OpenAIs Ankündigung begann mit einer kühnen Behauptung: Ein internes System habe sowohl einen analytischen Beweis als auch eine Lean-Formalisierung hervorgebracht, die zeige, dass glatte dreidimensionale Flüssigkeitsbewegung eine Singularität in endlicher Zeit entwickeln kann — eine vorgeschlagene Lösung des Navier–Stokes-Millennium-Preisproblems, das seit rund 90 Jahren offen ist.¹

Das Unternehmen erklärt, es habe am 28. August mit dem Training seines neuen Modells begonnen. Am 1. September habe es, nachdem es Gerüchte gehört hatte, dass zwei Millennium-Probleme gelöst worden seien, koordinierte Agentengruppen auf die verbleibenden Probleme angesetzt. Etwa 10.000 Agenten arbeiteten letztlich an Navier–Stokes; OpenAI zufolge erzielten sie am 5. September nach 88 Stunden ein Ergebnis, inmitten eines Aufwands von rund 300 Milliarden Output-Tokens.¹ Sam Altman bezeichnete es als „einen der erstaunlichsten Momente“ in der Geschichte von OpenAI, dies zu beobachten.Sam Altman (sama)²

Doch der Triumph kollidierte mit bereits laufender Arbeit. Am Vorabend von OpenAIs Ankündigung veröffentlichten NYUs Tristan Buckmaster und der Anthropic-Mathematiker Levent Alpöge Erkenntnisse zum verwandten erzwungenen Euler-Problem. Buckmaster sagt, sie hätten stillschweigend einen seltenen Ansatz verfolgt, der eine glatte Kraft einbeziehe — und dass OpenAI von ihren Fortschritten erfuhr, während sie ihre Ergebnisse fertigstellten.³

Seine zentrale Sorge betrifft nicht bloß die Priorität. Buckmaster und Alpöge hatten Codex und Claude in ihrer Forschung eingesetzt, und Buckmaster stellte infrage, ob private Codex-Interaktionen das Modell informiert haben könnten. „Es ist nicht die Richtung, zu der man in wenigen Tagen gelangt, indem man einem Modell die Problemstellung gibt“, schrieb er über den Ansatz, den auch OpenAI verfolgte.³ Er behauptete ferner, OpenAIs Sébastien Bubeck habe ihn gedrängt, Alpöges Nennung zu entfernen, und als Buckmaster erwog, an die Öffentlichkeit zu gehen, gesagt: „Warum solltest du deine Karriere ruinieren?“³

OpenAI bestreitet diese Implikation. Das Unternehmen erklärt, weder seine Forscher noch seine Agenten hätten die Arbeit des Duos vor der Veröffentlichung gesehen, und „auf keine spezifischen Nutzerdaten wurde zugegriffen“. Dennoch räumt es ein, nicht vollständig ausschließen zu können, dass de-identifizierte Produktdaten seine Modelle verbessert hätten, während es argumentiert, dass sich die beiden Beweise — und ihre Euler-Ergebnisse — wesentlich unterschieden.¹ Altman hat das Verhalten des Teams als von „Integrität und Großzügigkeit“ geprägt verteidigt und erklärt, OpenAI habe zunächst eine gemeinsame Veröffentlichung angestrebt.Sam Altman (sama)⁴

Die ungeklärte Frage reicht nun über einen einzelnen Satz hinaus: ob Wissenschaftler KI-Laboren vertrauen können, als Kollaborateure zu agieren, ohne zu Rivalen zu werden, die über weitaus größere Rechenkapazitäten verfügen.