In Breve
- Qual è il problema di Navier–Stokes?
- È un problema fondamentale nella meccanica dei fluidi, uno dei sette Millennium Prize.
- Chi sono i principali protagonisti della controversia?
- Tristan Buckmaster e OpenAI sono al centro della disputa.
- Qual è il ruolo dell'intelligenza artificiale in questa vicenda?
- Buckmaster ha utilizzato modelli di intelligenza artificiale per i suoi studi, mentre OpenAI ha pubblicato una dimostrazione simile.
Il mondo della matematica teorica è tornato a far parlare di sé grazie a una contesa che coinvolge il professor Tristan Buckmaster della New York University (NYU) e OpenAI. Buckmaster ha recentemente annunciato tre dimostrazioni e un risultato preliminare che avanzano sulla questione dell’esistenza e regolarità delle soluzioni delle equazioni di Navier–Stokes, un problema fondamentale nella meccanica dei fluidi e uno dei sette problemi del Millennium Prize, che offre un premio di un milione di dollari per la prima dimostrazione accettata.
In collaborazione con il matematico Levent Alpöge, Buckmaster ha utilizzato modelli di intelligenza artificiale come Codex e Claude per i suoi studi. Tuttavia, subito dopo la comunicazione dei suoi risultati, OpenAI ha pubblicato una dimostrazione completa del problema, attribuendo la scoperta a un modello di prossima generazione non ancora rilasciato. Secondo OpenAI, il lavoro è iniziato il 1° settembre, ispirato da voci su soluzioni ai problemi del Millennium Prize, e ha generato un output di 300 miliardi di token, con un costo computazionale stimato di 22,5 milioni di dollari.
Il professor Buckmaster ha sollevato preoccupazioni riguardo a possibili scambi di informazioni tra i suoi ricercatori e OpenAI prima della pubblicazione. Ha affermato che, quando contattati, i rappresentanti di OpenAI hanno inizialmente dichiarato di avere già una dimostrazione, fornendo poi risposte evasive riguardo ai tempi e al contributo umano al lavoro.
Inoltre, Buckmaster e Alpöge hanno notato che l’approccio utilizzato, che prevede una forza regolare, era poco esplorato da altri ricercatori. Questo ha alimentato ulteriori sospetti sul fatto che OpenAI avesse adottato una strategia simile nello stesso periodo. Alpöge, attualmente impiegato da Anthropic, ha chiarito che non stava conducendo questa ricerca per conto della sua azienda, ma ha utilizzato una combinazione di modelli, con un ampio uso di Codex.
Un altro aspetto controverso della vicenda è rappresentato da presunti tentativi di OpenAI di influenzare il riconoscimento di Alpöge. Buckmaster ha riferito che durante i contatti con OpenAI gli sarebbe stato chiesto di rimuovere il riconoscimento per Alpöge come parte di un compromesso, con frasi attribuite a Bubeck come “Why would you ruin your career?” e “If you don’t want me to be nice, then I don’t have to be nice.”
La questione ha anche riaperto il dibattito sul ruolo dell’intelligenza artificiale nella ricerca matematica e sulle dinamiche competitive tra laboratori su problemi scientifici complessi. Buckmaster ha esortato a una maggiore trasparenza riguardo ai dettagli delle ricerche, sottolineando l’importanza di chiarire come le interazioni con modelli come Codex possano influenzare l’allenamento e i risultati dei modelli stessi.
OpenAI ha riservato il diritto di utilizzare dati derivati dalle interazioni con Codex, pur consentendo agli utenti di scegliere l’opt-out. La società ha affermato di non aver visto il lavoro dei ricercatori prima della sua pubblicazione, ma non ha escluso che dati de-identificati derivati dall’uso dei suoi prodotti possano aver contribuito al miglioramento dei modelli. Hanno anche sottolineato che le loro dimostrazioni differiscono significativamente, inclusa la distinzione nel caso di Euler tra forzato e non forzato.
Questa controversia mette in luce le sfide e le complessità del campo della matematica teorica e il crescente impatto dell’intelligenza artificiale nella ricerca scientifica.