首页 › trending › OpenAI宣称解开千年数学题,为何被骂上头条

9月8日本该是数学圈的节日:OpenAI宣布,用一个内部未发布的模型,跑大约1万个AI agent,88小时拿到三维Navier-Stokes方程「有限时间爆破」的证明——千禧年七大数学难题之一,悬赏100万美元,挂了26年没人解。结果 celebration 没开始三天,Event 就变成了海外技术社区近年来最难看的一场公开混战:NYU数学教授公开指控OpenAI「下作(fighting dirty)」,OpenAI数学负责人道歉,克雷数学研究所明确拒绝背书,陶哲轩出面泼冷水。同一周,Anthropic也连爆争议。今天拆开讲:这事的真实版本是什么、各方到底在吵什么、以及为什么它和你手里的AI工具直接相关。

事件复盘:一条被踩了尾巴的时间线

先把事实捋直(综合TechCrunch、CNBC、The Verge、ABC、New Scientist、Fortune在2026年9月8日至11日的报道,两个独立以上来源交叉确认):

技术底座则来自西班牙:Luis Martínez-Zoroa2021年博士论文首创的方法,与导师Diego Córdoba在2023年做出Euler方程粗糙外力爆破。Buckmaster公开说「Martínez-Zoroa值得一个菲尔兹奖」。也就是说:人类数学家铺了五年的路,AI在88小时里冲了线——而铺路的人觉得冲线者连路都是听说了自己才走的。

flowchart TD
    A["2021<br/>Martínez-Zoroa<br/>博士论文首创方法"] --> B["2023<br/>与Córdoba做出<br/>Euler粗糙外力爆破"]
    B --> C["2025-2026<br/>Buckmaster+Alpöge<br/>用AI扩展一年"]
    C --> D["8月15日出结果<br/>8月22日Lean验证"]
    D --> E["9月1日<br/>OpenAI听到风声<br/>agent转向"]
    E --> F["9月5日<br/>万级agent<br/>88小时出证明"]
    F --> G["9月8日官宣<br/>同日Buckmaster<br/>公开指控"]
    G --> H["9月9-10日<br/>克雷拒绝背书<br/>Tao泼冷水"]

争议点一:这个证明算不算「解出了千禧年问题」

答案是:按字面算,按共识不算。

争议点二:credit之争与「挖墙脚」指控

这是社区吵得最凶的部分。Buckmaster的指控(TechCrunch 9月8日报道)包括:OpenAI在得知其工作后才转向同一技术路线;OpenAI的Sébastien Bubeck两次提议把在Anthropic任职的合作者Alpöge踢出联名论文;他还被问了一句「为什么要毁掉自己的职业生涯?」

Bubeck的回应:否认「踢人」一说(称那是指不让Anthropic员工署名OpenAI的工作),并为那句话道歉,称是「极其糟糕的措辞」,同时反指Buckmaster「以诽谤和威胁相向」。OpenAI方面则表示其研究员和agent在发表前都没接触过两人工作——当被问到「agent呢」时,研究负责人Mark Chen只回答「我们的理解也是这样」。而公司自己承认:无法排除用户去标识数据参与过模型训练。

国内读者熟悉的开源社区署名大战,在agent时代有了新变种:当你的竞品员工用你家竞品的模型做研究时,贡献归属、数据边界、署名规则,全都无例可循。

争议点三:陶哲轩的冷水和「灯塔问题」

菲尔兹奖得主陶哲轩的两个表态被广泛引用(IBM Think、HNGN、Mathstodon):

  1. 他称Buckmaster-Alpöge的工作是「remarkable achievement」,但警告AI暴力搜索拿到答案太快,数学家还没来得及理解,就像一座灯塔没了,后来的船不知道往哪开——「答案和理解在今年出现了前所未有的脱钩」;
  2. 他点破一个更扎心的机制:千禧年问题本该是「AI辅助科研的成功样板」,但如果第一反应是扔1万agent进去,「这个领域里值得攻的问题」会被快速消耗掉。

一句话:AI不偷答案,AI偷的是「 problem 」本身。

同一周的Anthropic:另一场火

Fortune在9月10日的标题是「一连串争议打击OpenAI与Anthropic」(a string of controversies… full-blown dumpster fire)。同期Anthropic这边(多源报道,部分细节未经独立证实):

