O anúncio da OpenAI de que seus agentes resolveram o problema de existência e suavidade de Navier-Stokes — um dos sete Problemas do Milênio do Instituto de Matemática Clay — foi ofuscado pela controvérsia. A empresa afirma que seu modelo interno superou drasticamente o modelo Astra lançado recentemente para provar que as equações completas podem se decompor sob certas condições. No entanto, surgiram acusações de que a OpenAI se baseou no trabalho do matemático da NYU Tristan Buckmaster e do funcionário da Anthropic Levent Alpöge sem o devido crédito. Buckmaster publicou uma prova no Mastodon na segunda-feira mostrando que uma versão simplificada das equações de Navier-Stokes pode se decompor, após quase um ano de pesquisa usando modelos publicamente disponíveis da OpenAI e da Anthropic. Sébastien Bubeck, membro da equipe técnica da OpenAI, reconheceu em um briefing de imprensa que a equipe foi inspirada a perseguir o problema após ouvir rumores sobre os esforços de Buckmaster e Alpöge. A OpenAI negou usar o trabalho deles diretamente e afirmou que não planeja reivindicar o prêmio de um milhão de dólares. O episódio destaca tensões crescentes em torno da descoberta matemática impulsionada por IA e levanta questões sobre como matemáticos humanos se encaixarão em um futuro dominado por empresas de IA de fronteira.

Buckmaster detalhou suas interações com funcionários da OpenAI em um documento público, alegando que eles apresentaram duas opções: ou ele e Alpöge publicam seu trabalho e a OpenAI publica sua solução no dia seguinte, ou Buckmaster colabora em um artigo da OpenAI excluindo Alpöge devido à sua afiliação com a Anthropic. Buckmaster também relatou ter perguntado se os agentes da OpenAI acessaram transcrições de sua pesquisa e da de Alpöge, o que negaram, e se seus modelos foram treinados nessas transcrições, ao que não responderam. A MIT Technology Review entrou em contato com Buckmaster para comentário, mas não recebeu resposta antes da publicação.

Esta controvérsia ressalta a dinâmica mutável na pesquisa matemática, onde modelos de IA estão se tornando cada vez mais essenciais para resolver problemas antes considerados inalcançáveis. Se apenas um punhado de empresas de IA bem financiadas puder impulsionar o progresso nos desafios matemáticos mais importantes, isso pode alterar fundamentalmente as normas de colaboração que há muito definem a matemática acadêmica. O problema de Navier-Stokes, envolvendo equações que descrevem o fluxo de fluidos amplamente usadas em física e engenharia, permaneceu não resolvido até agora, apesar de sua importância para entender fenômenos como velocidade infinita de fluidos sob certas condições.