OpenAI 的隐秘数学突破令学术界不安

# OpenAI的隐秘数学突破震动学术界 来源：https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/992953/openai-math-millennium-prize-navier-stokes OpenAI周二宣布解决了数学界传奇的千禧年难题之一（https://www.clmath.org/millennium-problems/），这本应是值得庆贺的时刻。这项成果既是无可否认的成就，也生动展示了人工智能正如何迅速地改变数学研究领域（https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/977273/the-ai-takeover-of-mathematics-has-begun）。但早在正式宣布前，这项突破就因OpenAI着手研究该问题的特殊背景而蒙上阴影：据称在得知其他研究者取得进展后，该公司似乎投入了大量资源进行最后冲刺以抢先发布成果。由此引发的争议浮现出关于抢发成果、学术间谍行为及公然违背长期学术规范的指控，研究人员担忧这将对该领域产生寒蝉效应。 正如伦敦玛丽女王大学数学教授阿布舍克·萨哈所解释的，OpenAI的行为属于"数学家通常绝不会做的事情"。 在周二发布的博客文章（https://openai.com/index/navier-stokes-solution/）中，OpenAI表示其未公开的模型仅用88小时就找到了纳维-斯托克斯方程的解决方案。这个关于流体运动的棘手难题因提供百万美元悬赏而备受关注，尽管如此，人类研究者近90年来始终未能攻克。OpenAI称其模型通过调度约一万个基于内部模型的AI智能体集群聚焦任务攻克了这一难题，并称此成就为"里程碑"。 "既然你不想让我客气，那我也不必客气。" 但公告的发布时间令人质疑。仅在一天前，纽约大学数学教授特里斯顿·巴克马斯特与OpenAI竞争对手Anthropic的研究员莱文特·阿尔珀杰（虽非代表雇主工作）在相关问题上发布了研究成果（https://mastodon.social/@tristanbuckmaster/117236471352470303）。巴克马斯特表示（https://cims.nyu.edu/~tristanb/statement.pdf），他在得知OpenAI已获悉其研究进展后联系该公司，询问其何时开始研究该问题及使用了哪些训练数据。他称对话迅速恶化，当他表示要公开事件经过时，一位OpenAI研究员反问"你为什么要毁掉自己的职业生涯？"。当巴克马斯特追问为何公开会毁掉事业时，得到的回复是："既然你不想让我客气，那我也不必客气。"OpenAI敦促巴克马斯特发表成果并注明OpenAI内部模型的贡献，同时移除阿尔珀杰的共同作者身份。 巴克马斯特称他曾询问OpenAI是否访问过他在研究该问题时使用的Codex会话记录，但该公司回应越发闪烁其词甚至充满敌意。此后包括成果公告在内的多份声明中，OpenAI断然否认使用任何特定用户数据。公司声明："我们（研究人员与智能体）在其公开成果前未通过任何方式接触过他们的工作——特别是未访问任何特定用户数据来解决此问题。" 但OpenAI无法彻底排除间接影响："虽然可能性较低，但我们不能排除其使用我们产品产生的匿名化数据可能助力了模型改进。"同时强调两份证明存在显著差异。OpenAI研究员在X平台的发言（https://x.com/markchen90/status/2097400166554993041?s=20）也呼应了这些否认。 确切情况难以厘清。时间线交错，研究领域重叠，AI生成成果的溯源在最佳情况下也极为困难。不同参与者争相攻克世界著名数学难题（尤其是附带高额奖金的难题）本不足为奇。 但OpenAI的陈述中存在难以解释之处。据其自述，这项工作匆忙且耗资惊人（https://x.com/polynoamial/status/2097375837670785447?s=20），耗资数百万美元。