AI 又攻下一道 30 年数学悬案：这家团队验完才宣布，OpenAI 发 722 篇先撤 3 篇

10 月 15 日，上海人工智能实验室宣布：困扰数学界 30 余年的世界级难题——三维 Ghys 猜想被攻克。大湾区大学许地生团队依托书生科学多模态大模型 S2，通过人机协同完成证明；北京大学董彬教授、刘若川院士团队用自研 SHEAF 框架完成了形式化验证。而就在一周前，OpenAI 在 GitHub 一次性公开了 722 篇 AI 生成的数学手稿，次日就因错误撤回 3 篇。

同一周，两条路线。对照着看，比单看任何一条都有信息量。

先看这份"验完才宣布"的作业。 Ghys 猜想 1995 年由法国数学家吉斯提出，是复动力系统领域公认的"试金石"级难题。说通俗点：它问的是一类混乱的动力学轨迹，能不能被"化归"成简洁规整的标准代数模型——猜成立，混沌背后就有整洁的骨架。这次攻关的起点颇有戏剧性：2025 年中国数学会在 CMO 决赛首设 AI 测试，书生-S1 拿了 102 分，远超 78 分的金牌线，这才引来数学家主动上门合作。

攻关模式是人机协同：书生-S2 先后完成 7 批接续推演，问题图从 15 个节点扩展到 389 个，输出上千页严密推导，人负责判断思路价值、校准方向。论文挂上 arXiv 之前还有个耐人寻味的细节——北大的谢俊逸教授曾用 GPT-6 尝试攻这道题，没能找到证明。

更关键的其实是验收环节：证明不是作者说了算的。北大团队独立用形式化验证把整套证明机器核验了一遍，产出数十万行验证代码，确认逻辑完整无漏洞。这是第三方机器级背书，不依赖任何人的"我相信他是对的"。

再看那 722 篇手稿的账。 OpenAI 的口径是"解决了 300 多道人类之前无法攻克的难题"。这不是它第一次碰数学界的高墙：9 月它曾宣布用 88 小时给出纳维-斯托克斯方程的证明——克雷研究所悬赏百万美元的七个千禧难题之一，还同步公开了 166 页论文和验证代码。这笔账正着算：722 ÷ 300+ ≈ 每 2.4 篇手稿才摊上一道；反过来看，平均每篇连半道"未攻克难题"都摊不上——所谓 300+，是把大量普通开放问题打包后的口径，远没有听起来震撼。至于 3/722 ≈ 0.4% 的撤稿率，看着安全，但菲尔兹奖得主迪米尼-科潘透露，光他自己卡在 16 个问题的验证上就没读完。0.4% 是在绝大多数手稿还没人验收的前提下出现的——它不是错误率，是抽样下限。

两件事放在一起，我的判断很明确：AI 数学的瓶颈不在解题，在验收。 模型能把千页推导吐出来，但"对不对"必须有人或机器兜底，目前唯一能规模化兜底的方案就是形式化验证——把证明变成代码可核验的对象。剑桥数学教授高尔斯担心的是同一个问题的反面：如果没人再有动力花几年去读懂 AI 的推导，最后会"拥有强大工具，却没有人能够驾驭它"。这次值得学的未必是模型能力，而是流程：先找独立第三方机器验证，再对外宣布。丘成桐在清华也点破了同一层：AI 对部分问题的推进方式是研究者"未曾设想的"，但背后大概率离不开人类的大量辅助。工具已经跑起来了，谁来验收、按什么规则验收，才是接下来的真正争夺点。

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