OpenAI在過去幾年裡，不斷在日益艱難的數學領域中插旗。本週，它宣稱取得了迄今為止最大的成就之一：解決了一個傳奇的千禧年大獎難題。在正常情況下，這本應被譽為一項歷史性的突破。

然而，許多數學家卻對OpenAI的持續推進感到越來越不安。對他們來說，這家公司與其說是一個熱情的後進者，不如說是一個資源極其豐富的闖入者，衝進他們畢生研究的問題，卻似乎很少顧及長期的規範或對受影響者的後果。這種不安的核心在於，人們覺得OpenAI從事數學研究的動機不同；數學家希望推進這個領域，而OpenAI則渴望勝利。

數學領域通常不會如此戲劇化，那麼事情是如何變得如此糟糕的呢？本週，《The Verge》採訪了十多位數學家，其中包括Tristan Buckmaster和Andreas Thom，他們都處於近期圍繞OpenAI數學工作的爭議中心。即使是那些對最嚴重指控持懷疑態度的人，也形容這個領域因這家科技巨頭的行為而動搖，並擔心它為了擊敗競爭對手接下來會做什麼。

Buckmaster指控OpenAI未能充分解釋他透過其工具Codex所做的工作，是否對其最近的成功有所貢獻。OpenAI發言人Laurance Fauconnet在給《The Verge》的一份聲明中，極力否認他的提示詞內容發揮了作用：「我們可以斷然表示，Buckmaster博士在過去兩個月內使用Codex的提示詞，不可能以任何方式影響到該系統，包括訓練。」

Buckmaster對此仍不相信。他說：「鑑於他們迄今為止的行為，人們應該對此類聲明抱持高度懷疑。」一個謠言就足以讓緊張局勢沸騰。

OpenAI表示，它聽說有些研究人員在千禧年大獎難題上取得了進展，於是決定看看其一個先進且尚未發布的模型是否也能有所突破。結果證明確實可以。OpenAI稱，它動用了大約10,000個代理、數千萬美元的運算資源，僅用88小時就找到了納維-斯托克斯（Navier-Stokes）問題的解決方案，該問題涉及流體流動。

該公司也發現了他們的競爭對手是誰：紐約大學教授Buckmaster，以及其最激烈競爭對手之一Anthropic的研究員Levent Alpöge。在多項研究方向中，這兩人正在研究納維-斯托克斯問題，儘管尚未完成證明。接下來發生的一些細節存在激烈爭議，但雙方大致同意基本事件順序。

有一點特別清楚：Alpöge的參與對OpenAI來說是個問題，儘管他表示這是一次獨立於他在Anthropic工作的「個人合作」。

Buckmaster表示，他在得知OpenAI已察覺他們的進展並正競相尋求自己的解決方案後，聯繫了該公司。他說，與OpenAI研究員Sébastien Bubeck的討論變得充滿爭議，在他看來甚至帶有威脅性，但該公司為他提供了一條前進的道路，一條將Alpöge排除在外的道路。

Buckmaster表示，他獲得了幾乎「無限的運算資源」來完成自己的工作，以及成為OpenAI宣布這項突破性論文的唯一作者的機會，當然，論文會歸功於OpenAI的工具。

Buckmaster在電話採訪中告訴《The Verge》：「我所要做的就是犧牲Levent。」他說他斷然拒絕了Bubeck的提議，他認為這是一種「賄賂」，並開始質疑OpenAI是否可能從他使用Codex（他一直用來解決問題的該公司AI工具之一）中獲益。OpenAI否認任何人或任何代理存取了他的特定用戶數據，但在其最近的評論之前，曾承認無法排除從他使用產品中獲得的數據被用於改進模型的可能性。

Buckmaster最終決定公開他的工作以及他對OpenAI行為的描述。他說，他的辦公室已經變成了一個「作戰室」，同事們協助審查他的數學成果、協調對外聯繫，甚至與律師取得聯繫。

Bubeck在社群媒體上和接受《紐約時報》採訪時，都駁斥了Buckmaster對對話的描述。他承認曾提供OpenAI的資源，幫助Buckmaster完成自己的證明，或者讓他接手撰寫該公司的論文。值得注意的是，Bubeck表示OpenAI曾與其他數學家做出類似安排，但沒有透露他們是誰。

然而，他的說法仍然清楚表明，Alpöge與Anthropic的關係是一個癥結點。他告訴《紐約時報》：「從我們的角度來看，我們怎麼能讓一個Anthropic的員工參與OpenAI的內部專案呢？」

如果目標是在數學領域競爭，那麼沒有什麼比解決千禧年大獎難題更大的獎盃了。這七個問題由克雷數學研究所（Clay Mathematics Institute）於2000年提出，被廣泛認為是該領域中最艱鉅的挑戰之一。每個問題的解決者都將獲得100萬美元的獎金。

在這些獎項設立時，許多問題已經歷了數十年的嚴格審查。在隨後的四分之一世紀裡，只有一個問題，龐加萊猜想（Poincaré conjecture），一個關於三維球體的拓撲學問題，被解決。

