OpenAI'nin Navier-Stokes çözümü iddiası matematik dünyasında tepki topladı

Geçtiğimiz yıl boyunca OpenAI ve Anthropic gibi yapay zeka laboratuvarları, uzun süredir çözülemeyen matematik problemleriyle ilgili bir dizi sonuç açıkladı; bazı durumlarda bunlar, araştırmacıların mevcut sistemlerden beklediğinin ötesine geçti. Yaşanan gerilimi derinlemesine inceleyen The Verge'a göre tepki, kutlamadan çok bu sonuçların nasıl elde edildiği ve yayımlandığına dair çatışmalarla şekillendi.

Kuşku gölgesinde açıklanan bir Milenyum Ödülü sonucu

The Verge'a göre OpenAI, sıvı ve gazların akışıyla ilgili olan ve yaklaşık 90 yıldır çözümsüz kalan Navier-Stokes problemi için bir çözüm keşfettiğini bir blog yazısıyla duyurdu. Bu, her biri 1 milyon dolar ödül taşıyan yedi Milenyum Ödülü Problemi'nden biri ve The Verge, haberin ilk olarak The New York Times ve Wired tarafından aktarıldığını belirtiyor.

Şirket, sonuca, yeni yayınlanan GPT-6 Astra'dan daha yetenekli bulduğu dahili bir modelle, 10.000 eşzamanlı agent ile birlikte çalışarak ulaştığını ve bu modelin eğitiminin 28 Ağustos'ta başladığını söyledi. The Verge'ın aktardığına göre bu başarı gerçek ve yapay zekanın matematiği ne kadar hızlı değiştirdiğinin çarpıcı bir göstergesi. Ancak giden yol sorunluydu: gazete, diğer araştırmacıların ilerleme kaydettiğini duyan OpenAI'nin büyük kaynaklarını ilk bitiren olmak için seferber ettiği izlenimini verdi. The Verge'a göre yaşanan tartışma, scoop etme, casusluk ve akademik normlara kayıtsızlık iddialarını gün yüzüne çıkardı. Queen Mary University of London matematik profesörü Abhishek Saha, gazeteye OpenAI'nin "matematikçilerin genellikle yapmayacağı türden şeyler" yaptığını söyledi.

Training data kaynağına ilişkin anlaşmazlıklar

The Verge ayrıca tartışmanın ikinci cephesini aktarıyor: training data şeffaflığı. OpenAI'nin modellerinin yayımlanmamış akademik çalışmalardan yararlanıp yararlanmadığına dair daha önceki bir tartışmanın hemen ardından, matematikçi Andreas Thom, Mastodon gönderilerinde, kendisinin ve meslektaşlarının OpenAI'nin açıklamalarından önce ChatGPT ile yaşadığı etkileşimlerin başarısına katkı sağlamış olabileceğini yazdı. OpenAI'nin yakın tarihli bir çalışmasındaki on sonuçtan biri, Thom'un uzmanlık alanı olan non-sofic gruplarıyla ilgiliydi ve The Verge, OpenAI'nin sonucunun Thom ile matematikçi Gábor Kun'un önceki çalışmalarına büyük ölçüde dayandığını kabul ettiğini belirtiyor. Thom, gazeteye göre şirketi etik dışı ve dürüst olmayan davranışla suçladı.

Kuşkuyla karşılanan bir danışma paneli

OpenAI'nin onarım girişimlerinin en yenisi, önceden haber verilmeden açıklanan ve OpenAI ile diğer yapay zeka şirketlerine matematiksel araştırmalar ve daha geniş toplulukla ilişkilerinde — yeni sonuçların nasıl sunulup yayımlanacağı dahil — danışmanlık yapmakla görevlendirilen, tanınmış matematikçilerden oluşan bağımsız bir panel. The Verge, araştırmacıların grubu makul bir ilk adım olarak gördüğünü ancak gerçekte ne yapacağı, ne kadar etkili olacağı ve OpenAI'nin dinleyip dinlemeyeceği gibi temel soruları sorduğunu bildiriyor. Küçük bir seçkin grupların tüm alanı temsil edip edemeyeceğine dair endişeler de var. Grubun üyelerinden biri bile The Verge'a karmaşık ve kafa karıştırıcı bir süreçten söz etti.

Panelin ilk görevi belki de en zor olanı: OpenAI'nin yayımlanmamış modelinin ürettiğini söylediği çok sayıda ek sonucun yayımının koordinasyonuna yardımcı olmak. The Verge, bu olasılığın, makine üretimi atılımların selinin disiplinlerine ne yapabileceğinden endişe eden araştırmacılar arasında already kaygı yarattığını bildiriyor.

Kendini yeniden değerlendiren bir alan

Gerilim tek bir şirketin ötesine uzanıyor. Oxford Üniversitesi profesörü ve Fields Madalyası sahibi James Maynard, The Verge'a geçtiğimiz yılın büyük kısmını, geleneksel olarak yavaş ilerleyen bir disiplinin geleceği üzerine derinlemesine düşünerek geçirdiğini söyledi. Gazete temel huzursuzluğu şöyle çerçeveliyor: matematikçiler OpenAI'nin matematiği onlardan farklı nedenlerle yaptığını düşünüyor. Araştırmacılar alanı ilerletmek istiyor; şirketin ise, onların gözünde, kazanmak istiyor.

Neden önemli

Yapay zeka sistemleri Milenyum Ödülü seviyesindeki problemlere güvenilir biçimde saldırabiliyorsa, matematik yapısal bir dönüşümle karşı karşıya. Öncelik, katkı ve doğrulama etrafındaki normlar insan temposundaki çalışma için, makine temposundaki üretim için değil inşa edildi ve mevcut tartışmalar bu normların zorlandığını gösteriyor. Training data iddiaları daha geniş bir sorunun ilk sınavı: araştırmacıların yayımlanmamış çalışmaları ve gündelik chatbot sohbetleri, ticari modellerin sonuçlarını meşru biçimde besleyebilir mi? OpenAI'nin bir sonraki yayın dalgasını nasıl yöneteceği ve danışma panelinin gerçek bir yetkiye sahip olup olmayacağı, araştırmanın sınırlarında çalışan her laboratuvar için emsal oluşturacak. The Verge'ın haberciliği, matematikçilerin yapay zeka desteğini tümüyle reddetmediğini gösteriyor; mücadele şeffaflık, rıza ve alanı ayakta tutan geleneklere saygı üzerinde.