OpenAI宣称模型攻克三项数理难题，引入专家审查机制

OpenAI 宣布其内部模型产出三项重大科学成果，涵盖纯数学、理论计算机科学与量子物理。为验证结论，OpenAI 未直接要求学术署名，而是邀请领域外部专家担任“指导人”（shepherd）组织复核团队。

三项研究成果与公开计划

数学领域的成果围绕克里斯托弗·索格（Christopher Sogge）于 1991 年提出的局部平滑猜想展开。OpenAI 称其模型构建了适用于任意维度的证明；若结论成立，还将同时解决挂谷猜想（Kakeya conjecture）与施泰因限制猜想（Stein restriction conjecture）。OpenAI 表示证明依托于“一种新型辅助偏微分方程”。在专家建议下，OpenAI 已将模型论文草稿及 Lean 形式化证明发布于 GitHub。

理论计算机科学成果描述了一种确定性算法，能在亚指数时间内计算固定宽度 CNF 公式的可满足赋值。若将其应用于 3-SAT 问题，将证伪指数时间假说（ETH）——该假说此前被用于数百个计算复杂性证明。假说的最初提出者、加利福尼亚大学圣地亚哥分校的 Russell Impagliazzo 与 Ramamohan Paturi，将与麻省理工学院的 Ryan Williams 共同牵头复核。学者们明确表示，参与审查不代表对该结论进行背书。OpenAI 也同意资助一场研讨会以探讨该成果的影响。

物理学成果则暂缓公开。该工作包含纯杨-米尔斯理论（克雷数学研究所千禧年大奖难题之一）的严格存在性证明。由诺贝尔物理学奖得主戴维·格罗斯（David Gross）牵头，涵盖 Michael Douglas、Arthur Jaffe、Igor Klebanov 及 Nikita Nekrasov 的专家组决定自行整理并撰写该结果。

“指导人”模式引发的同行评审争议

OpenAI 表示，受邀专家不会签署保密协议（NDA），也不会获得报酬，同时强调自身“不为模型的科学发现寻求学术署名”。此外，OpenAI 近期向西蒙斯基金会（Simons Foundation）捐赠 500 万美元，用于资助探讨 AI 科研成果的学术研讨会。

然而，这一复核机制引发了学界对程序公正的担忧。OpenAI 承认，选拔首批外部专家确实造成了“信息不对称”。在成果公布的前一天，OpenAI 自身的数学顾问委员会曾明确建议，AI 公司不应向特定学者提供早期特权访问，理由包括访问不均、借用外部声誉以及筛选偏见。

此外，Lean 代码验证也面临严格审视。此前 OpenAI 宣称解决纳维-斯托克斯方程相关问题时，有学者指出其 Lean 代码实际验证的命题弱于公开发表的论文结论。OpenAI 目前将这些新成果的手稿定性为“原始科研数据”，仍需科学界进一步推敲与检验。