OpenAI เปิดเผยเมื่อวันที่ 8 กันยายนว่า โมเดลภายในของบริษัทได้รันเอเจนต์ราว 10,000 ตัวเพื่อจัดการปัญหานาเวียร์–สโตกส์ (Navier–Stokes) ซึ่งเป็นหนึ่งในโจทย์ Millennium Prize โดยออกมาในรูป “บทพิสูจน์” พร้อมฟอร์มอลิเซชันบน Lean อย่างไรก็ดี นักคณิตศาสตร์สองรายออกมาปฏิเสธและตั้งคำถามต่อข้ออ้างดังกล่าว
ประเด็นสำคัญ:
- ระบบภายในที่ยังไม่เปิดตัวของ OpenAI สร้างทั้งบทพิสูจน์เชิงอักษร และฟอร์มอลิเซชันบน Lean สำหรับหนึ่งในโจทย์ Millennium Prize ทั้ง 7 ข้อ
- Tristan Buckmaster และ Levent Alpöge ซึ่งเผยแพร่งานวิจัยใกล้เคียงกันออกมาก่อนหนึ่งวัน ตั้งคำถามว่าเหตุใด OpenAI จึงใช้แนวทางเดียวกันได้อย่างไร
- Terence Tao มองว่าแล็บ AI กำลัง “ขุดเหมือง”โจทย์เปิดดัง ๆ เพื่อสร้างกระแส มากกว่าจะมุ่งสร้างองค์ความรู้ทางคณิตศาสตร์ใหม่
รายละเอียด “บทพิสูจน์” นาเวียร์–สโตกส์ ของ OpenAI
บริษัทได้ออกบทความและฟอร์มอลิเซชันบน Lean เผยแพร่ผ่านเว็บไซต์ OpenAI โดยอ้างว่าระบบภายในได้แสดงให้เห็นว่า ของไหลที่เริ่มต้นด้วยสภาพเรียบ (smooth) และนิ่ง สามารถพัฒนาไปสู่ซิงกูลาริตีภายในเวลาจำกัดได้
นักวิจัยของ OpenAI อธิบายว่า ระบบดังกล่าวมีศักยภาพสูงกว่าโมเดล GPT-6 Astra อย่างมีนัยสำคัญ และยังอยู่ระหว่างการเทรนโดยประสิทธิภาพยังคงไต่ระดับขึ้นอย่างต่อเนื่อง ขณะที่โจทย์นี้เอง วงการคณิตศาสตร์ไล่ตามคำตอบกันมากว่า 90 ปี นับตั้งแต่ Jean Leray แสดงให้เห็นในปี 1934 ว่ามีทางออกในความหมายแบบ generalized solution
OpenAI เริ่มเทรนโมเดลนี้เมื่อวันที่ 28 สิงหาคม และหันปืนไปหาโจทย์ Millennium Prize ทุกข้อในวันที่ 1 กันยายน หลังมีกระแสข่าวลือว่ามีอย่างน้อยสองโจทย์ถูกแก้ได้แล้ว ผู้บริหารให้สัมภาษณ์กับสื่อว่า บิลคอมพิวต์สำหรับโปรเจกต์นี้แตะระดับ “หลายล้านดอลลาร์” ตามรายงาน
อ่านเพิ่มเติม: ราคา XRP จ่อทดสอบ 1.46 ดอลลาร์ หลังวาฬกลับมาสะสมเดือนกันยายน
ศึกเครดิตระหว่าง Buckmaster และ Bubeck
Tristan Buckmaster นักคณิตศาสตร์จาก New York University และ Levent Alpöge นักวิจัยจาก Anthropic (ที่ทำงานในนามส่วนตัว) ใช้เวลาร่วมปีศึกษาสมการของไหลชุดใกล้เคียงกัน โดยต่อยอดจากงานของ Diego Cordoba และ Luis Martinez-Zoroa ทั้งคู่เพิ่งปล่อยบทพิสูจน์ที่ตรวจสอบด้วย Lean ครบชุดสำหรับปัญหา forced Euler ออกมาเพียงหนึ่งวัน ก่อนที่ OpenAI จะประกาศความสำเร็จของตน
