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纽约大学（NYU）数学家近日公开质疑，OpenAI在攻坚千禧年七大数学难题之一的纳维-斯托克斯存在性与光滑性问题时存在不当操作。该问题设有100万美元的优胜奖金，是全球数学界公认的职业里程碑级课题。在近期举办的Disrupt 2026科技大会上，OpenAI、Anthropic、Replit等头部AI企业也围绕AI数学求解能力发布了多项技术成果。
纳维-斯托克斯存在性与光滑性问题的设立已有26年历史，作为克莱数学研究所2000年公布的千禧年七大数学难题之一，该问题的突破不仅意味着百万美元奖金落袋，更会直接推动流体力学、气象预报、航空航天等多个领域的底层理论升级。
此次引发质疑的核心，是OpenAI今年7月在预印本平台公布的一项阶段性研究成果，其团队声称GPT-5的数学推理分支模型已经完成了纳维-斯托克斯问题90%以上的推导步骤，距离完整解仅差最后一步。但NYU数学系的资深教授在复盘公开的推导过程后发现，多个关键节点的逻辑跳转无法由模型自主复现，疑似存在人工补全推导过程却未披露的情况。
按照克莱数学研究所的兑奖规则，所有申报成果必须完整披露全部推导过程的参与主体和贡献占比，若最终证实OpenAI存在隐瞒人工参与的行为，即便其后续推出完整解，也会失去兑奖资格。截至发稿，OpenAI尚未针对该质疑作出官方回应。
在刚刚落幕的Disrupt 2026科技大会上，AI+基础科学研究已经成为全行业最受关注的赛道，包括OpenAI、Anthropic、Replit在内的20余家AI企业都设置了相关展区，拿出了最新的技术落地成果。
Anthropic展示的Claude 4大模型，在代数拓扑、数论等纯数学领域的推理准确率较上一代产品提升了47%，已经可以辅助数学家完成80%以上的基础推导工作；Replit则推出了内置专业数学求解引擎的代码编辑器，可针对流体力学、热力学等领域的模拟代码自动修正逻辑误差，研发效率提升超过200%。
值得注意的是，多家参展企业都将千禧年数学难题作为大模型推理能力的核心测试基准，行业普遍认为，首个由AI主导破解的千禧年难题最快将在3-5年内出现。
此次OpenAI遭遇的质疑，也暴露出当前学界针对AI参与基础研究的规则空白。目前全球绝大多数顶刊、学术奖项都还未出台明确的AI贡献披露标准，如何界定AI在研究中的作用、是否允许AI作为成果署名方等问题都还没有统一的答案。
多位参会的学界代表在Disrupt 2026的基础科学分论坛上也提出，需要尽快建立跨领域的统一规范，明确AI参与科研项目的披露要求，在鼓励AI技术赋能基础研究的同时，保障学术研究的透明度和公平性。
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