Lunedì, il matematico della NYU Tristan Buckmaster ha pubblicato un lavoro che mostra come una forma semplificata delle equazioni di Navier–Stokes possa collassare, dopo quasi un anno di lavoro con il ricercatore di Anthropic Levent Alpöge e modelli di IA pubblici. I progressi della coppia hanno utilizzato un approccio associato a Diego Córdoba e Luis Martínez-Zoroa, una strada che altri esperti avevano ritenuto promettente.¹

Poi OpenAI ha annunciato che un gruppo di agenti aveva prodotto una dimostrazione per l’intero problema del Millennium Prize, che chiede se le equazioni che regolano il flusso dei fluidi possano sviluppare singolarità. L’azienda ha affermato che gli agenti hanno utilizzato un modello di nuova generazione più capace di GPT-6 Astra.Lilian Weng (lilianweng)² OpenAI non intende concorrere per il premio da 1 milione di dollari del Clay Mathematics Institute, ma la portata dello sforzo ha evidenziato il divario crescente tra ricercatori accademici e laboratori di frontiera: circa 10.000 agenti hanno operato contemporaneamente per 88 ore, con stime che collocano il costo computazionale tra 10 e 40 milioni di dollari.³

La celebrazione è rapidamente diventata una disputa sul riconoscimento. Buckmaster ha detto che dipendenti di OpenAI hanno proposto o pubblicazioni coordinate o una collaborazione a un articolo che avrebbe escluso Alpöge a causa della sua affiliazione con Anthropic; OpenAI ha negato che agenti o personale abbiano avuto accesso alle trascrizioni della coppia. L’azienda ha tuttavia affermato di non poter escludere completamente la possibilità che dati de-identificati provenienti dall’uso dei prodotti abbiano migliorato i suoi modelli.¹ Sam Altman ha difeso la condotta del team, dicendo che la sua comprensione iniziale era che anche gli altri ricercatori avessero risolto il problema e che OpenAI volesse «collaborare e fare una pubblicazione congiunta».Sam Altman (sama)⁴

I critici restano scettici. Una ripubblicazione amplificata da Yann LeCun si è congratulata con Buckmaster e Alpöge per aver sviluppato le tecniche assistite dall’IA, poi ha lodato sarcasticamente OpenAI per non aver lasciato «nessuna buona trascrizione dei clienti non sfruttata».Yann LeCun (ylecun)⁵ Più di recente, il matematico Andreas Thom ha definito fuorviante la distinzione di OpenAI tra accesso diretto e dati di addestramento de-identificati: «La de-identificazione può rimuovere un nome; non rimuove il contenuto intellettuale di un’idea matematica».⁶

La discussione ora va oltre una singola dimostrazione. Per gli accademici, il timore è che laboratori di IA opachi e ricchi di liquidità possano trasformare segnali di ricerca privati in vantaggi decisivi, lasciando i matematici umani privi sia della potenza di calcolo sia del riconoscimento necessari per competere.