Sa lokal na oras na Martes, OpenAI ay naglabas ng isang malaking bomba.
Ipinahayag ng puno ng AI na ang isang hindi pa ipinapakilalang AI model nito ay nakapag-break ng problema ng pagkakaroon at kalinawan ng Navier-Stokes equations sa loob ng 88 na oras—isa sa pito sa mga matematikal na problema na itinakda ng Clay mathematical Institute noong 2000 bilang “Millennium Prize Problems,” na may pambayad na $1 milyon at nakakapag-antala sa larangan ng matematika sa halos isang daan taon.
Ang mga equation ng Navier-Stokes ay ipinanganak noong ika-19 siglo, na itinatag ng French engineer na si Claude-Louis Navier at Irish mathematician na si George Gabriel Stokes, upang ilarawan ang galaw ng mga fluid tulad ng hangin, tubig, at dugo . Mula sa disenyo ng eroplano hanggang sa pagbibilang ng panahon, mula sa paggalaw ng dugo hanggang sa simulasyon ng mga kasalukuyang dagat, ang mga equation na ito ay halos sumasakop sa lahat ng agham at inhinyeriya na may kinalaman sa mga fluid .
Ngunit isang pangunahing tanong ay patuloy na hindi nalalutas: Maaari ba ang mga ekwasyong ito na magbigay ng makatotohanang sagot sa anumang sitwasyon? O sa ilang kondisyon, babagsak sila—nagpapakita ng walang hanggang bilis?
Sagot ng OpenAI ay malinaw: magiging pambulo.
Inilah ng OpenAI sa opisyal na pahayag na ang kanilang sistema ay nagbuo ng isang patunay na pagsusuri at isang Lean formal verification na nagpapatotoo na ang isang orihinal na malambot at tahimik na fluid ay maaaring magbuo ng isang singularity sa isang limitadong panahon. Ito ay nalutas ang pahayag “C” at “D” sa Millennium Prize Problems.
Ano ang itsura nito sa pisikal? Ipinapaliwanag ng OpenAI ito bilang isang “vortex”—ang mga fluid ay umiikot nang spiral pababa tulad ng spaghetti at patuloy na lumalawak, habang ang sentral na rehiyon ay nagkukubli at tumataas ang bilis, ngunit ang enerhiya ay panatilihang may hangganan. Ang teknikal na hamon nito ay: ang mga termino sa Navier-Stokes equations na naglalarawan sa galaw—acceleration, pressure gradient, momentum transfer, viscosity—ay dapat magkakasabay na maging malaki ngunit magkakansela nang tama.
Ang proseso ng pagdeducyon ay nagkakahalaga ng malaki:
Ipinadeploy ng OpenAI ang pinakamaraming 10,000 na paralel na nagtatrabaho na AI agent. Kung saan ang 1,000 mga agent ay unang naglutas ng Euler equation (ang “kapatid” ng Navier-Stokes, na may natanggal na viscosity term) sa loob ng 50 na oras, sumunod ay ang 10,000 mga agent ay nag-extend ng resulta sa buong Navier-Stokes problem sa loob ng 11 na oras. Nagpalitan ang mga agent ng halos 3 milyong mensahe at gumamit ng halos 130 bilyon na output token. Ang gastos sa kompyutasyon ay umabot sa milyon-milyong dolyar.
Ayon sa New Scientist, kung ang mga customer ay gustong muling gawin ang resultang ito, ang ipinapahayag na presyo ni OpenAI ay halos $15 milyon.
Ang pangulo ng Clay Mathematics Institute, si Martin Bridson, ay komento: “Totoo ring isang nakakaligayang araw ito, dahil kasama natin ang pagkakakitaan ng malaking pag-unlad sa pag-unawa ng tao sa matematika.”
Ngunit ang pagkakatuklas na ito, mula sa simula, ay nakapalibot sa kontrobersiya.
Niloko nila ang aming pag-aaral!
Sa isang araw bago ang pagpapahayag ng OpenAI—iba pang Septiyembre 7, ang propesor sa matematika ng New York University na si Tristan Buckmaster at ang siyentipiko ng Anthropic na si Levent Alpöge ay naglabas ng isang papel, kung saan inihayag nila ang kanilang malaking pag-unlad sa kaugnay na mga equation ng fluid.
Ginamit din ng dalawang siyentipiko ang AI: ginamit nila ang Claude model ng Anthropic at ang Codex at Astra models ng OpenAI . Ang kilalang matematiko at tagapagbigay ng Fields Medal, Terence Tao, ay tinawag ang gawaing ito bilang “karaniwang tagumpay” sa social media .
Gayunpaman, inilabas ng Buckmaster ang isang pahayag na nagmamalasakit na ang OpenAI ay agad na nag-ayos ng mga yaman upang muna naming ilabas ang kanilang mga resulta pagkatapos malaman ang kanilang pag-unlad sa pananaliksik.
