OpenAI 首席执行官山姆・奥尔特曼
还记得此前，数学家指责 OpenAI 想要抢功、宣称自己攻克一道超高难度数学难题，由此引发争议的那件事吗？（接连不断的新闻浪潮，让人感觉那仿佛已经是很久之前的旧事。）
据一位了解该研究进展的知情人士透露，如今 OpenAI 距离破解另一道千禧年大奖难题仅有一步之遥。千禧年大奖一共包含七大知名数学难题，前文提到的纳维‑斯托克斯方程解的存在性与光滑性问题正是其中之一。
该知情人士称，公司内部员工预计，下一个目标 ——霍奇猜想，有望在较短时间内得到解答。霍奇猜想探讨：由多项式方程定义几何体，它的某些几何特征是否总能借助更简单的代数单元来描述。 不过 OpenAI 可能还需要更长时间才会对外公布这一成果。目前公司正在琢磨该如何与数学界展开合作发布结果，避免再次上演一场公关危机。
那 OpenAI 为什么要钻研这些冷门高深的数学难题？ 要知道攻克这类问题成本不菲：当初破解纳维‑斯托克斯问题，就耗费了可能数百万美元。知情人士表示，OpenAI 当时使用代号为 “道格” 的下一代预训练模型变体完成了该难题的求解。
部分 OpenAI 研究员认为，继软件工程之后，数学会是大模型理应去挑战的下一个核心领域。数学与软件工程具备不少共通特质：二者都需要循序渐进的逻辑推理，输出的结果大多还可以自动核验对错。 一些研究员甚至判断，过去一年发生在软件工程领域的自动化浪潮，会在未来 6‑9 个月降临到数学领域。
除此之外，攻克艰深的数学难题，也能推动 AI 从业者实现机器学习研究的自动化，而机器学习研究本身充斥大量数学工作。实现这类自动化，正是为达成递归自我改进做铺垫 —— 也就是让人工智能有能力研发新一代人工智能。
测试前沿模型求解从未被解决的数学难题的能力，同样可以帮助科研人员衡量模型的技术进步水平，评估其复杂推理能力。倘若模型能够搞定纳维‑斯托克斯、霍奇猜想这类硬核难题，就预示着它或许也能攻克生物、化学等其他学科同等难度的问题。
另外，如果发布成果时不会引来数学家群体的强烈不满，这类重大突破，也能成为 OpenAI 亮眼的新里程碑，助力其角逐超级人工智能的赛道。
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责任编辑：郭明煜
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