In Breve
- Qual è il problema di Navier-Stokes?
- È uno dei sette Millennium Prize, riguardante le equazioni fondamentali per la meccanica dei fluidi.
- Chi è Tristan Buckmaster?
- È un professore di matematica della NYU che ha annunciato progressi sul problema di Navier-Stokes.
- Qual è il ruolo di OpenAI in questa contesa?
- OpenAI ha pubblicato una dimostrazione del problema, attribuendola a un modello di intelligenza artificiale non rilasciato.
Il professor di matematica della New York University (NYU), Tristan Buckmaster, ha recentemente annunciato significativi progressi sul problema di Navier–Stokes, uno dei più importanti problemi aperti della matematica teorica. In collaborazione con il matematico Levent Alpöge, Buckmaster ha presentato tre dimostrazioni e un risultato preliminare, avvalendosi di modelli di intelligenza artificiale come Codex e Claude.
Subito dopo l’annuncio di Buckmaster, OpenAI ha pubblicato una dimostrazione completa del problema centrale, attribuendo la scoperta a un modello di prossima generazione non ancora rilasciato. L’azienda ha dichiarato che il suo ultimo sforzo è iniziato il 1° settembre, ispirato da voci su soluzioni di problemi del Millennium Prize. Secondo le stime, questa attività ha generato circa 300 miliardi di output token, con un costo computazionale stimato di 22,5 milioni di dollari.
Il problema di Navier–Stokes è uno dei sette Millennium Prize, con un premio di un milione di dollari per la prima dimostrazione accettata. Le equazioni associate sono fondamentali per la meccanica dei fluidi, ma rimangono scarsamente comprese in termini teorici. Buckmaster ha sostenuto che OpenAI fosse a conoscenza dei progressi dei ricercatori prima della pubblicazione e che, quando contattati, la società ha inizialmente affermato di avere già una dimostrazione, fornendo poi risposte evasive riguardo alle tempistiche e al grado di contributo umano.
I ricercatori hanno notato che l’approccio adottato — che prevede l’uso di una forza regolare, in particolare le opzioni c e d nella formulazione di Fefferman del problema — era poco esplorato da altri. Questo ha sollevato sospetti sul fatto che OpenAI avesse adottato la stessa strategia nello stesso periodo. Alpöge, attualmente impiegato da Anthropic, ha dichiarato di non aver svolto questa ricerca per conto dell’azienda; il lavoro si è basato su una combinazione di modelli, con un ampio uso di Codex.
Inoltre, 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.” Questo scambio ha riacceso il dibattito sulla trasparenza nella ricerca scientifica e sul ruolo dell’intelligenza artificiale nella matematica.
È emerso anche il tema dell’influenza delle interazioni con Codex sull’allenamento dei modelli di OpenAI. La società ha riservato il diritto di utilizzare dati derivati da interazioni con Codex, nonostante gli utenti possano scegliere di optare per l’uscita. OpenAI ha affermato di non aver visto il lavoro dei ricercatori prima della sua pubblicazione, pur non escludendo che dati de-identificati derivati dall’uso dei prodotti possano aver contribuito al miglioramento dei modelli. Hanno inoltre sottolineato che le loro dimostrazioni differiscono significativamente, inclusa la distinzione nel caso di Euler tra forzato e non forzato.
La vicenda ha riaperto il dibattito sul ruolo dell’intelligenza artificiale nella ricerca matematica e sulle dinamiche competitive nei laboratori scientifici. Buckmaster ha invitato a una maggiore trasparenza riguardo ai dettagli delle ricerche, sottolineando l’importanza di una comunicazione chiara e aperta nel campo della scienza.