Inangkop sa pagpapahayag ang detalye ng pangyayari:
Setyembre 6, tinawag si Buckmaster ng OpenAI at binigkas na natapos na nila ang pagsasagawa ng patotoo sa “pwersang pinalalabas” na bersyon ng mga equation ni Navier-Stokes, na may habang 100 pahina ang manuskrito.
Kapag tinanong ni Buckmaster kung kailan nagsimula ang OpenAI sa pag-aaral ng problema at ilang tao ang nakikilahok, ang sagot ng OpenAI ay naging mas malabo. Sa wakas, tinanggap ng OpenAI — ang unang prompt ay ipinadala sa “mga nakaraang araw” at sa panahong iyon lamang, ang balita tungkol sa pag-unlad ng pag-aaral ni Buckmaster at Alpöge ay nadama ng OpenAI.
Mas nagalit si Buckmaster dahil sinubukan din ng OpenAI na tanggalin si Alpöge mula sa listahan ng mga may-akda.
Sinabi ni Buckmaster na ipinropose ng OpenAI sa kanya ang isang “pagsasamahan”: maaari niyang isulat ang pangalan bilang may-akda ng isang papel na nagpapahayag na nalutas ng loob na modelo ng OpenAI ang problema ng Navier-Stokes, ngunit hindi maaaring makita ang pangalan ni Alpöge—dahil siya ay kasali sa kalaban na Anthropic. Tinanggihan ni Buckmaster ang proporsal na ito.
Kapag sinabi ni Buckmaster na isasabuhay niya ang mga concerns na ito, sinabi ng kabilang panig na: “Bakit mo gustong sirain ang iyong karera?” at “Kung ayaw mong maging mabait ako, hindi ko kailangang maging mabait.”
Ipinahayag ni Buckmaster na ang landas ng pag-aaral na pinili niya at Alpöge—ang pag-atake sa problema ni Clay sa pamamagitan ng “externally driven” na paraan—isang napakalaking niche na direksyon. “Ayon sa aking kaalaman, wala nang ibang tao ang gumagawa sa direksyong ito,” isinulat niya, “hindi ito isang direksyon na maaaring isipin sa loob ng ilang araw sa pamamagitan ng pagbibigay ng isang pahayag ng problema sa isang modelo.”
OpenAI ay sumalungat: "Hindi namin sinupil"
Sa pagtugon sa mga akusasyong ito, agad na tumugon ang OpenAI.
Tinuloy ni OpenAI mathematician Sébastien Bubeck ang lahat ng mga akusasyon sa isang press conference. Sinabi niya na ang mga loob na modelo ng OpenAI ay nagsolba nang independiyente sa problema ng Euler (ang “kapatid” ng Navier-Stokes problem), at ginamit ang iba’t ibang paraan kaysa kay Buckmaster at Alpöge.
Para sa solusyon sa kompletong problema ng Navier-Stokes, tinanggap ni Bubeck na talagang ginamit ang parehong paraan na ginamit ng dalawang matematiko, ngunit pinahalagahan niya na ito ay ganap na sariling pagkakakilala.
“Hindi namin ginamit ang kanilang prompt o proof upang i-prompt ang aming model o gabayan ang aming agent,” sabi ni Bubeck.
Tungkol sa timeline, ang paliwanag ng OpenAI ay: noong Agosto 28, sila ay nagsimula sa pag-train ng isang bagong AI model na may advanced na mathematical capability . Noong Setyembre 1, kinuha ng kumpanya ang rumei na may pag-unlad ang Anthropic sa Navier-Stokes problem, kaya nag-decide sila na ilagay ang higit pang computing resources sa problema na iyon.
“Walang tao o AI system na nag-search ng user data upang lutasin ang problema na ito,” ayon kay Mark Chen, Chief Research Officer ng OpenAI, sa press briefing. Dagdag pa ni Bubeck: “Bago namin ito ipinakilala, hindi namin nakita ang anumang gawa nila (Buckmaster at Alpöge). Pagkatapos, nakikita namin na may malaking pagkakaiba sa aming proof, kahit sa mga partikular na resulta ng proof ay iba.”
Acknowledge pa rin ni OpenAI, “Bagaman hindi malamang, hindi namin matatanggal ang posibilidad na ang mga de-identipikadong data mula sa kanilang paggamit ng aming produkto ay makatutulong sa pagpapabuti ng aming mga modelo.”
Tungkol sa mga akusasyon na “alisin ang pangalan ni Alpöge”, sinugpo rin ni Bubeck ito sa mga medya sa sosyal.
Ang computing power ay mahalaga, sino ang pinagsasakripisyo?
Ang kaluluwa ng kontrobersiyang ito ay higit pa sa isang pagkakaaway sa pagitan ng dalawang tao o dalawang kumpetitibong kumpanya.
