OpenAI 找来一群“牧羊人”：AI 宣称攻克三大难题，先别急着改教科书

OpenAI 10 月 26 日宣布，内部模型产出了三项新成果：数学上宣称证明了各个维度的局部光滑猜想（顺带牵连 Kakeya 猜想与 Stein 限制猜想），计算机科学上宣称证否了指数时间假说（ETH），物理上宣称给出了包括量子色动力学在内的四维相互作用量子场论存在性的严格证明。三个宣称如果都站得住，任何一个都够写进教科书——正因为分量这么重，才更要先看“谁来验”。

这次 OpenAI 换了打法，找了一群它称为“shepherds”（牧羊人）的外部专家来把关。注意纠正一个容易看错的点：shepherd 不是一个新模型，是真人专家组。计算机科学组由加州大学圣迭戈分校的 Russell Impagliazzo、Ramamohan Paturi 和麻省理工学院的 Ryan Williams 牵头，据报道已把论文草稿和 Lean 形式化证明放上 GitHub，并发公开信征求学界对 AI 产出成果发布规范的意见；物理组由 David Gross 牵头，成员包括 Michael Douglas、Arthur Jaffe、Igor Klebanov、Nikita Nekrasov，据 OpenAI 的说法，该组要求先暂扣 AI 产出的原始材料、由物理学家自己先写解读。数学组则建议直接公开 AI 输出，让研究者自己消化。

为什么这个流程本身值得看：不到一个月前，OpenAI 刚一口气放出 722 篇数学手稿，学界当时的反应是“量太大、没法验”。这次改成“先找专家 shepherd、再分开发布”，等于承认了一个现实：AI 产证明的速度，已经超过了传统同行评审消化它的速度。流程变严谨了，不等于结论已被证实。

分级说清楚：三项宣称目前都未经同行评审、未经独立验证。计算机科学那篇附了 Lean 形式化证明——那是“形式化陈述被机器检查过”，不等于“数学论证无懈可击”；物理那篇原始材料尚未完整公开，Yang-Mills 部分据称有 Lean 形式化，整体仍待核查。我的判断是：普通读者现在能做的只有两件——把这三项记成“待验证的宣称”，引用时写“OpenAI 宣称、尚未证实”；做相关方向研究的人，可以去 GitHub 上看已公开的草稿和 Lean 证明自己验，别拿新闻稿当引用源。等 shepherd 小组和学界给出明确结论，再改口也不迟。

可信度：发布内容与 shepherd 机制为 OpenAI 公告经 The Verge 等多家转述（多方印证）；三项宣称未经独立验证，已标注；Lean 与材料暂扣细节为 OpenAI 口径经多家转述，已注明。