四分之一的数学预印本现在承认人工智能的使用，而五个月前只有 4%

对近 33,000 份 arXiv 提交内容的全面分析显示，人工智能已经从好奇心转变为数学研究的合著者，其速度之快无人预料。

3 月份，发布到 arXiv 的数学论文中只有不到 5% 披露了人工智能的使用。截至 8 月 20 日，这一数字已超过 24%。这不是一个温和的上升趋势。这是图表上的一条垂直线，会让成长阶段的初创公司嫉妒。

这些数据来自题为“AI4Math 中的淘金热：我们现在在哪里？”的预印本。由 Jiashun Jin、Zheng Tracy Ke 和 Bing Cheng Sui 撰写，分析了 2026 年 3 月 1 日至 8 月 20 日期间向 arXiv 提交的 32,944 份数学论文。研究结果描绘了一幅处于快速且很大程度上是自愿的转型之中的学科图景。

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转变背后的数字

到 8 月份，24.14% 的数学预印本承认人工智能这一头条数据本身就很引人注目。但更能说明问题的指标是研究人员所说的“实质性人工智能贡献”，意思是人工智能不仅校对或格式化，而且实际上对数学工作本身做出了贡献。

这一数字从 3 月份的 1.39% 跃升至 8 月 20 日的 14.09%。换句话说，大约七分之一的数学论文现在都以人工智能做真正的智力繁重工作。

在分析的 32,944 份提交内容中，有 3,575 份确认了某种形式的人工智能使用。其中，1,712 项涉及研究人员归类为实质性贡献的内容。大部分实质性工作都集中在证明构建上。

该研究还追踪了研究人员正在使用哪些人工智能工具。 OpenAI 产品出现在超过 60% 的已确认使用 AI 的论文中。 Anthropic 的工具位居第二。

并非所有数学都是生来平等的

人工智能的采用并没有在整个学科中均匀传播。组合数学在人工智能的大量使用中处于领先地位。与此同时，Metric Geometry 的人工智能采用率（相对于其规模）最高。

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从地理上看，美国和中国占主导地位。他们合计约占人工智能辅助数学论文加权作者数量的三分之二。

显然是解决开放问题

也许该研究中最具争议性的发现涉及未解决的问题。研究人员确定了 717 条与对 AI 做出实质性贡献的论文相关的开放问题记录。其中 71% 的作者报告已完全解决。

arXiv 上的预印本未经同行评审，数学史上充斥着未经审查的声称证明。但即使考虑到过早获胜的一定比例，声称的解决方案的数量也表明人工智能使数学家能够解决他们可能不会尝试的问题。

贡献的主要模式是证明构建。人工智能并不能取代数学家对于哪些问题重要或哪些策略可能有效的直觉。它更像是一个极其快速、不知疲倦的合作者，可以探索证明路径并以人类无法比拟的规模验证逻辑步骤。

这对该领域意味着什么

该研究的作者主张明确披露人工智能的使用情况，这一点值得注意，因为目前 24% 的数字只计算了自愿承认的论文。几乎可以肯定，人工智能辅助提交的实际数量会更高。

随着 OpenAI 工具在已确认的 AI 辅助论文中占据主导地位，AI 平台的选择正在成为研究人员的战略决策。 Anthropic 占据第二位，但差距似乎很大。对于人工智能公司来说，成为数学研究的默认工具不仅仅是一种声望游戏。这是一个反馈循环：越多的研究人员使用你的系统，你在硬推理任务上获得的训练信号就越多，这使得你的系统在硬推理任务上表现得更好。

美国和中国的产出集中也对全球数学研究产生影响。无法获得前沿人工智能模型的国家和机构面临落后的风险，不是因为他们的数学家才华横溢，而是因为他们没有使用相同的工具。