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OpenAI证明纳维-斯托克斯方程遭质疑抢跑,是首次由AI公司而非人类数学家攻克此类难题

OpenAI宣布其内部AI模型证明了三维纳维-斯托克斯方程(Navier-Stokes equations)会在有限时间内产生"奇点",这是克莱数学研究所"千禧年七大难题"之一(悬赏100万美元),也是首次由AI公司而非人类数学家攻克此类难题;但这一成果随即被纽约大学数学家Tristan Buckmaster指控"抢跑",引发一场关于研究成果归属与AI公司训练数据使用的大范围争议。

Buckmaster与目前供职于Anthropic的数学家Levent Alpöge此前一年一直私下合作,大量借助Claude、Codex等AI工具辅助研究,并已用"力迫"(forcing,由数学家Diego Córdoba与Luis Martínez-Zoroa此前提出的方法)解决了欧拉方程(Euler equations),被视为通往纳维-斯托克斯问题的关键垫脚石;两人还相信已找到一个特定的纳维-斯托克斯变体结果,但截至目前尚未正式发表或经过同行验证。

据Buckmaster说法,9月初网上开始流传"千禧年难题被解决"的传闻后,他于9月3日主动联系OpenAI方面澄清这是私人合作、与所在机构无关;OpenAI则确认,其团队正是在9月1日听闻相关传闻后才启动内部模型攻坚,并于9月8日公布证明结果——与Buckmaster公开初步成果为同一天。OpenAI CEO Sam Altman表示,"现在我们能看到他们的成果了,两种方法看起来是不同的",并确认公司不会申领这笔100万美元奖金。

Buckmaster在公开声明中称,OpenAI研究员Sebastien Bubeck曾提出两种方案——要么由Buckmaster一方先发论文、OpenAI次日紧跟发布,要么由Buckmaster单独署名发一篇论文并把Alpöge从作者名单中移除,理由是Alpöge任职于竞争对手Anthropic;他还称对方在被拒绝后说出"你为什么要毁掉自己的职业生涯"这类说法。Bubeck方面则回应称,他当时明确告诉Alpöge"成果应归功于Alpöge和Buckmaster",愿意分享包括提示词在内的全部资料;他承认自己确实说过"毁掉职业生涯"这句话,但称这是"沮丧之下的失言",当场就已收回,本意是想帮数学家保住署名,结果传达出了相反的意思;他还表示,移除Alpöge的说法源于通话中期他才得知对方解决的是欧拉方程而非完整纳维-斯托克斯问题所产生的误会,指的只是若由Buckmaster单独重写OpenAI自己的成果这一假设情形。

OpenAI这次投入了约1万个并行"智能体"、产生约3000亿个输出token(按当前算力定价约合2250万美元),证明过程通过Lean编程语言完成形式化验证,被认为"基本能确保正确性";数学家Diego Córdoba对此评价"我们都有点震惊",另一位数学家Luis Silvestre则表示"这两天太疯狂了,整个学界都在讨论其影响"。

这场争议真正引爆网络的,是OpenAI一份措辞谨慎的回应:公司表示"虽然可能性不大,但我们不能排除,用户使用我们产品产生的、经过脱敏处理的数据,间接帮助改进了我们的模型",同时强调默认不会用企业客户数据训练模型,个人ChatGPT用户可选择退出;OpenAI坚称在成果公开前"没有通过任何方式看到过对方的工作"。但这一表态仍让大量用户担心,自己长期把未发表的研究草稿放进付费使用的Codex会话中,可能间接被用来训练出与自己竞争的模型——受益方是掌握海量用户会话数据、算力规模远超个人研究者的大型AI实验室,承压方则是依赖这些工具搞研究、却对自身草稿数据流向缺乏控制权的独立学者与竞争对手实验室的员工。

来源:公开信息

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这不是AI实验室第一次因"用规模化算力抢跑他人研究方向"引发争议——学界此前已多次讨论大型AI实验室在观察到某个研究方向出现进展迹象后,迅速调集算力复现甚至反超的现象;OpenAI此次公开承认,团队正是在听闻竞争对手传闻后才于9月1日启动这条此前"很少人走的技术路线",一周内就投入万级智能体规模的算力追赶上两位人类数学家一年的研究积累。

OpenAI此役调动的核心资源是算力而非人力——用约3000亿输出token(价值约2250万美元)的推理成本,换取抢先在最具公众关注度的千禧年难题上刷出一个"AI首次攻克"的历史性成果;这笔投入的直接回报不是研究本身的100万美元奖金(OpenAI已明确表示不会申领),而是"AI已能做出人类级数学突破"这一叙事本身,对公司估值与技术信誉的拉动效应,远超奖金金额。

这与AI实验室之间围绕基准测试、竞赛与"世界第一个做到"这类叙事的竞速逻辑一脉相承——此前多家实验室也曾在奥数、编程竞赛等标准化任务上抢先宣布"超越人类"成绩;不同的是,这次的"竞速对象"从公开可比的标准化测试,变成了两位学者尚未发表的私人研究方向,直接触碰了学术优先权这一更敏感的领域。目前生成式AI公司正处于从"辅助研究工具"向"独立研究竞争者"角色转变的关键节点,此次事件是这一转变过程中第一次大规模公开摩擦。

这场争议本质上是技术替代逻辑下的产业链重构——当AI工具本身从"研究助手"演变为可能与人类研究者产生直接竞争关系的"研究者",谁的会话数据、谁的算力规模、谁能更快调动资源,开始比谁先有想法更能决定谁能拿到最终的公开归属与荣誉;其发生机制在于,AI公司同时扮演着"工具提供方"与"潜在竞争者"的双重角色,用户在使用其产品时留下的数据痕迹,理论上具备被同一家公司用来训练出与用户直接竞争的模型的可能性,这种角色冲突在算力差距被拉到万倍量级之后,第一次以如此公开、激烈的方式暴露在学术界面前。

ABAB News · 认知定律

  1. 当工具比你算得快,工具就可能变成你的对手

  2. 谁掌握算力,谁就能把别人的灵感抢先变成结果

  3. 免费用工具的代价,可能是自己的灵感喂大了对手