Weekendowa plotka wywołała wielomilionowy sprint
Wyścig OpenAI o rozwiązanie fragmentu problemu milenijnego Naviera-Stokesa nie zaczął się od planu badawczego. Zaczął się od plotki.
Pod koniec sierpnia 2026 roku do OpenAI dotarła wieść, że matematyk współpracujący z badaczem Anthropic zbliża się do rozwiązania pokrewnego, otwartego problemu, wymuszonych równań Eulera. Diego Cordoba i Luis Martinez-Zoroa zbudowali leżące u podstaw podejście matematyczne; Tristan Buckmaster z Courant Institute na NYU i Levent Alpoge z Anthropic rozwijali je od połowy sierpnia, robiąc realne postępy.
Odpowiedzią OpenAI było szybkie skalowanie. Badacze najpierw uruchomili około 1000 agentów na 50 godzin przy problemie Eulera, a potem rozszerzyli to do około 10 000 jednoczesnych agentów na 11-godzinny finałowy wysiłek nad trudniejszym przypadkiem Naviera-Stokesa. Dyrektor badawczy OpenAI, Mark Chen, oszacował później całkowity koszt obliczeń na kilka milionów dolarów. Firma doszła do wyniku 5 września i ogłosiła go 8 września, około 88 godzin od rozpoczęcia prac.
Co OpenAI naprawdę twierdzi, że rozwiązało
Wynik ogłoszony przez OpenAI jest węższy, niż się wydaje. Dotyczy on konkretnego wariantu, wybuchu przy gładkim wymuszeniu, wytworzonego przez wewnętrzny, nieopublikowany model, który według OpenAI jest wydajniejszy niż jej publiczna linia GPT-6 Astra, i który działa jako skoordynowany rój agentów, a nie jako pojedyncze przejście.
OpenAI powiązało ogłoszenie ze zweryfikowaną maszynowo formalizacją dowodu w asystencie dowodzenia Lean, dowodem na to, że kroki logiczne mechanicznie się zgadzają. To nie to samo, co recenzja naukowa. Clay Mathematics Institute, który nadzoruje siedem problemów milenijnych i milion dolarów przypisany do każdego z nich, nie zweryfikował ani nie zaakceptował wyniku, a niezależni matematycy jeszcze nie skończyli przeglądać czytelnego dla człowieka rozumowania stojącego za dowodem w Lean.
| Faza | Agenci | Czas trwania | Cel |
|---|---|---|---|
| Faza 1 | około 1000 | 50 godzin | Pokrewne równania Eulera |
| Faza 2 | około 10 000 | 11 godzin | Przypadek wybuchu Naviera-Stokesa |
| Razem | do 10 000 | 88 godzin | Ogłoszono 8 września |
Matematyk, który mówi, że jego szkice zostały przeczytane
Relacja Tristana Buckmastera o tym, co wydarzyło się potem, jest tą częścią historii, której OpenAI publicznie nie zakwestionowało. Mówi, że zapytał wprost badacza OpenAI Sebastiena Bubecka, czy model OpenAI był trenowany na, albo miał dostęp do, prywatnych sesji Codex, w których on i Alpoge przechowywali własne szkice dotyczące pokrewnego problemu. Bubeck zaprzeczył temu za pierwszym razem, gdy Buckmaster zapytał. Za drugim razem, gdy Buckmaster zapytał konkretnie o dane treningowe, nie otrzymał, jak twierdzi, żadnej odpowiedzi.
Buckmaster mówi też, że Bubeck zaoferował mu wybór: opublikować pierwszy, z OpenAI wymienionym jako współautor, albo zachować wyłączne uznanie za wynik, ale tylko jeśli usunie nazwisko Alpoge, z powodu jego powiązania z Anthropic. Gdy Buckmaster odmówił porzucenia współpracownika, mówi, że Bubeck powiedział mu: "Dlaczego miałbyś rujnować swoją karierę?", a potem: "Jeśli nie chcesz, żebym był miły, nie muszę być."
Ani OpenAI, ani Bubeck nie opublikowali odpowiedzi punkt po punkcie na te konkretne zarzuty.
Dwudziestu pięciu medalistów Fieldsa wyznacza granicę
Trzy dni po ogłoszeniu OpenAI, Terence Tao, medalista Fieldsa z 2006 roku, opublikował na swoim blogu tekst "A Severe Misalignment of AI in Mathematics", współpodpisany przez 24 innych laureatów Medalu Fieldsa z ceremonii od 1978 roku do tego roku, wśród nich Peter Scholze, Maryna Viazovska, Caucher Birkar, June Huh, Martin Hairer, Maxim Kontsevich, James Maynard, Manjul Bhargava i tegoroczna laureatka Yu Deng.
Ich argument nie polega na tym, że AI nie może uprawiać matematyki. Polega na tym, że rozwiązanie nazwanego problemu zawsze miało być namiastką zrozumienia pojęciowego, a nie samym celem, a wyścig o szybsze wytworzenie tej namiastki może zniszczyć wolniejszy proces, wykłady, opracowania, przypisanie autorstwa i uproszczenie, który zamienia rozwiązany problem we wspólną wiedzę, na której matematycy mogą budować dalej. Pospieszne, sporne ogłoszenia pomijają dokładnie ten proces.
Deklaracja ostrzega, że masowe produkowanie prawdziwych lub fałszywych twierdzeń "mogłoby zniszczyć żyzny grunt, zamiast tchnąć życie w nowe pomysły", i że bez pracy matematyków polegającej na włączeniu wyniku do własnego kanonu dziedziny "kluczowy łańcuch ludzkiego przekazu między matematykami zostałby utracony".
Co to oznacza przy następnym ogłoszeniu przełomu przez dostawcę
Każda część tego ciągu wydarzeń, plotka, pośpiech, ogłoszenie, spór, wydarzyła się szybciej, niż ktokolwiek poza dwoma laboratoriami mógł to zweryfikować. To wzorzec, na który warto uważać, nie tylko w matematyce.
Twierdzenie benchmarkowe dostawcy AI, czy to dowód matematyczny, wynik w kodowaniu czy ocena bezpieczeństwa, jest komunikatem prasowym, dopóki niezależna strona bez interesu w wyniku go nie zweryfikuje. Osiemdziesiąt osiem godzin dało ogłoszenie. Nie dało wyroku, a osoby najlepiej przygotowane, by go wydać, właśnie powiedziały publicznie i z imienia i nazwiska, że wyścig o dotarcie tam jest częścią problemu.
Czytaj dalej: Najlepsze narzędzia hakerskie oparte na AI są teraz dostępne wyłącznie na zaproszenie | Trzej dostawcy AI padli jednocześnie 3 września
