Профессор математики Нью-Йоркского университета Тристан Бакмастер обвинил OpenAI в нечестной конкуренции при решении проблемы существования и гладкости решений уравнений Навье-Стокса. Эта задача входит в список семи «задач тысячелетия», за решение каждой из которых Математический институт Клэя выплачивает 1 миллион долларов.
Бакмастер совместно с математиком из Anthropic Левентом Альпёге готовил к публикации собственное доказательство, используя в работе модели Codex и Claude. По словам учёного, информация об их прогрессе попала в OpenAI. Когда Бакмастер связался с компанией, ему сообщили, что OpenAI уже получила полное доказательство, но уклончиво отвечали на вопросы о том, когда началась работа и какова была роль человека.
«Выяснилось, что над задачей работала целая команда и было потрачено безумное количество вычислительных ресурсов, — написал Бакмастер в своём заявлении. — В итоге было признано, что первый запрос был отправлен всего за несколько дней до этого, после того как информация о нашей работе достигла OpenAI».
OpenAI опубликовала полное доказательство, заявив, что оно получено с помощью ещё не выпущенной модели нового поколения. На решение задачи ушло 300 миллиардов выходных токенов, что в пересчёте на текущие тарифы Astra составляет 22,5 миллиона долларов вычислительных мощностей.
Бакмастер также выразил обеспокоенность тем, что OpenAI могла использовать его собственные данные из Codex для обучения моделей. Компания имеет право обучать модели на взаимодействиях пользователей с Codex, хотя пользователи могут отказаться от этого. В OpenAI заявили, что не видели работу Бакмастера до её публикации, но не исключили, что обезличенные данные могли быть использованы для улучшения моделей.
Конфликт разгорелся на фоне того, что Бакмастер и Альпёге выбрали нестандартный подход к решению задачи, который, по словам Бакмастера, почти никто больше не использовал. «Это не то направление, к которому можно прийти за несколько дней, просто дав модели формулировку задачи», — подчеркнул он.
Ситуация вновь поднимает вопросы об этике использования искусственного интеллекта в научных исследованиях и о том, как компании вроде OpenAI могут использовать своё преимущество в вычислительных ресурсах для опережения независимых учёных.
