據 Woofun AI 消息，Anthropic 研究員 Levent Alpöge 利用 Claude Fable 找到了雅可比猜想的一個三維反例。該問題自 1939 年提出以來長期未解，Fable 提供的多項式映射函數雅可比行列式始終爲 -2，但將三個不同輸入映射至相同輸出，證明其不可逆。隨後，OpenAI 研究員 Aaron Lou 讓內部 Codex 模型在離線環境下嘗試解決，該模型也找到了相似反例並給出推導過程。

這一進展表明，人工智能可通過反覆試錯尋找反例或漏洞，再結合符號計算工具進行驗證，從而加速科學發現。然而，模型也可能生成看似嚴謹實則錯誤的證明，導致學術界面臨"無法驗證答案"的新挑戰。更深層的風險在於，若 AI 能高效突破大整數分解或離散對數問題，RSA、Diffie-Hellman 及基於 Curve 的加密技術將面臨威脅，網站加密、數字簽名、銀行交易及區塊鏈公鑰系統的安全性可能受損，迫使全球緊急更新加密標準。