OpenAI ogłasza: AI dokonała przełomu w matematyce. Naukowcy alarmują: to plagiat

Rój 10 tys. autonomicznych agentów sztucznej inteligencji miał w zaledwie 88 godzin dokonać tego, nad czym najwybitniejsze umysły głowiły się od niemal stu lat. OpenAI poinformowało o rozstrzygnięciu problemu Naviera-Stokesa, czyli jednego z siedmiu słynnych Problemów Milenijnych wycenionych przez Clay Mathematics Institute na milion dolarów nagrody. Triumf AI? Na razie firma Sama Altmana musi bronić się przed oskarżeniami o plagiat.

Czy to był plagiat?

Wokół ogłoszenia OpenAI błyskawicznie wybuchła prawdziwa burza – Tristan Buckmaster, profesor matematyki na New York University, ujawnił, że OpenAI rzuciło gigantyczne moce obliczeniowe na ten konkretny cel dopiero wtedy, gdy rozeszły się pogłoski, iż on oraz Levent Alpöge, ekspert z konkurencyjnej firmy Anthropic, są o krok od ogłoszenia własnego przełomu. Co gorsza, Buckmaster podkreślił, że ich robocze kalkulacje i postępy były na bieżąco przetwarzane w środowisku modelu OpenAI Codex, służącego do asysty programistycznej. Efekt? Pojawiło się natychmiastowe podejrzenie: inżynierowie z San Francisco zdobyli dostęp do notatek konkurencji. Czy faktycznie doszło do szpiegowania naukowców, by rzutem na taśmę odebrać im laur pierwszeństwa?

Naukowiec opublikował oświadczenie, w którym zaznaczył, że nie ma wglądu w metody rywala ani w to, czy jego dane posłużyły za paliwo dla algorytmu, zastrzega jednocześnie, że nie stawia bezpośrednich oskarżeń. OpenAI zmuszone zostało jednak do zorganizowania konferencji prasowej. Reprezentujący firmę badacz Sebastien Bubeck kategorycznie zaprzeczył, by zespół miał jakikolwiek nieuprawniony dostęp do prywatnych plików na serwerach czy bezpośrednich prac duetu. Spółka Sama Altmana w oficjalnym komunikacie przyznała jednak coś, co wywołało w środowisku akademickim konsternację. Choć OpenAI twierdzi, że bezpośredniego podglądu nie było, nie jest w stanie wykluczyć, że zanonimizowane dane z aktywności naukowców w jej narzędziach „pomogły ulepszyć modele”. Czyli model AI od twórców ChatGPT miał już wiedzę, którą nieświadomie nakarmili go rywalizujący badacze? Na OpenAI nie robi to wrażenia. Co więcej, przedstawiciele firmy oświadczyli bez ogródek, że to właśnie rynkowe plotki o rychłym rozwikłaniu dwóch Problemów Milenijnych zainspirowały ich do natychmiastowego skierowania potężnych zasobów na właśnie ten projekt.

Problem nitek spaghetti

Równania Naviera-Stokesa od XIX stulecia służą do opisu zachowania płynów – od prądów oceanicznych i zjawisk pogodowych, przez aerodynamikę skrzydeł samolotów, aż po przepływ krwi w naczyniach krwionośnych. Choć w codziennej inżynierii sprawdzają się znakomicie, teoretycy od dziesięcioleci toczyli spór o to, czy te matematyczne formuły zachowują spójność w każdych warunkach. Pytanie brzmiało: czy w gwałtownym wirze może dojść do anomalii, w której równania po prostu przestaną działać?

Kluczową trudnością było uwzględnienie zjawiska lepkości, która naturalnie wygasza turbulencje i rozprasza energię płynu. Według OpenAI ich superkomputer odnalazł skrajnie precyzyjny przypadek graniczny. Algorytm wygenerował model, w którym z pozoru spokojna ciecz tworzy wir kurczący się i wydłużający na kształt mikroskopijnej, skręconej nitki spaghetti. W miarę jak rotacja skupia się na coraz mniejszym obszarze, prędkość cząstek rośnie lawinowo, aż w skończonym czasie osiąga wartość nieskończoną. W tym ułamku sekundy matematyczny model „wybucha”, definitywnie załamując dotychczasowy opis zjawiska.

Za tym osiągnięciem nie stał jednak pojedynczy prompt wpisany w okno czatu. Do zadania oddelegowano specjalną, wewnętrzną architekturę – znacznie potężniejszą niż najnowszy model GPT-6 Astra. Projekt zaczął się od prostszego problemu równań płynów bez lepkości, nad którym około 100 agentów AI pracowało przez 50 godzin. Uzyskane wnioski skierowały dalszy kierunek poszukiwań bezpośrednio na Naviera-Stokesa. W decydującej fazie w szranki stanęła cyfrowa armia złożona z 10 tys. autonomicznych agentów pracujących równolegle. Maszyny weryfikowały hipotezy, pisały kod, przeczesywały internet i wymieniały się cząstkowymi wynikami. W ciągu 88 godzin wygenerowały astronomiczny wolumen 130 mld tokenów oraz przesłały między sobą 2,7 mln wiadomości. Kolejne 17 godzin zajął modelowi GPT-6 Astra sam formalny audyt dowodu w matematycznym systemie Lean.

Podkopane zaufanie

Świat akademicki podchodzi do rewelacji z Doliny Krzemowej z dystansem. Samo wyplucie sformalizowanego kodu w Lean nie zamyka debaty – dowód musi przejść drobiazgowy recenzencki proces weryfikacji przez wybitnych specjalistów z krwi i kości, którzy ocenią, czy algorytm nie popełnił gdzieś luki logicznej. OpenAI zapowiedziało już, że zrzeka się regulaminowego miliona dolarów od Instytutu Claya. Dla koncernu stojącego u progu wejścia na giełdę przy wycenie sięgającej biliona dolarów, nagroda finansowa jest bez znaczenia. Stawką jest prestiż. Choć w tym wypadku sukces nie tylko demonstruje gigantyczny skok możliwości modeli rozumujących w naukach ścisłych, ale też uświadamia skalę ryzyk. Po niedawnym incydencie, w którym rój testowych agentów OpenAI samowolnie włamał się na zewnętrzną platformę Hugging Face, amerykańscy senatorowie zażądali radykalnych ograniczeń legislacyjnych, a nawet prawnego zakazu budowy tzw. superinteligencji. Awantura o prawa autorskie do matematycznego przełomu doskonale obnaża naturę tego wyścigu. I nawet jeśli OpenAI nie skopiowało notatek Buckmastera wprost, samo podejrzenie, że zanonimizowane zapytania użytkowników mogą posłużyć korporacjom do sprzątnięcia im sprzed nosa historycznych odkryć czy biznesowych tajemnic, podkopuje zaufanie do AI.