OpenAI 用 AI 模型解决纳维-斯托克斯千禧年难题，引发学术抢发争议

OpenAI取得了令人印象深刻的成果，他们使用了一个未发布的模型来生成了纳维–斯托克斯存在问题与光滑性问题七人之一千禧奖问题自2000年5月24日起，该奖项一直悬赏100万美元。

这一发现在某种程度上被纽约大学数学教授特里斯坦·巴克马斯特（Tristan Buckmaster）指控其阴谋行为所掩盖，他当时正与现任Anthropic工作的杰出数学家莱文特·阿尔佩格（Levent Alpöge）合作研究相关问题。

特里斯坦的投诉随之而来匆忙出版的版本他们自己的结果。这是描述发生事情的PDF文件.该非常简而言之，Tristan和Levent花了近一年时间研究该问题，广泛使用Claude和Codex（主要是GPT-5.6 Sol），最终在8月15日取得突破。

数学谣言开始流传，Tristan和Levent听说OpenAI已听说Anthropic解决了“一个重大未解决的问题”，于是联系了他们，得知OpenAI有一个团队在处理类似的相关问题。

引用Tristan的话：

我问他们什么时候发出第一个提示。OpenAI很长时间没有直接回答这个问题。最终大家一致认为提示是在几天内发送的，因为我们的工作信息已经传到了OpenAI。我问模型是否是在Codex中的会话中训练过，或者有权限访问我们整个项目的所有草稿。他们告诉我模型不会查找用户数据。我再次询问关于训练的问题，但没有得到回答。

事情从这里开始变得更复杂。OpenAI团队提出等待Tristan发表论文，或者让他撰写关于结果的论文，但明确表示Levent会这样做不是由于OpenAI与其雇主的竞争关系，他被邀请成为合著者。

OpenAI对他们的工作描述如下：

9月1日星期二，我们听到有传闻称两个千禧奖问题已被解决。受这些传闻以及我们内部模型性能的重大变化启发，我们启动了一项评估工作，针对所有未解决的千禧奖问题及其他一些高影响力问题进行评估。代理们于9月5日星期六达成了解决方案，距离首批代理发布约88小时。通过GPT-6 Astra，精益形式化和验证又花费了17小时。在所有尝试的问题中，代理发送了490万条消息，使用了约3000亿个输出令牌。在解决Navier–Stokes问题的过程中，代理发送了270万条消息，使用了约1300亿个输出令牌。

（我们不知道他们使用的内部模型的成本结构，但GPT-6 Astra的3000亿个公开API价格输出代币的成本1500万美元.)

以下是他们对特里斯坦和莱文特作品的看法（重点为我所加）：

我们的工作始于9月1日，听到一个传闻，后来发现该传闻与Anthropic员工Levent Alpöge和纽约大学数学教授Tristan Buckmaster有关。在完成完整项目和精益验证（9月6日）后，基于传闻他们也找到了Navier–Stokes的解决方案，我们联系他们，提出同步发布结果并确认他们的优先级。我们（研究人员和代理人）直到他们公开发布前，都未通过任何方式查看他们的工作——尤其是未访问具体用户数据以解决此问题。虽然可能性不大，但我们不能排除他们使用我们产品时获得的去标识化数据起到了帮助作用改进我们的模型.然而，我们的证明差异很大，甚至在欧拉情形（强制与非强制）中所证明的精确结果也不同。

我对此事件的理解是，OpenAI 听说一些千禧奖问题已被用大型语言模型解决，便把这当作展示他们最新模型强大性的机会，而没有过多考虑让一支已经用 OpenAI 自家模型研究这一问题的团队，带来的形象会多么糟糕。

这种情况似乎反映了当前计算机安全领域的现状。阿尼尔·马达瓦佩迪最近指出如今，仅仅有个漏洞的传闻就足以发现安全漏洞因为如果有人知道某些软件存在未修补的漏洞，他们就可以让代理去寻找漏洞。

数学现在也是这样吗？仅仅知道有未公开的解决方案，就可能引发数百万美元的大型语言模型投入以抢占到底。

这也凸显了我对这一切运作方式持续的挫败感之一。当AI实验室说我的数据“用于提升模型性能”时，这到底是什么意思？?

我曾经最喜欢的两个假设性问题是：

如果我在运行Codex，而我的API密钥在上下文中意外被消耗，未来有人会要求API密钥并拿回我的吗？（我曾问过OpenAI的一个人，他们称之为“重复”问题，并保证他们会非常努力地防止这种情况......但没有具体说明具体方法。）
如果我和ChatGPT头脑风暴公司可能的新方向，六个月后这些信息曝光给竞争对手的可能性有多大，竞争对手会问“公司X下一步打算做什么”？

我现在偏好的假设是：

如果我用ChatGPT帮我部分解决千禧奖问题，我的工作有多大可能影响培训，使得后续模型能帮助到某人否则先解决它？

街道黑客新闻

标签：数学,前往,OpenAI,生成式人工智能,大型语言模型,训练数据,人工智能伦理学

参与讨论