OpenAI afirmou em 8 de setembro que um modelo interno executou cerca de 10.000 agentes para resolver o problema de Navier–Stokes, uma alegação que dois matemáticos colocam em causa.
Pontos-chave:
- Um sistema ainda não lançado da OpenAI produziu uma prova escrita e uma formalização em Lean para um dos sete problemas do Millennium Prize.
- Tristan Buckmaster e Levent Alpöge, que divulgaram um resultado relacionado um dia antes, questionam como a empresa chegou à mesma abordagem.
- Terence Tao afirma que laboratórios de IA estão a explorar problemas abertos famosos em busca de publicidade, e não de avanço matemático.
Detalhes da suposta prova de Navier–Stokes da OpenAI
A empresa publicou um relatório técnico e uma formalização em Lean defendendo que um fluido inicialmente suave e em repouso pode desenvolver uma singularidade em tempo finito. Os investigadores descreveram o sistema interno como substancialmente mais capaz do que o GPT-6 Astra, acrescentando que o modelo continua em fase de treino, com desempenho ainda em trajetória ascendente. Matematicamente, a questão acompanha a disciplina há cerca de 90 anos, desde que Jean Leray demonstrou em 1934 a existência de soluções num sentido mais fraco e generalizado.
A OpenAI começou a treinar o modelo em 28 de agosto e, em 1.º de setembro, passou a apontá‑lo para todos os problemas em aberto do Millennium Prize, após rumores de que dois já teriam sido resolvidos. Executivos disseram a jornalistas que a conta de computação atingiu milhões de dólares.
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Buckmaster e Bubeck entram em rota de colisão sobre o crédito
Tristan Buckmaster, matemático da New York University, e Levent Alpöge, investigador da Anthropic a atuar em nome pessoal, trabalharam perto de um ano em equações de fluidos relacionadas. A dupla partiu de resultados prévios de Diego Cordoba e Luis Martinez-Zoroa e divulgou provas verificadas em Lean para o problema de Euler forçado um dia antes de a OpenAI tornar público o seu feito. Buckmaster questionou então se rascunhos privados que tinha produzido com o Codex não teriam orientado o esforço concorrente, afirmando não ter obtido qualquer resposta sobre os dados usados no treino.
Ele também relatou que o investigador da OpenAI Sebastien Bubeck pressionou para retirar o nome de Alpöge de um artigo por causa do seu empregador e, em seguida, o teria desencorajado a tornar o caso público.
Bubeck rejeitou essa versão, classificando-a como falsa e incendiária.
A OpenAI diz que nem os seus investigadores nem os agentes automatizados tiveram acesso ao trabalho da dupla antes da publicação, embora admita que dados de utilização anonimizados possam ter contribuído para refinar os modelos. A empresa afirma ainda não ter intenção de reivindicar o prémio de US$ 1 milhão associado ao problema. O Clay Mathematics Institute, que definiu os sete problemas em 2000, continua a listar Navier–Stokes como não resolvido.
Terence Tao questiona o uso de IA em matemática
Terence Tao, frequentemente apontado como um dos maiores matemáticos vivos, alertou que empresas de IA estão a tratar problemas abertos célebres como peças de marketing para os seus sistemas mais recentes. Segundo ele, extrair desses problemas apenas respostas pontuais pode destruir o ecossistema que gera a próxima vaga de técnicas, perguntas e matemáticos em atividade, comparando a prática a saquear um sítio arqueológico.
A escala do esforço cresceu rapidamente. Cerca de 100 agentes resolveram primeiro uma versão mais simples, o problema de Euler não forçado, em aproximadamente 50 horas. O grupo dedicado a Navier–Stokes relatou então uma solução em 5 de setembro, cerca de 88 horas após o início da corrida, e a verificação em Lean dessa prova consumiu outras 17 horas.
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