Профессор из университета Нью-Йорка утверждает, что OpenAI взялась за математическую задачу, узнав о его незаконченной работе
OpenAI объявила 8 сентября, что ее внутренняя модель решила одну из семи задач тысячелетия — задачу об уравнениях Навье — Стокса. Эти уравнения описывают, как движутся жидкости и газы: вода в трубе, воздух вокруг крыла самолета, кровь в сосудах. Их записали еще в XIX веке, но у математиков до сих пор не было ответа на базовый вопрос: всегда ли уравнения дают осмысленный результат? За поиск решения математический Институт Клэя обещает миллион долларов. По версии OpenAI, ответ отрицательный: решения уравнения могут «сломаться». Модель нашла сценарий, в котором жидкость сначала находится в состоянии покоя, затем на нее действует плавная внешняя сила, и возникает вихрь, который сжимается и раскручивается все быстрее — пока скорость потока за конечное время не уходит в бесконечность. Такая постановка с внешней силой прямо предусмотрена официальной формулировкой задачи тысячелетия, и OpenAI считает задачу решенной.
По словам компании, над задачей одновременно работали около 10 000 ИИ-агентов. Они использовали новую внутреннюю модель OpenAI, которую OpenAI называет гораздо более мощной, чем недавно выпущенная GPT‑6 Astra. Агенты нашли решение за 88 часов, а затем еще 17 часов проверяли его с помощью Lean — языка программирования, который позволяет пошагово перепроверить каждый шаг доказательства. Всего в процессе работы агенты обменялись 2,7 млн сообщений.
Во-первых, доказательство пока не проверено математическим сообществом. Проверка в Lean снижает риск ошибки, но не отменяет обычную научную процедуру: рецензирование и обсуждение. Институт Клэя по-прежнему считает задачу нерешенной.
Во-вторых, накануне, 7 сентября, профессор Нью-Йоркского университета Тристан Бакмастер опубликовал заявление, в котором высказал свои опасения, что OpenAI могла использовать его подход к решению этой задачи.
Бакмастер и математик Левент Альпёге (сотрудник Anthropic — главного конкурента OpenAI) почти год в частном порядке, без участия своих работодателей, работали над той же задачей. В этот же день исследователи выложили три статьи с результатами для родственных уравнений. Их работу уже успел оценить лауреат Филдсовской премии Теренс Тао: в своем блоге он называет ее прорывом, после которого доведение метода до полных уравнений Навье — Стокса выглядит вполне достижимым. В самом заявлении Бакмастер настаивает: он не видел доказательства OpenAI, не знает, использовались ли его данные, и «никого ни в чем не обвиняет» — лишь излагает, что и когда ему говорили.
Бакмастер и Альпёге взяли за основу идеи испанских математиков Диего Кордобы и Луиса Мартинеса-Зороа. Те несколько лет разрабатывали особый подход к задаче. По словам Бакмастера, почти никто больше в этом направлении не работал, и к нему нельзя прийти за несколько дней, просто дав модели условие задачи. С помощью языковых моделей — Claude от Anthropic и GPT от OpenAI — два математика довели этот подход до результатов для более простых, «родственных» уравнений.
Хронология по заявлению профессора выглядит так:
На звонках Бакмастеру сообщили, что внутренняя модель OpenAI доказала, что решения уравнений Навье — Стокса с внешней силой могут «взрываться» (уходить в бесконечность)». Упомянутое во время звонка слово «forced» («с внешней силой») стало, по словам профессора, «ярким красным флагом», поскольку оно означало, что модель, вероятно, пошла тем же редким путём, что и они, а это, по словам профессора, маловероятно сделать за несколько дней.
Ему показали запрос к модели и сказали, что ей просто дали условие задачи и что участие человека было «очень небольшим». Однако по ходу разговора, пишет Бакмастер, выяснилось, что над задачей работала целая команда, что модель сначала «разогревали» на более простых уравнениях, и даже сам запрос был написан с помощью модели. На вопрос, когда модели был отправлен первый запрос, ему долго не отвечали, а затем подтвердили: в последние несколько дней — уже после того, как информация о его работе дошла до OpenAI. На вопрос, имела ли модель доступ к его сессиям в Codex (инструмент OpenAI для написания кода с помощью ИИ), ответили, что модель не ищет в пользовательских данных. На вопрос об обучении на этих данных ответа не последовало.
