1 сентября, по словам OpenAI, исследователи услышали слухи о том, что две задачи тысячелетия были решены, и запустили новую внутреннюю модель на важнейших открытых вопросах. Ее мультиагентная система — примерно 10 000 агентов с инструментами для работы с кодом и кешированным интернетом — достигла результата по Навье—Стоксу примерно 88 часов спустя, заявляет компания.¹

Согласно заявленному доказательству, гладкая трехмерная жидкость может развить сингулярность за конечное время: нарушение в уравнениях, используемых для моделирования явлений от погоды до кровотока. OpenAI опубликовала письменное доказательство и формализацию в Lean, назвав это решением проблемы существования и гладкости — одной из семи математических задач тысячелетия с премией в $1 млн.¹ Сэм Альтман назвал это «одним из самых потрясающих моментов для меня в истории OpenAI».Sam Altman (sama)²

Но хронология быстро стала предметом споров. Накануне математик из NYU Тристан Бакмастер и исследователь Anthropic Левент Альпёге опубликовали работу по связанной вынужденной задаче Эйлера после почти года сотрудничества с использованием ИИ. Бакмастер сказал, что их подход напоминал подход OpenAI таким образом, который был «не тем направлением, к которому приходят за несколько дней, просто дав модели формулировку задачи».³ Он спросил, могла ли модель компании обучаться на их сессиях Codex с черновиками проекта или получить к ним доступ, при этом подчеркнув, что не видел доказательства OpenAI и не знает, использовались ли их данные.³

OpenAI отрицает, что исследователи или агенты видели работу этой пары до ее публичной публикации, и заявляет, что результаты по Эйлеру различаются: ее агенты решили невынужденную версию, тогда как Бакмастер и Альпёге работали над вынужденной. Однако ее заявление содержит узкую, но значимую оговорку: компания «не может исключить», что обезличенные данные об использовании помогли улучшить ее модели.¹

Эта оговорка усилила призывы к тщательной проверке. Янн Лекун поддержал требование услышать «альтернативные точки зрения на то, как это произошло».Yann LeCun (ylecun)⁴ Ставки выходят за рамки приоритета: критики опасаются будущего, в котором исследователей, использующих коммерческие ИИ-инструменты, смогут опережать — и потенциально конкурировать с ними — компании, управляющие этими инструментами, располагающие частными моделями и вычислительными ресурсами стоимостью в миллионы долларов.⁵