“在2026年初，AI大体上还没有我们最聪明的科学家那么聪明。而现在，它大体上比他们更聪明了。”

说出这句话的，是OpenAI首席执行官萨姆·奥尔特曼。本周，他在阿布扎比的一场会议上，与阿联酋国有报纸《国民报》的总编辑对谈。

对话的主题原本是，未来应当由人类而非AI来掌控。

但真正引爆舆论的，是他关于AI智力水平的这句断言。

一次又一次的“博士级”宣言

这并不是奥尔特曼第一次对AI的能力作出惊人表态。去年OpenAI发布GPT-5时，曾宣称这款模型拥有“博士水平”的智能。

这一说法在当时遭到了不少批评者的嘲讽。

奥尔特曼还预测过，AI将在这个十年结束前超越人类智能。如今他把时间表又往前推了一大步，直接宣布AI已经在大多数方面超过了顶尖科学家。

只是，这样的说法需要证据支撑，而证据恰恰是争议所在。

值得注意的是，奥尔特曼选择的措辞是“大体上”。这个限定词留出了足够的余地，既能制造震撼效果，又不必为每一个具体领域的比较负责。

纳维-斯托克斯与数学界的怒火

今年，OpenAI宣布解决了纳维-斯托克斯方程问题。这是七大千禧年数学难题之一，此前从未有人类数学家攻克。

2000年，美国克雷数学研究所公布了七个千禧年大奖难题，每个问题悬赏一百万美元，迄今只有庞加莱猜想被俄罗斯数学家佩雷尔曼证明。

纳维-斯托克斯方程描述的是流体的运动，从水流、气流到血液在血管中的流动都离不开它，而数学家想知道的是，它的光滑解在三维空间里是否总是存在。这样一个困扰学界多年的问题，如果真被AI破解，分量可想而知。

消息一出，本应是一个里程碑式的时刻，却迅速陷入争议。

一位数学家指责OpenAI不当使用了他的研究成果。随后，OpenAI又一口气发布了数百篇研究，声称解决了更多数学问题。

这一次，数学家们的不满更加集中。

他们抱怨自己被当成了免费的校对员，要替一家商业公司检查海量的证明。与此同时，OpenAI则在大力宣传，它的模型在数学能力上已经与人类比肩。

正确，但看不懂

问题的核心，在于这些AI生成的证明究竟有多大价值。从目前的情况看，这些解答在技术层面似乎是正确的。

但它们用自然语言写成的证明过程，被形容为“近乎无法理解”。

数学证明的意义从来不只在于得出正确答案。在数学界，一个新证明被真正接受，往往要经过同行反复审读、在研讨会上被讲解、被其他人重新推导的漫长过程。

它更重要的价值在于展示思路、揭示结构，让其他数学家能够理解、借鉴并在此基础上继续前进。

一份正确却无人能读懂的证明，就像一把能打开锁、却没人知道它为什么能打开锁的钥匙。研究人员可能需要花上数年时间，才能真正拆解这些证明的内在逻辑。

在此之前，它们对数学这门学科究竟有多大帮助，仍然是一个悬而未决的问题。

一种可能的出路是借助形式化验证工具，把证明翻译成计算机可以逐步检查的语言。这能确认证明在逻辑上无懈可击，却依然无法替代人类对证明思想的理解，而后者才是数学知识得以传承和生长的根本。

“聪明”该如何衡量

奥尔特曼的说法之所以引发争议，还在于“聪明”本身就是一个难以界定的概念。AI可以在特定任务上展现出惊人的能力，比如快速检索、生成大量候选方案、完成复杂计算。

但科学家的价值，还体现在提出好问题、判断什么值得研究、在不确定中作出取舍。

这些能力能否被简单地用“更聪明”来概括，本身就值得商榷。

历史上，计算机在国际象棋、围棋上先后击败人类冠军，但没有人因此说它比棋手更懂生活。

在一个边界清晰的任务上胜出，与在开放、混沌的科学探索中胜出，是两件性质完全不同的事。

还有一层背景不容忽视。

OpenAI正面临融资进展放缓的报道，在这种时候抛出“AI已超越顶尖科学家”的说法，难免让人联想到商业宣传的考量。

当然，AI在科研领域的进步是实实在在的。

它确实正在改变许多学科的工作方式，这一点无人否认。

但从“有用的工具”到“比最聪明的科学家更聪明”，中间需要跨越的，不只是一句演讲里的豪言壮语。

对于这样一个分量十足的论断，最好的回应或许就是一句简单的话：请拿出证明来，而且要是人类能看懂的那种。