纽约大学数学教授Tristan Buckmaster于当地时间周二宣布了三项数学证明成果，其中一项为理论数学领域最重要的未解问题之一取得了初步进展。这些成果由Buckmaster与Anthropic数学家Levent Alpöge合作完成，并同时使用了OpenAI的Codex和Anthropic的Claude AI模型。然而，围绕OpenAI试图解决同一问题的行动，一场关于研究优先权和学术伦理的争议随之浮出水面。
Buckmaster在宣布证明成果的声明中表示，OpenAI的一项并行研究在其成果公开之前就建立在他们的工作之上。据其声明，Buckmaster和Alpöge在完成研究时得知研究进展信息已传至OpenAI，随后双方取得联系。OpenAI方面告知他们，已经完成了该核心问题的完整证明，但当被问及研究起始时间和人工参与程度时，对方的回答开始变得含糊。Buckmaster称，最终确认OpenAI发送第一条提示词的时间，是在其研究信息传到OpenAI之后。
这一争议涉及的数学问题是纳维-斯托克斯存在性与光滑性问题，属于七个“千禧年大奖难题”之一。克雷数学研究所为每个问题提供100万美元奖金，奖励首个给出解决方案的个人或团队。纳维-斯托克斯方程广泛应用于流体力学领域，但从理论层面人类对其仍缺乏充分理解。若该问题得到解决，将代表人类对数学物理学整体认知的一次重大推进。
在Buckmaster发布声明后不久，OpenAI公布了该问题的完整证明，并表示这份证明由一个尚未发布的新一代模型发现。OpenAI称，过去一周该模型已解决了一系列不同的数学未解问题，整个研究过程总计消耗了3000亿个输出Token，按当前Astra价格计算，若全部按计算资源收费，成本约为2250万美元（约合人民币1.51亿元）。
Buckmaster认为，其与Alpöge采用的具体方法在数学界并不常见，OpenAI恰好在同一时间采用相同方法这一点令人怀疑。他表示，通过光滑力解决克雷数学研究所问题这一方向由其合作者最先打开，也是他们私下决定攻克的方向，据其所知几乎没有其他人在研究这一方向。他质疑称，这并非将问题陈述交给模型后仅凭几天时间就能自然想到的方向。
值得注意的是，尽管Alpöge受雇于Anthropic，但其开展这项研究并不代表公司进行，两人在研究过程中主要依赖OpenAI的Codex模型。然而，Alpöge与OpenAI竞争对手Anthropic的关系似乎引发了OpenAI方面的不满。Buckmaster指称，OpenAI研究员Bubeck曾要求他在拟议的折中方案中删除对Alpöge的署名，并在其坚持公开争议时发出带有威胁意味的言论。
Buckmaster还担心，由于自己在项目整理过程中大量使用了Codex，其研究信息可能为OpenAI解决该问题的相关工作提供了参考。OpenAI保留使用Codex交互内容训练模型的权利，尽管用户可以选择退出相关数据训练。若OpenAI团队使用的模型曾通过Buckmaster的Codex交互数据进行训练，当模型面对类似问题时，理论上存在重新生成或复现其研究成果的可能性。
OpenAI在其发布的文章中淡化了这种复现的可能性，表示在其公开发布研究成果之前，研究人员和智能体没有通过任何方式看到他们的工作，尤其是在解决问题过程中没有访问任何特定用户的数据。OpenAI同时承认，虽然可能性很低，但无法排除从用户使用其产品过程中产生的去标识化数据曾帮助改进模型的可能性，同时强调其证明与Buckmaster等人的成果存在显著差异。
这一事件再次引发关于AI在数学研究中角色定位的讨论，以及AI实验室在学术竞争中的利益动机问题。对于Buckmaster而言，他认为最好的解决办法是尽可能将有关这项研究的信息公开，让公众能够了解整个过程。随着AI模型在数学推理能力上的持续提升，类似的研究优先权争议或将更加频繁地出现在学术与产业交界地带。
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