OpenAI宣布破解纳维-斯托克斯方程的背后

OpenAI宣布成功解答纳维-斯托克斯方程（Navier–Stokes），其影响已远超数学范畴。这场科研突破的背后，折射出OpenAI与Anthropic之间激烈的商业博弈，引发了关于科学功劳、研究数据归属以及全人类共同挑战的深思：当掌控人工智能基础设施的公司同时成为知识生产者，谁来制定这场游戏的规则？

当一个数学命题成为两大科技巨头的战场

9月1日，OpenAI收到一则传闻：千禧年大奖难题（Millennium Prize Problems）中，有一道或两道难题可能已被攻克。这些由克雷数学研究所（Clay Mathematics Institute）于2000年公布的著名难题悬赏颇高。传闻的矛头直指Anthropic，这家公司正是OpenAI在开发尖端人工智能（OpenAI的竞争对手）道路上最大的劲敌。

当时，OpenAI正在训练一个全新的内部模型，其数学能力被公司形容为远超历代水平。他们没有坐等传闻证实，而是决定让该模型挑战所有未解的千禧年大奖难题及其他顶级数学难题。对于纳维-斯托克斯方程（Navier–Stokes），系统调用了约1万个AI智能体协同工作。据OpenAI披露，在探寻解法的过程中，这些智能体发送了270万条信息，输出了约1300亿单位的文本。9月5日，解法初具雏形，9月8日，OpenAI正式发布了研究成果。

在七大千禧年大奖难题中，纳维-斯托克斯方程涉及描述液体与气体运动的方程式。一个世纪以来，学术界一直在探讨：在完全平滑的初始条件下，该方程是否会产生奇异点，即导致速度失去控制的情况。对于每一道被攻克并通过克雷数学研究所评审的难题，都将获得100万美元的奖金。

问题在于，OpenAI并非唯一向这一巅峰迈进的参与者。

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8月期间，纽约大学数学教授特里斯坦·巴克马斯特（Tristan Buckmaster）与勒文特·阿尔珀格（Levent Alpöge）一直在潜心研究相关问题。阿尔珀格目前供职于Anthropic，尽管该项目纯属其个人研究，并非公司官方课题。两人利用包括OpenAI、Anthropic及谷歌DeepMind在内的多种AI系统辅助研究，并参考了其他学者多年积累的数学构思。巴克马斯特强调，这种研究路径绝非仅仅向模型输入命题便能在短时间内凭空得出。

在得知Anthropic可能取得进展的传闻后，OpenAI加速了研究节奏。据《金融时报》报道，该公司投入数百万美元用于攻克难题。OpenAI随后确认，他们确实知晓有关巴克马斯特与阿尔珀格的传闻。

一场往常只存在于少数科研小组间的数学竞赛，此刻竟演变成了工业级的博弈。一方是持续数周深耕，依托多年学术积淀的数学家；另一方则是拥有强大模型、海量算力与动员数千智能体并行工作的OpenAI。

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Above 纽约大学数学教授特里斯坦·巴克马斯特（Tristan Buckmaster）

纽约大学数学教授特里斯坦·巴克马斯特（Tristan Buckmaster）

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接下来的事态发展，使得科学与商业竞争之间的界限变得愈发模糊。

OpenAI在得出解法后接触了巴克马斯特。公司提议由他优先发表成果，并提供算力资源，甚至邀请他作为主要作者署名OpenAI的解决方案论文。据巴克马斯特所述，OpenAI甚至愿意提议将那100万美元的奖金授予他和他的合作者。

症结在于该合作者的身份：勒文特·阿尔珀格（Levent Alpöge），Anthropic的员工。

巴克马斯特称，OpenAI并不希望阿尔珀格在论文中署名。OpenAI数学研究带头人塞巴斯蒂安·布贝克（Sébastien Bubeck）虽然反驳了巴克马斯特陈述的部分细节，但也向《纽约时报》坦言：站在OpenAI的角度，公司内部项目若由一名Anthropic员工担任作者，难度极大。

巴克马斯特拒绝了这一提议。他告诉《纽约时报》，自己并不在意那100万美元奖金，也不太关心谁先撞线。他“只想成为这个数学故事的一部分”。最终，他却成了OpenAI与Anthropic宏大叙事中的一个符号。他表示：“我只是这些琐碎竞争局外之人。”

