返回快訊

OpenAI證明納維-斯托克斯方程遭質疑搶跑,是首次由AI公司而非人類數學家攻克此類難題

OpenAI宣佈其內部AI模型證明了三維納維-斯托克斯方程(Navier-Stokes equations)會在有限時間內產生"奇點",這是克萊數學研究所"千禧年七大難題"之一(懸賞100萬美元),也是首次由AI公司而非人類數學家攻克此類難題;但這一成果隨即被紐約大學數學家Tristan Buckmaster指控"搶跑",引發一場關於研究成果歸屬與AI公司訓練數據使用的大範圍爭議。

Buckmaster與目前供職於Anthropic的數學家Levent Alpöge此前一年一直私下合作,大量藉助Claude、Codex等AI工具輔助研究,並已用"力迫"(forcing,由數學家Diego Córdoba與Luis Martínez-Zoroa此前提出的方法)解決了歐拉方程(Euler equations),被視爲通往納維-斯托克斯問題的關鍵墊腳石;兩人還相信已找到一個特定的納維-斯托克斯變體結果,但截至目前尚未正式發表或經過同行驗證。

據Buckmaster說法,9月初網上開始流傳"千禧年難題被解決"的傳聞後,他於9月3日主動聯繫OpenAI方面澄清這是私人合作、與所在機構無關;OpenAI則確認,其團隊正是在9月1日聽聞相關傳聞後才啓動內部模型攻堅,並於9月8日公佈證明結果——與Buckmaster公開初步成果爲同一天。OpenAI CEO Sam Altman表示,"現在我們能看到他們的成果了,兩種方法看起來是不同的",並確認公司不會申領這筆100萬美元獎金。

Buckmaster在公開聲明中稱,OpenAI研究員Sebastien Bubeck曾提出兩種方案——要麼由Buckmaster一方先發論文、OpenAI次日緊跟發佈,要麼由Buckmaster單獨署名發一篇論文並把Alpöge從作者名單中移除,理由是Alpöge任職於競爭對手Anthropic;他還稱對方在被拒絕後說出"你爲什麼要毀掉自己的職業生涯"這類說法。Bubeck方面則回應稱,他當時明確告訴Alpöge"成果應歸功於Alpöge和Buckmaster",願意分享包括提示詞在內的全部資料;他承認自己確實說過"毀掉職業生涯"這句話,但稱這是"沮喪之下的失言",當場就已收回,本意是想幫數學家保住署名,結果傳達出了相反的意思;他還表示,移除Alpöge的說法源於通話中期他才得知對方解決的是歐拉方程而非完整納維-斯托克斯問題所產生的誤會,指的只是若由Buckmaster單獨重寫OpenAI自己的成果這一假設情形。

OpenAI這次投入了約1萬個並行"智能體"、產生約3000億個輸出token(按當前算力定價約合2250萬美元),證明過程通過Lean編程語言完成形式化驗證,被認爲"基本能確保正確性";數學家Diego Córdoba對此評價"我們都有點震驚",另一位數學家Luis Silvestre則表示"這兩天太瘋狂了,整個學界都在討論其影響"。

這場爭議真正引爆網絡的,是OpenAI一份措辭謹慎的回應:公司表示"雖然可能性不大,但我們不能排除,用戶使用我們產品產生的、經過脫敏處理的數據,間接幫助改進了我們的模型",同時強調默認不會用企業客戶數據訓練模型,個人ChatGPT用戶可選擇退出;OpenAI堅稱在成果公開前"沒有通過任何方式看到過對方的工作"。但這一表態仍讓大量用戶擔心,自己長期把未發表的研究草稿放進付費使用的Codex會話中,可能間接被用來訓練出與自己競爭的模型——受益方是掌握海量用戶會話數據、算力規模遠超個人研究者的大型AI實驗室,承壓方則是依賴這些工具搞研究、卻對自身草稿數據流向缺乏控制權的獨立學者與競爭對手實驗室的員工。

來源:公開信息

ABAB AI 解讀

這不是AI實驗室第一次因"用規模化算力搶跑他人研究方向"引發爭議——學界此前已多次討論大型AI實驗室在觀察到某個研究方向出現進展跡象後,迅速調集算力復現甚至反超的現象;OpenAI此次公開承認,團隊正是在聽聞競爭對手傳聞後才於9月1日啓動這條此前"很少人走的技術路線",一週內就投入萬級智能體規模的算力追趕上兩位人類數學家一年的研究積累。

OpenAI此役調動的核心資源是算力而非人力——用約3000億輸出token(價值約2250萬美元)的推理成本,換取搶先在最具公衆關注度的千禧年難題上刷出一個"AI首次攻克"的歷史性成果;這筆投入的直接回報不是研究本身的100萬美元獎金(OpenAI已明確表示不會申領),而是"AI已能做出人類級數學突破"這一敘事本身,對公司估值與技術信譽的拉動效應,遠超獎金金額。

這與AI實驗室之間圍繞基準測試、競賽與"世界第一個做到"這類敘事的競速邏輯一脈相承——此前多家實驗室也曾在奧數、編程競賽等標準化任務上搶先宣佈"超越人類"成績;不同的是,這次的"競速對象"從公開可比的標準化測試,變成了兩位學者尚未發表的私人研究方向,直接觸碰了學術優先權這一更敏感的領域。目前生成式AI公司正處於從"輔助研究工具"向"獨立研究競爭者"角色轉變的關鍵節點,此次事件是這一轉變過程中第一次大規模公開摩擦。

這場爭議本質上是技術替代邏輯下的產業鏈重構——當AI工具本身從"研究助手"演變爲可能與人類研究者產生直接競爭關係的"研究者",誰的會話數據、誰的算力規模、誰能更快調動資源,開始比誰先有想法更能決定誰能拿到最終的公開歸屬與榮譽;其發生機制在於,AI公司同時扮演着"工具提供方"與"潛在競爭者"的雙重角色,用戶在使用其產品時留下的數據痕跡,理論上具備被同一家公司用來訓練出與用戶直接競爭的模型的可能性,這種角色衝突在算力差距被拉到萬倍量級之後,第一次以如此公開、激烈的方式暴露在學術界面前。

ABAB News · 認知定律

  1. 當工具比你算得快,工具就可能變成你的對手

  2. 誰掌握算力,誰就能把別人的靈感搶先變成結果

  3. 免費用工具的代價,可能是自己的靈感喂大了對手