然而该公司表示无意领取奖金——该奖金实际上尚未由管理机构克莱数学研究所颁发。公司称其唯一目标"是报告我们AI模型的重大进展"。OpenAI似乎在九月前未大力投入纳维-斯托克斯方程研究，即便投入过也未公开表态。 既然如此，为何如此匆忙？ OpenAI的解释实质上是响亮的"为何不？"公司表示在听闻其他研究者在千禧年难题上取得进展的传闻后启动研究。OpenAI研究员塞巴斯蒂安·布贝克在《科学》杂志（https://www.science.org/content/article/how-ai-math-breakthrough-ignited-controversy）报道的新闻发布会上称，这些传闻来自"推特"。"所以我们自问：'我们拥有如此强大的模型，为何不尝试攻克千禧年难题？'"布贝克说道。 OpenAI称后来才意识到传闻涉及阿尔珀杰与巴克马斯特。除回应巴克马斯特关于数据使用的指控外，OpenAI未公开回应其他主张，被《The Verge》询问时指引其查看博客文章。巴克马斯特提及的布贝克已对部分陈述提出异议（https://x.com/SebastienBubeck/status/2097379411691516310?s=20），否认曾要求巴克马斯特移除阿尔珀杰的共同作者身份。 即便搁置最具爆炸性的指控，OpenAI已明确承认的行为仍令数学家震惊。为抢先发表成果而仓促行动显然不符合多数数学研究的惯例。萨哈表示，抢发成果确实存在，但并非易事。 他解释说，部分原因在于前沿研究通常需要极深的专业知识，即使有意也难以介入。 开放性是该学科根深蒂固的美德。南卡罗来纳大学数学教授、计算机辅助数学推理研究所（ICARM）科学活动副主任马修·巴拉德表示："数学研究严重依赖非正式的信任规范。研究者惯常与同行分享不成熟的想法和进行中的工作以锤炼思想，这种分享基于不会演变为竞争的预期。" 尽管无法评论会话记录是否被访问，同样担任ICARM主任的卡内基梅隆大学教授杰里米·阿维加德表示，即使"AI系统可能窃取我们查询中的想法这一念头就令人不寒而栗"。数学家们习惯于讨论工作时无需担心被抢先发表。"如今哪怕最细微的线索都可能促使拥有充足计算资源者派出智能体集群解决问题，人们可能会更加谨慎。想到这可能改变研究环境就令人悲伤。" "数学研究严重依赖非正式的信任规范。" OpenAI不愿或无法说明其模型是否借鉴了其他数学家工作的事实，加剧了该领域的不安。布朗大学教授布伦丹·哈塞特告诉《The Verge》，"考虑到AI公司未经许可或付费挪用版权作品的历史，人们自然会提出这些质疑。"他表示公司"应被要求兑现"聊天记录不会用于改进模型的承诺，并具备证明能力。 尚不清楚事态将如何发展。伦敦数学科学研究所研究员杨辉何从北京某会议发来消息，担忧"大公司主导的数学研究过于封闭"。这位自称"对AI始终乐观"的研究者承认，他担心数学可能重回类似美第奇家族资助时期的封闭状态。 对多数研究者而言，情况或许不会有太大变化。萨哈推测，像OpenAI及其竞争对手这样的公司愿意投入巨资解决的高价值难题毕竟有限。"你不会期待AI实验室全力以赴解决大多数研究中的问题，因为这些成果获得的关注度不够。" 宣传效应可能是重点，这或可解释OpenAI为何选择推进与Anthropic研究员（尽管是独立行动）相关的研究。牛津大学教授安德拉斯·尤哈什表示："这显然是OpenAI的公关胜利。" 但尤哈什质疑这种做法的可持续性，考虑到模型已能攻克一些最重大难题，这可能预示AI公司参与基础数学研究的终结开端。他表示人类数学家之间也存在抢先发表行为，但OpenAI的做法表明这种情况可能大规模发生。"突然间，上万名数学家扑向你的问题，"他说道。 这一切可能使OpenAI的公关胜利沦为惨胜。该公司再次证明其模型能在数学最前沿竞争（https://www.theverge.com/podcast/982434/ai-math-openai-astra-existential-crisis），却似乎疏远了本想打动的学术社群。 **关注话题与作者**以在个性化主页推送中查看更多类似内容，并接收邮件更新。 - 罗伯特·哈特