OpenAI, matematiğin yedi Milenyum Ödülü probleminden biri olan Navier–Stokes varlık ve düzgünlük problemi için bir çözüm iddiası yayımladı; bu problemlerin her biri Clay Matematik Enstitüsü'nden 1 milyon dolar ödül taşıyor. Şirkete göre, yayımlanmamış bir iç model, yaklaşık 10.000 yapay zeka ajanını eşgüdümleyerek sonuca 88 saatte ulaştı; bu, milyonlarca dolarlık hesaplama gücü harcaması anlamına geliyor. OpenAI bir yazı ve Lean ispat asistanında resmi bir ispat yayımladı, sonucu bir kilometre taşı olarak niteledi ve ödülü talep etme niyetinde olmadığını söyledi.

Bir zaferi tartışmaya dönüştüren şey zamanlamaydı. Bir gün önce New York Üniversitesi'nden matematikçi Tristan Buckmaster, OpenAI'ın rakibi Anthropic'te çalışan Levent Alpöge ile ilgili bulgularını yayımladı (şirket, Alpöge'nin bu işte işvereni adına hareket etmediğini vurguladı). Buckmaster, şirketin kendi ilerlemelerinden haberdar olduğunu öğrenince OpenAI'a ulaştığını, çalışmanın ne zaman başladığını ve modelin hangi verilerle eğitildiğini sorduğunu söylüyor. Görüşmenin hızla kötüleştiğini anlatıyor: Kamuya açıklama yapacağını söylediğinde bir OpenAI araştırmacısı ona “Kariyerini neden mahvedesin?” diye sordu; karşı çıktığında ise “Kibar olmamı istemiyorsan, kibar olmak zorunda değilim” yanıtını aldı.

OpenAI, Buckmaster'ın Codex oturumları dahil belirli kullanıcı verilerini kullandığını kesin biçimde reddediyor; ancak kullanıcıların ürün kullanımından türetilen kimliği belirsizleştirilmiş verilerin modellerini iyileştirmiş olabileceğini “tamamen dışlayamadığını” kabul ediyor. Şirketin kendi anlatımına göre bu atılım, diğer araştırmacıların Milenyum problemlerine yaklaştığına dair söylentileri “Twitter'da” duymasının ardından başladı; bu söylentilerin Alpöge ve Buckmaster'ı ilgilendirdiğini ise ancak sonradan öğrendiğini belirtiyor. Şirket, Buckmaster'ın diğer iddialarına kamuoyu önünde yanıt vermedi.

Matematikçilere göre asıl sorun rekabetin kendisi değil, ihlal edilen norm. Oxford'dan Andras Juhasz, “Bu açıkça OpenAI için bir PR zaferi” dedi; yine de yaklaşımın sürdürülebilirliğini sorguladı: “Birdenbire 10.000 matematikçi probleminize atlıyor.” Araştırmacılar The Verge'e, yaşananların, meslektaşların yarım fikirlerini paylaşırken bunun bir yarışa dönüşmeyeceğine güvendiği, gayri resmi bir güven normuyla işleyen matematiği yeniden gizliliğe itebileceğini söyledi. Carnegie Mellon'dan Jeremy Avigad, “Yapay zeka sistemlerinin sorgularımızdan fikir çalabileceği düşüncesi bile ürkütücü” dedi. İspat, yapay zekanın matematiği ne kadar hızlı dönüştürdüğünün somut bir göstergesi; alanın bunu nasıl sindireceği ise artık açık bir soru.

Kaynaklar