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冲击数学研究生态的担忧，顾问组的出现可视为对此的直接回应。
4. 产业与研究生态的连锁反应
其他AI实验室可能加速类似数学专项投入；大学与研究机构需重新思考人才培养、评价标准与人机协作规范。对资助方与期刊而言，如何界定AI贡献、如何要求可复现的形式化证明，将成为新议题。
结语
OpenAI成立独立数学顾问组，并同步抛出“内部模型已解决百余开放问题”的消息，标志着AI与数学前沿的互动进入新阶段。顾问组提供了制度化沟通渠道，有助于提升结果审查与发布的审慎性，但其咨询性质也决定了它无法单独决定研究节奏。真正关键的，仍是这些声称结果能否经得起广泛、严格的独立验证，以及数学共同体能否在高速技术变革中维护深度理解与知识质量的核心价值。后续顾问组的实际运作、具体问题列表的披露，以及独立复现进展，将决定这一事件的长远分量。
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