- OpenAI 首席执行官萨姆·奥尔特曼表示，公司不会放缓在数学和科学领域的研究发布节奏
- 部分研究人员对 AI 带来的突破感到兴奋，但也有人担忧变革速度带来的心理压力
- 尽管面临验证过程及归因方式的批评，OpenAI 仍坚持推进基础科学的探索
大型人工智能公司如 OpenAI 和 Anthropic 一直承诺，其机器学习模型将助力解决数学与科学领域长期存在的难题。OpenAI 首席执行官萨姆·奥尔特曼（Sam Altman）近日重申了这一立场。
在《Cheeky Pint》播客节目中，奥尔特曼阐述了他的核心观点：人类应当获取基础知识，不应让重大基础科学发现被搁置。基于这一理念，OpenAI 持续发表突破性研究成果，旨在攻克那些最古老且棘手的问题。
然而，该公司展示成果的方式常引发争议，主要涉及归因不充分以及验证流程存疑等问题。对此，奥尔特曼在播客中承认：“我对这种批评抱有同情心”，并坦言 OpenAI 在追求数学挑战的过程中“有时确实会失控”。但他强调，仍有大量工作需要完成。当被问及是否还有未公布的突破时，他确认：“我们有。”
这一表态引发了关于 OpenAI 是否真正致力于普及“基本知识”的质疑。此外，新研究的产出规模也给学术界带来了巨大压力。据《Wired》报道，该公司近期在 GitHub 上一次性发布了针对 400 个问题的 722 份手稿。
哥本哈根 IT 大学的 Thore Husfeldt 指出，对于许多研究者而言，看到自己毕生最重要的工作突然被机器削弱，是一种“心理上的压力”。因为每隔一周甚至更短的时间，人工智能公布的新结果就可能摧毁许多人正在进行的研究项目。
颠覆整个研究领域
人工智能模型在解决复杂问题方面的能力日益凸显。例如，在驳斥指数时间假设（ETH）方面，AI 证明了该假设——即解决问题所需的努力随问题复杂性增加而呈指数级增长——存在局限性。这一进展迫使众多专家争先恐后地追赶新的理论动态。
林肯大学教授 Peter Jonsson 向《Wired》杂志表示，尽管人工智能破坏多年研究成果的趋势令人烦恼，但这正是科学发展的常态。
美国加州大学圣巴巴拉分校教授 Daniel Lokshtanov 精准地描述了当前许多科学家和数学家的心态：“这既太酷了，又太可怕了。”他进一步比喻道：“成为一名数学家就像在一个完全黑暗的房间里行走。现在我们就像过度兴奋的猫一样跑来跑去，去探索那些突如其来的角落和裂缝。这是一个非常激动人心的时刻。”
以 ETH 理论为例，OpenAI 的相关工作尚未经过同行评审或独立验证。但显而易见的是，人工智能研究正在多个领域引发代际变化，并在瞬间颠覆整个研究方向。
Husfeldt 恰当地总结了当前的局面：“我不在乎证据是由人类还是人工智能撰写的。如果它是真的，那么我们在未来就必须使用它。”
