OpenAI攻破100+世界级数学难题，12个生物学「千禧年难题」来袭，AI改写生命法则
9月，OpenAI成立数学顾问小组，旗下AI短时间解决百余数学开放问题；同期科研机构发布12道生物版“千禧年难题”，引发行业关注与争议。
· OpenAI成立数学AI advisory小组，其模型1个月内解决100余个数学领域长期开放问题，含千禧年难题纳维-斯托克斯问题非盈利机构FutureHouse及孵化的Edison Scientific发布12道生物版千禧难题，具高验证性与产业价值，获AI制药龙头认可。FutureHouse获前谷歌CEO力挺，旗下AI科学家曾发现AMD潜在疗法Edison Scientific获7000万美元种子轮融资，与千亿药企Incyte达成合作。
总结：AI科研突破显著，生物千禧题具产业潜力，但需关注其题目的科学性深度风险，相关AI for Science企业技术与资本实力较强，具备投资关注价值。
其公告称，之前解决了千禧难题的内部模型，在短短的一个月内（仅22个工作日）已经解决了横跨数学大多数领域的100多个长期开放问题。
要知道在9月初，该模型启用了约1万个并发Agent，全程仅用了约88个小时就解决了数学界七大千禧年难题之一的“纳维–斯托克斯（Navier–Stokes）存在性与光滑性问题”。
而就在一个月前，Anthropic也公布了Claude在另一道千禧年难题，黎曼猜想相关研究上的突破。
短短一个月，两家头部公司已经接连把AI推向了人类数学研究的最前沿，解决了连顶 尖数学家都几十年甚至上百年未能解决的问题。
这份列表里并不是人们熟悉的所谓治愈癌症、延缓衰老这种听起来更像“千禧难题”的问题，而是一组人类尚未解明，但能够去验证的生物工程类问题。
这些问题同时满足了以下三大条件：首先是人类尚未解决的公认难题，其次能够在简单的实验室环境中，仅需数天或数周就能被验证。
最后，其中任何一个如果被解决，都能为生物技术带来重大的进步，其中大多数还将实质性地推动疾病的治愈。
例如第九个问题，要求AI创造出能穿透细胞的蛋白结合剂。现在用AI设计抗体已经不是什么新鲜事，所以这个题目给出了相当苛刻的限制要求。
硬性要求zero-shot（零样本）设计，随机给出20个靶点，AI必须在24小时内完成设计，第 一次实验就至少成功16个，才能算挑战成功。
消息一出引发了行业热议，AI制药龙头英矽智能创始人Alex Zhavoronkov就对这些问题表示了认可，还现场@grok进行了一段推理问答。
然而也有业内人士质疑，这份榜单代表的并非“生物学最PG国际,PG国际有限公司,PG游戏入口,PG平台重要的12个未解之谜”，而是“最适合AI进行能力测试的12个工程挑战”，达不到数学千禧年难题的高度。
具体来看这十二道问题，事关AI药物设计、合成生物学、蛋白质设计与酶工程、农业生物技术、再生医学等，涉及的领域远超单一科学家的能力范畴，但整体可以分为三个大类。
第 一类最容易理解，就是在追求突破现有认知或生命能力的上限。例如让小鼠被冷冻24H后复活、让小鼠被截断的肢体再生，这些都是人类科幻作品中经常畅想的场景。
第二类是去破译现有的生命密码。例如在实验室里重现“生命起源”、创造可编程的蛋白酶等。
生命通常用三个碱基组成一个密码子，它偏要AI创造一套用四个碱基编码蛋白质的生命系统；
生命的信息通常从DNA流向RNA、再流向蛋白质，它偏要创造一种能读取多肽、把信息“逆翻译”回RNA或DNA的酶。
这背后都不是把现有技术的效率提高10%或100%的问题，而是直接开始挑战我们习以为常的自然规则本身。
这些问题已经是AI真正超越人类生物学家的科研能力之前，人类能给它出的、结果仍然能由人类清楚判定的一组“终 极考题”。
Google DeepMind的Demis Hassabis在谈到一个真正具有科学能力的AI时就强调，AI不应该只是在人类设计好的测试中取得高分，而应该能够产生新的发明、新的物理理论，或者有意义的新猜想。
相信衡量AI科学能力的关键，也绝不会止步于它能否复述已有知识，而是它是否能够推动知识边界本身向前移动。
前者是前谷歌CEO Eric Schmidt力挺的非营利AI科研机构，推出过登上Nature的AI科学家Robin，在短短的10周之内，自主发现了一款治疗干性老年黄斑性变形（AMD）的潜在疗法。
而Edison Scientific在去年底被该机构拆分出来，负责全球顶 尖的AI科学家的商业化，成立之初就获得高达7000万美元（约合5亿人民币）的种子轮融资。
旗下Kosmos号称“目前最强大的AI科学家”，一次运行即可阅读1500篇论文并执行42000行代码，一天就能完成相当于人类六个月的工作量，且近80%的研究结果可复现。
据悉该公司已收到来自前十大制药公司中6家副总裁或高管的合作意向，目前已经和千亿上市药企Incyte达成合作，参与该公司的药物发现与开发工作。
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