周一，OpenAI 宣布了在数学、计算机科学和物理学领域取得的令人瞩目的突破，并称其正在形成一种不断演进的成果沟通方式。然而，尽管该公司显然做出了方向调整，接受The Verge采访的研究人员却对这家公司的种种做派越来越感到厌倦。
过去几个月，OpenAI与数学家之间的关系一直动荡不安，后者至今仍在应对十月初被不由分说地甩到他们面前的数百篇预印本。这一次，OpenAI表示正在与专家“牧羊人”合作，以决定如何最好地分享其最新突破。
这三项成果都涉及数学、计算机科学和物理学中一些最具重要性的未解难题。其中一些延续了OpenAI此前的工作，另一些则开辟了新领域。根据OpenAI“牧羊人”的建议，每项成果采用了不同的发布策略。对于数学成果，OpenAI发布了AI生成的输出，“让研究人员可以自由组织自己的力量来解释这一结果”。对于其计算机科学发现，OpenAI还将组建一个外部研究小组“来解释这一结果”。与此同时，物理学成果则完全没有发布，OpenAI表示将“听从”外部专家小组关于如何发布这些材料的意见。
数学成果看起来颇为引人注目。它声称解决了所有维度下的挂谷猜想（Kakeya conjecture）。粗略地说，该问题问的是：要在各个方向上旋转一根针或一支铅笔，所需的空间可以小到什么程度。三维版本的证明是纽约大学数学家王虹（Hong Wang）今年早些时候获颁著名菲尔兹奖的成果之一。布朗大学数学教授Brendan Hassett告诉The Verge，OpenAI的说法“看起来有充分支持”，不过他强调自己尚未检查Lean形式化——一种通过计算验证结果的手段。
物理学成果探索的是标准模型，这是物理学中最成功、最完整的理论框架。它涉及量子色动力学，该理论研究强核力——自然界四种基本力之一（另外三种是引力、电磁力和弱核力）——及其与杨-米尔斯理论（Yang-Mills theory）的关系，后者是现代粒子物理学的基石。杨-米尔斯理论也是数学领域七个千禧年大奖难题之一的核心，不过OpenAI的工作并未涉及尚未解决的“质量间隙”问题。
最后一项成果声称否证了指数时间假说，这是理论计算机科学中一个被广泛接受的假设，即某些问题无法以显著快于暴力求解方法的速度解决。它与P versus NP密切相关，后者是另一个千禧年大奖难题，也是该领域最大的未解问题之一，其问的是：那些解可以被轻易验证的问题，是否也同样容易求解。
鉴于披露程度各不相同，且评估此类工作十分复杂，研究人员很难完全评判该公司的发现。即便拥有全部信息，这样做也需要时间。但接受The Verge采访的专家表示，有充分理由认真对待这些结果，他们分别将其描述为“巨大”、“重大突破”和“意义重大”。
“一开始只有少数杰出科学家能看到它们，这完全说不通。”
但研究人员对这些科学成果的兴奋之情，被对OpenAI行为的恼怒所冲淡——在经历了数月他们所称的令人疲惫的AI生成成果轰炸之后，这是一种熟悉的感觉。许多人渴望更广泛的学界能够着手开展审视该AI实验室成果的艰巨工作，并质疑OpenAI为何要通过亲自挑选专家来监督这一过程而设置额外障碍。
接受The Verge采访的大多数专家对OpenAI咨询外部研究人员的决定表示欢迎，但认为公开宣布成果也应意味着让任何人都能审视这项工作。“我对他们像今天这样发布问题没有意见，”高等研究院（Institute for Advanced Study）研究员Constantin Kogler说，他对相比此前发布的数百项成果、这次三项成果这一更易处理的批次表示欢迎。但他质疑限制只有OpenAI选定的专家才能访问的决定。“一开始只有少数杰出科学家能看到它们，这完全说不通，”他说。
“他们亲自挑选专家组这件事是一场灾难，”德克萨斯大学奥斯汀分校物理学教授Andreas Karch告诉The Verge。“大型实验室已经拥有足够的权力。他们不应该挑选赢家和输家。”Karch最初建议通过“竞争性流程”来遴选研究人员，不过他承认这很可能产生类似的小组，他称其为“一流的”。后来，他质疑OpenAI为何在任命其专家团队之外“不能现在就发布证明”。“这将在实现访问民主化的同时，仍然表明他们关心让结果变得有意义且易于理解，”他说。
“我的感觉是，无论采用哪种方式，总会有人感到不满。”
这正是数学与人工智能咨询小组（Advisory Group on Mathematics and Artificial Intelligence，AGMAI）所警告不要采取的那种把关做法。该小组由专家组成，OpenAI曾承诺就如何分享其研究结果咨询他们，而就在宣布前一天，他们警告不要这样做。“我们建议AI公司不要采用这种做法，”他们说，并认为挑选特定的人优先获得输出是“不必要的”，会借用被选中研究人员的声誉，并带来访问不平等、选择有偏见和延迟等问题。相反，他们建议AI实验室在学术存储库上发布输出，附上形式化证明以及关于问题如何被选择的信息，并为致力于理解结果的人提供资金和其他支持。
在最新结果公布后，AGMAI敦促OpenAI“毫不延迟地公开其宣布的”物理学结果背后的自然语言和Lean输出：
“虽然这些是物理学中的核心问题，但它们也是数学中的重要问题。量子Yang–Mills理论的存在性是千禧年大奖难题（Millennium Prize problem）的一部分，而在四维中构造相互作用的量子场论几十年来一直是数学物理学的目标。
我们非常尊重OpenAI邀请来领导这项工作的科学家。但正如我们在最近的声明中所解释的，理解应该在公开环境中发展，让每个人都获得同样的访问权。OpenAI表示他们推迟发布，直到Lean形式化完成。据他们自己所说，现在这已经完成，因此没有任何科学理由进一步推迟发布。”
Hassett说，公开提供这些发现还可能带来更好的科学，并鼓励更广泛地采用AI等新工具。“让世界各地的许多团队来研究这些结果，有助于那些想使用新工具的人快速采用它们，”他说。
“基础结果正在没有人类贡献的情况下被如此迅速地解决……这些论文难以阅读和验证。”
找到一种与OpenAI日益侵入的领域中的研究人员沟通、并让所有人都满意的方式，可能是不可能的。该公司表示正在尝试不同的方法，并承认每种方法都有取舍。“我的感觉是，无论采用哪种方式，总会有人感到不满，”斯坦福大学数学家Jared Duker Lichtman说。“所以问题只是找到最不令人反感的选项。”
佐治亚理工学院数学教授Xiaoyu He认为，问题比OpenAI选择如何宣布其发现更深层。“这些结果非常令人印象深刻，”他说，“但我认为他们在做秀，试图在发布结果的方式上表现得负责任和深思熟虑，却无法改变主要问题：基础结果正在没有人类贡献的情况下被如此迅速地解决，而且这些论文难以阅读和验证。”