一款新的人工智能模型在极短时间内解决了数学领域的“千禧年大奖难题”之一，即纳维-斯托克斯方程（Navier-Stokes）。这一事件的核心并非仅限于数学突破，更重要的是它揭示了人工智能发展的惊人速度。随之而来的是一场关于学术成果归属的激烈争议，暴露了顶尖 AI 实验室之间紧张的竞争关系。最终，这一系列事件引发了人们对 AI 发展速度、研究伦理以及未来安全合作的深层忧虑。
三个层次的故事
整起事件包含三个关键层面，重要性依次递减：
- 最重要的故事： OpenAI 的一款新模型，其能力在开始训练后仅用一周就超越了前代旗舰 Astra。这揭示了 AI 发展的惊人速度，甚至 OpenAI 内部也对此感到震惊。
- 次要的故事： 这款新 AI 在极短时间内破解了纳维-斯托克斯方程，这是数学界七大“千禧年大奖难题”之一。
- 再次要的故事： 围绕这一数学突破的署名权，爆发了一场激烈的戏剧性冲突。
AI 刚刚解决了一个千禧年难题。我怎么强调这个头条新闻的重要性都不为过。
争议的开端
最初，数学家 Tristan Buckmaster 和 Levent Alpoge 在大型语言模型（LLM）的辅助下，基于前人的研究取得了重大进展。然而，他们被迫提前发布了尚未完全润色的研究成果。
与此同时，OpenAI 在听到一个关于千禧年难题被解决的（假）谣言后，动用了一款比 Astra 更强的内部模型，花费数百万美元的计算资源，在短短几天内独立破解了纳维-斯托克斯方程。
这一系列巧合导致了后续的冲突。
署名权的争夺与指控
在得知 OpenAI 的成果后，Buckmaster 与 OpenAI 方面进行了沟通。据 Buckmaster 所述，OpenAI 提出了两个合作建议，但都要求将他在 Anthropic 工作（OpenAI 的竞争对手）的合作者 Levent Alpoge 从论文中移除。
Tristan Buckmaster 的说法： Sebastien（OpenAI 研究员）两次坚称他希望将 Levent 从作者中移除，并说如果 Levent 不在 Anthropic 工作，一切都会很简单…… 我拒绝了这两个提议。我表示，如果 OpenAI 以提议的方式发布其结果，我将把发生的一切公之于众。对方的回答是：“你为什么要毁掉自己的事业？”
OpenAI 的高管和研究员则坚决否认有任何不当行为，声称他们真诚地尝试合作，但对方拒绝沟通。这起事件很快演变成一场公开的论战，双方各执一词。
数据盗用疑云
这起冲突引发了一个更严重的猜测：OpenAI 是否利用了用户（即 Buckmaster 和 Alpoge）在自家产品（Codex）中的聊天记录来获得研究优势？
OpenAI 官方声明称：“虽然不太可能，但我们无法排除从他们使用我们产品的去标识化数据中获得的信息帮助改进了我们的模型。”
然而，多位来自 OpenAI 和 Anthropic 的内部人士均认为这种情况极不可能发生。
- 访问用户私人数据有严格的权限控制。
- 对于 OpenAI 这样的公司来说，窃取用户数据以获得竞争优势的风险和回报完全不成比例。
- OpenAI 员工后来确认，相关用户的聊天数据不可能进入训练集。
可以基本断定，OpenAI 并未通过盗用用户数据来取得这一突破。
实验室间的敌意
无论谁对谁错，这起事件都暴露了一个令人不安的现实：顶尖的 AI 实验室之间充满了敌意，甚至无法在一个本该是好消息的数学突破上进行合作。
这本可以成为一个展示各实验室如何合作的绝佳案例，但结果却令人极其遗憾。考虑到未来将面临的风险会高得多，这实在不是一个好兆头。 — Sholto Douglas (Anthropic)
这种基于个人恩怨和商业竞争的敌意，为未来在 AI 安全和发展速度控制等关键议题上的合作蒙上了浓厚的阴影。
数学界的忧虑
AI 解决重大数学难题，并没有让数学家们感到高兴。包括菲尔兹奖得主陶哲轩在内的 25 位顶尖数学家发表联合声明，表达了他们的担忧。
- 目标错位： AI 公司将解决著名问题作为衡量其能力的基准，但这损害了数学科学本身。数学的真正目标是获得概念性的理解和洞察，而不仅仅是解决问题。
- 破坏研究生态： AI 公司的仓促发布、缺乏严谨论证和对前人工作的恰当引用，引发了严重的署名权和抄袭问题。
- 扼杀人才： 如果 AI 包揽了所有前沿问题的解决，可能会削弱人类数学家从事研究的乐趣、成就感和地位，从而导致人才流失。
真正令人警惕的：AI 的发展速度
这起事件中最核心、最令人警惕的信息，是 OpenAI 新模型的迭代速度。
这款新模型在开始训练后仅仅四天，就观察到了“阶跃式变化”（step change），能力全面超越 Astra。
这种进步速度意味着：
- 递归自我改进 (RSI) 时代来临： OpenAI 的报告证实，他们已经实现了“自动化研究实习生”的目标。AI 正在加速 AI 自身的研究与发展。
- 研究开销剧增： 到 2026 年 8 月中旬，OpenAI 研究组织中，AI 投入的工作量已经是人类劳动力的 3.1 倍。排名靠前的研究员每天使用的 tokens 价值超过 7000 美元。
- “暂停”形同虚设： 尽管 OpenAI 曾宣布暂停前沿训练，但仅仅两个多月后，一个更强大的模型就已投入训练并迅速取得突破。
OpenAI 自身也通过发布一系列报告和声明，反复警告世界 AI 发展的惊人步伐，并呼吁就发展速度进行审慎的公共选择。这既像是一种炫耀，也像是一种求救：“有人来阻止我。”