Sinabi ng Scientific American: "Sobrang mahirap matukoy ang pinagmulan ng mga matematikal na ideya ng AI." Kapag tinuturuan ang AI model sa mga data na naglalaman ng malaking dami ng mga研究成果 ng tao, paano matutukoy ang " orihinal " at "diperensyal"? Kapag mayroon ang isang kumpanya sa pag-access sa Codex ng mga empleyado ng isang ibang kumpanya, paano mapoprotektahan ang pag-aaral mula sa "pagmumula"?
Ang isa pang puntos ng kontrobersya ay ang patunay ng OpenAI ay maaaring hindi sumasapat sa orihinal na mga kinakailangan ng Millennium Prize Problems. Ang depinisyon ng Clay Mathematics Institute para sa problema ng Navier-Stokes ay batay sa mga ekwasyon na walang panlabas na puwersa, habang ang patunay ng OpenAI ay nakatuon sa bersyon na may panlabas na puwersa. Ayon sa BBC, ang solusyon ng OpenAI ay naglutas ng dalawang sa apat na pahayag na hinihingi ng Millennium Prize, ngunit hindi planong ipagkakaloob ng OpenAI ang pera.
Ngunit may isang mas malalim na pag-aalala mula sa tagapagwagi ng Fields Medal, Terence Tao.
Bago mag-eksplod ang kontrobersya, ipinakita ni Terence Tao ang posibleng epekto ng AI sa pag-aaral ng matematika gamit ang Navier-Stokes equations bilang halimbawa.
Ang pag-aalala ni Terence Tao ay kung ang AI ay makakumpleto ang buong proseso ng pag-aaral sa isang saradong kapaligiran, ang mga tao ay magiging limitado lamang sa isang napatunayang resulta, at maraming mahahalagang gitnang landas ay maaaring hindi kailanman makapasok sa komunidad ng matematika. Ang mga bukas na problema tulad ng Navier-Stokes ay nagpapalakas ng mga bagong paraan, bagong tanong, at bagong mga mananaliksik sa loob ng decadas.
Isinulong niya ang isang pangkaisipang eksperimento na “Kung ang AI ay dumating 20 taon na ang nakalipas”: Sa mundo na iyon, maaaring hindi makipag-competitive si Zhang Yitang sa AI. Noong 2005, nilikha ng mga matematiko ang GPY method; noong 2013, patunayan ni Zhang Yitang na ang limitadong itaas na hangganan ng pagkakaiba ng mga prime number ay 70 milyon. Pagkatapos ay isinimulan ni Terence Tao ang Polymath8 project, kung saan pinagsama-sama ang mga matematiko sa buong mundo upang makatulong, at sa huli ay nagresulta ito sa malalaking pag-unlad tulad ng Maynard sieve method.
Ngunit kung ang AI ay nagsolve na ng problemang ito sa pamamagitan ng brute force noong 2005? Maaaring hindi maihahanap ang mga paraod na ito, at maaaring mag-stagnate ang pag-unlad ng buong larangan ng number theory. Babala ni Terence Tao na kung ang AI ay gumagamit ng brute force lamang para pataasin ang pwesto, maaari itong “mamanaan ang manok,” na magdudulot ng paghinto sa paglago ng mathematics.
Ngunit ang computing power ang tunay na pera ng panahong ito.
Ang OpenAI ay nakakapagtapos ng mga gawain na maaaring magtagal ng ilang buwan o maging ilang taon para sa mga matematiko, hindi dahil sa mas matalinong algorithm, kundi dahil sa 10,000 na mga intelligent agent at milyon-milyon dolyar na mga computasyonal na yaman.
Isinariling ng Buckmaster ang pangyayaring ito bilang “momento ng Deep Blue laban kay Kasparov”—tulad ng pagkatalo ni Garry Kasparov, ang world chess champion, sa manos-manos na supercomputer na Deep Blue ng IBM noong 1997. Ngunit iba ito, dahil may malinaw na mga patakaran at tagapagpaganap sa larong chess. Samantalang sa panahon ng AI, ang mga patakaran sa akademikong paligsahan ay patuloy pa ring isinasagawa.
Napakahalaga ng isang pangkaisipang eksperimento na itinayo ni Terence Tao: Kapag ang mga kumpanya ng AI ay maaaring gamitin ang pagpapalakas ng computing power upang lubos na lutasin anumang matematikal na problema, ang maaaring masira ay ang matematika mismo—ang mga bagong paraan, bagong kasangkapan, at bagong tanong na ipinanganak sa proseso ng pag-aaral, pati na rin ang landas ng pag-unlad ng isang buong henerasyon ng mga matematiko.
Sa panahon na ito, baka ang unang makakuha ng sagot ang mananalo, at walang nagmamalasakit kung ano ang nasakripisyo sa daan.
Twitter：https://twitter.com/BitpushNewsCN
BitPush TG community group: https://t.me/BitPushCommunity
Subskripsyon sa TG ng BitPush: https://t.me/bitpush