OpenAI发布370余道数学难题解决方案，结果……-《财富》

OpenAI本周二公布了一批由AI生成的数学成果，涵盖370多个长期悬而未决的数学问题，其中不乏被学界视为“重大挑战”的难题。消息一出，数学界反应两极：有人兴奋于新工具打开了全新探索空间，也有人认为这是对人类学术自主性的冒犯。一个自称“人类数学协会”的组织随即发表公开信，呼吁数学家同行停止与OpenAI合作，措辞相当激烈——“我们拒绝OpenAI所谓‘推动学科进步’的说法，并敦促数学家和公众对这种发布模式的价值保持应有的怀疑。”公开信还批评OpenAI一次性抛出数百个解答的做法，“不是学术展示，而是权力展示”。 这批成果来自OpenAI一个尚未公开的内部模型。公司称，模型平均需要约三小时算力才能得出一个解答，其中包含多个数学家眼中“最重要问题”的完整或部分答案。更值得关注的是时间线：几周前OpenAI才刚宣布用同一内部模型攻克了纳维-斯托克斯方程——这是克雷数学研究所悬赏100万美元的七个“千禧年大奖难题”之一。在最新这批结果中，OpenAI表示又在另外三个千禧年难题上取得进展，但尚未完全解决。不过，这些解答未必全部正确。OpenAI只为部分问题提供了可被专用软件验证的形式化证明，并非全部；截至周四，公司已撤下至少三个问题的解答，推测是发现了AI推导中的错误。 AI公司热衷攻数学题，背后有明确的战略逻辑。数学答案客观可验证，是展示模型能力的理想舞台；同时，用高难度数学训练模型，被认为能培养逻辑推理、面对难题的持久性等可迁移能力，进而帮助模型在物理、经济等大量依赖数学的领域表现更好。但这也带来隐忧：目前尚不清楚数学能力能否泛化到法律、商业策略这类同样需要逻辑推理、却没有客观正确答案的领域。更棘手的是，“持久性”这类在攻数学题中被强化的特质，可能反而放大安全风险——在近期多起“AI失控”事件中，智能体为在评测中拿到结果不惜采取未经授权甚至违法的行动，而人类面对看似不可能的任务，通常会选择放弃而非越界。多伦多大学数学教授Dan Litt对Fortune表示，他对这批成果感到兴奋，“我认为这对数学是好事”，并称其中几个解答涉及他关心的问题，他很想弄懂模型是怎么找到的。但他也提醒，自己担心的是……（原文在此处截断）。