لقد طغى الجدل على إعلان OpenAI بأن وكلاءها حلوا مشكلة وجود ونعومة نافييه-ستوكس — إحدى مشاكل جائزة الألفية السبع من معهد كلاي للرياضيات. تدعي الشركة أن نموذجها الداخلي تفوق بشكل كبير على نموذج Astra الذي تم إصداره مؤخرًا لإثبات أن المعادلات الكاملة يمكن أن تنهار تحت ظروف معينة. ومع ذلك، برزت اتهامات بأن OpenAI بنت على عمل عالم الرياضيات في جامعة نيويورك تريستان بوكماستر وموظف Anthropic ليفينت ألبوج دون إسناد مناسب. نشر بوكماستر برهانًا على Mastodon يوم الاثنين يوضح أن نسخة مبسطة من معادلات نافييه-ستوكس يمكن أن تنهار، بعد ما يقرب من عام من البحث باستخدام نماذج متاحة للجمهور من كل من OpenAI وAnthropic. أقر سيباستيان بوبيك، عضو الفريق التقني في OpenAI، في مؤتمر صحفي بأن الفريق كان مستوحى لمتابعة المشكلة بعد سماع شائعات حول جهود بوكماستر وألبوج. نفت OpenAI استخدام عملهم مباشرة وذكرت أنها لا تخطط للمطالبة بجائزة المليون دولار. تسلط هذه الحلقة الضوء على التوترات المتزايدة حول الاكتشاف الرياضي المدفوع بالذكاء الاصطناعي وتثير تساؤلات حول كيف سيتلاءم علماء الرياضيات البشريون مع مستقبل تهيمن عليه شركات الذكاء الاصطناعي المتقدمة.

فصل بوكماستر تفاعله مع موظفي OpenAI في وثيقة عامة، زاعمًا أنهم قدموا خيارين: إما أن ينشر هو وألبوج عملهما وتتبع OpenAI بحلها في اليوم التالي، أو أن يتعاون بوكماستر في ورقة بحثية لـ OpenAI مستبعدًا ألبوج بسبب انتمائه لـ Anthropic. أفاد بوكماستر أيضًا بأنه سأل عما إذا كان وكلاء OpenAI قد وصلوا إلى نصوص بحثه وألبوج، وهو ما نفوه، وما إذا كانت نماذجهم قد تم تدريبها على تلك النصوص، فلم يقدموا أي رد. تواصلت MIT Technology Review مع بوكماستر للتعليق ولكن لم تتلق ردًا قبل النشر.

يسلط هذا الجدل الضوء على الديناميكيات المتغيرة في البحث الرياضي، حيث أصبحت نماذج الذكاء الاصطناعي ضرورية بشكل متزايد لحل مشاكل كان يُعتقد أنها بعيدة المنال. إذا كان بإمكان حفنة فقط من شركات الذكاء الاصطناعي ذات الموارد الجيدة دفع عجلة التقدم في أهم التحديات الرياضية، فقد يغير ذلك بشكل أساسي الأعراف التعاونية التي طالما حددت الرياضيات الأكاديمية. ظلت مشكلة نافييه-ستوكس، التي تتضمن معادلات تصف تدفق السوائل وتستخدم على نطاق واسع في الفيزياء والهندسة، غير محلولة حتى الآن على الرغم من أهميتها في فهم ظواهر مثل سرعة السائل اللانهائية تحت ظروف معينة.