OpenAI ha annunciato l’8 settembre che un suo modello interno ha coordinato circa 10.000 agenti per affrontare il problema di Navier‑Stokes, una rivendicazione che due matematici mettono apertamente in discussione.
Punti chiave:
- Un sistema non ancora rilasciato di OpenAI avrebbe prodotto una dimostrazione in forma scritta e una formalizzazione in Lean per uno dei sette Millennium Prize Problems.
- Tristan Buckmaster e Levent Alpöge, che avevano diffuso un risultato strettamente collegato appena un giorno prima, chiedono come l’azienda sia arrivata alla stessa impostazione.
- Terence Tao accusa i laboratori di IA di sfruttare i grandi problemi aperti soprattutto per farsi pubblicità, più che per avanzare la comprensione matematica.
I dettagli sulla presunta dimostrazione di Navier‑Stokes di OpenAI
L’azienda ha pubblicato una nota tecnica e una formalizzazione in Lean che sostengono come un fluido inizialmente regolare e in quiete possa sviluppare una singolarità in tempo finito. I ricercatori descrivono il sistema interno come sensibilmente più potente di GPT‑6 Astra, precisando che il modello è ancora in addestramento e che le sue prestazioni sono in crescita.
La questione è al centro della ricerca da circa 90 anni: già nel 1934 Jean Leray aveva mostrato l’esistenza di soluzioni in un senso più debole e generalizzato, lasciando però aperto il nodo cruciale della regolarità.
OpenAI ha iniziato ad addestrare il modello il 28 agosto, per poi indirizzarlo su tutti i Millennium Prize Problems ancora aperti il 1º settembre, dopo le voci secondo cui due problemi sarebbero già stati risolti. I dirigenti hanno riferito ai giornalisti che il conto per la potenza di calcolo impiegata è salito a diversi milioni di dollari.
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Buckmaster e Bubeck, scontro sul merito scientifico
Il matematico Tristan Buckmaster, docente alla New York University, e Levent Alpöge, ricercatore di Anthropic impegnato sul tema a titolo personale, lavoravano da quasi un anno su equazioni dei fluidi strettamente correlate. Hanno costruito i propri risultati su lavori precedenti di Diego Cordoba e Luis Martinez‑Zoroa, diffondendo dimostrazioni verificate in Lean per il problema di Euler forzato un giorno prima che OpenAI rendesse pubblica la propria scoperta.
Buckmaster ha poi chiesto se le bozze private caricate su Codex avessero in qualche modo orientato il lavoro del team concorrente, lamentando di non aver ricevuto risposte trasparenti su come il modello fosse stato addestrato.
Ha inoltre sostenuto che il ricercatore di OpenAI Sebastien Bubeck avrebbe spinto per escludere Alpöge dalla firma di un articolo a causa del suo datore di lavoro, e lo avrebbe in seguito messo in guardia dal rendere pubbliche le proprie rimostranze.
Bubeck ha respinto quella ricostruzione, definendola falsa e incendiaria.
OpenAI afferma che né i suoi ricercatori né i suoi agenti hanno visionato il lavoro di Buckmaster e Alpöge prima della pubblicazione, pur riconoscendo che dati d’uso anonimizzati avrebbero potuto contribuire al miglioramento dei modelli. Il gruppo non intende reclamare il premio da 1 milione di dollari associato al problema. Il Clay Mathematics Institute, che nel 2000 ha ufficializzato i sette Millennium Prize Problems, continua a classificare Navier‑Stokes come irrisolto.
Terence Tao mette in guardia sull’uso dell’IA in matematica
Terence Tao, considerato tra i più grandi matematici viventi, ha avvertito che le big tech dell’IA trattano i problemi matematici più celebri soprattutto come banchi di prova mediatici per le loro piattaforme.
Secondo Tao, estrarre risposte da questi problemi senza un adeguato contesto teorico rischia di impoverire l’ecosistema che genera nuove tecniche, nuove domande e nuove carriere matematiche, paragonando questa corsa alla “saccheggio di un sito archeologico”.
L’operazione di OpenAI si è ampliata rapidamente: circa 100 agenti hanno risolto per primo un problema più semplice, l’equazione di Euler non forzata, in una cinquantina di ore. Il gruppo dedicato a Navier‑Stokes ha poi segnalato una soluzione il 5 settembre, circa 88 ore dopo l’avvio, mentre la verifica formale in Lean della dimostrazione ha richiesto altre 17 ore.
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