Buckmaster ระบุว่า เขาตั้งคำถามไปยัง OpenAI ว่าร่างงานที่เคยเขียนด้วย Codex แบบส่วนตัวของเขา เคยถูกใช้เป็นข้อมูลเทรนหรือช่วยชี้ทางให้กับระบบของบริษัทหรือไม่ แต่ไม่ได้รับคำตอบที่ชัดเจนเกี่ยวกับกระบวนการเทรน
เขายังอ้างด้วยว่า นักวิจัยของ OpenAI อย่าง Sebastien Bubeck เคยผลักดันให้ถอดชื่อ Alpöge ออกจากร่างงานวิชาการชิ้นหนึ่ง เพราะสถานะการเป็นพนักงาน Anthropic และภายหลังก็เตือน Alpöge ไม่ให้เปิดเผยเรื่องดังกล่าวต่อสาธารณะ
ด้าน Bubeck ออกมาปฏิเสธ ว่าข้อกล่าวหานี้ “ไม่เป็นความจริงและยั่วยุให้เกิดความขัดแย้ง”
OpenAI ชี้แจงว่า นักวิจัยและเอเจนต์ของตน “ไม่เคยเห็นงานของ Buckmaster–Alpöge ก่อนเผยแพร่” แต่ก็ยอมรับโดยรวมว่าข้อมูลการใช้งานแบบไม่ระบุตัวตนอาจถูกนำไปช่วยปรับปรุงโมเดลได้ ทั้งยังระบุว่า บริษัทไม่มีแผนจะยื่นขอรับเงินรางวัล 1 ล้านดอลลาร์จากโจทย์นี้
สำหรับสถานะอย่างเป็นทางการ Clay Mathematics Institute ซึ่งเป็นผู้ตั้งโจทย์ Millennium Prize ทั้ง 7 ข้อในปี 2000 ยังคงจัดให้ปัญหานาเวียร์–สโตกส์เป็น “โจทย์ที่ยังไม่ถูกแก้”
Terence Tao ตั้งคำถามต่อ “คณิตศาสตร์โดย AI”
Terence Tao ซึ่งได้รับการยกย่องอย่างกว้างขวางว่าเป็นหนึ่งในนักคณิตศาสตร์ที่เก่งที่สุดที่ยังมีชีวิตอยู่ เตือน ว่า บริษัท AI กำลังใช้โจทย์เปิดชื่อดังเป็น “เวทีโชว์ของเล่นรุ่นใหม่” มากกว่าจะมุ่งสร้างความเข้าใจเชิงลึก
Tao ให้เหตุผลว่า การเร่งรีดเอา “คำตอบสำเร็จรูป” จากโจทย์เหล่านี้ อาจทำลายระบบนิเวศที่หล่อเลี้ยงการพัฒนาวิธีการใหม่ ๆ คำถามรุ่นต่อไป และการเติบโตของนักคณิตศาสตร์รุ่นใหม่ เขาเปรียบเทียบพฤติกรรมของแล็บ AI ว่าเหมือน “การปล้นแหล่งโบราณคดี” ที่กอบโกยของมีค่ากลับไปโดยไม่สนใจบริบทและองค์ความรู้ที่หายไป
ในเชิงเทคนิค โครงการของ OpenAI ก็ไต่ระดับอย่างรวดเร็ว ชุดเอเจนต์ราว 100 ตัวสามารถแก้โจทย์ Euler แบบไม่มีแรงภายนอก (unforced Euler) ที่ง่ายกว่าภายในราว 50 ชั่วโมง ก่อนที่กลุ่มเอเจนต์สำหรับโจทย์นาเวียร์–สโตกส์จะรายงานว่าได้คำตอบเมื่อวันที่ 5 กันยายน หรือประมาณ 88 ชั่วโมงหลังเริ่มรัน และใช้เวลาอีก 17 ชั่วโมงในการตรวจพิสูจน์ด้วย Lean ให้ครบถ้วน
อ่านต่อ: Bitget เสริมคอร์สบล็อกเชนในโครงการ UNICEF เข้าถึงเยาวชนกว่า 642,000 คน