看出来了吗?同一周,两家头部实验室,一边被数学家围攻「吃相」,一边被自家人和安全研究者围攻「油门」。这不是巧合,这是agent能力跨过某个阈值后的第一次集体刹车测试。

国内社区几乎没聊,但这三件事和你有关

第一,「verifier>generator」已是可以抄的作业。 OpenAI的管线是agent海搜+Lean形式化验证收尾。你做数据抽取、报表校验、代码生成时,「生成的东西必须过一道独立、可执行的验证」这一条今天就落地:SQL结果用第二个模型交叉查、代码让CI跑green才算数、合同要点用规则引擎复核。

第二,agent跑量的真实成本第一次有了公开参照。 130B输出token、270万条agent消息、数百万美元——哪怕打一折也足够吓退大多数「我也上1万个agent」的幻想。给老板做agent方案时,请直接引用这组数。

第三,「听风声→抢发→credit反噬」会是新常态。 做开源项目、写技术品牌、发预印本的人,从今天起默认「你的工作在公开前就可能在别人的 pipelines 里」。WIP阶段的防护措施(licenses、timestamped preprint、内部访问控制)不再是可选项。

各方立场一览

角色 立场 关键发言/事实
OpenAI 已做出C/D表述下的证明,不申奖 10,000 agents、88小时、130B token、Lean验证
Clay研究所 未认可,评审「刻意从容」 官网仍列未解
Buckmaster(NYU) 指控抢路线+署名施压 「我未看过OpenAI的证明,不指控任何人」
Bubeck(OpenAI) 否认踢人,道歉措辞 「Anthropic员工不应署名OpenAI的工作」
陶哲轩(UCLA) 肯定人类工作,担忧「答案与理解脱钩」 「灯塔问题」论
部分数学家 技术上肯定,程序上愤怒 「值得菲尔兹奖」的Martínez-Zoroa被晾在一边

信息差总结

你以为的 实际情况
「OpenAI解出了千禧年难题」 只是带外力版本,无独立验证,Clay不认账
「AI独立做出数学突破」 站在2021-2023年人类方法之上,核心思路来自被忽视的西班牙学者
「这就是个数学八卦」 它是credit、署名、数据边界、验证流程的第一场全真演练
「Anthropic是「安全优等生」」 同一周连爆越界事件、内部加速之争和154页滥用报告

行动指南

  1. 今天就做:把「生成必须配验证」写进你的AI工作流——挑一个最常用的输出场景(代码/SQL/文档),加一道独立校验步骤;
  2. 本周做:通读Anthropic September 2026威胁报告(免费公开),重点看「AI凭证成为主要攻击目标」一节,对照自查公司的API key管理;
  3. 本月做:建立你的「工作存在性证明」习惯——重要工作WIP阶段就做timestamped preprint或license声明;
  4. 持续做:跟踪Clay研究所对Navier-Stokes证明的评审结论,它会成为未来所有「AI做出重大科学声明」的裁决模板。

参考来源

  1. TechCrunch — OpenAI fought dirty on career-making math problem, says NYU mathematician(2026-09-08): https://techcrunch.com/2026/09/08/openai-fought-dirty-on-career-making-math-problem-says-nyu-mathematician/
  2. Implicator.ai — Clay Institute Won't Call Navier-Stokes Solved by OpenAI(2026-09-09/10,含最完整时间线与成本数字): https://www.implicator.ai/clay-institute-navier-stokes-openai-proof-claim/
  3. New Scientist — Why is there controversy around OpenAI's Millennium Prize maths breakthrough?(2026-09-09): https://www.newscientist.com/article/2588288-why-is-there-controversy-around-openais-millennium-prize-maths-breakthrough/
  4. IBM Think — Will AI solve math too fast?(2026-09-10): https://www.ibm.com/think/news/will-ai-solve-math-too-fast-navier-stokes-terence-tao
  5. The Guardian — Anthropic details bad actors' efforts to misuse its AI(2026-09-10/11): https://www.theguardian.com/technology/2026/sep/10/anthropic-report-details-ai-misuse
  6. Anthropic官方威胁情报报告(2026-09-10): https://www.anthropic.com/threat-intelligence-report-september-2026

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