根据2026年9月最新的科技进展，AI在攻克菲尔兹奖级别数学难题方面取得了多项突破性成果，具体如下：
一、OpenAI模型破解10项重大数学难题，终结27年悬案
2026年8月，OpenAI未公开的内部模型Astra在高维几何、编码理论、群论等领域一次性解决了10项长期未决的数学难题，其中最核心的成果是否定了"所有可数群都是sofic"的猜想，构造出无限有限呈现的非sofic群，彻底解决了数学家Gromov于1999年提出的非sofic群问题。这一成果被多位菲尔兹奖级数学家认定为"载入史册的分水岭时刻"，罗格斯大学数论学家Alex Kontorovich评价其重要性超过此前AI证伪单位距离猜想的突破。
值得关注的是，解决这10项难题的总成本不到2000美元，平均每个问题仅需约200美元，展现了AI在数学研究中的高效性和低成本优势。
二、Claude仅用11天完成费马大定理形式化证明
2026年9月4日，AI公司Anthropic宣布其Claude模型仅用11天就将英国数学家安德鲁·怀尔斯1995年的费马大定理证明转化为计算机可验证的形式化证明，生成了长达1300万行的Lean语言代码。而此前人类数学家预估这项工作需要10年时间才能完成。
费马大定理是20世纪最著名的数学成果之一，此次AI的突破标志着数学证明进入机器验证时代。美国罗格斯大学数论学家亚历克斯·孔托罗维奇评价称："机器能将人类工作转化为坚不可摧的证明，完全令人震撼。"这一成果也证明AI不仅能辅助检验数学证明，未来可能参与生成新的数学推理，甚至审查整个人类数学知识库并发现潜在错误。
三、千禧年大奖难题引发AI研究伦理争议
2026年9月，纽约大学数学家特里斯坦·巴克马斯特公开指控OpenAI可能窃取了他与合作者关于三维纳维-斯托克斯方程（NS方程）的研究思路。NS方程是克雷数学研究所悬赏百万美元的千禧年大奖难题之一，其核心问题是方程是否一定有光滑解。尽管这一成果尚未被正式认定为菲尔兹奖级别，但已引发数学界对AI研究伦理和成果归属的广泛讨论。
针对这一争议，OpenAI回应称其研究独立完成，但承认"无法排除来自产品使用的去标识化数据曾帮助改进模型"。这一事件也引发了包括陶哲轩、彼得·舒尔茨等25位菲尔兹奖得主联名发表公开信，呼吁关注AI在数学研究中的"目标错位"问题，强调数学研究需要重视严谨性和学术规范。
这些突破表明，AI正在从辅助数学研究向核心创新角色转变，未来可能彻底改变数学发现和证明的范式。但同时，AI研究的伦理规范和成果归属问题也亟待建立和完善。