OpenAIはキャリアをかけた数学の問題で汚い手を使い、NYUの数学者は主張

NYU（ニューヨーク大学）の数学教授トリスタン・バックマスター氏は火曜日、理論数学における主要な未解決問題の一つに関する予備的発見を含む3つの証明を発表しました。Anthropicの数学者レベント・アルポゲ氏との共同研究で、CodexとClaudeの両AIモデルを使用したこれらの発見は、それ自体が重要ですが、同じ問題の解決を試みたOpenAIの試みを取り巻く異例の論争も伴っています。「この話にはもう一つの側面があります」とバックマスター氏は証明を発表した声明の中で述べており、「正直なところ、私が関与しなければならないことを非常に望んでいません。」声明によると、OpenAIによる並行した取り組みは、彼らの研究が公になる前にその研究に基づいており、学術的なライバル関係と主張の対立を引き起こしました。バックマスター氏の声明の直後、OpenAIは、バックマスター氏の発見が段階的に進んでいたナビエ・ストークス方程式の存在と滑らかさの問題に関する完全な証明を発表しました。OpenAIによると、この証明は、過去1週間にわたってさまざまな未解決問題に取り組んできた、未公開の次世代モデルによって発見されたとのことです。この1週間の取り組み全体で、3000億トークンが出力され、現在のAstraレートで請求された場合、2250万ドル相当の計算リソースが消費されました。 ナビエ・ストークス方程式の存在と滑らかさの問題は、7つのミレニアム懸賞問題の一つであり、それぞれがクレイ数学研究所から100万ドルの賞金が懸けられている主要な未解決数学問題のセットです。ナビエ・ストークス方程式は流体力学で広く使用されていますが、理論的には十分に理解されていません。その解決は、数学物理学の集合的な理解における重要な進歩を表すでしょう。バックマスター氏とアルポゲ氏が自身の結果を最終決定していた際、彼らは「自分たちの進捗に関する情報がOpenAIに渡された」ことを知りました。彼らがOpenAIに連絡したところ、OpenAIはすでに中心的な問題の完全な証明を達成したと告げられました。しかし、OpenAIがいつその研究を開始したのか、そしてどれだけの人的入力が関与したのかについてフォローアップの質問をすると、回答はより曖昧になりました。「チーム全体がその問題に取り組んでいたことが明らかになりました」とバックマスター氏は述べ、「そして、狂った量の計算リソースが使用されていました…。最終的に、[最初のプロンプト]は、彼らの仕事に関する情報がOpenAIに届いた後の数日以内に送信されたということに合意しました。」 もしこれが事実であれば、OpenAIチームはバックマスター氏とアルポゲ氏のアプローチが正しいと確信し、正式な証明を先に達成するために、その物質的な優位性である計算リソースを使用することを決定したことを示唆します。OpenAI自身の投稿は、このタイムラインの多くを確認しており、特に最新の取り組みが9月1日に、2つのミレニアム懸賞問題が解決されたという噂に触発されて開始されたと述べています。さらに、投稿はバックマスター氏とアルポゲ氏との継続的な会話を確認しています。この問題は数学者の間で広く追求されていますが、バックマスター氏と彼の共同研究者が取った特定の手法ははるかに一般的ではありません。その結果、バックマスター氏は、OpenAIが同時に同じアプローチを取ったことが疑わしいと感じました。「スムーズな力によるクレイ問題への道、問題のフェファーマンの声明における選択肢cとdは、ルイスとディエゴが開いた道であり、レベントと私が静かに攻撃することを選んだ道です」とバックマスター氏は書いています。「私が知っている限り、他にほとんど誰もそれに取り組んでいませんでした」と彼は続けました。「モデルに問題文を与えて数日で到達する方向ではありません。」 アルポゲ氏はAnthropicに雇用されていますが、この研究を同社の名において行っていたわけではありません。その結果、デュオはモデルを組み合わせて使用し、主にOpenAIのCodexをその作業に依存していました。それにもかかわらず、アルポゲ氏が競合ラボと提携していることは、OpenAIにとって不満の種となったようです。バックマスター氏は、Bubeck氏が提案された妥協案の一部としてアルポゲ氏のクレジットを削除するように求めたと主張しています。バックマスター氏が紛争を公にすることを強く求めたとき、彼はBubeck氏が「なぜ自分のキャリアを台無しにするのか？」と答えたと述べています。バックマスター氏が反論すると、Bubeck氏は「もし私が親切にしてほしくないなら、私も親切にする必要はありません」と続きました。 バックマスター氏は、Codexをプロジェクトの組み立てに広範囲に使用したため、彼の作業からの情報がOpenAI自身の問題解決の取り組みに影響を与えた可能性があるという懸念も提起しました。OpenAIはCodexのやり取りをモデルのトレーニングに使用する権利を留保していますが、ユーザーはオプトアウトできます。もしOpenAIチームがバックマスター氏自身のCodexのやり取りからトレーニングされたモデルを使用したなら、同様の問題に直面したときに彼の作業を再現した可能性があります。OpenAI自身の投稿では、再現の可能性を軽視しています。「私たち（研究者とエージェント）は、彼らが公に公開するまで、いかなる手段でも彼らの仕事を見ることはありませんでした。特に、この問題を解決するために特定のユーザーデータにアクセスすることはありませんでした」と投稿には書かれています。「可能性は低いですが、彼らの製品の使用から派生した匿名化されたデータが、私たちのモデルの改善に役立った可能性は否定できません。しかし、私たちの証明は大きく異なり、証明された正確な結果でさえ、オイラーの場合（強制対非強制）は異なります。」 いずれにせよ、この問題は、数学研究におけるAIの役割とOpenAIの特定のインセンティブに関する継続的な議論を再燃させる可能性が高いです。バックマスター氏自身は、研究に関する情報をできるだけ多く公にすることが最善の答えだと信じているようです。 更新 2:35 p.m. ET: OpenAIによるナビエ・ストークス結果の公開からの詳細を組み込みました。 トピック AI、数学 当社の記事のリンクを通じて購入すると、少額の手数料を得る場合があります。これは当社の編集の独立性には影響しません。 Russell Brandom AIエディター Russell Brandomは2012年からテクノロジー業界をカバーしており、プラットフォームポリシーと新興技術に焦点を当てています。以前はThe VergeとRest of Worldで勤務し、Wired、The Awl、MIT Technology Reviewに寄稿しています。russell.brandom@techcrunch.comまたはSignalで412-401-5489まで連絡できます。Bioを表示 10月13日～15日 サンフランシスコ お見逃しなく。スタートアップコミュニティが集まり、次のような重要な質問に答えます：AI時代に持続的に構築するにはどうすればよいですか？ 今すぐ登録 最も人気のある 秘密の新しいエリザベス・ホームズドキュメンタリーがテルライドを驚かせる Connie Loizos TechCrunch Mobility：Tesla Cybercabが路上に出る — そしてつまずく Kirsten Korosec ハイカーがGoogle Geminiを計画に使用して救助される Anthony Ha 連邦政府がTeslaのCybercab展開の調査を開始 Sean O'Kane Kirsten Korosec TeslaはCybercabフリートの購入と運営に関心があるか人々に尋ねている Kirsten Korosec ノルウェー、カメラ搭載のウェアラブル「変態メガネ」の禁止を検討 Zack Whittaker Uber、スタッフの10％（3,300人）を解雇 Ram Iyer