L'ultimo scontro di OpenAI con la comunità matematica è iniziato quando i suoi modelli hanno cominciato a produrre risultati di grande richiamo su problemi a lungo considerati le prove più difficili della disciplina. L'azienda ha attirato particolare attenzione dopo aver dichiarato che i suoi sistemi avevano individuato una singolarità nelle equazioni di Navier-Stokes, una questione vecchia di 90 anni legata a uno dei Problemi del Millennio.¹

La reazione negativa è arrivata rapidamente. OpenAI si è ritirata da un “math hackathon” del Caltech dopo che i matematici avevano avvertito che l'evento avrebbe potuto danneggiare la loro comunità, mentre 28 vincitori della Medaglia Fields hanno sostenuto che usare la risoluzione di problemi matematici come parametro di riferimento per l'IA fosse “dannoso per la scienza della matematica e per la comunità matematica”.¹

La preoccupazione dei ricercatori non è semplicemente che l'IA possa risolvere problemi. Hanno criticato le pubblicazioni di OpenAI perché spiegate in modo superficiale, attribuite in modo inadeguato e verificate in misura insufficiente, lasciando ai matematici il laborioso lavoro di controllo dopo l'annuncio. Questo mese, l'azienda ha pubblicato centinaia di risultati, spesso attraverso brevi resoconti che, secondo i ricercatori, erano difficili da seguire.²

Altman, intervenendo nel podcast Cheeky Pint, ha detto di comprendere il disagio ma di respingere una pausa. «Penso che, nel complesso, il mondo meriti di capire come funziona l'universo», ha detto. «Ma nutro empatia per il metodo».² In seguito ha esplicitato il compromesso: «L'umanità merita conoscenze fondamentali e non dovremmo tenere nascosta una grande scoperta scientifica fondamentale».²

Questa posizione è complicata dalla stessa prudenza di OpenAI. L'azienda ha trattenuto i dettagli di un presunto risultato su Yang-Mills dopo aver consultato un gruppo selezionato di esperti, nonostante le critiche secondo cui ciò equivale proprio al controllo degli accessi che Altman condanna.²

Altman ha dichiarato che OpenAI ha speso centinaia di milioni di dollari per la matematica, inclusi circa 10 milioni di dollari su Navier-Stokes, e ha confermato di avere altre scoperte in serbo: «Sì. Certo».² Per lui, il compito è rendere il processo più sensibile. Per i critici, la domanda senza risposta è se un laboratorio di IA ben finanziato possa correre avanti senza rimodellare la matematica attorno a sé.