Во вторник OpenAI сообщила, что её нерелизная модель нашла решение задачи Навье — Стокса — одной из семи задач тысячелетия, за которые Clay Mathematics Institute обещает $1 млн. По словам компании, на поиск ушло 88 часов, а в процессе участвовало около 10 000 ИИ-агентов на базе внутренней модели. Задача описывает движение жидкостей и остаётся нерешённой почти 90 лет, несмотря на активные исследования по всему миру.
Анонс совпал с публикацией результатов по смежной проблеме, которую за день до этого представили математик Тристан Бакмастер из Нью-Йоркского университета и Левент Алпёге, исследователь Anthropic. Бакмастер утверждает, что связался с OpenAI, узнав о её осведомлённости об их прогрессе, чтобы выяснить, когда компания начала работу и на каких данных обучалась модель. По его словам, разговор быстро перешёл в угрозы: сотрудник OpenAI спросил, зачем он «разрушает свою карьеру», а на уточнение ответил: «Если вы не хотите, чтобы я был вежливым, я не обязан быть вежливым». Компания предложила Бакмастеру опубликовать работу с указанием авторства внутренней модели OpenAI, исключив Алпёге из соавторов.
| Событие | Дата | Детали |
|---|---|---|
| Публикация Бакмастера и Алпёге | Понедельник | Результаты по смежной проблеме |
| Анонс OpenAI | Вторник | Решение задачи Навье — Стокса за 88 часов, 10 000 ИИ-агентов |
| Начало работы OpenAI | После сентября | По слухам из Twitter о прогрессе других |
Бакмастер также интересовался, получала ли OpenAI доступ к его сессиям в Codex, которые он использовал при работе над задачей. По его словам, компания отвечала уклончиво и враждебно. В официальном блоге OpenAI категорически отрицает использование конкретных пользовательских данных: «Мы (исследователи и агенты) не видели их работу до публикации — в частности, никакие конкретные пользовательские данные не использовались для решения этой задачи». При этом компания признаёт, что не может полностью исключить косвенное влияние: «Хотя это маловероятно, мы не можем исключить, что деперсонализированные данные, полученные от использования наших продуктов, помогли улучшить наши модели». В OpenAI подчёркивают, что два доказательства существенно различаются.
Задача о движении жидкостей остаётся нерешённой почти 90 лет и входит в список семи задач тысячелетия с призом $1 млн.

Ситуация осложняется тем, что сроки запутаны, исследования пересекаются, а установить происхождение сгенерированной ИИ работы почти невозможно. Конкуренция за решение одной из самых известных математических задач с солидным призом неудивительна. Однако некоторые детали в версии OpenAI трудно объяснить. По собственному признанию компании, работа была поспешной и стоила миллионы долларов. При этом OpenAI не собирается претендовать на приз, который, впрочем, ещё не присуждён. Компания заявляет, что её единственная цель — «сообщить о существенном прогрессе наших ИИ-моделей». До сентября OpenAI не проявляла заметного интереса к задаче Навье — Стокса и публично об этом не говорила.
Исследователь OpenAI Себастьен Бюбек на брифинге для прессы, о котором сообщил Science, объяснил спешку так: компания начала работу после слухов о прогрессе других исследователей в решении задач тысячелетия. Слухи, по его словам, были найдены «в Twitter». «Мы подумали: у нас такая сильная модель. Почему бы и нам не попробовать решить задачу тысячелетия?» — сказал Бюбек. Позже в OpenAI осознали, что слухи касались именно Алпёге и Бакмастера. Помимо ответа на обвинения об использовании данных, компания публично не комментировала остальные аспекты конфликта.
Этот случай обнажает более широкую проблему: по мере того как ИИ-модели всё активнее участвуют в научных открытиях, границы между конкуренцией, заимствованием и нарушением академической этики размываются. Математическое сообщество опасается, что подобные инциденты могут охладить готовность исследователей делиться промежуточными результатами и использовать публичные инструменты, такие как Codex, из-за риска утечки данных или преждевременного раскрытия идей. OpenAI, в свою очередь, настаивает на прозрачности и заявляет о приверженности научному прогрессу, однако вопросы о том, как именно компания получила преимущество и почему решила действовать в последний момент, остаются без ответа.


