还记得本月早些时候 ，数学家指责OpenAI试图抢占先机 、争夺一道超高难度数学难题的成果 ，令这家公司陷入舆论风波吗？（接连不断的新闻轮番刷屏，这件事仿佛已经过去很久。）
据了解该研究进展的人士透露 ，事实是OpenAI距离攻克千禧年大奖难题中的另一道数学难题已近在咫尺 。千禧年大奖难题一共包含七大著名数学挑战 ，此前引发争议的纳维–斯托克斯方程存在性与光滑性问题正是其中之一 。
该消息人士称，公司内部员工预计 ，下一个目标——霍奇猜想 ，有望在较短时间内得到证明。霍奇猜想研究的是：由多项式方程定义几何体时，其特定几何特征是否总能用更简单的代数组件来描述 。不过，OpenAI可能需要更长时间才会对外公布证明结果 。原因在于 ，公司正研究如何与数学界开展合作 ，以合适的方式发布成果，避免再次酿成公关危机。
OpenAI为何会对这些冷门艰深的数学难题产生兴趣？毕竟攻克这类问题成本不菲：此前证明纳维–斯托克斯方程相关结论 ，耗费的成本很可能高达数百万美元 。该消息人士表示 ，OpenAI当时使用了下一代预训练模型的一个变体（代号“道格”）完成了这项证明 。
部分OpenAI研究员认为，在软件工程之后 ，数学是大模型顺理成章要攻克的下一个领域。两个领域具备相似特征：都需要分步逻辑推理 ，得出的结果大多可以自动核验正误。一些研究员甚至判断，过去一年软件工程领域发生的自动化变革 ，将在未来6至9个月内在数学领域重演 。
除此之外 ，攻克高难度数学难题，也有助于AI研发人员推进机器学习研究的自动化——机器学习本身就涉及大量数学 。这类自动化 ，是他们迈向递归自改进（AI自主研发新AI）目标的重要一环。
测试前沿模型解决从未被证明的数学难题的能力 ，同样能帮助研究员评估模型的进展水平与复杂推理能力 。倘若模型能够破解纳维–斯托克斯方程 、霍奇猜想这类难题，这或许意味着它也有能力解决生物、化学等其他领域同等难度的问题 。
另外，只要发布成果时不会引发数学家群体的强烈不满 ，这类突破也能为OpenAI打造亮眼的新里程碑 ，在通用超级人工智能的竞赛中作为宣传筹码，这一点自然也对公司有利。
