集合論專家 Asaf Karagila 公開批評 OpenAI 發布的一份宣稱「分割原則（Partition Principle）不蘊含選擇公理（Axiom of Choice）」的預印本。Karagila 指出該論文結構混亂、表述不清，且術語使用不當，認為其品質不足以作為嚴肅的學術成果，若提交至期刊應遭直接退稿（desk rejection）。他具體指出論文中出現了預期外的引理（如 Lemma 7.4 和 8.1），且引用了至少三篇未發表、未經同行評審且未上傳至 arXiv 的講義作為參考文獻，其中包括他自己的未發表講義，而非其已發表的相關論文。Karagila 強調，作為該領域擁有超過 15 年研究經驗的專家，他無法理解該論文的策略與構造，這與他閱讀其他集合論論文時的體驗截然不同。他批評 OpenAI 僅發布數百份難以理解的「解決方案」，卻期望學術界接受其貢獻，這如同對學術界發動「拒絕服務攻擊」（Denial of Service），迫使研究者暫停其他工作來解讀低品質輸出。他認為若 OpenAI 希望真正有所貢獻，應諮詢領域專家以改善輸出品質，而非要求學術界遷就其標準。Karagila 警告，這種做法可能誤導公眾、資助機構及政策制定者，使其誤以為數學研究可被 AI 取代，但他強調 AI 工具與真正可驗證的數學成果之間仍有巨大差距。他拒絕履行此前承諾向 Sam Altman 寄送威士忌的約定，並表示不會花費時間去解讀該論文。
事件背景
分割原則（Partition Principle, PP）與選擇公理（Axiom of Choice, AC）涉及集合論中的數學問題。該問題已有超過一個世紀的歷史。Karagila 在文中提到，他長期關注此問題，並在其個人網站的「Problems」頁面中曾承諾寄送威士忌給 Sam Altman（針對有人詢問他是否打算履行此承諾，他回答不會）。OpenAI 發布的預印本宣稱解決了此問題，但 Karagila 指出該預印本包含大量 Lean 程式碼，但他因不熟悉 Lean 的實際使用且程式碼龐大而未審閱該部分。
社群觀察
社群討論呈現分歧觀點。網友 [pelican0] 認為 OpenAI 的發布行為雖具傷害性，但可能產生了大量可供挖掘的數學結果，且專家拒絕參與突破結果的解讀也是一種問題。網友 [ComplexSystems] 認為 AI 寫作能力會進步，建議年輕數學家可協助解讀結果。網友 [heyitsdaad] 同意 Karagila 的觀點，將解讀無意義的 AI 輸出比作處理客戶提供的無意義 AI 分析報告，認為若作者不願認真撰寫，讀者也不應被迫閱讀。網友 [hingler36] 指出，作為該問題的知名研究者，Karagila 被迫回應公眾詢問，這構成了一種強制性的負擔，AI 證明的湧現加劇了學術界處理非專業內容的壓力。網友 [mcshicks] 則對 Karagila 未審閱 Lean 程式碼表示不解，認為若定理陳述正確，形式化證明本身應具有獨立價值，即使與文字證明不符。
