OpenAI, Milenyum problemlerinden birini — Navier-Stokes denklemlerinin çözümlerinin varlığı ve pürüzsüzlüğü problemini — dahili bir yapay zeka sistemi ve 88 saat boyunca çalışan yaklaşık 10 bin otonom ajan yardımıyla çözdüğünü duyurdu. Şirket, bu iş için milyonlarca dolarlık hesaplama kaynağı harcadı ve sonucu Lean dili aracılığıyla doğruladı. Bu, bir yapay zekanın Clay Matematik Enstitüsü'nün bir milyon dolar ödüllü yedi probleminden birini çözme iddiasında bulunduğu ilk vakadır.
Ancak duyurunun hemen ardından keskin bir yazarlık tartışması patlak verdi. New York Üniversitesi'nden matematikçi Tristan Buckmaster ve Anthropic'ten Levent Alpöge, bundan bir ay önce OpenAI'ın Codex'i de dahil olmak üzere yapay zeka araçlarını aktif olarak kullanarak problemin ilgili yönlerinde önemli bir ilerleme kaydetmişlerdi. Buckmaster yaptığı halka açık açıklamada, OpenAI'ın sohbetler veya model eğitimi yoluyla taslaklarına erişmiş olabileceğini belirtti; ancak şirket, kullanıcı verilerinin kullanılmadığını savunarak bunu kesin bir dille reddediyor.
Durum, OpenAI'ın Alpöge'nin rakip bir şirkette çalışması nedeniyle yazarlar arasından çıkarılmasını önerdiği bir ortak yayın teklifiyle daha da karmaşıklaştı. Buckmaster bu teklifi reddetti ve müzakereler gerginleşti. Bu sadece kişisel bir çatışma değil: Devasa kaynaklara sahip ticari laboratuvarların, bağımsız araştırmacıların çalışmalarına dayanarak temel sonuçlar için yarışa girmesiyle ortaya çıkan sistemsel sorunları gözler önüne seriyor.
Teknik olarak OpenAI'ın yaklaşımı — üç boyutlu Navier-Stokes denklemlerinde tekilliği bulmak için çok sayıda ajanın ölçeklendirilmesi — geleneksel insan kanıtından farklılık gösteriyor. Daha önce kaydedilen ilerleme, Buckmaster ve Alpöge'nin yapay zeka yardımıyla geliştirdiği Diego Córdoba ve Luis Martínez-Zoroa'nın çalışmalarına dayanıyordu. OpenAI ise göreve eşi benzeri görülmemiş bir hesaplama gücü yığdı ve bu da problemin yıllar yerine günler içinde "patlatılmasını" sağladı.
Metodoloji, tekrarlanabilirlik ve genelleme hakkında soruları gündeme getiriyor. Sonuç Lean dilinde resmileştirilmiş olsa da, topluluk tarafından yapılacak bağımsız doğrulama henüz gerçekleşmedi. Yaklaşımın diğer Milenyum problemlerine ne kadar ölçeklenebileceği veya sıradan araştırmacıların erişemeyeceği özel ipuçları gerektirip gerektirmediği belirsizliğini koruyor. Yapay zekanın matematikteki önceki başarılarıyla, örneğin Erdős problemlerinin çözümüyle yapılan bir karşılaştırma, buradaki ölçeğin farklı olduğunu gösteriyor: tek bir sezgisel yöntem değil, ajanların kitlesel bir saldırısı söz konusu.
Mevcut tabloda bu olay, yapay zekanın bir ikame değil, insan zekasını güçlendiren bir araç olarak kullanıldığı Anthropic ve diğer laboratuvarların çalışmalarıyla tezat oluşturuyor. OpenAI ödüle talip olmayacağını vurguluyor ancak duyurunun kendisi dinamikleri değiştiriyor: Artık büyük şirketler açık problemleri akademik gruplardan daha hızlı «kapatabiliyor», bu da geleneksel öncelik ve atıf mekanizmalarını sorgulanır hale getiriyor.
Alan için sonuçlar oldukça önemli. Fields Madalyası sahipleri de dahil olmak üzere matematikçiler, hedef uyumsuzluğu (misalignment) konusundaki endişelerini şimdiden dile getirdiler: Şirketler halka açık zaferlerin peşinden koşarken, bilim kademeli ve iş birliğine dayalı ilerlemeye değer veriyor. Bu durum, araştırmacıların ara sonuçları gizlemesine veya ticari yapay zeka araçlarını kullanmaktan kaçınmasına yol açabilir.
Yanıt bekleyen sorular arasında şunlar yer alıyor: Kanıt Clay Mathematics Institute tarafından kabul edilecek mi, insanlar ve yapay zeka ajanları arasında katkı payı tam olarak nasıl paylaştırılacak ve böyle bir yarış topluluğun parçalanmasına yol açacak mı? Yapay zeka destekli araştırmalarda katkıların takibi için yeni protokollere ihtiyaç duyulmaktadır.
Nihayetinde bu vaka, matematiksel keşiflerin yapay zeka ile hızlandırılmasının, yazarlık ve etik normlarının eş zamanlı olarak gözden geçirilmesini gerektirdiğini gösteriyor; aksi takdirde topluluktaki güven tehlikeye girecektir.
