2026年9月21日，OpenAI宣布成立“数学与人工智能顾问组”（Advisory Group on Mathematics and Artificial Intelligence）。该顾问组设在普林斯顿高等研究院（Institute for Advanced Study），由九位知名数学家组成，并将独立于OpenAI运作。与此同时，OpenAI披露：公司自8月28日起开始训练的一款内部模型，已成功解决多个数学领域中100多个长期未解决的开放问题，其中包含此前引发广泛关注的纳维-斯托克斯（Navier-Stokes）千年大奖难题。

顾问组详情

顾问组初期成员包括：François Charles（ENS-PSL）、Camillo De Lellis（IAS、GSSI）、Timothy Gowers（法兰西学院、剑桥）、Martin Hairer（EPFL、帝国理工）、Nikhil Srivastava（伯克利、Simons Institute）、Ulrike Tillmann（牛津、INI）、Ravi Vakil（斯坦福）、Edward Witten（IAS）以及Melanie Matchett Wood（哈佛）。

根据OpenAI与顾问组自身说明，该组织定位为独立咨询机构。成员不从OpenAI领取薪酬，可主动提出未被请求的建议，可公开发表意见，并可自行决定成员构成。其职责主要包括：协助评估新兴结果的学术意义、就成果发布与传播方式提供建议、就数学研究的学术与职业标准提出意见，并讨论如何让AI工具更好支持数学研究与教学。

顾问组明确强调，其角色是咨询而非决策，不负责建议OpenAI如何控制内部数学研究的推进节奏。这一设计旨在回应近期数学界对AI公司快速发布重大结果的担忧，尤其是此前关于将未解决问题作为AI基准所引发的争议。

内部模型与“百余问题”主张

OpenAI在公告中称，8月28日启动训练的新内部模型（能力显著强于已发布的GPT-6 Astra），不仅解决了纳维-斯托克斯存在与光滑性问题，还解决了跨越多数数学分支的100多个长期开放问题。纳维-斯托克斯问题本身已于9月上旬由OpenAI公开相关证明与Lean形式化验证材料，当时报道显示其依赖大规模多智能体协作（约数千至上万智能体、数十小时量级计算），并引发数学界关于验证标准、发表流程与“理解 vs 答案”的激烈讨论。

此次“100多个开放问题”的主张目前仍主要来自公司声明。顾问组成立的直接背景之一，正是如何审慎、有序地处理并发布这批声称的结果。顾问组当前任务即包括就这些结果的协调发布向OpenAI提供建议，并欢迎数学界输入意见。

可能影响

1. 数学研究范式的冲击

若后续经独立审查后确认相当一部分结果成立，将意味着AI已能在传统需要数年甚至数十年的问题上取得突破。这不仅改变“难题解决”的时间尺度，也可能改变数学家的工作方式——从完全手工推导，转向与AI协作验证、筛选与深化理解。形式化验证（如Lean）的角色将进一步凸显。

2. 学术标准与信任机制面临考验

快速产生大量结果，容易冲击传统的同行评议、优先权认定与知识积累节奏。顾问组的设立可视为一种缓冲机制，试图在公司驱动的高速产出与数学共同体的审慎标准之间建立桥梁。但其仅具咨询权，实际约束力有限，最终仍取决于OpenAI是否采纳建议以及更广泛社区的接受程度。

3. 对AI能力叙事的影响

将“解决开放数学问题”作为能力里程碑，强化了AI在形式推理与科学发现上的叙事。同时，也加剧了“答案正确但人类是否真正理解”的哲学与实践争论。此前已有菲尔兹奖得主等联名表达对AI冲击