人工智能正在向数学研究的核心领域发起冲击。近日，OpenAI宣布其研发的多智能体系统完成了对流体力学基础方程——纳维-斯托克斯方程存在性与光滑性问题的证明，并同步公开了学术论文与Lean形式化验证结果。这一突破若获数学界认可，将成为人工智能首次独立攻克千禧年大奖难题的里程碑事件。
作为现代流体力学的基石，纳维-斯托克斯方程自19世纪提出以来，始终存在一个关键未解之谜：在三维空间中，初始状态光滑的不可压缩流体，是否会在有限时间内因速度无限增大而形成奇点？这个问题不仅关乎飞机设计、气象预报等工程领域，更直接影响着人类对连续介质模型的认知边界。2000年，美国克雷数学研究所将其列为七个千禧年大奖难题之一，悬赏百万美元寻求解答。
OpenAI的研究团队采用了一种前所未有的协作模式。他们构建了由约1万个智能体组成的分布式系统，这些智能体被划分为多个小组，同时从证明存在奇点和不存在奇点两个方向展开探索。研究过程中，系统先攻克了相关度极高的欧拉方程正则性问题——约100个智能体经过50小时协作，完成了该问题的反例证明，为后续研究提供了关键线索。最终，在启动任务88小时后，系统成功证明初始光滑流体在特定外力作用下可在有限时间内形成奇点，并额外花费17小时完成形式化验证。
这项突破的核心在于构造了一种特殊的涡旋结构。流体在围绕中心旋转的同时，会不断向内收缩并发生轴向拉伸。随着空间尺度缩小，流体速度持续攀升，但整体能量始终保持有限。研究团队通过精确控制多个数学项的同步增长，实现了无需无限外力介入的奇点形成，这一发现颠覆了传统认知中"需要无限能量才能产生无限速度"的直觉。
项目负责人陈立杰透露，整个研究过程中智能体共交换了490万条消息，消耗了3000亿个输出Token。这位曾获国际信息学奥赛冠军的清华姚班毕业生表示，今年早些时候他预测人工智能可能在2028年前后解决千禧年难题，但现实发展速度远超预期："我们正在见证一个不可思议的时代，机器不再仅仅是计算工具，而是真正参与到科学发现的创造过程中。"
然而，这项突破性成果随即引发了关于研究优先权的争议。纽约大学流体力学专家特里斯坦·巴克马斯特公开表示，他与Anthropic研究员的合作团队早在8月中旬就取得了相关方程的有限时间爆破证明，并已完成Lean验证。巴克马斯特指出，他们的研究建立在数学家迭戈·科尔多巴和路易斯·马丁内斯-佐罗亚多年研究的基础上，大语言模型仅作为辅助工具使用。
根据巴克马斯特公布的邮件记录，他在9月初曾主动联系OpenAI研究人员说明双方研究进展。OpenAI方面回应称内部模型已生成带外力纳维-斯托克斯问题的证明，论文规模约100页。但巴克马斯特质疑OpenAI可能接触过他们此前在Codex平台上的研究资料，尽管他并未直接指控数据滥用，只是希望澄清研究过程的独立性。
对此，OpenAI研究员诺姆·布朗公开否认使用用户数据，并对抄袭指控表示遗憾。Anthropic员工肖尔托·道格拉斯也从技术流程角度分析，认为OpenAI获取并利用用户研究数据的可能性极低。这场争议暴露出人工智能参与科研带来的新问题：当机器成为共同研究者，传统的学术规范面临重构——论文署名该如何分配？研究贡献如何量化？AI生成的证明能否被视为真正的科学发现？
随着人工智能在基础科学领域的渗透加速，这些问题的答案将深刻影响未来科研生态。过去，工具的作用仅限于放大人类能力；如今，能够自主提出假设、设计实验并完成证明的智能系统，正在重新定义"科研协作者"的内涵。数学界正经历着类似计算机初入科学研究时的范式转变，只不过这次，变化来自具有思考能力的机器伙伴。
