OpenAI оказалась в центре скандала после того, как математик Тристан Бакмастер публично обвинил компанию в академическом проступке. Поводом стало заявление OpenAI о том, что её модель решила задачу Навье-Стокса — одну из семи проблем тысячелетия, за которую Математический институт Клэя предлагает $1 млн. Бакмастер, работавший над той же задачей, утверждает, что OpenAI использовала его наработки без разрешения и оказывала на него давление.
Суть претензий Бакмастера сводится к нескольким пунктам. По его словам, после того как информация о его исследовании просочилась, OpenAI пыталась убрать из статьи его соавтора Левента Альпёге, который работает в Anthropic, и угрожала Бакмастеру последствиями для карьеры. Кроме того, есть подозрение, что OpenAI могла обучать свои модели на черновиках, которые исследователи загружали в Codex. Бакмастер называет это «абсолютной академической халатностью».
OpenAI, в свою очередь, утверждает, что её решение существенно отличается от работы Бакмастера и Альпёге. Сотрудник OpenAI Боаз Барак заявил, что модель «начала с доказательства более сильного утверждения», и что «нелепо думать, что модели нужны подсказки». Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман поддержал команду, написав в X, что они «действовали с честностью и щедростью». Однако в официальном блоге компания признаёт: «Хотя это маловероятно, мы не можем исключить, что деидентифицированные данные, полученные из их использования наших продуктов, помогли улучшить наши модели».
Математик Тристан Бакмастер обвиняет OpenAI в давлении и возможном использовании его черновиков для обучения моделей.
Сам Альтман объяснил, что OpenAI начала работу над задачей после слухов о том, что модели Anthropic решили проблему тысячелетия. Это заявление подчёркивает, насколько быстро ИИ-лаборатории готовы бросать ресурсы на решение амбициозных задач, если появляется намёк на конкуренцию. Для академического сообщества это создаёт новую реальность: исследователи, которые делятся своими идеями или используют облачные платформы для работы, рискуют быть опережёнными собственными данными.
Математик Теренс Тао, один из самых влиятельных математиков современности, предупреждает в Mastodon: «Даже слух о том, что кто-то работает над проблемой, может спровоцировать массированные усилия ИИ, чтобы решить её раньше, чем оригинальный исследовательский проект достигнет своего потенциала». Тао опасается, что стимулы смещаются в сторону отказа от публикации перспективных направлений, что «обратит вспять столетия традиций открытой науки и нанесёт серьёзный долгосрочный ущерб будущему области».
Этот случай ставит фундаментальный вопрос о том, как ИИ-лаборатории взаимодействуют с научным сообществом. Даже если OpenAI не использовала данные Бакмастера напрямую, сам факт, что такая возможность не исключена, подрывает доверие. Для учёных и компаний, которые работают с данными через API OpenAI, вывод прост: нужно внимательно относиться к настройкам конфиденциальности и понимать, что отключение обучения на своих данных — лишь слабая защита. Пока ИИ-лаборатории не заслужили доверия в вопросах использования данных, открытая наука может оказаться под угрозой.
