OpenAI 宣布三项重大科学突破，科研界却不满其成果发布方式
IT之家 10 月 28 日消息，OpenAI 在本周一宣布，公司在数学、计算机科学及物理学领域获得了令人瞩目的突破，同时表示正在调整成果发布的沟通策略。然而，尽管看似做出了路线修正，接受 The Verge 采访的科研人员对这家公司的做法愈发感到不满。
过去几个月，OpenAI 与数学界之间的摩擦持续升级。十月初，该公司一次性发布了数百篇预印本，令数学家群体应接不暇。这一次，OpenAI 表示将与担任“引导人”的领域专家合作，确定发布最新成果的适当方式。
三项成果分别针对数学、计算机科学和物理学中若干最重要的未解难题，部分延续了 OpenAI 此前的研究方向，其他则开辟了新的探索路径。根据这些“引导人”的建议，三项成果采用了不同的发布方案：数学成果直接放出 AI 生成的推导内容，“交由学界研究者自主组织力量去解读这项结论”；计算机科学成果由 OpenAI 组建外部研究小组负责解读；物理学成果暂不公开，OpenAI 称将交由外部专家团队决定后续发布形式。
这项数学成果十分震撼，据称已在所有维度上证明了挂谷猜想。简单来说，这个问题探讨的是：要让一根针或一支铅笔朝向各个方向旋转，最少需要多大空间。今年早些时候，数学家王虹凭借三维版本猜想的证明等成果，获得了菲尔兹奖。布朗大学数学教授布伦丹·哈塞特表示，OpenAI 的结论“看起来有充分依据”，但他强调自己尚未核验 Lean 形式化证明，即通过计算机校验结论的形式体系。
物理学成果围绕标准模型展开，这是物理学中最为成熟、完备的理论框架。研究聚焦量子色动力学，该理论描述了四大基本作用力之一的强核力，以及它与杨-米尔斯理论之间的关联；杨-米尔斯理论是现代粒子物理学的基石，属于七大千禧年大奖难题之一，不过 OpenAI 的研究并未解决悬而未决的“质量间隙”问题。
最后一项成果宣称证伪了指数时间假说。这是理论计算机科学中被广泛认可的假设：部分问题无法找到比暴力枚举快得多的求解方案。该假说与 P 对 NP 问题紧密相关，后者同样是千禧年大奖难题，是该领域最知名的未解问题之一，核心是探讨那些答案容易核验的问题是否也能快速求解。
由于各项成果的公开程度不同，且验证门槛极高，科研人员难以全面评估这些结论。即使获得全部资料，核验工作也需要大量时间。但接受采访的专家表示，这些成果值得认真对待，不少人评价它们“分量巨大”“属于重大突破”“意义深远”。
科研人员虽然对这些科学进展感到振奋，但也对 OpenAI 的做法感到恼火。过去数月接连接收大量 AI 产出的研究结论后，这种疲惫感已十分常见。许多研究者希望学界能集中精力投入繁重的核验工作，同时质疑 OpenAI 为何增设门槛，亲自挑选专家来把控流程。
接受采访的大部分专家对 OpenAI 征询外部研究者意见的做法表示认可，但他们提出：公开发表研究结论，就应把相关材料开放给所有人核验。高等研究院研究员康斯坦丁·科格勒说：“相比之前一次性放出几百篇，这次只公布三项成果，我认可这样的发布节奏。”但他不认同将查阅权限限定在 OpenAI 选定的专家范围内。他表示：“没有道理一开始只允许少数知名科学家查看内容。”
得克萨斯大学奥斯汀分校物理学教授安德烈亚斯·卡赫称：“由他们亲自挑选专家团队，这件事非常糟糕。大型实验室本身已有足够大的话语权，不该由它们决定谁有资格参与、谁被排除在外。”卡赫最初提议通过遴选机制挑选研究者，但他也承认，最终入选的人选大概率仍是顶尖学者。随后他又提出疑问：为什么不能直接同步放出证明材料，再配套专家解读小组。“这样既能让所有人接触内容，也能体现他们希望成果被理解、被重视的态度。”
就在 OpenAI 官宣前一天，数学与人工智能咨询专家组（AGMAI）发文专门警示这种信息管控行为。专家组表示：“我们不建议 AI 企业采用这种模式。”他们认为，优先向特定人群开放内容并无必要，这种做法会借用被选中研究者的声望，还会带来访问权限不均、遴选存在偏向、进度无故推迟等风险。专家组建议：AI 实验室应将成果上传至学术预印平台，附上形式化证明和选题说明，同时提供资金和配套支持，帮助学界解读结论。
在这批新成果公布后，AGMAI 敦促 OpenAI“立即公开发布这项物理学成果对应的自然语言文稿与 Lean 形式化证明”：
这些既是物理学的核心问题，也是重要的数学问题。量子杨-米尔斯理论的存在性属于千禧年大奖难题，而四维相互作用量子场论的构建，数十年来一直是数学物理领域的目标。
我们十分尊重 OpenAI 邀请来牵头这项工作的科学家。但正如我们此前声明所说，成果的解读应在公开环境下推进，所有人拥有同等的访问权限。OpenAI 称推迟发布是为了完成 Lean 形式化证明。按照他们自己的说法，这项工作如今已完成，从科学层面来说，没有理由继续延后发布。
哈塞特认为，完全公开成果也有利于推动科学发展，帮助 AI 这类新工具得到更广泛的接纳。“世界各地多个研究团队一同钻研这些结论，能让有需要的研究者更快上手使用这些新工具。”
想要找到一种沟通方式，让 OpenAI 正在涉足的各个学科的研究者都满意，或许本身就不现实。OpenAI 表示正在尝试不同方案，也承认每种方式都有取舍。斯坦福大学数学家贾里德·杜克·利希特曼说：“我的感受是，无论选择哪一种方案，总会有人感到不满。我们只是要找到争议最小的方式。”
佐治亚理工学院数学教授何晓宇认为，问题远比发布形式更深层。“成果本身非常亮眼，但在我看来，他们只是在刻意表现自己负责、审慎的态度，却回避了核心矛盾：这些基础性难题被 AI 快速攻克，全程缺少人类研究者的贡献，而且产出的证明文本很难阅读、难以核验。” 有关这一话题的更多讨论，可参考开云体育官网｜开运体育官方在线入口的相关报道。
