AI写88小时,人类读7周!数学家开始读懂OpenAI千禧难题证明

2026-10-31 科技 阅读

                  新智元报道   9 月 8 日,OpenAI 扔出一份证明,宣称攻克了纳维-斯托克斯这道千禧难题。   这道题研究的,是描述流体运动的一组方程。   约一万个 AI 智能体,88 小时,166 页。   写完它,AI 用了不到 4 天。   论文公布近 7 周后,人类开始读懂它的思路。   10 月 26 日,数学家 Scott Armstrong 在X上...

  新智元报道

  9 月 8 日,OpenAI 扔出一份证明,宣称攻克了纳维-斯托克斯这道千禧难题。

  这道题研究的,是描述流体运动的一组方程。

  约一万个 AI 智能体,88 小时,166 页。

  写完它,AI 用了不到 4 天。

  论文公布近 7 周后,人类开始读懂它的思路。

  10 月 26 日,数学家 Scott Armstrong 在X上发了一条长推。

  据他转述,几组正在研究这份证明的偏微分方程专家,已经基本读懂了其中的思路。

  专业同行开始看清 AI 的解题方法了。

  他的评价是:

  它也许超出了人类原本能想到的范围,但没有超出人类的理解。

  Armstrong 是法国国家科学研究中心研究主任,也是纽约大学库朗研究所数学教授。

  他自己就研究流体湍流,算是内行看门道。

  这一次,AI 负责开拓想象边界,人类负责看懂。

  这场接力,人类刚跑完第一棒。

  不过,看懂思路和确认全对,是两件事。

  千禧难题的下半场,现在才开始。

  AI 88 小时交卷

  人类看不懂

  回到七周前。

  OpenAI 用一个尚未发布的新模型,调动约 1 万个智能体同时攻关。

  88 小时里,它们来回发了约 270 万条消息,生成约 1300 亿个 token。

  又过了 17 小时,GPT-6 Astra 把证明翻译成 Lean 语言,交给机器逐行检查。

  这份震动数学圈的作业,光算力账单就以百万美元计。

  证明交出来了,可几乎没人读得动。

  10 月 14 日,Nature 旗下期刊《通讯-物理》(Communications Physics)刊发社论。

  《通讯-物理》社论:方程爆炸了,飞机照飞。

  作者写道:专家们相信它是对的,但还没人真正理解它。

  以前是人类出题,AI 答不上来。

  现在是 AI 交卷,人类看不懂。

  「这有什么好意外的?」

  质疑很快就来了。

  一位名叫 Joel Fish 的网友认为,这个结果「合情合理」。

  在他看来,模型本就学过海量文献。

  他还估算,OpenAI 为此花了约 1500 万美元算力。

  这笔钱拿去请数学家专心做研究,未必做不出来。

  Armstrong 想在讨论串里回复,却发现自己被一位网友拉黑了。

  他干脆引用转发,甩出一长段回击。

  结尾一句很不客气:谁说这个结果不意外,谁就是在胡说。

  怼完之后,他又礼貌地补了一句「sorry!」

  双方真正在争的,是 AI 到底有没有新想法。

  要回答这个问题,得先看看 AI 想到了什么。

  让水自己搅动自己

  先试着搅一杯咖啡。

  当漩涡被拉长时,杯中液体会越转越快、越变越细。

  就像花样滑冰运动员收拢双臂,转速陡增。

  液体的黏性则一直在踩刹车,把漩涡的劲儿慢慢耗掉,变成热量。

  一边是拉伸在踩油门,一边是黏性在踩刹车。

  近百年来,数学家一直在问一个问题:

  拉伸能不能赢过刹车,让速度在有限时间里冲向无穷大?

  这就是流体「爆炸」,数学上叫奇点。

  OpenAI 声称构造出了这样一幕。

  一杯静止的水,被一股平滑的外力轻轻推动。

  中心的漩涡越缩越小,速度越来越快,最终冲向无穷大。

  速度都无穷大了,能量岂不是也要爆表?

  并没有。整杯水的总动能一直是有限的。

  道理不难懂:转得最快的那一小团水,也在不停缩小。

  就像针尖上的一滴水,转得再快,分量也就那么一丁点。

  涡旋内核逐步收缩,长宽比例经夸张处理。

  难点在于,这股外力必须始终温和,不能有任何突然的猛推。

  要是推力本身就是无穷大,水跟着「爆炸」也就不稀奇了。

  那等于往杯子里扔一个鞭炮,再说咖啡自己炸了。

  麻烦就出在这里。

  单纯画一个不断收缩的漩涡,代入方程一算,要维持它,所需的外力也会冲向无穷大。

  怎么办?

  论文的办法是加入一串有节奏的小波动(振荡脉冲)。

  这些小波动推动水流(动量输运),正好抵消掉那股快要失控的力。

  剩下的小偏差,再一点点修补干净。

  听起来像打补丁,于是问题来了:这些补丁(振荡)从哪来?

