提出纳维-斯托克斯千禧年难题解法
若获验证将成“历史性成果”……研究伦理与贡献争议也随之而来
人工智能（AI）是否解决了人类数学家数十年来未能攻克的现代数学最大难题之一？
OpenAI利用下一代AI模型，就描述流体运动的“纳维-斯托克斯方程”的千禧年难题提出了解法。约1万个AI智能体同时攻关，在88小时内完成了证明。若该证明通过学术界验证，这或将成为AI超越辅助人类研究的层面、直接解决未解数学难题的历史性案例。
OpenAI公开的纳维-斯托克斯方程解法中的流体流动可视化图。图中展示涡旋向中心卷入并沿轴向不断拉长的过程。OpenAI表示，已证明在这一过程中平滑流体可在有限时间内形成奇点。OpenAI供图
View original image据科学界9日消息，OpenAI于8日（当地时间）宣布，已利用正在开发中的下一代AI模型找到纳维-斯托克斯千禧年难题的解法。OpenAI还公开了分析证明，以及使用证明辅助系统Lean完成的形式化结果；该系统可让计算机严格核验数学证明。
纳维-斯托克斯方程是流体动力学的基本方程，用于描述水、空气等流体如何运动。问题在于，尚无法证明三维空间中起初平滑的流体流动，是否会始终保持平滑，还是会在某一时刻出现数学解崩溃的“奇点”。
因此，美国克雷数学研究所于2000年将该问题列为数学七大“千禧年难题”之一。解决该问题可获得100万美元奖金。
OpenAI提出的是一个反例，显示在特定条件下奇点确实可能出现。即在平滑外力作用下，流体中的涡旋向内卷入并被拉长的过程中，可能在有限时间内形成奇点。
延世大学机械工程系教授Lee Joonsang表示：“允许外力的情形也被纳入正式问题，因此若能通过独立验证，这将是一项极其重要的数学成果。”但他同时说明：“这并不意味着无外力情形也已得到解决，也不应将其解读为实际流体中的速度会发散至无穷大。”
1万个AI同时像“数学家”一样解题
科学界与结果同样关注的，是AI解决问题的方式。
OpenAI利用目前正在训练、尚未公开的下一代模型，让多个AI智能体群组同时探索不同的解题路径。攻克纳维-斯托克斯问题的群组投入了约1万个AI智能体，并在启动首项任务88小时后得出解法。
这不同于向单个AI输入问题并等待答案的传统方式，而是让大量AI并行探索不同假设与证明路径，汇集有前景的结果并发展为一套证明。
岭南大学社会科学学院院长Park Hanu评价称：“这可以被称为‘智能体学院’。与其说AI独自成为天才数学家，不如说是一个由大量AI研究人员并行运作的新型研究组织出现了。”
利用纳维-斯托克斯方程计算UH-60黑鹰直升机旋翼周围复杂气流的模拟图。展示旋翼末端产生的涡流相互交织形成的三维涡旋与尾流。NASA正借助超级计算机开展计算流体动力学计算，研究此类复杂流体流动。Tim Sandstrom NASA Ames供图
View original image蔚山科学技术院数理科学系教授Bae Hantaek也表示：“OpenAI公布的成果，被认为为人工智能加速复杂数学研究创造了一个巨大转折点。”
不过，仅凭OpenAI的发布，尚不能断言千禧年难题已被正式解决。仍需由独立数学家验证证明的有效性，并经历学术界接受的过程。
高丽大学统计学系教授Lim Seongbin说明：“如果证明成立，这将是数学史上极具历史意义的时刻。但若要在学术界具有真正意义，还需解决人类验证过程中出现的瓶颈，并将其纳入人类能够理解的知识体系。”
人类创意归谁所有……AI攻克难题后引发“贡献归属争议”
围绕此次成果，研究伦理争议也随之浮现。
纽约大学数学家Tristan Buckmaster与AI企业Anthropic研究员Levent Alfoege，此前一直在开展与纳维-斯托克斯问题密切相关的研究。尤其是二人在研究过程中使用过OpenAI的AI工具这一事实曝光后，外界质疑未公开研究数据是否影响了OpenAI的模型开发或问题解决过程。
OpenAI表示，未曾为解决问题而直接查阅上述研究人员的特定用户数据。不过，该公司称，无法排除二人在使用产品过程中产生的去标识化数据间接影响模型改进的可能性。OpenAI还主张，其证明与两名研究人员所采用的方法存在差异。
围绕贡献分配的说法也各不相同。Buckmaster一方称，OpenAI曾提议不列入共同研究者Alfoege的名字；OpenAI一方则对此作出不同解释，争议仍在持续。
Bae教授指出：“围绕此次成果提出的既有研究数据利用及贡献分配争议，给数学界敲响了警钟。未来有必要讨论AI研究伦理、数据主权及版权制度。”
随着AI从协助人类研究人员进行计算和文献检索的“研究助手”，进入可自行探索假设和证明路径的阶段，科学界也面临新的问题：如果AI学习研究人员未公开的创意并作出新发现，那么该发现究竟归谁所有？
Lim教授表示：“基于AI的科学研究如今已成为眼前的现实。数学领域的创新扩散至其他领域只是时间问题，因此有必要以此次事件为基础，从多角度讨论人工智能赋能科学领域的政策方向。”
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