TechCrunch 于 9 月 21 日报道，OpenAI 已成立一个数学顾问小组（math advisory group）。与该消息同时披露的背景是，OpenAI 的人工智能系统已经解决了 100 多个开放问题（open problems）。
所谓开放问题，通常指数学界公开提出、长期未获解答的难题。这类问题与竞赛题、教材习题有本质区别：它们没有现成答案，解题路径本身往往就是研究贡献。因此，"解决 100 多个开放问题"这一表述，指向的是 AI 在长链条推理与证明构造上的能力位置，而不只是分数上的提升。
这也是数学长期被当作 AI 推理试金石的原因。数学命题的结论可以被形式化检验，对错边界清晰，很难靠语言上的似是而非蒙混过关。如果模型确实能在研究级问题上给出可验证的结果，其意义会超出数学本身，向需要严密推理的编程、工程、科学发现等场景外溢。与此同时，OpenAI 专门设立数学顾问小组，也说明这类工作已经需要专业数学共同体的参与——无论是评估结果成色、判断问题价值，还是为后续方向提供建议。
对从业者而言，值得关注的并不是"100"这个数字，而是围绕它的三个问题：这些问题分布在哪些领域、难度如何；给出的解答是否经过同行评议或形式化验证；以及能否被独立复现。目前公开信息仅涵盖"成立顾问小组"和"解决逾百开放问题"两点，问题清单、验证机制、小组成员与运作方式均未在现有材料中说明。
AI 与数学研究的结合正从辅助计算走向直接产出结论，而结论的可信度，最终仍取决于数学界自己的检验标准。