По словам Бакмастера, OpenAI предложила ему два варианта: либо он с Альпёге публикует свою работу по уравнениям Эйлера, а OpenAI на следующий день — отдельную статью по Навье-Стоксу; либо Бакмастер один публикует статью по Навье-Стоксу, но с указанием, что задачу решила модель OpenAI. При этом представитель компании, как утверждает ученый, дважды настаивал, чтобы Альпёге не значился среди авторов. Бакмастер отказался и пригрозил оглаской — в ответ услышал вопрос, зачем ему «рушить карьеру». Альпёге позже отказался от предложения обсудить ситуацию с глазу на глаз.
Сам Бакмастер признает: опубликованные статьи написаны второпях и по качеству больше похожи на текст, сгенерированный моделью под присмотром человека, чем на полноценную научную работу. Он извинился перед коллегами за спешку, вызванную давлением со стороны компании. Но главным считает не качество текста, а сам факт: теперь математик с ИИ может проделать месяц работы за несколько дней. Это, по его словам, «момент Deep Blue против Каспарова» — переломный момент, который требует серьезного обсуждения в научном сообществе.
По официальной версии компании, работа началась 1 сентября: услышав о решении двух задач тысячелетия, OpenAI запустила новую модель на все открытые задачи из списка, а заодно на несколько «более простых». Агенты неожиданно решили задачу Эйлера — но, как подчёркивает OpenAI, не в том варианте, над которым работали Бакмастер и Альпёге. После этого ресурсы перебросили на задачу Навье — Стокса, поскольку задача Эйлера с ней связана.
Агенты нашли решение 5 сентября, Lean-проверка завершилась 6 сентября, и тогда представители компании связались с с исследователями, чтобы предложить одновременную публикацию и признать их приоритет, — и только в этот момент узнали, что у них есть решение другой, хоть и родственной задачи. OpenAI утверждает, что предложила им показать все использованные запросы, а позже и доказательство.
Компания отрицает, что позаимствовала подход: ни исследователи, ни агенты не видели работу Бакмастера и Альпёге до ее публикации, а доказательства существенно различаются. Приоритет двух математиков в задаче Эйлера с внешней силой OpenAI признаёт.
При этом в том же официальном сообщении OpenAI допускает незначительную вероятность того, что обезличенные данные из сессий, в которых Бакмастер и Альпёге пользовались ее продуктами, могли попасть в обучающие данные модели. По правилам OpenAI, данные корпоративных клиентов для обучения не используются, а обычные пользователи могут отказаться от такого использования. Бакмастер, по его словам, оплачивал инструменты из собственного исследовательского бюджета.
Во-первых, это первый громкий случай, когда решение задачи тысячелетия анонсируют как результат работы ИИ, — и он ставит вопрос, как научное сообщество будет проверять и подтверждать подобные заявления в будущем. Пока Институт Клэя считает задачу нерешенной.
Во-вторых, история Бакмастера — предупреждение для исследователей: одного слуха о существенном результате хватает, чтобы гигантская корпорация мобилизовала свои ресурсы, чтобы опередить конкурентов, и коммерческие ИИ-инструменты могут стать каналом утечки идей. OpenAI сама признает, что не может полностью исключить попадание обезличенных данных из чужих сессий в обучение модели, — а значит, вопрос о том, где проходит граница между личным проектом и чужой инфраструктурой, остается открытым.
Искусственный интеллект меняет не только творческий процесс, но и понимание того, что значит сегодня быть автором. Мы все чаще тревожимся:…
OpenAI говорит об «эре AGI», но самое заметное улучшение — работа с компьютером: от заполнения форм до создания 3D-моделей
Кажется, что NLP — это только про код, математику и нейросети, а гуманитариям тут искать нечего. Но на самом деле…