OpenAI週二宣布其AI模型解決了數學界傳奇的千禧年大獎難題之一，這本應是一個值得慶祝的時刻。這項成果不僅是無可否認的成就，也強烈證明了人工智慧正如何迅速改變數學領域。然而，在正式宣布之前，這項突破卻因OpenAI追逐此問題的異常情況而變得複雜。

據稱，OpenAI在聽聞其他研究人員取得進展後，似乎投入大量資源，在最後一刻搶先發表成果。隨之而來的爭議引發了搶先發表、涉嫌竊取研究成果以及公然違反長期學術規範的指控，研究人員擔心這可能對該領域產生寒蟬效應。

正如倫敦瑪麗皇后大學數學教授Abhishek Saha所解釋，OpenAI的行為屬於「數學家通常不會做的事情」。OpenAI在週二發布的部落格文章中表示，其尚未發布的一個模型僅用88小時就找到了納維-斯托克斯問題的解決方案，這是一個關於流體運動的棘手難題。

由於解決此問題可獲得100萬美元的獎金，它一直是數學界研究最深入的問題之一，但卻困擾了人類研究者近90年。OpenAI表示，其模型透過將約10,000個由內部模型驅動的AI代理集中於此任務來解決問題，並稱讚這項成就為一個「里程碑」。

「如果你不想我客氣，那我就不必客氣了。」然而，這次宣布的時機引發了質疑。就在前一天，紐約大學數學教授Tristan Buckmaster與OpenAI主要競爭對手Anthropic的研究員Levent Alpöge（儘管Alpöge在此並非代表其雇主工作）發表了關於一個相關問題的研究成果。

Buckmaster表示，他在得知OpenAI已察覺他們的進展後，聯繫了OpenAI，詢問他們何時開始研究此問題以及其模型使用了哪些資料進行訓練。他說，對話很快就變得很不愉快，當他表示會公開此事時，一位OpenAI研究員問他：「你為什麼要毀掉自己的職業生涯？」

當他追問為何公開會毀掉他的職業生涯時，Buckmaster說他收到了以下回覆：「如果你不想我客氣，那我就不必客氣了。」OpenAI甚至敦促Buckmaster改為發表該研究並歸功於OpenAI的內部模型，並將Alpöge從共同作者名單中刪除。

Buckmaster表示，他曾詢問OpenAI是否存取了他使用Codex解決問題時的會話記錄，但OpenAI的回應卻越來越迴避，甚至帶有敵意。此後，OpenAI在包括宣布成果的部落格文章在內的聲明中，斷然否認使用了任何特定的使用者資料。該公司表示：「我們（研究人員和代理）在他們公開發布之前，沒有透過任何方式看到他們的任何工作——特別是，沒有存取任何特定的使用者資料來解決這個問題。」

然而，OpenAI無法完全排除間接影響。該公司表示：「雖然可能性不大，但我們無法排除從他們使用我們產品所衍生的去識別化資料，有助於改進我們的模型。」同時強調兩項證明存在顯著差異。OpenAI研究人員在X上的評論也呼應了這些否認。

究竟發生了什麼，很難確切說明。時間線錯綜複雜，研究內容也可能重疊，而且在最好的情況下，要識別AI生成作品的來源也十分困難，甚至不可能。不同的參與者競相解決世界上最著名的數學問題之一，尤其是一個附帶巨額獎金的問題，這也並不令人意外。然而，OpenAI說法中的某些方面難以解釋。

據該公司自己所述，這項努力是倉促且耗資巨大的，花費了數百萬美元。但該公司卻表示無意領取獎金，而這筆獎金無論如何也尚未由負責管理的克雷數學研究所頒發。OpenAI稱其唯一目標是「報告我們AI模型的實質進展」。該公司似乎在九月之前並未投入太多精力解決納維-斯托克斯問題，或者即使有，也未公開提及。那麼，為何如此倉促呢？

