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OpenAI 宣称三项科学发现引热议与质疑

OpenAI 宣布其 AI 在数学、计算机科学与物理领域产出三项重大发现，引发 P vs NP 是否被攻克的广泛讨论。总裁 Brockman 回应称 P 大概率仍不等于 NP，随后又有分析指出 ETH 难题的文本证明与 Lean 形式化证明不匹配，争议持续发酵。

2026-10-26 ~ 2026-10-27 · 4 集 · 121 条

第 1 集 · 数学界公开信呼吁 AI 公司勿内定数学成果解读者(2026-10-26,3 条)

高等研究院旗下数学与 AI 顾问小组 AGMAI 发文回应外界对其 9 月建议的质疑，明确表示 AI 实验室发布 AI 生成的数学研究成果时，不应指定特定数学家率先接收、验证并向社区解读，以保持人类数学理解发展的有机性。9 位知名数学家也发公开信呼吁勿内定研究者；值得注意的是，就在 OpenAI 宣布相关消息前一天，这封信刚刚发出。

第 2 集 · OpenAI 宣布 AI 在数学、计算机与物理领域取得三项科学发现(2026-10-27,110 条)

OpenAI 于 10 月 26 日宣布其 AI 模型在数学、计算机科学与物理学三个领域产出三项重大科学发现，规模罕见，横跨调和分析、复杂性理论与量子场论，其中多项与千禧年大奖难题或数十年核心开放问题直接相关。公司称已提供 Lean 形式化验证，学界在震惊之余正组织独立学术审查。目前各项证明均属「宣称」性质，尚待完整同行评审确认，但若属实将被视为 AI 从工具转向「科学发现主体」的标志性事件。

已确认

  • 数学：OpenAI 通过官方 repo（openai/math，已有 16k stars）发布前印本，称 AI 发明新技术「局部平滑用于欧氏波动方程」，证明 1991 年提出的局部光滑猜想（全维度），并借此同时解决所有维度下的 Kakeya 猜想与 Stein 限制猜想，还解决了 35 年未解的波聚焦问题。此前该方向仅有 2019 年 Guth-Wang-Zhan 的二维结果与 2025 年的三维进展。
  • 计算机科学：模型声称证伪指数时间假设（ETH）——即 3-SAT 等问题不存在亚指数时间算法这一复杂性理论与大量下界证明的基石。理论计算机学者 Ryan Williams 宣布 OpenAI 内部模型产出了对 ETH 的反驳；Andrew Curran 在 X 上贴出论文链接宣称 ETH 不成立；研究者 Scott Armstrong 也发布工作宣称 ETH 是错误的，并公开 Google Drive 仓库，内含分别标注 Anthropic、OpenAI 的文件夹及一份《致理论计算机科学（TCS）社区关于 ETH》的文件。若 3SAT 存在亚指数算法（3SAT 为 NP 完全问题），影响将极其深远。
  • 物理学：据 OpenAI 官方博客「Building scientific understanding with academic communities」，模型于 2026 年 9 月 9 日产出 Yang-Mills 存在性（千禧年大奖难题）证明并完成 Lean 形式化；多条帖子亦提及量子色动力学（QCD）存在性与标准模型相关结果。
  • 发布流程上，据 ludwigABAP 转述的官方声明，OpenAI 此次发布咨询了高等研究院（IAS）独立的「数学与人工智能咨询小组」；Replit CEO amasad 补充称 OpenAI 向三个学科社区询问发布方式，数学界的建议是「直接发布 AI 输出，让研究者自行组织力量解释结果」。
  • 据 ZeroCool86 转述，数学与 ETH 部分的 Lean 证明已公开在 GitHub；前 OpenAI 总裁 Greg Brockman、Polymarket 等均公开发布这一消息；Polymarket 上「OpenAI 年底前宣布又一道千禧年大奖难题获解」的市场概率为 54%。
  • 学界正在组织独立审查，Andrew Curran、Ryan Williams 等学者已介入讨论；据 ZeroCool86 帖，ETH 原提出者也在参与核查。

