Să lămurim mai întâi despre ce vorbim. Problema pe care OpenAI susține că a rezolvat-o se numește „existența și netezimea soluțiilor ecuațiilor Navier-Stokes”. Este una dintre cele șapte probleme selectate în anul 2000 de Institutul de Matematică Clay, fiecare cu un premiu de un milion de dolari pentru cine o rezolvă. Până acum, doar una singură fusese învinsă. Ecuațiile Navier-Stokes descriu felul în care curg fluidele — apa, aerul, orice lichid sau gaz — de-a lungul timpului. Sunt folosite peste tot în dinamica fluidelor și s-au dovedit extrem de puternice, dar nimeni nu le înțelegea complet. Mai exact, nu se știa dacă, în anumite condiții, ecuațiile pot „crăpa” și pot prezice un lucru imposibil, cum ar fi un fluid cu viteză infinită. Luni, matematicianul Tristan Buckmaster, de la Universitatea New York, a publicat pe rețeaua Mastodon o demonstrație care arată că o versiune simplificată a ecuațiilor chiar se poate destrăma. Un pas uriaș. Iar marți, OpenAI a venit cu propria demonstrație, pentru ecuațiile complete.
Aici începe partea delicată. Buckmaster lucrase aproape un an la această problemă împreună cu Levent Alpöge, angajat al Anthropic — rivalul direct al OpenAI — folosind modele publice, atât de la OpenAI, cât și de la Anthropic. Când a auzit zvonuri despre ce pregătește OpenAI, Buckmaster i-a contactat pe cei din companie. Potrivit documentului pe care l-a făcut public, angajații OpenAI i-ar fi pus pe masă două variante: fie el și Alpöge își publică lucrarea, iar OpenAI își publică soluția a doua zi, fie colaborează la o lucrare comună din care Alpöge este exclus, din cauza faptului că lucrează pentru Anthropic. Buckmaster a mai scris că i-a întrebat direct dacă agenții lor au avut acces la transcrierile cercetării sale și a lui Alpöge — au negat — și dacă modelele OpenAI au fost antrenate pe acele transcrieri. La această ultimă întrebare, spune el, nu a primit niciun răspuns.
OpenAI neagă totul. Sébastien Bubeck, membru al echipei tehnice, a declarat într-o conferință de presă că echipa a fost inspirată să atace problema după ce a auzit un zvon despre eforturile celor doi. Mark Chen, directorul de cercetare al companiei, a negat din nou că vreun agent sau angajat ar fi accesat transcrierile. Dar, având în vedere ce s-a aflat recent despre spargerea de la Hugging Face, devine limpede că OpenAI nu știe întotdeauna, cu exactitate, ce fac agenții săi.
Există un detaliu tehnic care întărește suspiciunile. Atât demonstrația celor doi matematicieni, cât și cea a OpenAI folosesc o abordare a problemei Navier-Stokes inițiată de matematicienii Diego Córdoba și Luis Martínez-Zoroa. Potrivit lui Javier Gómez-Serrano, profesor de matematică la Universitatea Brown, aceasta era una dintre puținele direcții considerate promițătoare. Nu este imposibil ca ambele echipe să fi ajuns independent la ea, dar este la fel de plauzibil ca lucrarea lui Buckmaster și Alpöge să fi influențat rezultatul OpenAI.
Și totuși, chiar dacă scenariul cel mai rău s-ar confirma, ar exista o urmă de consolare pentru matematicieni. Ar însemna că munca grea a doi oameni — unul dintre ei expert recunoscut în Navier-Stokes — a fost esențială pentru ca agenții să poată rezolva problema. Specialiștii vorbesc de mult despre „gustul pentru cercetare”, adică abilitatea de a alege întrebările și direcțiile promițătoare. Aceasta a fost identificată drept unul dintre marile obstacole pentru inteligența artificială în știință. Dacă agenții au urmat abordarea Córdoba–Martínez-Zoroa pentru că oamenii o făcuseră deja, atunci gustul uman a jucat un rol decisiv în succesul lor.
Dar imaginea de ansamblu rămâne descurajantă. Buckmaster și Alpöge au muncit aproape un an, cu modele publice, și nu au ajuns la soluția completă. OpenAI a spart problema în câteva zile, cu un model intern, rulând aproximativ 10.000 de agenți simultan, la un cost de milioane de dolari. Bubeck și Chen au recunoscut asta fără ocolișuri. În ultimele luni, mai mulți cercetători mi-au spus că matematicienii devin deprimați, și e ușor de înțeles de ce. Matematica se transformă rapid într-un teritoriu al companiilor de vârf, cu modele interne impresionante, bani de ars și prea puțin spirit de colaborare. „Dacă firmele de AI vor decide să-și cheltuie banii într-un fel sau altul, chiar nu știu”, spune Gómez-Serrano. „Ce e clar este că foarte puțini matematicieni vor avea resurse de această anvergură.”
Dacă OpenAI și Anthropic continuă să vâneze tot mai multe trofee matematice, s-ar putea să nu mai rămână nicio problemă deschisă pentru matematicienii din afara acestor companii. Iar asta ar schimba radical domeniul. Săptămâna trecută, Terence Tao, de la UCLA, unul dintre cei mai respectați matematicieni ai lumii, a scris pe Mastodon cât de importante sunt greșelile, direcțiile ratate și soluțiile incomplete pentru progresul domeniului. „În majoritatea cazurilor din matematica pură, problemele nu sunt puse pentru că ne dorim cu disperare soluția în sine, ci pentru că am văzut din experiență că eforturile umane de a le rezolva tind să impulsioneze dezvoltarea domeniului”, a scris el. „Rezolvarea prematură a problemei prin metode pur artificiale — mai ales fără transparență totală asupra procesului — poate contamina acest proces până acolo încât devine un minus net pentru progresul matematicii în ansamblu.”
Oamenii au nevoie de mai mult timp decât agenții. Dar în acel timp descoperă abordări și idei noi, care îi inspiră pe colegi și pot naște subdomenii întregi. Când agenții rezolvă problema în locul lor, iar companiile private țin ascunse greșelile agenților, toate aceste beneficii dispar. Rămâne de văzut ce altceva va dispărea odată cu ele.
De ce este important:
Acest episod nu este doar o ceartă între corporații. El marchează un moment de cotitură: pentru prima dată, progresul pe cele mai importante probleme ale matematicii pare să depindă de resurse pe care le au doar câteva companii de inteligență artificială de vârf. Dacă marile descoperiri matematice vor fi făcute de agenți interni, în spatele unor uși închise, iar greșelile și drumurile lor oarbe nu vor fi niciodată vizibile, întregul mod în care matematica avansează — prin încercare, eroare, dezbatere publică și colaborare — s-ar putea prăbuși. Pe termen scurt, câștigăm soluții. Pe termen lung, riscăm să pierdem exact ceea ce face matematica să fie vie: oamenii care se întreabă, se înșală și se corectează împreună. Iar dacă această tendință continuă, nu doar carierele matematicienilor sunt în joc, ci însăși capacitatea noastră de a înțelege lumea prin mintea noastră.
