# 数学家公开邮件记录，质疑 OpenAI 对未发表研究的回应“不诚实”

> 原标题：More questions about whether researchers can trust OpenAI with unpublished math

- 来源：Hacker News 首页
- 发布时间：2026-09-10T06:49:43.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/55777
- 原文：https://mathstodon.xyz/@andreasthom/117240535270608201

## 摘要

数学家 Andreas Thom 贴出了他与 OpenAI 研究员 Mark Sellke 的邮件往来。Thom 曾明确问过两个问题：他和同事用 ChatGPT 讨论未发表数学工作时，这些对话是否进了训练数据，以及是否在推理时被模型直接访问。Sellke 只回了一句“那没有发生”。Thom 现在认为，这个回答只针对“直接访问”那半句，故意绕开了训练数据...

## 推荐理由

数学家 Andreas Thom 贴出了他和 OpenAI 研究员 Mark Sellke 的邮件。Thom 问得很清楚：他和同事用 ChatGPT 讨论未发表数学工作时，这些对话有没有进训练数据，以及模型推理时能不能直接读到这些内容。Sellke 只回了一句“那没有发生”。Thom 现在认为，这个回答只针对“直接访问”那半句，故意绕开了训练数据那半句。这事直接打在了学术圈对 OpenAI 的信任上——正文没披露 OpenAI 后续有没有补说明，但光凭这封邮件，已经让研究者有理由怀疑自己的未公开对话可能被拿去训练了。

## 锐评

Andreas Thom 把邮件往来公开后，事情变得很具体。他问了两件事：用 ChatGPT 讨论未发表数学时，对话有没有进训练数据，以及模型推理时能不能直接读到这些对话。OpenAI 研究员 Mark Sellke 只回了一句“那没有发生”。Thom 现在认为，这个回答只针对“直接访问”那半句，故意绕开了训练数据的问题。这种回复方式，对需要提前保密的学术讨论来说，信任成本太高了。

更让人不放心的是 OpenAI 后来的公开说法。在 Buckmaster-Alpöge 事件里，他们承认“不能排除去标识化后的数据帮助改进了模型”。Thom 在 6 月 29 日就主动关掉了数据共享选项，但正文没提 OpenAI 有没有回应这个操作。这里缺一个关键信息：用户主动退出后，历史对话是否仍会被用于训练。如果这个缺口不补上，数学家把未发表工作放进 ChatGPT 讨论，本质上就是在赌对方的隐私承诺没有漏洞。