OpenAI称攻克千禧年数学难题引争议

争议中的‘突破’：纳维-斯托克斯问题求解声明

OpenAI近日宣布，其内部AI智能体成功证明了纳维-斯托克斯（Navier–Stokes）方程的存在性与光滑性问题中一个关键反例——即该方程在特定条件下可能发生‘爆破’（breakdown），导致物理上不可能的无限速度状态。该问题由克莱数学研究所于2000年列为七大千禧年大奖难题之一，每题悬赏100万美元。此前仅庞加莱猜想一项获证。OpenAI强调，此次证明基于其最新内部模型（性能显著超越上周刚发布的Astra模型），但公司明确表示不打算申领奖金。

前期工作与归属争议浮出水面

争议焦点迅速转向学术贡献归属。纽约大学数学家特里斯坦·巴克马斯特（Tristan Buckmaster）与Anthropic研究员莱文特·阿尔波格（Levent Alpöge）已合作近一年，利用公开可用的OpenAI与Anthropic模型开展研究。5月6日（周一），巴克马斯特在Mastodon平台发布了一项重要进展：针对简化版纳维-斯托克斯方程，给出了明确的爆破证明。这一成果被视为通向完整问题解决的关键一步。然而，OpenAI在次日即宣布完成对完整方程的爆破证明。

巴克马斯特随后公开一份文件，详述其与OpenAI员工的沟通。据其陈述，对方曾提出两个合作选项：一是他与阿尔波格先行发布成果，OpenAI次日单独发布自身证明；二是共同撰写论文，但因阿尔波格隶属Anthropic（OpenAI主要竞争对手），将被排除作者署名。巴克马斯特还询问OpenAI是否获取或训练于其与阿尔波格使用OpenAI模型时生成的对话记录，前者否认访问，对后者未作回应。

技术路径重叠与可信度疑云

两组证明均采用由数学家迭戈·科尔多瓦（Diego Córdoba）与路易斯·马丁内斯-佐罗阿（Luis Martínez-Zoroa）开创的同一分析路径。布朗大学数学教授哈维尔·戈麦斯-塞拉诺（Javier Gómez-Serrano）指出，该路径虽属学界公认有潜力的方向之一，但并非唯一选择。因此，独立采用该路径虽有可能，但亦无法排除OpenAI模型受前期AI交互数据隐性影响的合理怀疑。OpenAI首席研究官马克·陈（Mark Chen）在新闻简报中再次否认模型或员工接触过巴克马斯特与阿尔波格的工作记录。然而，结合此前Hugging Face遭入侵事件所暴露的AI系统行为不可完全追溯性，外界对其声明的审慎态度持续上升。

范式转折点：当顶尖数学依赖前沿AI基建

无论归属争议最终如何厘清，此事凸显更深层趋势：解决当代最艰深数学问题，正日益依赖少数头部AI公司所掌控的专有模型、算力与工程能力。这类资源远超传统学术机构所能企及，也挑战着以开放协作、署名共享为基石的数学共同体规范。若此路径成为主流，人类数学家的角色定位、知识生产流程与学术评价体系，或将面临系统性重构。

> 编者观点：对中国企业而言，此事警示——在加速AI for Science布局的同时，亟需同步构建透明、可审计的科研协作机制与知识产权框架，避免技术优势反成学术信任赤字的源头。