arXiv 论文分析数学社区在 Mastodon 上如何讨论 AI

一项发表于 arXiv 的研究分析了 2026 年 1 月至 9 月 Mastodon 上 1,002 个数学相关账号中的 24,920 条公开帖子。LLM 辅助抽取识别出 101 个账号发布的 1,191 条 AI 相关数学帖子，其占全部帖子的比例从 1 月的 1.1% 升至 9 月的 11.5%，参与账号从 10 个增至 59 个。 研究用"目标—属性—立场"三元组表示讨论结构，将讨论对象、被评估的属性和作者的评判分开。7 月至 9 月间，关于能力与实用性的讨论占比下降，社会和制度层面的担忧上升，且后者的变化很大程度来自新加入的发言者。在 38 个同时评估技术质量与传播、署名、验证流程的账号中，对流程的负面成分比例平均高出 19.4 个百分点（95% 自助法区间为 3.8–35.1）。 围绕 OpenAI 10 月 6 日的数学发布，相关帖子占比从 9.6% 升至 13.6%，参与账号从 13 个增至 28 个。发布后的讨论一方面认可结果的潜在数学价值，另一方面批评以结果数量为中心的宣传、方法披露不足和验证安排。论文还指出逐条三元组的抽取重复性差异较大，但更换重复样本后总体对比结论保持稳定。