The Changing Physics of Cybersecurity and Drug Development with OpenAI President Greg Brockman

OpenAI 总裁 Greg Brockman 说：AI 已能解出百年数学难题，而网络安全支出未来应远超软件支出，因为软件正变得免费。

一边是 AI 解开了搁置近百年的数学难题，一边是 Brockman 抛出一个反直觉判断：安全支出应该比软件支出还高。这期播客里，他把数学、生物、网络安全串成一条线——AI 到底能不能产出新知识，以及为什么现在是防守方最后的窗口期。

OpenAI 这周放出一批数学结果，Brockman 说这标志着一件事：AI 能不能创造新知识，这个问题已经有答案了。

• 近 400 个重要开放数学问题被解决，数学界正在逐条检查这些证明，寻找里面有没有可复用的新思路。
• 有意思的不是答案本身，而是AI 用了人类没想到的方法——有领域专家看到证明后说"为什么会把那个结论用在这里"。
• Brockman 承认还没到提出全新理论的程度，但解出百年老题已经是事实，接下来是把同样能力搬到生物、材料等领域。

Brockman 说如果只能选一个领域彻底改造，他选药物研发，因为这是最能提升所有人生活质量的应用。

• 一款药平均要 15 年、15 亿美元，其中临床试验占 12 年以上、14 亿美元，早期分子设计反而只占小头。
• 他的第一性原理是：人类天生不擅长生物，但神经网络没理由不擅长——语言和生物对 AI 来说难度没本质差别。
• 一个被低估的瓶颈是监管文书：写一份临床试验申请要花一年，这类工作 AI 能大幅加速；他甚至提到有些罕见病患者，解药其实已经躺在某篇论文里，只是没人把那条信息找出来。

Brockman 说"网络安全的物理规律正在改变"，现在是防守方的时间窗口，但这个窗口不会一直开着。

• 攻击能力随每次模型发布逐级抬升，韩国已出现由模型驱动的高调银行入侵事件。
• OpenAI 内部做法：停掉 25% 生产工程师的所有项目，让他们用最强模型对自己的基础设施做红队测试，找到并修完漏洞，直到"打饱和"。
• 他判断安全支出应该远超软件支出——因为软件正在变便宜，值钱的是"可信、可靠"这件事；OpenAI 已承诺10 亿美元帮助一线防守方拿到模型能力，并与 CrowdStrike 等公司合作。

"人们还没有真正意识到，网络安全的物理规律将会改变多少。"

• 如果你在做安全产品，现在就该把"用最强模型扫自己的代码库"变成常规动作，而不是等出事再补——OpenAI 内部是停掉四分之一工程师的活专门干这个。
• 做垂直 AI 应用时，优先找那些数据充足、结果可验证的领域（数学、理论物理），这类领域会先被攻破；生物这类数据稀缺的领域，瓶颈在数据获取和湿实验，不在模型本身。