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比GPT-6 Astra强！OpenAI新模型破解90年数学难题，遭纽约大学教授炮轰剽窃
OpenAI 宣布其内部多智能体系统在约 88 小时内破解了千禧年大奖难题之一的纳维-斯托克斯方程光滑性问题，证明了流体可在有限时间内产生奇点。该系统耗资数百万美元，消耗约 1300 亿输出 token。然而，纽约大学数学教授特里斯坦·巴克马斯特随即指控 OpenAI 在其团队取得突破后才启动研究，且研究思路高度雷同，疑似剽窃。文章揭示了 AI 科研效率带来的新风险：巨型科技企业能否以算力优势，将他人的核心思路快速跑通形式化证明，从而冲击传统学术优先权机制。适合关注 AI 前沿应用、科研伦理及学术竞争的读者阅读。原文 ↗
核心观点
- ▍OpenAI 的 AI 系统以极高效率和成本，大幅加速了顶级数学难题的解决进程，但也引发了关于科研原创性和优先权被算力优势侵蚀的严峻争议。
- 01OpenAI 使用多智能体系统，约 10000 个智能体协作，在约 88 小时内解决了纳维-斯托克斯方程光滑性问题，证明了流体可在有限时间内产生奇点。
- 02整个工程消耗约 3000 亿输出 token（其中纳维-斯托克斯问题消耗 1300 亿），花费数百万美元。最终证明由 GPT-6 Astra 耗时 17 小时完成 Lean 形式化核验。
- 03OpenAI 的先导任务是求解欧拉方程正则性问题，由约 100 个智能体耗时约 50 小时完成，为后续攻克纳维-斯托克斯方程提供了思路。
- 04纽约大学数学教授特里斯坦·巴克马斯特公开声明，其团队已在该问题上取得重大突破（8月15日获得关键结果，8月22日通过Lean验证），并质疑 OpenAI 在其成果泄露后才启动研究。
- 05巴克马斯特指出，他采用的研究策略（基于 Córdoba 和 Martínez-Zoroa 的想法）非常冷门，认为 AI 仅靠问题描述在几天内摸索出相同思路的可能性极低。
- 06OpenAI 承认不能完全排除其模型使用了巴克马斯特团队使用其产品产生的去标识化数据进行优化的可能性。
反方 / 局限
- — OpenAI 在博客中坚称，在巴克马斯特团队成果公开前从未接触过其研究内容，并强调双方证明（尤其是欧拉方程部分）存在显著区别（有外力 vs 无外力）。
- — Anthropic 研究员肖尔托·道格拉斯认为，OpenAI 绝不会专门调用用户对话记录来做此研究，用户数据几乎不可能产生影响。
- — 文章本质上是事件报道+争议引入，OpenAI 的论证逻辑并未被展开，核心争议（是否剽窃）仍停留在双方各执一词阶段，缺乏第三方独立验证。
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