OpenAI的解釋實際上等同於一個響亮的「為什麼不呢？」該公司表示，他們是在聽聞其他研究人員在千禧年大獎難題上取得進展的傳聞後，才開始著手解決這個問題。OpenAI研究員Sébastien Bubeck在《科學》雜誌報導的記者會上表示，他們是在「Twitter上」發現這些傳聞的。

「所以我們心想：『我們有這麼強大的模型。為什麼我們不也嘗試解決一個千禧年大獎難題呢？』」Bubeck說。OpenAI表示，他們後來才意識到這些傳聞與Alpöge和Buckmaster有關。除了回應Buckmaster關於使用其資料的指控外，OpenAI尚未公開回應他的其他主張，並在被要求置評時將The Verge引導至其部落格。

Buckmaster在他的敘述中點名的Bubeck，則對部分內容提出異議，否認曾要求Buckmaster將Alpöge從共同作者名單中刪除。

即使撇開最具爆炸性的指控不談，OpenAI公司公開承認的某些行為也震驚了數學家。這種明顯為了搶先其他研究人員發表成果的倉促行為，在大多數情況下並非數學研究的常態。Saha表示，搶先發表確實會發生，但並不容易。他解釋說，部分原因是尖端研究往往需要深厚且專業的知識，即使有人想插手，也很少有人具備這種能力。

開放性是該學科根深蒂固的美德。「數學嚴重依賴非正式的信任規範，」南卡羅來納大學數學教授兼數學電腦輔助推理研究所（ICARM）科學活動副主任Matthew Ballard說。「研究人員習慣性地與同事分享不完整的想法和正在進行的工作，以磨練他們的思維。這樣做的前提是預期它不會演變成一場競爭。」

儘管無法評論對話記錄是否可能被存取，卡內基美隆大學教授兼ICARM主任Jeremy Avigad表示，即使是「AI系統可能從我們的查詢中竊取想法的念頭，也令人不寒而慄。」數學家習慣於談論他們的工作，而不必擔心被搶先發表。他說：「現在，即使是最小的線索，對於擁有足夠計算資源的人來說，也可能足以讓一群代理去解決問題，人們可能會變得更加謹慎。

想到這可能會如何改變研究環境，令人感到悲傷。」OpenAI不願或無法說明其模型是否受到其他數學家工作的影響，這加劇了該領域的不安感。布朗大學教授Brendan Hassett告訴The Verge：「這是一個問題。」他補充說：「鑑於AI公司未經許可或支付費用就挪用版權作品的歷史，人們提出這些問題是很自然的。」

他表示，公司「應該被要求提供」保證，證明聊天記錄不會被用於改進其模型，這也包括能夠證明這一點。

目前尚不清楚事態將如何發展。倫敦數學科學研究所研究員Yang-Hui He在北京的一次會議上寫道，他擔心「大型公司旗下的數學研究過於保密」。作為一個自稱「始終對AI保持樂觀」的人，他承認他擔心數學可能會回到過去更為保密的狀態，就像過去由美第奇家族等富裕家族資助的時代一樣。

對於大多數研究人員來說，情況可能不會有太大改變。Saha推測，像OpenAI及其競爭對手這樣的公司，願意投入巨資解決的高水準問題數量有限。「你不會期望AI實驗室會將所有資源投入到大多數人正在研究的問題上，因為那樣無法獲得足夠的宣傳。」宣傳可能正是其中一個目的，這或許能解釋為何OpenAI決定競相解決一個已知與Anthropic研究員相關的問題，即使該研究員是獨立行動的。

牛津大學教授Andras Juhasz表示：「這顯然是OpenAI的一場公關勝利。」

但Juhasz質疑這種做法的可持續性，並想知道這是否可能預示著AI公司參與數學研究的終結，因為模型現在可以解決一些最大的問題。他說，人類數學家也會互相搶先發表，但OpenAI的行為表明這種情況可以發生在更大規模上。「突然間，一萬名數學家跳出來解決你的問題。」

所有這些都可能讓OpenAI的公關勝利變成一場慘勝。該公司再次證明其模型可以在數學的最前沿競爭。然而，這樣做似乎也疏遠了它一直試圖打動的學術社群。