OpenAI 被控在研討會記錄失竊？Methodsion 提示與演算法抄襲成焦點 — Navier-Stokes 證明爭議
為何重要
此事件揭露了目前 AI 迴圈中的一種特殊摩擦：大廠如何在利用公開可用資料、公眾提示詞或私人會話記錄進行加速研發，同時不承認使用了這些資料來建立商業優勢。對技術社群而言，這粉碎了「LLM 僅為學習工具」的安全感，凸顯了企業內部的同業評審機制或『隱藏的工程師團隊』可能在掌握關鍵邏輯線索上優於獨立研究者。投資人需注意這可能引發關於『自學習與學術誠信』法律的進一步討論，以及企業是否能確保非員工開發者不會無意間成為其競爭對手的資料來源。
紐約大學科學家 Tristan Buckmaster 與 Anthropic 研究員 Levent Alpöge 經過約一年的獨立合作，運用 Claude 與 Codex 模型輔助證明瞭 Euler 方程（解開 Navier-Stokes 關鍵的一步），但爭議在於 OpenAI 僅需「幾天」透過提示詞工程即宣稱解決了受限版 Navier-Stokes 方程組，且據研究員指控，OpenAI 似乎掌握了其書寫證明的邏輯方向。
- NYU 科學家 Tristan Buckmaster 和 Anthropic 研究員 Levent Alpöge 於 2026 年 8 月 15 日利用計算機獲得 Euler 和 Boussinesq 方程的機制結果，並於 8 月 22 日使用 Lean 程式語言驗證。
- Buckmaster 指出，他與 Alpöge 過去一年每月自掏腰包支付高額計算費用，並使用 Anthropic Claude 和 OpenAI Codex 作為助手進行數學推導與文書工作。
- 據 Buckmaster 指控，OpenAI 執行副總 Sébastien Bubeck 在通話中要求將無工作關係的 Anthropic 僱員 Levent Alpöge 排除在論文作者之外，並威脅稱若公開發表將毀掉 Buckmaster 的職業生涯。
- OpenAI 聲稱其解法未使用特定使用者資料，但表示「無法排除來自其產品的匿名化或衍生資料有助於改進模型」，此說法被認為是為訓練資料取用辯護。