Компания OpenAI объявила о достижении, которое может стать поворотным моментом в истории науки: ИИ-система смогла найти решение уравнений Навье — Стокса, одной из семи «задач тысячелетия». Ведущий канала Уэс Рот подробно разбирает, как 10 000 ИИ-агентов справились с проблемой за 88 часов, почему это вызвало яростный спор о научном приоритете с исследователями из Anthropic и как Сэм Альтман лично ускорил процесс, потратив миллионы долларов на вычислительные мощности.
🏆 Прорыв OpenAI: Задача тысячелетия решена за 88 часов 0:00
По словам Уэса Рота, этот день стал одним из самых «безумных» в истории индустрии ИИ . OpenAI официально представила предлагаемое решение проблемы Навье — Стокса — математической загадки, остававшейся нерешённой почти столетие . За её решение Институтом математики Клэя (Clay Mathematics Institute) назначена награда в 1 млн долларов .
Ключевые показатели проекта OpenAI:
- Масштаб системы: 10 000 скоординированных ИИ-агентов .
- Время работы: решение было получено за 88 часов .
- Стоимость: на запуск моделей было потрачено около 22 млн долларов .
- Объём данных: в процессе генерации решения было создано 300 млрд токенов вывода .
Уэс Рот отмечает, что для достижения результата использовалась внутренняя модель OpenAI, к которой нет публичного доступа и которая, по всей видимости, значительно превосходит существующие решения вроде Astra .
☕ Суть математической проблемы: Кофе и сингулярности 2:05
Уравнения Навье — Стокса описывают движение жидкостей и газов . Уэс Рот приводит наглядную аналогию: если вы мешаете ложкой кофе в чашке, уравнения описывают, как движется жидкость . Суть «задачи тысячелетия» заключается в вопросе: могут ли в этих уравнениях возникать математические сингулярности — точки, в которых скорость частиц или другие параметры стремятся к бесконечности за конечное время .
В обсуждении фигурируют два ключевых типа уравнений:
- Уравнения Эйлера (Euler): описывают идеальную жидкость без трения и вязкости . Решение этой версии считается огромным достижением, но не даёт права на главный приз в миллион долларов .
- Уравнения Навье — Стокса: учитывают вязкость . Именно доказательство возникновения сингулярности в этих уравнениях (в так называемом «вынужденном» или «принудительном» случае) является целью OpenAI .
По мнению ведущего, практическое значение открытия пока теоретическое: самолёты не начнут падать с неба только потому, что математики нашли точку «сбоя» уравнений . Однако в долгосрочной перспективе это поможет инженерам проектировать более совершенные системы .
🕵️ Хронология конфликта: Гонка OpenAI и Anthropic 9:30
История успеха OpenAI сопровождается серьёзным этическим скандалом. Как утверждает Уэс Рот, примерно за 6 дней до анонса Сэм Альтман услышал слухи, что исследователь из Anthropic Левент Альпёге и математик Тристан Бакмастер близки к решению проблемы . Альтман якобы «нажал на тревожную кнопку», приказав команде OpenAI опередить конкурентов любой ценой .
Тристан Бакмастер, профессор Института Куранта при Нью-Йоркском университете, опубликовал заявление, раскрывающее хронологию событий со своей стороны :
- 15 августа: Бакмастер и Альпёге достигли прогресса в работе над уравнениями Эйлера .
- 22 августа: они верифицировали свои доказательства с помощью формального языка Lean .
- 3 сентября: поползли слухи, что Anthropic решила одну из больших задач .
- 6 сентября: состоялась напряжённая встреча между Бакмастером и Себастьяном Бубеком из OpenAI .
💻 Спор о данных и «кража» интеллектуальной собственности 22:50
Основная претензия Тристана Бакмастера заключается в том, что OpenAI могла использовать его наработки для обучения своих моделей . Бакмастер и Альпёге использовали инструменты OpenAI (такие как Codex и GPT) для написания и проверки своих доказательств на языке Lean в течение последнего года .
Аргументы сторон в споре о данных:
- Позиция Бакмастера: он прямо спросил OpenAI, обучалась ли их новая модель на его сессиях в Codex, где хранились черновики проекта. Прямого ответа на вопрос о тренировочных данных он не получил .
- Позиция OpenAI: в компании утверждают, что исследователи не видели работ Бакмастера до их публикации . Они заявляют, что не использовали специфические пользовательские данные для решения проблемы, хотя не могут на 100% исключить, что анонимизированные данные из продуктов могли помочь улучшить общие возможности модели .
Уэс Рот считает подозрительным, что OpenAI выбрала тот же специфический путь к решению (через так называемые «форсированные» сценарии), который ранее открыли математики Диего Кордоба и Луис Мартинес Зоруоза и который использовали Бакмастер с Альпёге .
🤝 Неудавшиеся переговоры и давление OpenAI 31:25
Сэм Альтман утверждает, что OpenAI пыталась действовать благородно . По его словам, когда в компании поняли, что группа Бакмастера имеет решение для уравнений Эйлера, но не для Навье — Стокса, они предложили им стать соавторами статьи или даже основными авторами переработки доказательства OpenAI .
Однако Бакмастер описывает ситуацию иначе:
- OpenAI предложила опубликовать работу Бакмастера по уравнениям Эйлера, а на следующий день выпустить свой релиз по Навье — Стоксу .
- В OpenAI якобы потребовали исключить Левента Альпёге из списка авторов, так как он работает в конкурирующей компании Anthropic . (Себастьян Бубек позже опроверг это требование ).
- Бакмастер утверждает, что когда он пригрозил публично рассказать о ситуации, Бубек ответил вопросом: «Зачем тебе разрушать свою карьеру?» и добавил: «Если ты не хочешь быть любезным, я тоже не обязан быть любезным» . Бубек позже выразил сожаление по поводу этих слов .
🤖 Будущее науки: «Момент Deep Blue» для математики 36:10
Уэс Рот сравнивает это событие с победой компьютера Deep Blue над Гарри Каспаровым в 1990-х . Он считает, что многие математики и критики сейчас испытывают когнитивный диссонанс и пытаются обвинить OpenAI в плагиате просто как защитный механизм, чтобы не признавать: ИИ стал лучше людей в фундаментальных исследованиях .
Ключевые выводы Рота о роли ИИ в науке:
- Минимальное участие человека: решение OpenAI было получено при «очень малом» вкладе людей. Учёные лишь задавали команды, а работу выполняли 10 000 агентов .
- Отсутствие узкой экспертизы: команда OpenAI, работавшая над проектом, призналась, что у них не было глубокого опыта в гидродинамике, поэтому они не могли внести содержательный вклад в саму математику .
- Новая реальность: если ИИ продолжит выдавать решения других нерешённых задач, это докажет, что модели действительно «понимают» логику, а не просто повторяют за людьми .
В завершение Уэс Рот задаёт вопрос аудитории: являются ли современные модели по-прежнему лишь «стохастическими попугаями», или мы действительно вошли в эру, где ИИ способен на самостоятельные научные открытия?
