区块链媒体U.Today 9日称，人工智能（AI）在数学问题求解领域的能力，正以超出预期的速度提升。

Cardano（ADA）创始人Charles Hoskinson近日在一档YouTube节目中表示，AI已经发展到能够生成复杂数学证明，并完成形式化验证的阶段。

他特别提到近期围绕纳维-斯托克斯方程的相关说法，即AI可能已找到该问题的解法。纳维-斯托克斯问题是克莱数学研究所提出的七大“千禧年难题”之一，核心在于证明描述三维流体运动的方程解是否始终存在，以及该解是否保持光滑。这一问题不仅在数学界地位重要，在物理学领域也被视为关键课题。

Charles Hoskinson表示，他此前原本认为，形式化数学的发展方向更多是辅助数学家开展协作，但并未预料到AI会进一步发展到可以直接完成证明。

他还提到，自己曾在卡内基梅隆大学建立形式化数学中心，长期关注这一领域，但最近AI模型的进步速度仍令他感到意外。尤其是大语言模型（LLM）在将复杂数学思想转化为形式化表达、生成证明并进行验证方面，能力提升十分明显。

不过，他同时强调，必须警惕AI生成数学成果的来源，以及研究数据保护问题。Charles Hoskinson指出，如果OpenAI声称已经真正解决纳维-斯托克斯问题，那将从根本上改变数学研究范式；但这些成果究竟建立在哪些研究积累和思想基础之上，则是另一个问题。

他警告称，如果研究人员将自己的想法和工作记录交给基于云端的先进AI模型处理，相关知识成果的归属可能因此变得模糊。除企业外，高校和科研机构同样面临类似风险。

基于此，Charles Hoskinson主张，应构建私有AI环境，使研究人员在不向集中式AI服务暴露敏感研究数据和知识产权的前提下，仍能使用性能强大的AI模型。

对于AI在数学领域取得的进展，他整体持积极态度。他认为，AI能够分析优秀研究者的工作，并在此基础上持续改进和迭代，将高难度问题推进到可以被形式化处理和解决的阶段，这一过程令人印象深刻；在某些层面上，这种工作方式也与人类研究活动存在相似之处。

这番表态显示，AI正从计算和科研辅助工具，逐步走向直接参与高难度知识生产。与此同时，随着AI模型性能竞争持续升温，研究创意与知识产权应在何种环境下处理和保护，也将成为愈发重要的议题。