凤凰网科技讯 9月9日，据TechCrunch报道，纽约大学数学教授Tristan Buckmaster于周二宣布了三项证明，其中一项初步结果指向理论数学领域的一个重大未解问题。他同时指控，OpenAI在其研究尚未公开时就获得了相关进展信息，并借助巨大的计算资源优势抢先发布了完整证明。
此次涉及的Navier-Stokes存在性与光滑性问题，是克莱数学研究所设立的七个“千禧年大奖难题”之一，悬赏100万美元。Navier-Stokes方程在流体力学中广泛应用，但理论研究仍不充分。OpenAI随后发布了Navier-Stokes存在性与光滑性问题的完整证明，而Buckmaster的发现此前已朝该问题迈出步骤。据OpenAI称，这项持续一周的工作共消耗了3000亿输出token——如果按当前Astra费率计算，相当于2250万美元的计算成本。
OpenAI被指在获知进展后才启动冲刺
Buckmaster在声明中写道：“还有另一部分故事，老实说，我非常希望自己不必在意。”据他所述，当他和Alpöge正在完成自己的研究时，他们得知“有关我们进展的信息已被传递给OpenAI”。他们联系OpenAI后，对方称已取得了核心问题的完整证明。但当询问OpenAI何时开始研究该问题、投入了多少人力时，对方的回答变得越来越含糊。
“结果是，一个完整的团队已经在研究这个问题，而且使用了极其惊人的计算量……最终，双方达成一致的说法是，第一个提示是在关于我们工作的信息到达OpenAI之后的几天内发出的。”Buckmaster说。
如果这一说法属实，则意味着OpenAI团队已经相信Buckmaster和Alpöge的研究方向是正确的，并决定利用其计算资源上的巨大优势抢先给出正式证明。OpenAI的公告确认了大部分时间线，特别指出最新尝试始于9月1日，起因是听到“两个千禧年难题已被解决”的传言。公告还确认与Buckmaster和Alpöge持续进行了对话。
独特方法与署名纠纷
Buckmaster表示，虽然数学家们广泛研究该问题，但他和合作者采用的具体策略远非主流，这让他怀疑OpenAI为何会在同一时间采用相同方法。
“通过平滑力通向克莱问题的路径，即Fefferman陈述中的选项c和d，是Luis和Diego开辟的路线，也是Levent和我悄悄选择攻击的路线。”Buckmaster写道，“据我所知，几乎没人在研究这条路线。这不是把问题陈述交给模型、用几天时间就能得出的方向。”
Alpöge虽然受雇于Anthropic，但这项研究并不代表公司进行。因此两人使用了多种模型，主要依赖OpenAI的Codex。即便如此，Alpöge与竞争对手实验室的关系似乎成了OpenAI的痛点。Buckmaster称，OpenAI的Bubeck曾要求他从一项提议的妥协方案中删除Alpöge的署名。
当Buckmaster坚持要将争议公之于众时，Bubeck回复：“你为什么要毁掉自己的职业生涯？”Buckmaster称，在他反驳后，Bubeck又说：“如果你不想让我友善，那我也不必友善。”
训练数据担忧与OpenAI回应
Buckmaster还担忧，由于他在构建项目时大量使用Codex，他的工作信息可能助长了OpenAI自身的解题努力。OpenAI保留利用Codex交互训练模型的权利，尽管用户可以选择退出。如果OpenAI团队使用了基于Buckmaster自己的Codex交互训练的模型，那么在面对类似问题时，模型有可能“复述”他的工作。
OpenAI在其公告中淡化了发生记忆复述的可能性：“我们（研究人员和智能体）在他们公开发布之前没有通过任何方式看到他们的任何工作——特别是，没有为了解这道题访问任何特定用户数据。”公告称，“虽然不太可能，但我们无法排除他们使用我们产品所产生的去标识化数据帮助改进了我们的模型。然而，我们的证明差异显著，甚至在Euler情形下的精确结果也不同（受迫与不受迫）。”
无论争议如何，此事很可能重新点燃关于AI在数学研究中作用的持续辩论，以及OpenAI在其中的具体动机。Buckmaster似乎相信，最好的回应是让尽可能多的研究信息公之于众。(作者/于雷)
更多一手新闻，欢迎下载凤凰新闻客户端订阅凤凰网科技。想看深度报道，请微信搜索“凤凰网科技”。
