OpenAI की यह घोषणा कि उसके एजेंटों ने नावियर-स्टोक्स अस्तित्व और चिकनाई समस्या को हल कर दिया है — क्ले गणित संस्थान के सात मिलेनियम पुरस्कार समस्याओं में से एक — विवाद से घिर गई है। कंपनी का दावा है कि उसके आंतरिक मॉडल ने हाल ही में जारी एस्ट्रा मॉडल को नाटकीय रूप से पीछे छोड़ दिया ताकि यह साबित किया जा सके कि पूर्ण समीकरण कुछ शर्तों के तहत टूट सकते हैं। हालांकि, आरोप लगे हैं कि OpenAI ने NYU के गणितज्ञ ट्रिस्टन बकमास्टर और Anthropic के कर्मचारी लेवेंट अल्पोगे के काम को उचित श्रेय दिए बिना उपयोग किया। बकमास्टर ने सोमवार को मास्टोडॉन पर एक प्रमाण पोस्ट किया जिसमें दिखाया गया कि नावियर-स्टोक्स समीकरणों का एक सरलीकृत संस्करण टूट सकता है, जो OpenAI और Anthropic के सार्वजनिक रूप से उपलब्ध मॉडलों का उपयोग करके लगभग एक वर्ष के शोध के बाद आया। OpenAI के तकनीकी कर्मचारी के सदस्य सेबेस्टियन बुबेक ने एक प्रेस ब्रीफिंग में स्वीकार किया कि टीम बकमास्टर और अल्पोगे के प्रयासों के बारे में अफवाहें सुनने के बाद इस समस्या को हल करने के लिए प्रेरित हुई। OpenAI ने सीधे उनके काम का उपयोग करने से इनकार किया है और कहा है कि वह दस लाख डॉलर के पुरस्कार का दावा करने की योजना नहीं बना रहा है। यह प्रकरण AI-संचालित गणितीय खोज के आसपास बढ़ते तनाव को उजागर करता है और सवाल उठाता है कि अग्रणी AI कंपनियों के प्रभुत्व वाले भविष्य में मानव गणितज्ञ कैसे फिट होंगे।

बकमास्टर ने एक सार्वजनिक दस्तावेज में OpenAI कर्मचारियों के साथ अपनी बातचीत का विवरण दिया, आरोप लगाया कि उन्होंने दो विकल्प प्रस्तुत किए: या तो वह और अल्पोगे अपना काम पोस्ट करें और OpenAI अगले दिन अपने समाधान के साथ आए, या बकमास्टर OpenAI पेपर पर सहयोग करें जिसमें अल्पोगे को उनके Anthropic संबद्धता के कारण बाहर रखा गया हो। बकमास्टर ने यह भी बताया कि उन्होंने पूछा कि क्या OpenAI के एजेंटों ने उनके और अल्पोगे के शोध के टेप तक पहुंच बनाई, जिसे उन्होंने अस्वीकार कर दिया, और क्या उनके मॉडल उन टेपों पर प्रशिक्षित थे, जिस पर उन्होंने कोई प्रतिक्रिया नहीं दी। MIT टेक्नोलॉजी रिव्यू ने टिप्पणी के लिए बकमास्टर से संपर्क किया लेकिन प्रकाशन से पहले कोई प्रतिक्रिया नहीं मिली।

यह विवाद गणितीय अनुसंधान में बदलती गतिशीलता को रेखांकित करता है, जहां AI मॉडल उन समस्याओं को हल करने के लिए तेजी से आवश्यक होते जा रहे हैं जिन्हें कभी पहुंच से बाहर माना जाता था। यदि केवल कुछ संसाधन-संपन्न AI कंपनियां ही सबसे महत्वपूर्ण गणितीय चुनौतियों पर प्रगति कर सकती हैं, तो यह उन सहयोगी मानदंडों को मौलिक रूप से बदल सकता है जिन्होंने लंबे समय से अकादमिक गणित को परिभाषित किया है। नावियर-स्टोक्स समस्या, जिसमें तरल प्रवाह का वर्णन करने वाले समीकरण शामिल हैं जो भौतिकी और इंजीनियरिंग में व्यापक रूप से उपयोग किए जाते हैं, इसके महत्व के बावजूद अब तक अनसुलझी रही, विशेष रूप से कुछ शर्तों के तहत अनंत तरल वेग जैसी घटनाओं को समझने में।