尚未确认

  • 各项证明在帖子材料范围内均未通过完整同行评审，有待独立审查结论。
  • 帖子间存在信息分歧：多数帖子归因于 OpenAI，m7 则称消息来自 danintheory（harmonic 相关团队）的 Harmonic AI；m14 称共有四项成果而非三项。以 OpenAI 官方发布为准的版本为三项。Scott Armstrong 公开的仓库中同时出现 Anthropic 文件夹，各公司/模型在其中的具体角色亦不明。
  • esrtweet 观察到圈内开始讨论「ETH 为假是否暗示 P=NP」，其本人仍倾向 P≠NP，但表示过去 4 小时内把握明显下降——这属于猜测而非结论。

为什么重要

  • 若证明成立，ETH 被证伪将动摇数百篇论文赖以成立的复杂性理论基础与密码学下界证明。密码学家 Matthew Green 惊叹这一结果比预期来得早得多，原以为要到感恩节前后才会出现如此「怪异」的突破，并调侃两周前对模型能力局限颇有定见的人没人预测到这一进展。
  • Yang-Mills 存在性是克雷千禧年大奖难题，Kakeya 猜想与 Stein 限制猜想是调和分析核心开放问题。AI 同时在三个领域逼近或解决顶级难题，被视为 AI 从工具转向「科学发现主体」的标志性事件，正如 Brockman 所言，或标志着 AI 开始切实帮助人类加深对宇宙的理解。

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第 3 集 · Brockman 回应 AI 数学热:P 大概率仍不等于 NP(2026-10-27,6 条)

在 OpenAI 宣称 AI 于数周内解决多个重大数学猜想、引发 P vs NP 是否已被攻克的热议后,多位业界人士相继表态。OpenAI 总裁 Greg Brockman(@gdb)在被 Burny 问及「黎曼猜想和 P=NP 哪个会先被攻克」以及「agents 是否已解决 P vs NP」时,均以「P 很可能还是不等于 NP」回应,对这一计算复杂性千年难题的近期进展持怀疑态度。

已确认

  • Greg Brockman 于 10-27 明确表态「P 仍然很可能不等于 NP」,这是他对 OpenAI 数学突破热潮相关提问的核心回应(m1/m4/m6)。
  • OpenAI 研究员、前微软副总裁 Sébastien Bubeck 回复 gdb 时持相同立场,称「p 大概率还是不等于 np」(m2)。
  • 在 Burny 发起的「黎曼猜想 vs P=NP 哪个先被攻克」讨论中,OpenAI 联合创始人 Christian Szegedy 简短回应「RH」,押注黎曼猜想会先于 P=NP 被证明(m5)。
  • Eric Jang 回应 gdb,认为这一表述可能「问错了问题」:真正有趣的方向在「亚指数时间的 3-SAT」与「P≠NP」之间的地带,多项式时间方法在近似误差的平均情形界上可能有很有意思的结果(m3)。

为什么重要

  • P vs NP 是计算复杂性理论的核心未解难题,AI 是否能攻克此类问题直接关系到大模型与 agents 的能力边界。
  • 表态者多与 OpenAI 关系密切(Brockman 为总裁、Bubeck 为研究员、Szegedy 为联合创始人),他们对自家公司「数学突破」宣传中隐含的「P=NP 已近」式解读主动降温,可视为对过度炒作的克制信号。
  • Eric Jang 的补充把讨论从「是否等于」转向更细粒度的算法复杂性地带,为后续技术讨论提供了更具体的角度。

第 4 集 · AI 求解 ETH 难题引质疑：形式化证明与文本不匹配(2026-10-27,2 条)

针对近期「AI 解决指数时间假设（ETH）难题」的宣称，有分析指出其文本证明与 Lean 形式化证明之间存在不匹配。评论者认为这种不匹配并不意味着解法完全错误或彻底失败，但验证与「清理」工作可能耗时极长，需要大量数学家参与，实际上反而为数学家创造了新的工作机会。