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AI实验室宣称破解世纪数学难题，却陷入数据伦理漩涡

OpenAI对外宣布已成功解决纳维-斯托克斯方程的存在性与光滑性问题，这一成果属于克莱数学研究所设立的七项千禧年大奖难题之一。然而，相较于技术突破本身，该机构正面临前所未有的公众信任挑战——尤其是在其过往因安全漏洞与内部治理争议而饱受批评的背景下。

AI模型自主完成复杂证明，算力投入远超预期

据研究主管马克·陈透露，该证明由一个专为高阶推理设计的内部模型生成，并以Lean形式提交，可供自动化系统验证。该模型所依赖的计算资源规模，甚至超过近期发布的GPT-6 Astra版本。项目历时数月，期间约有10,000个智能体协同推进任务，总耗资远超100万美元奖金金额。

尽管如此，克莱数学研究所尚未承认其有效性。根据规定，解决方案需在权威期刊发表、开放两年并经同行广泛认可后，方可进入评审流程。值得注意的是，OpenAI已明确表示无意申请奖金。

学术界质疑：是否借用了未公开的研究资料？

争议核心并非数学内容本身，而是关于纽约大学的特里斯坦·巴克马斯特与Anthropic研究员莱文特·阿尔波格的研究成果是否被用于训练或提示生成。两人曾将初步构想输入至OpenAI Codex系统，随后发现该实验室大规模投入资源破解同一课题。

特里斯坦在首次得知此事时即向团队求证，是否使用了其会话记录。他虽未提出直接指控，但在公开声明中坦言：“我无法确认我们的数据是否被利用。”与此同时，一份内部沟通截图显示，曾有提议建议在正式发布时排除莱文特的署名，引发轩然大波。

对此，研究员塞巴斯蒂安·布贝克回应称，相关讨论实为协调联合发布，并非剥夺贡献者权益。他强调：“我从未要求移除任何作者。”山姆·奥特曼亦支持团队立场，但“可能性极低”的辩解未能平息质疑。

OpenAI坚称，无论是人类还是智能体，在成果公开前均未接触过两位数学家的原始提示、草稿或用户数据。不过，其博客中一句附加说明引起关注：“尽管可能性微乎其微，我们不能排除去标识化用户数据对模型性能的潜在影响。”莱文特对此评价道：“至少他们坦诚了这一点。”

特里斯坦进一步披露，最初被告知仅有少数人参与，但后续了解到整个团队深度介入，并从简化问题入手逐步推进。他还指出，部分关键提示词本身正是通过Codex生成。他将此阶段称为该领域“深蓝对阵卡斯帕罗夫”式的转折点，致敬人工智能首次超越人类直觉的关键时刻。

截至目前，特里斯坦尚未采取法律行动。OpenAI坚持认为其证明路径独立，且未调用私人数据。随着科研活动日益依赖外部AI平台，未来更严峻的问题不再是谁提出了答案，而是平台如何处理输入信息，以及事后能否有效追溯其影响轨迹。