OpenAI 纳维-斯托克斯方程解法争议

OpenAI 声称解决了千禧年大奖难题

OpenAI 发布了纳维-斯托克斯方程存在性与光滑性问题的完整证明，这是七个千禧年大奖难题之一。该公司报告称，这一解法是由一个未发布的下一代模型在为期一周的努力中发现的，该过程消耗了3000亿个输出标记，基于当前 Astra 的费率，计算成本约为2250万美元。

纳维-斯托克斯方程是流体力学的基础，但其理论存在性和光滑性问题一直未被解决。一个正式的证明在数学物理领域具有重大进展意义，并由克雷数学研究所提供100万美元的奖金。

关于研究抢先和“不正当”手段的指控

纽约大学数学教授特里斯坦·巴克马斯特（Tristan Buckmaster）与 Anthropic 数学家莱文特·阿尔波杰（Levent Alpöge）合作，指控 OpenAI 在获取他们研究进展信息后，故意抢先完成研究。巴克马斯特和阿尔波杰此前使用 Codex 和 Claude AI 模型组合进行初步探索。

争议的关键点包括：

• 时间与方法： 巴克马斯特指出，他们选择的特定数学路径（费弗曼问题陈述中的选项 c 和 d）并不常见。他认为 OpenAI 在9月1日突然转向相同方法——在解法传闻流传之后——极为可疑，称：

  "在几天内仅通过向模型提供问题陈述，是无法得出这种方向的。"

• 计算优势： 巴克马斯特认为，OpenAI 在意识到该研究方向可行后，利用其庞大的计算资源，在原始研究人员发表成果前就完成了正式证明。
• 职业操守： 巴克马斯特指控，在关于署名权的争执中，OpenAI 的塞巴斯蒂安·布贝克（Sebastien Bubeck）曾建议移除莱文特·阿尔波杰的署名（因其隶属于 Anthropic），并据称对巴克马斯特说：

  "你为什么要毁掉自己的职业生涯？" "如果你不希望我对你好，那我也不必对你好。"

数据隐私与模型复述问题

由于巴克马斯特在研究中广泛使用 OpenAI 的 Codex，他担心自己的工作可能已被纳入 OpenAI 的训练数据。除非用户选择退出，否则 OpenAI 保留对 Codex 交互数据进行模型训练的权利。

OpenAI 否认通过访问特定用户数据来解决该问题，声明：

"我们（研究人员和代理）在他们公开发布之前，从未以任何方式看到他们的工作——特别是，为解决此问题并未访问任何特定用户数据。"

然而，该公司承认无法排除“从他们使用我们产品中衍生出的去标识化数据可能帮助改进了我们的模型”。OpenAI 进一步辩称，他们的证明与巴克马斯特的成果存在显著差异，特别是在欧拉情形（强制与非强制）方面。

社区分析与影响

这一事件在技术与学术界引发了关于人工智能辅助研究伦理的广泛讨论：

• “计算抢先”： 评论者指出，这代表了一种新的学术竞争形式，即一旦研究方向明确，拥有更强大计算能力的实验室可以“以算力超越”人类研究者的洞察力。
• 学术所有权： 一些人认为，如果模型是通过研究者的私有交互数据训练得出结论的，那么学术所有权应归属于研究者，无论服务条款的法律约定如何。
• 人工智能协作： 尽管存在争议，一些观察者认为这一事件本身就是一个“存在性证明”，表明人机协作可以解决理论数学中最困难的问题之一。
• 经济可行性： 该发现的成本（2250万美元）远超千禧年大奖奖金（100万美元），表明 OpenAI 的动机很可能是展示通用人工智能（AGI）能力，而非经济收益。