过去一年，OpenAI、Anthropic及其他实验室宣布在众多长期悬而未决的数学难题上取得突破，某些成果甚至远远超出研究人员对当前系统能力的预期——其中包括解决了著名的千禧年大奖难题（Millennium Prize Problems）之一。但以经典的硅谷风格，AI实验室正在“快速行动、打破常规”，如同一台失控的推土机般横冲直撞地碾过这个学科。原本值得庆祝的成果反而引发了强烈反弹。AI实验室表示他们正从早期的错误中吸取教训。这些承诺能否兑现，仍有待观察。
请继续阅读下方关于AI接管数学的最新动态。
要点速览
- OpenAI继续碾压数学家们
- OpenAI只想赢
- AI对数学的接管已经开始
作者：Robert Hart，9月28日
OpenAI继续碾压数学家们
图片：The Verge, Shutterstock
在混乱的几个月里，OpenAI展示了两件它极其“擅长”的事：在数学上取得令人瞩目的突破，然后在宣布这些突破时搞砸得一塌糊涂。OpenAI现在正努力做得更好。然而不知怎的，它又搞砸了。
OpenAI为修复与这个已被它多次疏远的数学界的关系，最新的尝试是咨询一个由顶尖数学从业者组成的全新独立顾问团。但接受The Verge采访的数学家们——其中包括该小组的一名成员——将此事描述为一场混乱而令人困惑的闹剧，带有OpenAI此前仓促进军数学领域的种种特征，表明这家公司从错误中学到的东西寥寥无几。此外，该小组接手的首个任务就异常艰巨：协助协调发布OpenAI所称其未发布模型产出的数十项成果。这一前景已在研究人员中引发恐慌，他们担心这场即将到来的突破海啸会给自己的领域带来什么。
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作者：Robert Hart，9月23日
OpenAI想咨询顶尖数学家，如何不再搞砸
图片：Bloomberg via Getty Images
在把一连串惊艳的数学成果变成一场声誉危机之后，OpenAI正在咨询人类数学家，以帮助自己找到一条不那么灾难性的前进道路。
周一，该公司宣布成立一个新的独立数学家小组，负责就AI公司与数学研究界及更广泛数学界的互动提供建议，包括新成果的呈现与发布方式。该小组的突然成立让许多数学家感到意外。研究人员告诉The Verge，该小组是良好的第一步，但许多人表示，他们对它实际会做什么、有多大影响力、OpenAI是否真的会听取它的意见等基本问题仍心存疑虑，同时也担心这样一个小规模的知名研究小组能否代表更广泛的数学界。
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作者：Robert Hart，9月12日
OpenAI只想赢
图片：Cath Virginia / The Verge, Getty Images
OpenAI过去几年不断在数学领域日益艰深的地带插旗宣示存在。本周，它声称拿下了迄今最大的战利品之一：一个传奇性千禧年大奖难题的解。在正常情况下，这本应作为历史性成就而广受赞誉。
然而，许多数学家却以日益增长的不安注视着OpenAI的强势推进。在他们眼中，这家公司与其说像一位热情的新来者，不如说像一个资源雄厚到令人难以想象的入侵者，闯入他们毕生钻研的难题，却几乎毫不顾及长期以来的学术规范，也不顾及被甩在身后之人的处境。这种不安的核心在于一种感觉：OpenAI做数学的动机与众不同。数学家们想推动这个领域前进。OpenAI只想赢。
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作者：Robert Hart，9月10日
数学家要求OpenAI证明没有使用他们的成果
图片说明：OpenAI首席执行官Sam Altman在Stargate AI数据中心媒体参观期间。Bloomberg via Getty Images
又一位研究人员就驱动OpenAI日益惊艳的一系列数学发现的数据问题向其发起质询。就在围绕该公司模型是否受益于未经授……
作者：Robert Hart，9月9日
OpenAI暗度陈仓式的数学突破令学术界不寒而栗
图片说明：OpenAI CEO Sam Altman在G20创新部长级会议上发言。（照片：Matt RAMEY / AFP via Getty Images）
OpenAI周二宣布解决了数学界传奇性的千禧年大奖难题之一，这本应是一个胜利的时刻。这一成果既是无可否认的成就，也鲜明地展示了AI正在以惊人的速度改变数学。但在正式宣布之前，这一突破就已因促使OpenAI攻关该问题的不寻常背景而蒙上阴影：在听闻其他研究人员正取得进展后，OpenAI似乎投入了其庞大资源，在最后一刻发起冲锋，抢在他们之前率先完成。随之而来的争议浮出了抢发、窥探和公然违反长期学术规范的指控，研究人员担心这可能对该领域产生寒蝉效应。
正如伦敦玛丽女王大学（Queen Mary University of London）数学教授Abhishek Saha所解释的，OpenAI从事的是“数学家通常不会做的事情”。
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作者：Emma Roth，9月8日
围绕OpenAI传奇数学里程碑的风波不断
图片：Cath Virginia / The Verge
据《纽约时报》和《连线》（Wired）此前报道，OpenAI声称找到了一个约90年来悬而未决的重大数学问题的解。OpenAI在周二的博客文章中宣布，它利用一个比新发布的GPT-6 Astra更强大的内部AI模型，配合10,000个并发智能体（agents），发现了Navier-Stokes问题——一个关于液体和气体流动的问题——的解。Navier-Stokes问题是七个千禧年大奖难题之一，每个难题的解决者可获得100万美元奖金。
OpenAI表示，它从8月28日开始训练这个内部AI模型，该模型“在我们的基准测试——包括数学——中表现出前所未有的性能”。这一解对数学界而言是一项重大突破，但它并非没有争议。
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作者：Nilay Patel，8月20日
欢迎来到数学界的AI危机
在今天的Decoder节目中，我与The Verge驻伦敦AI记者Robert Hart对谈，聊聊AI正在对数学领域做些什么，以及许多顶尖数学家因此陷入的生存危机。
OpenAI刚刚……
作者：Robert Hart，8月11日
AI对数学的接管已经开始
图片：Cath Virginia / The Verge, Getty Images
数学家James Maynard在过去一年里花了大量时间进行“自我拷问”。这位牛津大学教授、菲尔兹奖（Fields Medal）得主告诉The Verge，随着这个传统上行动缓慢的学科匆忙适应AI，他一直在思考自己领域的未来。
在我们交谈的几天前，OpenAI宣布它已得出10个长期悬而未决的数学问题的解，其中一些问题已困扰学界数十年。就像用于生成文本和图像、或在科学和医学领域提出想法的生成式AI一样，这项技术从其训练的海量材料中学习模式与关联，并利用它们创造新事物。应用于数学，这可能意味着以新的方式组合已知的结果、方法和工具来攻克问题，有时会在不同领域之间建立联系，或重新发掘埋藏在学术文献中的概念。
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