  在 OpenAI 之前,数学家们已经试过几条路。

  第一条路,叫「凸积分」。

  数学家亲手搭出一层层细小的振荡,造出一些古怪的解,比如水流凭空出现能量。

  第二条路,来自 Albritton、Brué和 Colombo 三位数学家。

  他们借助一个不稳定的漩涡,让水流从一模一样的起点出发,走出两种完全不同的结局。

  第三条路,来自西班牙数学家Córdoba 和 Martínez-Zoroa。他们靠不断拉扯,让漩涡的旋转一级级放大。

  起初,外界以为 AI 沿用了这条路线。

  但《科学美国人》采访的多组专家都说,细看之下,方法并不相同。

  Armstrong 点破了关键:AI 的证明,跟凸积分最像。

  区别在于,凸积分的振荡靠人手工去造。

  AI 却是让水自己造。

  它设计了一种流体不稳定性,让水流随时可能「失稳」。

  相邻的水层一快一慢,就像风吹过水面会掀起波纹。

  这种速度差,会自发长出小波动。

  上下两层气流一快一慢,把云层卷成了一排浪花,这就是「速度差产生波动」。(图源:UCAR)

  小波动产生的推力,再反过来推着中心的漩涡越缩越紧。

  以前是数学家亲手搅水,可这次,是让水自己搅自己。

  在 Armstrong 看来,用流体自己的不稳定性来「造力」,此前没有先例。

  也正因为如此,AI 造出的外力足够光滑,满足了题目的苛刻要求。

  Armstrong 坦言,其中一些想法,1983 年的文献里就出现过。

  可把它们这样组合起来,「绝对疯狂」,文献里从没有过。

  他也没听说有谁想过,凸积分能用来造出这样的爆破解。

  在这个过程中,AI 没有发明新工具。

  它只是用人类的旧工具,走出了一条人类没走过的路。

  说 AI 只会复述训练数据的人,可以先回答一个问题:

  既然材料都在文献里,这条路人类为什么没走?

  看懂思路

  还要查什么

  人类的「消化」,已经有了公开成果。

  9 月下旬,复旦大学数学家雷震与合作者 Xiao Ren 发布了一篇解读预印本。

  他们把 OpenAI 原稿中构造流动轮廓的部分重写了一遍,力求让同行读得懂。

  他们在文中称,OpenAI 的工作是纳维-斯托克斯千禧难题上的一项重大进展。

  AI 交了一份草稿,人类开始给它写教辅。

  不过,读懂思路只是第一步。

  另一项工作,是检查论文原文和 Lean 版本是否对得上。

  Lean 是一种证明助手。

  把数学命题和推导写成形式语言后,它能检查每一步推理是否成立。

  可机器只检查它收到的东西。

  就像核对译稿:译文通顺,还得看它有没有改掉原意。

  10 月 6 日,Bastounis、Circelli 和 Hansen 三位研究者发表预印本,指出原稿与 Lean 版本中的部分陈述和推导存在差异。

  他们同时声明,自己没有判断 OpenAI 的文字证明是否正确。

  所以,这项质疑不能简化成「证明被推翻」。

  它要求把一件事查清楚:机器验证过的内容,究竟能为原稿的哪些结论提供保证?

  机器能保证每一步没算错。但它保证不了题目没抄错。

  截至目前,克雷研究所仍把这道题列为「Active」「进行中」。

  OpenAI 也表示,不打算领取 100 万美元奖金。

  下半场

  留给人类什么作业

  有人会问:能不能把这套方法推广到没有外力的情形?

  这是个好问题,但别把它当成「没做完的另一半」。

  克雷研究所列出的四种命题,证出其中任意一个就算解答。

  OpenAI 声称完成的,正是允许平滑外力的两种。

  无外力的情形,是下一个新目标。

  按照 Constantin 等人新论文的分析,这套构造不能直接推广到无外力情形。

  要攻下它,恐怕还得有全新的想法。

  眼下,人类还有三份作业要交。

  第一份,完整、好读的讲解,让同行不用从头去猜每一步的意图;

  第二份,逐条核查和对照说明,讲清哪些已经查过,哪些还要解释;

  第三份,把其中的方法提炼出来,用到别的问题上。

  只有这样,一份 AI 答案,才能由此长出新的研究。

  AI 这一棒的账很好算:88 小时,1 万个智能体,数百万美元。

  人类接棒后的账,却很难算:读懂、核查、讲清楚,每一步都需要专家投入时间。

  可没有人类这一棒,AI 交出的只是一份没人敢用、也无法使用的答卷。

  从 9 月 8 日的公告到今天,七周过去,一些数学家开始读懂其中的思路。

  接下来,他们还要把这份证明变成下一位研究者能接着用的知识。

  当 AI 想得比人快,人类理解、核查和传递知识的速度,也开始决定科学能走多快。

  千禧难题的下半场,主要考的是人类。

  参考资料:

  https://twitter.com/scottnarmstrong/status/2114412308185100522

  https://openai.com/index/navier-stokes-solution/

  https://www.nature.com/articles/s42005-026-02930-y

  https://arxiv.org/pdf/2609.20803

  https://arxiv.org/pdf/2610.08144

  编辑:元宇

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