因此，對於一家希望證明其模型在數學方面表現最佳的AI公司來說，這些問題是不可抗拒的目標。對Buckmaster和《The Verge》採訪的許多其他數學家而言，這解釋了為何OpenAI在聽聞其他人即將取得進展時，會如此猛烈地行動，尤其是一旦有競爭對手的AI公司涉入其中。

對Buckmaster來說，這件事再次印證了他之前與Google DeepMind合作時就堅信的一點：「所有這些科技界人士都痴迷於解決著名的重大問題，並且痴迷於搶先發表。」他說：「這一切都關乎競爭。」

Tristan Buckmaster表示，在那個世界裡，人們極度執著於聲望、名氣、成為第一，以及被視為第一。「那是唯一的貨幣。」他說。

他說，當公司競相解決著名問題時，經常「被遺忘」的是數學家本身，不僅是那些累積工作促成這些突破的人，還有他們最初從事數學研究的原因。是的，有些人可能追求聲望，但大多數人並非單純的獎盃獵人。牛津大學數學教授Andras Juhasz將數學描述為一門優雅的學科，它既是科學也是藝術，驅動著從事者有許多不同的動機。

他說：「通常沒有立竿見影的實際應用。他們做數學是因為它很美，他們樂在其中，這是一種發現的感覺，很自然。」

與課堂級的數學練習不同，前沿數學很少有固定的解題路徑。研究人員可以從多個角度攻克問題，有些方法甚至截然不同，這使得導向解決方案的「想法」，以及「誰」發展了這些想法，變得格外重要，或許比解決問題本身更重要。數學家深切關心這種「傳承」，因為這是該領域擴展的方式，新的技術和方法往往比它們旨在解決的問題本身更具影響力。

對Buckmaster來說，他與Bubeck的交流典型地體現了研究數學界與大型科技公司之間的巨大鴻溝，並突顯了研究中何為「有價值」的不同觀點。他讀著與Bubeck聊天時所做的筆記，表示當他拒絕該公司提出的獨攬功勞的提議時，這位OpenAI研究員明顯感到驚訝。他回憶道：「我能看到Sébastien的臉，當我說我不在乎千禧年大獎時，他感到震驚。」

Buckmaster並非唯一一位在與OpenAI接觸後，對該公司動機感到擔憂的數學家。德國德勒斯登工業大學教授Andreas Thom上個月也捲入一場爭議，此前OpenAI宣布了一項令人印象深刻的數學成果，該成果大量建立在他與研究員Gábor Kun的工作基礎之上。該公司悄悄修改了其公告，承認了兩人的貢獻，但並未公開宣布或披露這項修改。

Thom將這次經歷描述為「不太愉快的經驗」，但他告訴《The Verge》，直到Buckmaster公開此事，他才將其拋諸腦後。Buckmaster的指控促使Thom重新審視一個關於OpenAI突破的未解問題：他與同事們和ChatGPT就該研究進行的對話，是否可能被用於改進最終解決他多年來致力於解決的問題的模型。

Thom表示，只有OpenAI擁有回答這個問題所需的資訊。「老實說，我懷疑他們自己也不知道。」他說，訓練模型並用它們產生數學結果的人「是另一種人」。對他來說，這很難成為不確定性的藉口。「因為這實際上意味著他們根本不在乎，對嗎？」

「與資源遠超學術研究團體的強大AI公司競爭的前景，可能會讓他們更不願追求雄心勃勃的問題。」

這種緊張關係呼應了其他領域正在發生的爭鬥。作家、音樂家、藝術家和媒體公司都曾就AI公司利用大量人類創作作品（通常未經許可、認可或補償）建立的系統提出質疑。儘管數學可能看似一個截然不同的世界，但其根本問題是相同的：公司對那些其累積工作被用於建立系統的人們，究竟負有什麼責任？

在Thom的案例中，這個問題仍未解決。OpenAI沒有回應《The Verge》關於Thom和他的同事與ChatGPT的對話數據是否可能對該公司基於其工作提出的解決方案有所貢獻的問題。

更廣泛地說，Thom表示他對未能認可「整個社群為所有研究成果所付出的共同努力」感到不滿，這些努力是AI近期數學進展的基礎。他說，公司「現在只是將其視為理所當然」。

他說：「我認為其中存在一種我不喜歡的態度。」

並非數學家不熟悉競爭，研究人員非常重視優先權，關於誰先發現的激烈爭議在數學史上屢見不鮮，但儘管競爭不排除合作，這些競爭者卻非比尋常。在數學領域搶先發表（scooping）歷來相對困難，原因很明顯：很少有人擁有專業知識能夠迅速搶佔一項發現。AI公司則以不同的規模運作。

研究人員擔心，一旦有突破即將實現的消息傳開，AI公司可能會迅速啟動成千上萬的代理和龐大的運算資源，將搶先發表變成一種工業化流程，讓數學家幾乎沒有反擊的機會。

對Buckmaster來說，OpenAI本可以輕易地與研究人員合作，而不是與他們競速以取得成果。事實上，該公司似乎非常願意與他合作。問題出在Alpöge，或者更確切地說，是他與Anthropic的關係。

他說：「他們急於發表，為了擊敗Anthropic。」他們幾乎