在过去一年里，OpenAI、Anthropic 和其他实验室宣布在众多长期存在的数学问题上取得突破，某些情况下远远超出了研究人员对当前系统能力的预期——包括解决了一个著名的千禧年大奖难题。但以典型的硅谷风格，AI 实验室们快速行动，打破常规，以失控推土机般的姿态横冲直撞地闯过这门学科。本应受到赞誉的成果反而引发了强烈反弹。AI 实验室表示他们正在从早先的错误中吸取教训。这些承诺能否兑现仍有待观察。
继续阅读下文，了解 AI 接管数学的最新动态。
OpenAI 继续碾压数学家
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在混乱的几个月里，OpenAI 展示了它能在两件事上保持惊人的一致性：在数学领域取得令人瞩目的突破，然后在宣布这些突破时彻底搞砸。OpenAI 现在正试图做得更好。不知怎的，它连这个也搞砸了。
OpenAI 最近试图修复与一个它屡次 疏远的数学界之间破裂的关系，其方式是咨询一个由顶尖从业者组成的新独立顾问小组。但接受The Verge采访的数学家——包括该小组的一名成员——描述了一场混乱而令人困惑的事件，带有 OpenAI 此前仓促涉足数学领域的许多特征，表明该公司几乎没有从错误中吸取教训。而该小组首先接到的任务就令人望而生畏：协助协调发布 OpenAI 称其未发布模型产出的数十项成果，这一前景已经在研究人员中引发恐惧，担心这即将到来的突破浪潮会对他们的领域造成什么影响。
OpenAI 想咨询顶尖数学家，以免再次搞砸
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OpenAI 只想赢
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过去几年，OpenAI 在日益艰难的数学领域四处插旗。本周，它拿下了迄今最大的战利品之一：一个传奇千禧年大奖难题的解答。在正常情况下，这会被誉为历史性成就。
然而，许多数学家却以日益不安的心情注视着 OpenAI 的无情推进。在他们看来，这家公司与其说是一位热情的新来者，不如说是一个资源雄厚得不可思议的闯入者，冲进他们毕生研究的问题，却似乎很少顾及长期以来的规范，也不在乎被它甩在身后的人会怎样。这种不安的核心，是一种感觉：OpenAI 做数学的动机不同。数学家想推进这个领域。OpenAI 想赢。
数学家要求证明 OpenAI 没有使用他们的成果
又一位研究者就驱动 OpenAI 日益惊艳的数学发现的数据向其发起质疑。就在围绕该公司模型是否受益于未发表成果的激烈争论爆发几天后，第二位数学家站出来，指控这家 AI 巨头行为不道德且“不诚实”，并且在其训练数据来源方面缺乏透明度。
在一系列 的 帖子中在 Mastodon 上，数学家 Andreas Thom 提出担忧，称他和同事在 OpenAI 那场得意洋洋的发布之前与 ChatGPT 聊天机器人进行的互动，可能为其在该领域的成功做出了贡献。其中 10 项结果OpenAI大张旗鼓地宣布上个月涉及 Thom 的专业领域，即所谓的非索菲群，OpenAI 承认他们的结果大量建立在 Thom 和 fellow 数学家 Gábor Kun 此前工作的基础之上。
OpenAI 狡猾的数学突破让学术界不寒而栗
OpenAI 周二宣布，它已解决数学界传奇的千禧年大奖难题之一，这本应是一个胜利时刻。这一结果既是一项不可否认的成就，也鲜明地展示了AI 正在多么迅速地改变数学。但甚至在正式宣布之前，这一突破就已因促使 OpenAI 着手该问题的不同寻常的情况而变得复杂：在听说其他研究人员正在取得进展后，它似乎投入了可观的资源，在最后一刻努力抢先一步。随之而来的争议浮出了关于抢发、窥探以及公然违反长期学术规范的指控，研究人员担心这可能会对该领域产生寒蝉效应。
正如伦敦玛丽女王大学数学教授 Abhishek Saha 所解释的那样，OpenAI 做了“数学家通常不会做的那类事情”。
围绕 OpenAI 传奇数学里程碑的戏剧性风波
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OpenAI 表示，它找到了一个困扰约 90 年的重大数学问题的解决方案，正如早前由《纽约时报》和《连线》报道的那样。在周二的一篇博客文章中，OpenAI 宣布，它使用一个比新发布的 GPT-6 Astra 更强大的内部 AI 模型，连同 10,000 个并发智能体，发现了纳维-斯托克斯问题的解决方案——该问题与液体和气体的流动有关。纳维-斯托克斯问题是七个千禧年大奖难题之一，每解决一个都可获得 100 万美元奖金。
OpenAI 表示，它于 8 月 28 日开始训练这个内部 AI 模型，该模型“在我们的基准测试中展现出前所未有的表现，包括数学方面”。这一解决方案对数学界来说是一个重大突破，但也并非没有争议。
欢迎来到数学领域的 AI 危机
今天在Decoder节目中，我与 Robert Hart 交谈，The Verge驻伦敦的 AI 记者，讨论 AI 正在对数学领域做什么，以及许多顶尖数学家因此正经历的存在主义危机。
OpenAI 刚刚发表了一组针对数学中长期存在问题的解决方案，这在数学界引发了轩然大波。它在数学界引发了巨大争论，而 Rob 花了一些时间与一些当今最杰出的数学家交谈讨论此事。
AI 对数学的接管已经开始
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数学家 James Maynard 在过去一年里花了大量时间“自我反思”。作为牛津大学教授、享有盛誉的菲尔兹奖得主，Maynard 告诉The Verge随着这门传统上进展缓慢的学科匆忙适应 AI，他一直在思考自己领域的未来。
在我们交谈的前几天，OpenAI披露它已经给出了 10 个长期存在的数学问题的解决方案，其中一些问题困扰了学术界数十年。就像生成式 AI 被用来生成文本和图像，或在科学和医学领域提出想法一样，这项技术从它接受训练的海量材料中学习模式和联系，并利用它们创造出新的东西。应用于数学时，这可能意味着以新的方式组合已知的结果、方法和工具来攻克一个问题，有时会在不同领域之间建立联系，或让埋没在学术文献中的概念重新浮现。