周一，OpenAI宣布令人瞩目的突破在数学、计算机科学和物理学领域取得了令人瞩目的突破，并称其正在采用一种不断演进的方式来对外沟通其研究成果。但尽管该公司显然做出了方向上的调整，接受The Verge采访的研究人员却越来越厌倦这家公司的种种做派。
过去几个月，OpenAI 与数学家之间的关系颇为动荡，后者至今仍在应对数百篇预印本论文——这些论文在 10 月初被毫不客气地一股脑丢给了他们。这一次，OpenAI 表示正与专家“牧羊人”合作，以决定如何最好地分享其最新突破。
这三项成果都涉及数学、计算机科学和物理学中一些最重大的未解难题。其中一些延续了 OpenAI 此前的工作，另一些则开辟了新领域。按照 OpenAI“牧羊人”的建议，每项成果采用了不同的发布策略。对于数学成果，OpenAI 发布了 AI 生成的输出，“让研究人员可以自由组织各自的工作来解释这一结果”。对于其计算机科学发现，OpenAI 还将组建一个外部研究小组“来解释该结果”。而物理学方面则完全没有发布，OpenAI 表示将“听从”一个外部专家小组关于如何发布这些材料的意见。
- 这项物理学成果探索了标准模型，这是物理学中最成功、最完整的理论框架。它涉及量子色动力学，该理论研究强核力——自然界四种基本力之一（与引力、电磁力和弱核力并列）——及其与杨-米尔斯理论的关系，后者是现代粒子物理学的基石。杨-米尔斯理论也是七个千禧年大奖难题之一的核心，不过 OpenAI 的工作并未解决尚未解决的“质量间隙”问题。
- 最终结果声称推翻了指数时间假说，这是理论计算机科学中一个被广泛接受的假设，即某些问题无法以显著快于暴力破解方法的速度求解。它与 P 与 NP 问题密切相关，后者是另一个千禧年大奖难题，也是该领域最大的未解问题之一，它问的是：那些解可以被轻易验证的问题，是否也同样容易求解。
鉴于披露程度参差不齐，且评估此类工作十分复杂，研究人员很难完全判断该公司的发现。即便掌握了全部信息，这样做也需要时间。但接受The Verge采访的专家表示，有充分理由认真对待这些结果，他们分别将其描述为“巨大”、“重大突破”和“意义重大”。
“一开始只有少数杰出科学家能看这些内容，这完全说不通。”
但研究人员对科学本身的兴奋，被对 OpenAI 行为的恼火所冲淡——在经历了数月他们所称的、令人疲惫不堪的 AI 生成成果轰炸之后，这是一种熟悉的感觉。许多人迫切希望更广泛的社区能着手对这家 AI 实验室的发现进行艰苦的审查工作，并质疑 OpenAI 为何要挑选专家来监督这一过程，从而设置额外的障碍。
大多数专家The Verge对 OpenAI 决定咨询外部研究人员的做法表示欢迎，但认为公开宣布结果也应意味着让任何人都能审视这项工作。“我对他们像今天这样公布问题没有意见，”高等研究院研究员 Constantin Kogler 说，他对这次公布的三项结果相比此前公布的数百项更为可控表示欢迎。但他质疑限制只有 OpenAI 挑选的专家才能访问的决定。“一开始只有少数杰出科学家能看，这毫无道理，”他说。
“他们亲自挑选这群人，这简直是灾难，”得克萨斯大学奥斯汀分校物理学教授 Andreas Karch 告诉The Verge。“大型实验室本就已经拥有足够的权力。他们不该挑选赢家和输家。”Karch 最初建议通过“竞争性流程”来遴选研究人员，不过他承认这很可能产生一个类似的群体，他称其为“一流的”。后来，他质疑 OpenAI 为什么在任命其专家团队之外“不能现在就公布证明”。“这将在实现访问民主化的同时，仍然表明他们关心让结果变得有意义且可理解，”他说。
“我的感觉是，无论采用哪种方式，总会有人不满。”
这正是数学与人工智能咨询小组（AGMAI）所警告要避免的那种把关行为，该小组是 OpenAI此前承诺会咨询如何分享其研究结果的专家团体，警告就在公告前一天。他们表示：“我们建议 AI 公司不要采用这种做法”，认为挑选特定人群优先获得输出是“不必要的”，会借用被选中研究人员的声誉，并带来访问不平等、选择有偏和延迟等问题。相反，他们建议 AI 实验室在学术存储库上发布输出，附上形式化证明和问题如何被选定的信息，并为致力于理解这些结果的人提供资金和其他支持。
在最新结果发表后，AGMAI 敦促 OpenAI“立即公开其宣布的物理学成果背后的自然语言和 Lean 输出”：
“虽然这些是物理学的核心问题，但它们也是数学中的重要问题。量子 Yang–Mills 理论的存在性是千禧年大奖难题的一部分，而在四维空间中构造相互作用量子场论几十年来一直是数学物理学的目标。
我们非常尊重 OpenAI 邀请来领导这项工作的科学家。但正如我们在我们最近的声明中所解释的，理解应当在公开环境中发展，让每个人都获得同等的机会。OpenAI 表示他们推迟发布是为了等 Lean 形式化完成。按他们自己的说法，现在这已经完成了，因此没有任何科学理由继续推迟发布。”
Hassett 表示，公开这些发现还可能带来更好的科学，并鼓励更广泛地采用 AI 等新工具。“让世界各地的许多团队来研究这些结果，有助于那些希望使用新工具的人快速采用它们，”他说。
“基础性成果在没有人类贡献的情况下被如此迅速地解决……这些论文难以阅读和验证。”
找到一种能与 OpenAI 日益涉足领域的研究人员沟通、并让所有人都满意的方式，或许是不可能的。该公司表示正在尝试不同的方法，并承认每种方法都有取舍。“我的感觉是，无论采用哪种方法，总会有人不满，”斯坦福数学家 Jared Duker Lichtman 说。“所以问题只是找到最不冒犯的选项。”
佐治亚理工学院数学教授何晓宇认为，问题比 OpenAI 选择如何公布其研究结果更为深层。“这些结果非常令人印象深刻，”他说，“但我认为他们是在做样子，试图表现出对如何发布结果负责任和深思熟虑，却无法改变主要问题：基础性成果正如此迅速地在没有人类贡献的情况下被解决，而且这些论文难以阅读和验证。”
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- Robert Hart