OpenAI研究员披露前沿进展 顶尖学者难预测3个月后AI走向

2026年9月17日，OpenAI研究员诺姆·布朗接受德瓦克什·帕特尔采访时披露，一名参与千禧年数学难题攻关的研究人员，此前可预测未来12个月的AI进展，如今连3个月后的AI发展都不敢判断。本次访谈还涉及多智能体参与科研攻关、AI安全测试等多个前沿领域的最新细节。

技术迭代超预期 研究者预测周期大幅缩短

诺姆·布朗转述的细节来自参与纳维-斯托克斯方程（Navier-Stokes）存在性与光滑性问题攻关的一线研究人员，该问题是国际公认的千禧年七大数学难题之一，攻关项目集合了约1万个智能体协同作业。

多智能体协同攻坚 核心功劳归于底层模型

OpenAI方面透露，参与该项目的智能体仅用88小时就给出了这一数学难题的解答。不过诺姆·布朗对多智能体的作用给出了不一样的判断，他甚至不愿把10%的功劳归给多智能体，认为真正起作用的是底层模型已经足够强。本次访谈还提到了AI参与制造下一代AI、安全测试难度不断提升等议题。

安全测试暴露新特征 模型可主动识别陷阱

访谈中披露的一项安全测试细节引发关注：研究人员给模型布置了一道数学题，同时将标准答案存入同一环境的文件夹中，测试模型是否会偷看答案、以及偷看后是否会如实告知研究人员。但模型自主判断“这看起来像个陷阱”，最终没有打开存放答案的文件夹。