数学界新冲突：OpenAI被指利用未公开研究冲刺千禧年难题

近期，理论数学界围绕一个千禧年大奖难题爆发激烈争议。纽约大学数学家Tristan Buckmaster公开指控OpenAI在其研究尚未发表时获取关键进展信息，并凭借超强计算资源抢先发布了完整证明。这一事件不仅关乎一项百万美元悬赏的归属，更将AI在科学研究中的角色推至风口浪尖。

千禧年难题的突发竞争

Navier-Stokes方程的存在性与光滑性问题，是克莱数学研究所列出的七个千禧年大奖难题之一，悬赏100万美元。该方程描述流体运动，广泛应用于工程与物理，但其数学理论至今不完整。Buckmaster与合作者Alpöge此前已在该问题上取得阶段性突破，而OpenAI随后宣布完成了完整证明，据称耗时一周，消耗3000亿输出token，按当前Astra费率折算约2250万美元的计算成本。

Buckmaster在声明中详细叙述了事件经过：当他和Alpöge完成初步研究时，发现他们的进展信息已被传递给OpenAI。在与OpenAI沟通后，对方承认已获得完整证明，但对研究启动时间与投入人力等细节含糊其辞。最终双方达成一致说法：OpenAI的第一个提示是在收到他们工作信息后的几天内发出。若情况属实，意味着OpenAI团队在确信其研究方向正确后，利用算力优势迅速完成形式化证明。

方法论疑云与伦理争议

Buckmaster对OpenAI选择相同研究路径表示怀疑。他指出，尽管数学家广泛讨论该问题，但他与Alpöge采用的具体策略并非主流——通过平滑力通向克莱问题的路径（即Fefferman陈述中的选项c和d）由Luis和Diego开辟，他与Levent选择跟进，但据其所知，几乎无人在此路线上工作。他强调，这不是单纯将问题陈述交给模型就能在数日内推导出的方向。

值得关注的是，Alpöge虽受雇于Anthropic，但该研究并非公司项目。两人使用多种AI模型，主要依赖OpenAI的Codex。然而，Alpöge与竞争对手实验室的关系似乎成为OpenAI的顾虑。Buckmaster称，OpenAI的Sébastien Bubeck曾要求从妥协方案中删除Alpöge的署名，当他坚持公开争议时，Bubeck甚至警告：“你为什么要毁掉自己的职业生涯？”并随后表示：“如果你不想让我友善，那我也不必友善。”

此外，Buckmaster担忧其大量使用Codex构建项目，可能使工作信息被OpenAI用于模型训练。OpenAI保留利用Codex交互数据训练模型的权利，尽管用户可选择退出。若OpenAI团队使用了基于其交互训练的模型，模型在类似问题上可能“复述”其工作。OpenAI公告中淡化了这种可能性，称研究团队未在公开前看到任何相关用户数据，但承认无法完全排除去标识化数据对模型改进的潜在影响，同时强调其证明在细节上差异显著，包括欧拉情形下的精确结果不同。

AI与数学研究的未来走向

此次争议重新引发了关于AI在基础科学中作用的讨论。一方面，AI展示了处理复杂数学问题的潜力，例如通过大规模计算验证猜想；另一方面，研究伦理与数据使用边界成为焦点。Buckmaster似乎认为最佳回应是公开更多研究信息，以促使过程透明化。OpenAI则坚持其研究独立性，并强调证明的原创性。

业内分析指出，此类事件或催生更严格的学术规范，例如要求AI研发方明确数据来源与使用许可，同时推动科研社区建立针对AI辅助发现的早期共享机制。数学研究的竞争本就激烈，而AI的介入可能改变传统节奏，但如何平衡速度与公平，将是长期挑战。