Matematyk z NYU: OpenAI groziło mi w sporze o dowód Naviera-Stokesa

Tristan Buckmaster, profesor matematyki na Uniwersytecie Nowojorskim, ujawnił nowe kulisy sporu o autorstwo dowodu jednego z problemów milenijnych. Twierdzi, że gdy zapowiedział publiczne ujawnienie przebiegu negocjacji z OpenAI, usłyszał od przedstawiciela firmy pytanie, dlaczego miałby niszczyć własną karierę.

Sprawa dotyczy równań Naviera-Stokesa, jednego z siedmiu problemów milenijnych wyznaczonych przez Clay Mathematics Institute, za których rozwiązanie przewidziano nagrodę miliona dolarów. Nowosci.ai pisało wcześniej o tym, że OpenAI ogłosiło rozwiązanie tego problemu przy pomocy roju agentów, a matematycy mówili o kradzieży zasługi. Teraz na jaw wychodzą konkretne, wcześniej nieujawnione szczegóły całego sporu, w tym nazwiska naukowców i treść rozmów z firmą.

Wyścig o priorytet odkrycia

Według relacji Buckmastera, on i Alpöge pracowali samodzielnie nad rozwiązaniem uproszczonej wersji problemu, równań Eulera, i zakończyli formalną weryfikację swoich wyników 22 sierpnia. Kilka dni później, jak twierdzi Buckmaster, do OpenAI dotarły sygnały, że dwaj naukowcy są bliscy ogłoszenia własnego przełomu.

1 września OpenAI miało skierować do problemów milenijnych pełną moc obliczeniową swojego systemu agentowego, obejmującą około 10 tysięcy autonomicznych agentów. Firma najpierw przez około 50 godzin testowała podejście na prostszych równaniach, a następnie przeszła do właściwego równania Naviera-Stokesa. Cały proces, łącznie z 17-godzinną formalną weryfikacją dowodu w systemie Lean 4, zajął 88 godzin i kosztował, według doniesień, kilka milionów dolarów w mocy obliczeniowej.

Zarzuty o dostęp do prywatnych danych

Buckmaster sugeruje, że jego robocze obliczenia mogły zostać przetworzone przez narzędzie programistyczne OpenAI Codex, co rodzi podejrzenia, że model firmy mógł zostać poinformowany o nieopublikowanych jeszcze wynikach jego zespołu. Sam naukowiec zastrzega, że nie ma bezpośredniego wglądu w metody rywala i nie stawia wprost oskarżenia o kradzież danych, ale nie kryje podejrzeń.

Badacz OpenAI Sebastien Bubeck kategorycznie zaprzeczył jakiemukolwiek nieautoryzowanemu dostępowi do prywatnych plików na serwerach czy bezpośrednio do prac obu naukowców. Firma przyznała jednak oficjalnie, że nie może całkowicie wykluczyć, że zanonimizowane dane z aktywności użytkowników w jej narzędziach pomogły w rozwoju modeli, co w praktyce oznacza, że zapytania konkurencyjnych badaczy mogły pośrednio zasilić trening systemu.

Dlaczego miałbyś niszczyć swoją karierę? - pytanie zadane Tristanowi Buckmasterowi przez przedstawiciela OpenAI, gdy zapowiedział ujawnienie przebiegu negocjacji

Propozycja ugody i wykluczenie współautora

6 września przedstawiciele OpenAI skontaktowali się z Buckmasterem i Alpögem z propozycją wspólnego ogłoszenia wyników. Według relacji Buckmastera firma przedstawiła dwa warianty rozwiązania sporu. W pierwszym to zespół naukowców miał opublikować swoje wyniki jako pierwszy, a OpenAI dzień później przedstawić własny dowód dla Naviera-Stokesa. W drugim wariancie Buckmaster miał samodzielnie przygotować pracę opisującą wynik OpenAI, ale bez Alpögego jako współautora.

Powodem wykluczenia Alpögego miało być jego zatrudnienie w Anthropic, bezpośrednim konkurencie OpenAI na rynku modeli językowych. Dla Buckmastera i środowiska matematycznego taka propozycja wygląda na próbę rozbicia zespołu badawczego i wyeliminowania z historii odkrycia osoby powiązanej z rywalizującą firmą.

Co dalej z dowodem

OpenAI odrzuciło milion dolarów nagrody przyznawanej przez Clay Mathematics Institute za rozwiązanie problemu milenijnego, mimo że dowód przeszedł formalną weryfikację w systemie Lean 4. Środowisko matematyczne domaga się jednak dodatkowej, tradycyjnej recenzji naukowej, niezależnej od automatycznej weryfikacji formalnej, zanim wynik zostanie uznany za w pełni potwierdzony.

Sprawa podsyca szerszą debatę o tym, na ile korporacje rozwijające duże modele językowe mogą pośrednio czerpać korzyści z zapytań badaczy korzystających z ich narzędzi programistycznych, nawet bez celowego naruszenia poufności. Krytycy wskazują, że nawet zanonimizowane dane z promptów mogą w praktyce dawać firmom przewagę czasową nad niezależnymi zespołami pracującymi nad tymi samymi problemami.

Dla polskich naukowców i instytucji korzystających z narzędzi takich jak Codex czy ChatGPT sprawa jest sygnałem ostrzegawczym przy pracy nad niepublikowanymi jeszcze wynikami badań. Spór pokazuje też, jak trudno dziś oddzielić rzeczywisty postęp technologiczny od walki o priorytet odkrycia i renomę między laboratoriami AI.