Поддержите автора!
OpenAI заявила, что ее ИИ-модель за несколько дней решила одну из задач тысячелетия по математике
Приватный черновик
Компания утверждает, что её еще не выпущенная модель ИИ за несколько дней решила уравнения Навье — Стокса, одну из семи задач тысячелетия в математике, и обещает не претендовать на премию в $1 млн. Не исключено, что модель использовала наработки математиков, загружавших свои данные в ChatGPT. Один из них сообщил об угрозах со стороны OpenAI.
Речь идет об уравнениях Навье — Стокса, которые описывают течение жидкостей и используются, в частности, для прогнозирования погоды и того, как сливки закручиваются в чашке кофе. Математики давно пытаются понять, существуют ли сценарии, при которых эти уравнения перестают работать корректно.
За ответ на этот вопрос назначена премия в $1 млн, а сама проблема входит в список семи задач тысячелетия, определенных на рубеже веков как важнейшие в математике.
По версии OpenAI, ответ — да, такие сценарии существуют. Компания опубликовала техническую статью с описанием результата, которую теперь будут изучать математики по всему миру. На премию за решение задачи корпорация не претендует.
Заявление компании сразу вызвало споры. Профессор математики Нью-Йоркского университета в США Тристан Бакмастер заявил, что вместе с другим математиком в последние недели добился существенного прогресса в той же задаче, и предположил, что проект OpenAI мог опираться на их работу. Он сказал, что компания не ответила прямо, использовала ли ее модель данные, которые он и соавтор загружали в коммерческий сервис OpenAI. ПРи этом, по словам Бакмастера, представитель OpenAI Себастьен Бюбек предлагал ему исключить из соавторов коллегу, работающего в конкурирующей Anthropic, а после отказа и угрозы предать ситуацию огласке спросил, зачем ученому «разрушать свою карьеру».
Между тем Любек заявил, что решение компании «значительно» отличается от их наработок и что при работе не обращались к «конкретным данным пользователей». В заявлении OpenAI также говорится: «Хотя это маловероятно, мы не можем исключить, что обезличенные данные, полученные из их использования наших продуктов, помогли улучшить наши модели».

