NYU数学家指控OpenAI在职业关键数学问题上“手段不光彩”

纽约大学数学教授特里斯坦·巴克马斯特周二宣布了三项证明，其中一项初步结果涉及理论数学中一个重大未解问题。这项研究与Anthropic数学家莱文特·阿尔珀格合作完成，并使用了Codex和Claude两种AI模型，成果本身意义重大——但与此同时，围绕OpenAI试图解决同一问题，也掀起了一场不同寻常的争议。 “这个故事还有另一面，”巴克马斯特在宣布证明的声明中写道，“说实话，我非常希望自己不必为此操心。” 就在巴克马斯特和阿尔珀格完成最终结果时，他们得知“我们进展的信息已被传递给OpenAI”。当他们联系OpenAI时，对方告知称，OpenAI已经完整证明了这一核心问题。但当他们追问OpenAI何时开始研究该问题以及涉及多少人工投入时，对方回答开始变得含糊其辞。 “原来整整一个团队一直在研究这个问题，”巴克马斯特说，“而且动用了极其庞大的计算资源……最终，对方承认（首个提示）是在最近几天才发出的，是在关于我们工作的信息传到OpenAI之后。” 如果此言属实，则意味着OpenAI团队确信巴克马斯特和阿尔珀格的方法是正确的，并决定利用其物质上的计算资源优势，抢先完成正式证明。 OpenAI数学研究负责人塞巴斯蒂安·布贝克表示，这些说法“虚假且具有煽动性”。 “澄清一下，我是按照学术规范参与讨论的，我对事情发展到这一步感到失望，”他在巴克马斯特声明后发帖写道，“了解我的人都知道，学术标准对我来说至关重要。”布贝克表示将很快发表更完整的声明。 这场争议的核心是“纳维-斯托克斯存在性与光滑性”问题，这是七个“千禧年大奖难题”之一——一系列重大未解数学问题，由克莱数学研究所为每个问题的首个解答者提供100万美元奖金。纳维-斯托克斯方程广泛应用于流体力学，但理论层面仍知之甚少。一个解答将代表人类对数学物理集体认知的重大进步。 尽管这一难题在数学家中广受关注，但巴克马斯特及其合作者采取的具体策略却远非普遍。因此，巴克马斯特对OpenAI最终在同一时间采取相同方法感到可疑。 “通过光滑外力通往克莱问题的路径——即费弗曼问题陈述中的选项c和d——是路易斯和迭戈开辟的，也是莱文特和我悄悄选择攻击的路线，”巴克马斯特写道。“据我所知，几乎没人在做这个方向，”他继续说，“这不是用模型拿到问题陈述后在几天内能想到的方向。” 虽然阿尔珀格受雇于Anthropic，但他并非代表公司开展这项研究。因此，两人使用了多种模型，主要依赖OpenAI的Codex。即便如此，阿尔珀格与竞争实验室的关系似乎是OpenAI的痛点，巴克马斯特声称布贝克曾提出以删除阿尔珀格署名作为“妥协”条件。 当巴克马斯特推动公开争议时，他说布贝克回应道：“你为什么要毁掉自己的职业生涯？”巴克马斯特说，当他反驳后，布贝克又补了一句：“如果你不想让我友善，我也没必要友善。” 巴克马斯特还担心，由于他在组建项目中大量使用Codex，他的工作信息可能已为OpenAI自身的解题尝试提供了依据。OpenAI保留利用Codex交互记录训练模型的权利，尽管用户可选择退出。如果OpenAI团队使用了基于巴克马斯特自己Codex交互训练的模型，那么当模型面对类似问题时，很可能复现他的工作。 OpenAI没有回应针对这一可能性的置评请求。 无论如何，此事很可能重新点燃关于AI在数学研究中的角色以及OpenAI具体动机的持续辩论。对于巴克马斯特而言，他似乎认为最佳答案是尽可能让更多研究信息曝光于公众视野。 “我还没有看到OpenAI的证明，”巴克马斯特写道，“我不知道他们的模型做了什么，也不知道如何做的。我不知道我们的数据是否被使用。我没有指控任何人任何事。我只是陈述我被告诉了什么、何时被告知，以及向我提出了什么。我之所以说出来，是因为如果不说，一系列公告就会说出我知道是虚假的东西。”