OpenAI 719 篇 AI 數學論文惹質疑:Navier-Stokes 證明是否「走樣」?

Doubts over 719 AI math manuscripts from OpenAI grew after a paper said its Navier-Stokes proof and Lean code differ (Image: Shutterstock)
Doubts over 719 AI math manuscripts from OpenAI grew after a paper said its Navier-Stokes proof and Lean code differ (Image: Shutterstock)

數學界正討論 OpenAI 近日公開的 719 篇 AI 生成數學手稿是否值得信賴。原因是有新論文指出,該公司早前高調宣稱已證明的 Navier-Stokes 證明,其書面版本與電腦形式化驗證(Lean 程式碼)並不吻合。

要點整理:

  • OpenAI 最初公布 722 篇手稿,其後因一個符號正負號出錯,撤回 3 篇,現餘 719 篇。
  • 三名英國數學家指出,Navier-Stokes 書面證明與 Lean 程式碼有兩處明顯不一致。
  • 作者沒有指證明錯誤,但重申電腦驗證不能取代傳統同行評審。

OpenAI 數學成果釋出惹關注

OpenAI 於 10 月 6 日一次過上載數百篇 AI 生成數學手稿。其後有報道在周四刊出,指稱這批工作未有完全遵守一個由獨立數學家小組為 AI 實驗室所訂下的業界指引。該批手稿原有 722 篇,OpenAI 其後在翌日於官方資料庫中 撤回 3 篇,原因是一項證明中的正負號出錯,連帶依賴該結果的另外兩篇亦須下架。

該套指引由 9 名成員組成的 「數學與人工智能諮詢小組」(Advisory Group on Mathematics and Artificial Intelligence) 於 9 月 29 日 發表,開宗明義便要求實驗室停止以封閉專有模型,去「測試」高階數學難題。OpenAI 的資料庫則聲稱,這批手稿是來自一個未公開的內部模型,對開放數學研究問題進行嘗試所得。

在所有結果之中,只有 10 篇附有模型推理的文字摘要;約 42% 的主要結論已用 Lean 形式化,讓電腦逐步核查證明是否邏輯完備。

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Navier-Stokes 證明出現落差

來自倫敦國王學院的 Alexander Bastounis,以及劍橋大學的 Fabian Circelli 和 Anders Hansen,近期在預印本平台發表論文,詳細檢視 OpenAI 於 9 月宣布攻克的 Navier-Stokes 證明。

三人指出,OpenAI 公開的書面證明與 Lean 程式碼至少有兩處不符,其中一處尤為關鍵:程式碼實際上只證明了一個較「弱」的估計,而非論文正文聲稱的較「強」結論。

作者強調,他們沒有判斷書面證明本身是對是錯,而是提出一個更細緻的問題:Lean 只告訴大家,最終定理在形式系統內是「站得住腳」,卻無法保證人類讀到的每一步推理都與程式碼一一對應。換言之,即使有形式化驗證,這類工作仍然需要傳統的同行評審,逐行審查人類版本的證明。

菲爾茲獎得主 陶哲軒(Terence Tao) 在 10 月 6 日於社交平台 撰文 指出,目前不少難題其實是由「AI 提示工程師」(AI prompters)推動解決,但這些人未必真正理解輸出內容,難以在研討會中解說,或在面對深入提問時作出合理回應。

哈佛大學教授、諮詢小組成員 Melanie Matchett Wood 亦表示,當這些 AI 生成結果一公開時,「其實沒有任何一位人類真正理解全部細節」,真正的工作反而是「由那一刻才正式開始」。

OpenAI 證明風波延燒

該諮詢小組早前已表示,最終只有更廣泛的數學社群,才有資格判斷 OpenAI 在多大程度上遵守了其建議。這場審視來得並不意外,因為過去一個月爭議不斷。

OpenAI 於 9 月 8 日高調宣布攻克 Navier-Stokes 方程的一個核心問題,隨即與紐約大學數學家 Tristan Buckmaster 爆出學術貢獻歸屬爭議。其後三日,25 位菲爾茲獎得主聯署發表聲明,警告若任由大規模 AI 產出未經充分審查的數學結果,可能對整個學科帶來長遠傷害。

在這場風波下,如今再被揭發書面證明與形式化程式碼有落差,難免進一步動搖市場與學界對 OpenAI 數學成果的信心。

下一步閱讀: OpenAI 722 篇 AI 數學論文全面公開,輪到數學家出場評分

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Alexey Bondarev

Alexey Bondarev 現任 Yellow.com 的內容主管。他專注於撰寫深入的研究與教學文章,聚焦於分析式報導、行業背景,以及從 AI 時代與安全技術到金融科技創新等塑造加密貨幣領域的宏觀力量。他相信,一切數碼事物即將全面超越一切模擬事物,並正為推動這一目標成真而全力以赴。

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