IT之家9月9日消息，纽约大学数学教授Tristan Buckmaster当地时间周二宣布了三项证明成果，其中一项为理论数学领域最重要的未解问题之一取得了初步进展。这些成果由Buckmaster与Anthropic数学家Levent Alp ge合作完成，并同时使用了Codex和Claude AI模型。相关研究成果本身就具有重要意义，但围绕OpenAI试图解决同一问题的行动，还出现了一场不同寻常的争议。

　　“这个故事还有另一部分，”Buckmaster在宣布证明成果的声明中写道，“坦率地说，这是我非常希望自己不必面对的问题。”根据他的声明，OpenAI的一项并行研究在相关成果公开之前就建立在他们的工作之上，由此引发了一系列学术竞争以及相互矛盾的说法。

　　 Buckmaster发布声明后不久，OpenAI公布了纳维-斯托克斯存在性与光滑性问题的完整证明，而Buckmaster的研究成果已为该证明的得出迈出了关键一步。OpenAI表示，这份证明由一个尚未发布的新一代模型发现。过去一周，该模型已经解决了一系列不同的数学未解问题。整个为期一周的研究过程总计消耗了3000亿个输出Token，按照目前Astra的价格计算，如果全部按计算资源收费，成本约为2,250万美元(IT之家注：现汇率约合1.51亿元人民币)。

　　纳维-斯托克斯存在性与光滑性问题是七个“千禧年大奖难题”之一。这七个问题均属于数学领域最重要的未解问题，克雷数学研究所(Clay Mathematics Institute)为每个问题提供100万美元(现汇率约合672.8万元人民币)奖金，奖励首个给出解决方案的个人或团队。纳维-斯托克斯方程被广泛应用于流体力学，但从理论角度来看，人类对其仍缺乏充分理解。如果这一问题得到解决，将代表人类对数学物理学整体认识的一次重大推进。

　　 Buckmaster和Alp ge在完成自己的研究成果时得知，“有关我们研究进展的信息已经传到了OpenAI”。两人随后联系OpenAI，对方告知他们，OpenAI已经完成了这一核心问题的完整证明。但当他们进一步询问OpenAI究竟何时开始研究这一问题，以及研究过程中涉及多少人工参与时，对方的回答开始变得含糊其辞。

　　 Buckmaster表示：“后来我们得知，实际上有一个完整团队一直在研究这个问题，而且使用了数量惊人的计算资源……最终，双方确认，(OpenAI)发送第一条提示词是在过去几天内，也就是我们的研究信息传到OpenAI之后。”

　　如果这一说法属实，那么这意味着OpenAI团队已经判断Buckmaster和Alp ge采用的方法是正确方向，并决定利用自身在计算资源方面的巨大优势，率先完成正式证明。

　　 OpenAI发布的文章证实了其中大部分时间线。OpenAI明确表示，最新一轮研究始于9月1日，当时公司受到“两项千禧年大奖难题已经被解决”的传闻启发。此外，OpenAI也确认了此前与Buckmaster和Alp ge之间持续进行的沟通。

　　尽管这一问题一直受到数学界广泛研究，但Buckmaster及其合作者所采用的具体方法却并不常见。因此，Buckmaster认为，OpenAI恰好在同一时间采用了相同的方法，这一点令人怀疑。

　　 Buckmaster写道：“通过光滑力解决克雷数学研究所问题，也就是Fefferman对该问题陈述中的c和d两种路径，是Luis和Diego最先打开的方向，也是Levent和我私下决定攻克的方向。”

　　他继续说道：“据我所知，几乎没有其他人在研究这个方向。这并不是一个人把问题陈述交给模型后，仅仅几天时间就能自然想到的方向。”

　　尽管Alp ge目前受雇于Anthropic，但他开展这项研究并不是代表公司进行的。因此，两人在研究过程中混合使用了不同模型，其中主要依赖OpenAI的Codex。

　　即便如此，Alp ge与OpenAI竞争对手Anthropic的关系似乎仍然令OpenAI感到不满。Buckmaster指称，Bubeck曾要求他在一项拟议的折中方案中删除对Alp ge的署名。

　　 Buckmaster表示，当他坚持要将这场争议公开时，Bubeck曾回复：“你为什么要毁掉自己的职业生涯？”Buckmaster称，在他对此表示反对后，Bubeck又说道：“如果你不希望我对你客气，那我也不必客气。”

　　 Buckmaster还担心，由于自己在项目整理过程中大量使用了Codex，其研究信息可能为OpenAI解决该问题的相关工作提供了参考。OpenAI保留使用Codex交互内容训练模型的权利，不过用户可以选择退出相关数据训练。如果OpenAI团队使用的模型曾经通过Buckmaster本人的Codex交互数据进行训练，那么当模型面对类似问题时，理论上就有可能重新生成或复现他的研究成果。

　　 OpenAI在自己的文章中则淡化了这种“复现”可能性。文章写道：“在他们公开发布研究成果之前，我们(研究人员和智能体)没有通过任何方式看到他们的工作，尤其是在解决这一问题的过程中，没有访问任何特定用户的数据。”

　　 OpenAI同时表示：“虽然可能性很低，但我们无法排除从他们使用我们产品的过程中产生的去标识化数据曾帮助改进我们的模型。不过，我们的证明与他们的成果存在显著差异，即使是在欧拉方程的情况下，我们证明的具体结果也有所不同(有外力与无外力)。”

　　无论最终情况如何，这一事件很可能再次引发关于AI在数学研究中扮演何种角色，以及OpenAI自身的利益动机的争论。

　　对于Buckmaster而言，他似乎认为最好的解决办法，就是尽可能将有关这项研究的信息公开，让公众能够了解整个过程。