OpenAI称内部模型解决了逾百个长期数学难题
The Decoder··作者 Matthias Bastian
关键信息
OpenAI尚未说明具体解决了哪些问题，也未解释模型如何得出答案，因此外界仍缺乏独立评估所需的信息；据称相关成果包括霍奇猜想，并且此前已有关于纳维–斯托克斯千禧年难题的工作。顾问组可以就研究成果如何发布提出建议并公开报告，但OpenAI明确保留决定内部数学研究推进速度的权力。
资讯摘要
OpenAI宣布，一款内部模型在大约一个月的训练后解决了100多个长期存在的数学难题。公司表示，训练于8月28日开始，这些问题覆盖数学的大多数领域，据称成果中包括霍奇猜想。OpenAI宣布这一消息的同时，还在高等研究院成立了数学与人工智能顾问组。OpenAI称，公司内部数学家也对进展速度感到意外，内部讨论已经转向如何给学术界足够的预警和准备时间。
这些说法目前难以评估，因为OpenAI没有公布具体解决了哪些问题，也没有解释模型如何生成解答或这些成果对数学实践意味着什么；此前关于纳维–斯托克斯难题的工作已经引发争议。批评者认为，用解决开放问题的数量衡量AI能力，可能会贬低概念理解的重要性，而概念理解正是数学和人类智力活动的核心。顾问组将独立运作，可以主动提出建议、公开讨论OpenAI对数学领域的影响，并发布报告，但不能就OpenAI内部数学研究推进的速度提供意见。因而，这项声明既包含一个可能十分重要的研究主张，也暴露出尚未解决的透明度和治理争议。
资讯正文
面对数学家日益增多的批评，OpenAI 正在组建一个由该领域顶尖研究人员组成的独立咨询小组。不过在此之前，该公司先让所有人知道，其一个新的内部模型仅经过一个月的训练，就攻克了100多道长期未解的数学难题。
OpenAI 表示，一个新的内部模型已经解决了涵盖数学大多数领域的100多道长期未解问题，此外还解决了纳维–斯托克斯千禧年难题（Navier-Stokes Millennium Problem）。该公司是在宣布成立新的数学咨询小组时公布这一说法的。
据 OpenAI 介绍，训练工作直到8月28日才开始，因此整个过程大约持续了一个月。就连该公司的数学家也对进展如此之快感到“惊讶”，内部讨论已经转向如何给学术界足够的预警，以便其做好准备。据报道，被解决的问题中还包括第二个千禧年大奖难题，即霍奇猜想（Hodge conjecture）。
模型究竟解决了哪些问题、是如何解决的，以及这些结果对数学和科学意味着什么，仍然是悬而未决的问题。已经公布的纳维–斯托克斯问题解答，已在科学界部分人士中引发激烈争论。
整件事似乎像是一次战略转向。首席科学家 Jakub Pachocki 最近表示，团队此前是有意没有针对数学进行优化，而是专注于递归式自我改进。怀疑者可能会认为，围绕解决著名数学问题进行宣传，是为了稳住现有投资者并吸引新投资者的一种策略；尤其是 OpenAI 承认，他们是在听说另一支部分由 Anthropic 研究人员组成的团队可能已经破解该问题后，才开始着手解决这一千禧年大奖难题的。
解决问题不等于理解问题
OpenAI 的这项声明是对数学家批评的直接回应。在题为《人工智能在数学领域的严重错位》（“A Severe Misalignment of AI in Mathematics”）的公开信中，他们警告称，不应以人工智能能够解决多少未解问题来衡量其表现。他们认为，大量快速生成解答会破坏概念理解，而概念理解正是数学的核心目的，最终还会威胁人类智力。
OpenAI 表示，目前正与一批数学家合作。这些数学家组建了“数学与人工智能咨询小组”（Advisory Group on Mathematics and Artificial Intelligence），并以高等研究院（Institute for Advanced Study）为基地。该小组旨在推动 OpenAI 与数学界及更广泛公众之间的沟通。
OpenAI称其内部模型仅训练一个月就解决了100多个长期未解的数学问题
该公司认为，它之所以需要这样的指导，是因为数学突破可能具有广泛的实际用途，这意味着负责任地开展相关研发，不仅仅是数学领域自身需要关注的问题。OpenAI称，这次合作是“第一步”，未来还有许多“关于AI如何支持数学理解，以及如何让更广泛的社会群体受益于这些能力的棘手问题”有待解决。
OpenAI掌控研究推进的节奏
OpenAI表示，该小组将独立运作。成员无需经过邀请即可提出建议，可以公开谈论该公司对数学领域的影响，也可以发表他们的建议。OpenAI不会向他们支付报酬，而且成员可以决定谁能够加入该小组。
但该小组无权控制OpenAI推进工作的速度。该公司写道：“重要的是，该小组不负责就我们应以怎样的节奏推进数学领域的内部进展向我们提供建议。”该小组可以对成果如何分享发表意见，但无权决定成果是否产生，或产生的速度有多快。
Gowers加入该小组，但不会签署那封公开信
该小组的创始成员之一是著名数学家、菲尔兹奖得主Timothy Gowers。他没有签署由25位菲尔兹奖得主共同发出的公开信，并在自己的博客中说明了理由。
Gowers赞同这封信中的许多观点，也认为数学正陷入困境。但他与公开信的分歧在于：数学究竟是为了什么。这封信把概念理解视为主要目标，把解题视为实现这一目标的手段。Gowers则认为这是一条光谱：“在光谱的一端，是主要受解决问题这一愿望驱动的数学家，他们认为概念理解是实现这一目标的非常重要的手段。在另一端，是主要受获得概念理解这一愿望驱动的数学家，他们认为解决问题是实现这一目标的非常重要的手段。”
Gowers表示，他在剑桥开展的自动定理证明研究项目，在大型语言模型（LLM）变得足够强大之后，便失去了继续存在的理由。“换句话说，我们不得不接受这一苦涩的教训（当然，我们一直知道这完全有可能发生，只是事情发生的速度让我们措手不及）。”
真正的风险是没有人愿意成为数学家
Gowers说，最令他担忧的是，维系数学知识的社会结构可能会崩溃。那些过去可能会攻读博士学位并成为“数学传统守护者”的人，可能会简单地认为，这条路已经不值得走了。
“就我个人而言，我成为数学家的主要动力，是希望自己能够解决尚未解决的问题——问题越著名越好。”如果拿走这个梦想，就很难说还有什么能够填补留下的空缺。
此外，还有资金问题。政策制定者可能会看到AI驱动的数学研究，并据此认定人类数学家已经多余。Gowers写道：“我们迫切需要想出好的方式，来解释拥有一大批人类数学专家的价值，即使寻找定理新证明不再属于他们的职责范围。”
他也没有签署那封信，因为他想不明白，信中要求的事情究竟有什么是当时尚未发生的。他预计，能够解决重大数学问题的LLM将在几个月内公开可用。“所以，我觉得，批评AI公司太快生成太多解法，并不能带来任何益处。”
来源与参考
收录于 2026-09-23