然而，巴克马斯特也并非完全置身事外，他正利用双方提供的工具进行研究。这正是问题所在，使得事件无法仅仅归结为一场学术荣誉的争端。

工具亦可能化身竞争者

在研究过程中，巴克马斯特使用了OpenAI的Codex工具，以辅助整理和完善与AI协作过程中产生的复杂数学论证序列。在OpenAI发布解法后，他不禁质疑：他曾输入系统的研究内容，是否间接促进了后续模型的认知能力？

巴克马斯特明确表示，他并无确凿证据证明事实如此。OpenAI也否认了他在成果发布前两个月内的提问能影响到用于解决纳维-斯托克斯方程的系统。公司解释称，该模型建立在之前的预训练模型之上，并通过大规模强化学习进一步开发；经调查，OpenAI声称7月3日以后的输入数据无法如巴克马斯特所疑虑的那样影响系统。

在《金融时报》引述的另一份声明中，OpenAI表示并未访问特定用户的私人数据来解决此难题，但公司无法完全排除匿名化数据在使用过程中优化模型的可能性。

几十年来，科学家将计算机、统计软件或数据库仅作为辅助工具。然而，工具制造商极少同时成为一个拥有强大资源、远超大学研究室能力，并能直接参与同一命题，甚至创作出足以与使用者本人竞争的成果的实体。

AI正在将三种角色合而为一。

它是工具，因为科学家依赖它构思假设与执行任务。

它是基础设施，因为模型、算力、数据及访问权限皆归属于少数几家公司。

而且越来越明显的是，它已然成为研究参与者，能直接产生以往需由人类作为主体才能完成的证明、程序或发现。

Above OpenAI与Anthropic在人工智能领域的竞争日益激烈，引发了数学界对工具属性与自主权的反思

OpenAI与Anthropic在人工智能领域的竞争日益激烈，引发了数学界对工具属性与自主权的反思

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在纳维-斯托克斯方程的案例中，这三重角色重叠在一起，引出了一个核心课题：当科学家将未公开的想法、试错步骤或初步假设输入AI系统时，他们与公司之间的关系该如何定义？

这并非简单的法律所有权问题，而是关乎私人基础设施在知识形成过程中的地位。若探究能力日益依赖于超大规模算力系统，科学权力格局也可能向掌控这些系统的组织倾斜。

巴克马斯特深刻感受到了这种变化。他形容AI辅助研究的体验既令人兴奋又让他感到不安。当模型在逻辑推演上展现出超越人类的速度时，他不禁反思：自己的角色究竟是探索者，还是逐渐沦为读取、验证并解释机器输出结果的旁观者。“人类的位置究竟在哪里？”他问道。

一场无法停歇的竞赛

OpenAI与Anthropic之间的恩怨纠葛，使得纳维-斯托克斯方程的故事远超数学争论的范围。

Anthropic成立于2021年，创始团队源自OpenAI的离职人员，彼时他们对开发更强大AI系统的路径存在分歧。此后，该公司围绕对AI潜在风险的审慎立场打造品牌形象。然而六年后，双方在人才、技术、产品、声誉及资本市场等几乎所有维度上都成为了直接竞争对手。《金融时报》将其描述为当今AI行业中最激烈的竞争之一。

OpenAI与Anthropic均多次承认AI系统愈发强大所带来的风险，但围绕模型能力、人才招募、市场地位的博弈仍在持续升温。Anthropic今年甚至调整了部分责任开发政策的承诺，理由是面临竞争对手的压力，且在其他公司未受同等约束的情况下，单方面承诺存在局限性。

一个难以消解的悖论随之出现：公司或许希望保持谨慎，但若单方面放慢脚步，则意味着将优势拱手相让。纳维-斯托克斯方程事件正是明证，仅需听闻竞争对手可能接近重大成就，OpenAI便立即调动庞大算力予以跟进。

在OpenAI发布解法三天后，陶哲轩（Terence Tao）与另外24位菲尔兹奖得主发表了题为《数学领域人工智能的严重失调》（A Severe Misalignment of AI in Mathematics）的联合声明。他们并未否认AI日益精进的数学能力，而是警告称，若公司将著名难题视为能力度量衡，可能会导致商业目标与数学共同体目标背道而驰。