核对草稿纸了。

从公理到结论的每一步，都已经由机器逻辑彻底锁死。

你不用去相信某家大公司的信誉，数学逻辑本身就是最终的裁判。

AI 进军基础科学，不仅需要产生灵感，更需要一把绝对不会被蒙骗的尺子。

花上几百美元电费，让无情的编译器逼着模型把逻辑推到极致。

那些困扰人类半个世纪的数学迷雾，可能就是这么被一寸一寸凿开的。

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