原文标题：OpenAI fought dirty on career-making math problem, says NYU mathematician
并使用 Codex 和 Claude AI 模型本身就很重要，但它们也伴随着围绕 OpenAI 试图解决同一问题的不寻常争议。
“这个故事还有另一部分，”巴克马斯特在公布证据的声明中写道，“老实说，我非常希望自己不必担心。”
当 Buckmaster 和 Alpöge 敲定他们的结果时，他们得知“有关我们进展的信息已传递给 OpenAI”。当他们联系 OpenAI 询问此事时，他们被告知 OpenAI 已经实现了核心问题的完整证明。但当他们询问 OpenAI 何时开始研究该问题以及涉及多少人力投入等后续问题时，答案变得更加含糊其辞。
“整个团队都在研究这个问题，”巴克马斯特说，“并且使用了疯狂的计算量……最终，我们同意在有关我们工作的信息到达 OpenAI 后的几天内发送了[第一个提示]。”
如果属实，这表明 OpenAI 团队已经确信 Buckmaster 和 Alpöge 的方法是正确的，并决定利用其在计算资源方面的物质优势，首先达成正式证明。
OpenAI 数学研究负责人 Sebastian Bubeck 表示，这些说法“虚假且具有煽动性”。
“澄清一下，我是按照学术规范参与讨论的，我对事情发展到这个地步感到失望，”他在巴克马斯特发表声明后的一篇帖子中写道。 “任何认识我的人都知道学术标准对我来说是最重要的。”布贝克表示，他将很快发表更完整的声明。
这场争议的焦点是“纳维-斯托克斯存在性与光滑性”问题，这是七大“千年奖问题”之一——一系列未解决的重大数学问题，克莱数学研究所将为每一个问题提供 100 万美元的奖金，奖励第一个提供解决方案的个人或团体。纳维-斯托克斯方程在流体力学中广泛使用，但其理论术语却鲜为人知。一个解决方案将代表对数学物理的集体理解的重大进步。
尽管这个问题在数学家中得到了广泛的关注，但巴克马斯特和他的合作者采取的具体策略却远没有那么常见。因此，巴克马斯特发现 OpenAI 最终同时采取相同的方法很可疑。
“通过平稳力量解决克莱问题的路线，费弗曼对问题的陈述中的选项 c 和 d，是路易斯和迭戈开辟的路线，也是莱文特和我悄悄选择攻击的路线，”巴克马斯特写道。 “据我所知，几乎没有其他人在从事这方面的工作，”他继续说道。 “这不是通过给模型提供问题陈述几天就能得出的方向。”
虽然 Alpöge 受雇于 Anthropic，但他并没有代表公司进行这项研究。因此，两人在工作中使用了多种模型，主要依赖 OpenAI 的 Codex。即便如此，Alpöge 与竞争对手实验室的关系似乎一直是 OpenAI 的痛点，巴克马斯特声称，作为拟议妥协的一部分，Bubeck 要求他删除 Alpöge 的信用。
当巴克马斯特推动将这场纠纷公开时，他说布贝克回答说：“你为什么要毁掉你的职业生涯？”巴克马斯特说，当他反驳时，布贝克接着说道：“如果你不想让我友善，那么我就不必友善。”
Buckmaster 还担心，由于他在组装该项目时广泛使用了 Codex，因此他工作中的信息可能会为 OpenAI 自己解决问题的努力提供信息。 OpenAI 保留在 Codex 交互上训练模型的权利，但用户可以选择退出。如果 OpenAI 团队使用的模型是根据 Buckmaster 自己的 Codex 交互进行训练的，那么当面临类似问题时，它可能会重复他的工作。
OpenAI 没有回应对此可能性的置评请求。
无论如何，这个问题可能会重新引发关于人工智能在数学研究中的作用以及 OpenAI 的具体激励措施的持续争论。就巴克马斯特而言，他似乎认为最好的答案是让尽可能多的研究信息进入公众视野。
“我还没有看到 OpenAI 的证明，”巴克马斯特写道。 “我不知道他们的模型做了什么，也不知道他们是如何做的。我不知道我们的数据是否被使用。我不是在指责任何人。我只是陈述我被告知的内容、时间以及向我提出的建议。我这样说是因为另一种选择是让一系列公告说出我知道是错误的事情。”