OpenAI 称 AI 取得三大科研突破：证伪 ETH 假说并推进千禧年难题

前几周 OpenAI 一口气甩出 700 多篇数学手稿时，很多人还觉得这只是大模型在大量生成论文刷存在感。然而 10 月 26 日，OpenAI 拿出的三项新成果直接瞄准了现代科学的地基。

这次不是灌水，而是其未发布的内部模型在计算机科学、数学和理论物理三大领域，分别攻破了困扰学界数十年的核心假说。其中关键结果已经过数学证明工具 Lean 的机器形式化验证。

计算机科学的地基被撬动了

这次最受瞩目的进展发生在计算复杂性理论领域。OpenAI 声称自己的 AI 模型推翻了指数时间假说，也就是常说的 ETH。

简单来说，计算机科学里有个著名的 SAT 布尔可满足性问题。几十年来，业界一直认为随着变量增加，计算组合会呈指数级爆炸，不存在能跳过这种爆炸的解法，成百上千篇理论计算论文都以此为基准前提。

但 OpenAI 的新算法利用代数变换和分组压缩信息，证明固定宽度 CNF 公式的 SAT 问题可以在亚指数时间内精确计数。也就是说，ETH 假说被证实是错的。

更有意思的是，OpenAI 找来把关这项结果的专家，正是 1999 年最初提出 ETH 假说的学者 Russell Impagliazzo 和 Ramamohan Paturi，以及麻省理工学院的 Ryan Williams。目前自然语言论文和 Lean 形式化代码已全部开源在 GitHub 上。

波动方程猜想与千禧年难题

数学方面，AI 攻克了 1991 年提出的局部平滑猜想。这个猜想研究的是波在高度集中时的行为，此前人类数学家只在二维空间完成证明。

OpenAI 的模型构造了一个新奇的辅助偏微分方程，直接把证明推到了所有维度，顺带连带推导出了著名的 Kakeya 猜想全维度成立。这一成果的 Lean 验证代码也已同步公开。

物理学领域的进展则与价值百万美元的千禧年大奖难题相关。模型给出了四维时空下包含规范场和费米子的相互作用量子场论数学存在性证明，涵盖了量子色动力学 QCD 和纯杨-米尔斯理论。

不过要注意，千禧年难题完整的杨-米尔斯问题包含存在性与质量间隙两部分。AI 目前只完成了存在性证明，并未解决质量间隙。这部分研究由 2004 年诺贝尔物理学奖得主 David Gross 牵头的小组审查，由于内容极其复杂，原始数据暂未对外公开。

为什么重要

在我们看来，这标志着 AI 从写代码、查文献的辅助工具，正式迈进了能够推翻教科书共识的严肃科研阶段。过去大家总觉得大模型只会基于概率做模仿，不可能做出真正的理论创新，但这次直接证伪经典假说，狠狠反驳了这种成见。

特别值得称赞的是 Lean 机器验证的引入。过去学术界审查一篇超长论文往往要耗费几年甚至几十年，而机器形式化验证让 AI 无法靠语无伦次的幻觉糊弄过去，极大降低了信任成本。

但 OpenAI 采取的合作方式也引发了不小的争议。它挑选少数顶级学者担任牧羊人提前获取成果，惹来了其顾问委员会 AGMAI 的直接批评。这种小圈子审阅容易造成学术特权和信息不对等，学术界更希望所有原始数据能第一时间发到公开预印本平台。

对行业而言，如果 ETH 假说被证伪最终被同行彻底确认，理论计算机领域大批基于该假说的结论都要推倒重写。这给所有从事基础科学的研究者提了个醒：AI 解决核心科学难题的速度，可能比大家预想的要快得多。