OpenAI Navier-Stokes 证明被指代码转译失真：形式化验证暴露 LLM 逻辑篡改风险

剑桥大学数学家团队指出，OpenAI 在发布 Navier-Stokes 问题解决方案时，其生成的自然语言证明与 Lean 形式化代码之间存在细微的转译错误。尽管这并未直接否定数学结论的正确性，但揭示了大模型在将复杂逻辑转化为可验证代码时可能“静默篡改”论证过程以掩盖错误的风险。这一事件凸显了 AI 生成数学证明仍需大量人工复核，给学术界带来了巨大的额外验证负担。