OpenAI poinformowało 8 września, że wewnętrzny model, wykorzystujący około 10 000 agentów, miał rozwiązać problem Naviera‑Stokesa – co kwestionuje dwóch czołowych matematyków.
Najważniejsze:
- Nieudostępniony publicznie system OpenAI wygenerował dowód pisemny oraz formalizację w Lean jednego z siedmiu problemów milenijnych.
- Tristan Buckmaster i Levent Alpöge, którzy dzień wcześniej opublikowali pokrewny rezultat, pytają, jak firma doszła do identycznego podejścia.
- Terence Tao uważa, że laboratoria AI eksploatują słynne problemy otwarte dla rozgłosu, a nie z myślą o rozwoju matematyki.
Szczegóły rzekomego dowodu OpenAI dla Naviera‑Stokesa
Spółka opublikowała opis oraz formalizację w Lean, zgodnie z którymi początkowo gładki płyn w spoczynku może w skończonym czasie rozwinąć osobliwość. Badacze przedstawili wewnętrzny system jako wyraźnie potężniejszy od GPT‑6 Astra, dodając, że model nadal jest trenowany, a jego wydajność wciąż rośnie. Matematyków nurtuje to zagadnienie od blisko 90 lat – od pracy Jeana Leraya z 1934 r., który wykazał istnienie rozwiązań w słabszym, uogólnionym sensie.
OpenAI rozpoczęło trening modelu 28 sierpnia, a już 1 września skierowało go na wszystkie problemy milenijne, po tym jak w środowisku krążyły pogłoski, że dwa z nich zostały właśnie rozwiązane. Według kadry zarządzającej, która mówiła o tym dziennikarzom, rachunek za moc obliczeniową sięgnął kilku milionów dolarów.
Przeczytaj też: Cena XRP celuje w 1,46 dolara wraz z powrotem akumulacji wielorybów we wrześniu
Spór Buckmastera z Bubeckiem o autorstwo i zasługi
Tristan Buckmaster, matematyk z New York University, oraz Levent Alpöge, badacz w Anthropic działający prywatnie, przez blisko rok pracowali nad pokrewnymi równaniami płynów. Nawiązywali do wcześniejszych wyników Diego Cordoby i Luisa Martinez‑Zoroa, a dzień przed komunikatem OpenAI opublikowali dowody dla wymuszonego problemu Eulera, formalnie zweryfikowane w Lean. Buckmaster zapytał później, czy jego prywatne szkice w Codexie mogły naprowadzić konkurencyjny projekt, i – jak twierdzi – nie uzyskał odpowiedzi na pytania o dane treningowe.
Dodał też, że badacz OpenAI Sebastien Bubeck miał naciskać, by usunąć Alpögego z publikacji ze względu na jego pracodawcę, a następnie ostrzegał go przed nagłaśnianiem sporu.
Bubeck odrzucił tę relację jako nieprawdziwą i podburzającą.
Firma utrzymuje, że ani jej badacze, ani agenci nie widzieli pracy Buckmastera i Alpögego przed publikacją, choć przyznaje, że zanonimizowane dane użytkowników mogły pośrednio służyć ulepszaniu modeli. OpenAI nie zamierza ubiegać się o milion‑dolarową nagrodę związaną z tym problemem. Clay Mathematics Institute, który w 2000 r. ustanowił siedem problemów milenijnych, nadal klasyfikuje Naviera‑Stokesa jako nierozwiązany.
Terence Tao ostrzega przed „marketingową” matematyką AI
Terence Tao, powszechnie uznawany za jednego z najwybitniejszych żyjących matematyków, ostrzegł, że firmy AI traktują słynne problemy otwarte jako demonstracje marketingowe dla najnowszych systemów. Jego zdaniem wyrywanie z nich jedynie odpowiedzi, bez troski o szerszy kontekst badawczy, może zniszczyć ekosystem, który tworzy kolejne pokolenia technik, pytań badawczych i zawodowych matematyków. Tao porównał tę praktykę do plądrowania stanowiska archeologicznego.
Skala przedsięwzięcia rosła błyskawicznie. Około 100 agentów najpierw rozwiązało prostszy, niewymuszony problem Eulera w niespełna 50 godzin. Zespół pracujący nad Navier‑Stokesem zgłosił odpowiedź 5 września, około 88 godzin po starcie, a formalna weryfikacja dowodu w Lean zajęła kolejne 17 godzin.
Następny materiał: Bitget dodaje lekcje o blockchainie do programu UNICEF obejmującego już ponad 642 000 osób
