要約:
ニューヨーク大学の数学教授トリスタン・バックマスターは火曜日、理論数学における主要な未解決問題を示す暫定結果を含む 3 つの証明を発表した。同氏はまた、OpenAIが研究が公表される前に関連する進捗情報を入手し、その膨大なコンピューティングリソースを利用して完全な証拠を最初に公開したと非難した。
今回関与したナビエ・ストークスの存在と滑らかさの問題は、クレイ数学研究所が創設した 7 つの「ミレニアム賞問題」の 1 つで、賞金は 100 万米ドルです。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、理論的な研究はまだ不十分です。 OpenAI は後に、ナビエ・ストークスの存在と滑らかさの問題の完全な証明を発表し、バックマスターの発見は以前からこの問題に向けた一歩を踏み出していました。 OpenAI によると、この 1 週間の作業では合計
3,000 億の出力トークン
が消費されました。 ——現在のアストラのレートに基づいて計算すると、2,250 万米ドル
に相当します。 計算コスト。OpenAI は、進捗状況が通知されるまでスプリントを開始しなかったとして非難されました
「正直に言うと、この話にはもう一つ、気にしなくてよかったと心から思う部分がある」とバックマスター氏は声明で述べた。彼と Alpöge が独自の研究を完了していたとき、「私たちの進歩に関する情報が OpenAI に渡されていた」ことを知ったと彼は言いました。 OpenAIに連絡したところ、相手は核心問題の完全な証拠を入手したと述べた。しかし、OpenAI がいつこの問題の研究を始めたのか、どれだけの人的資源を投資したのかを尋ねると、相手方の答えはますます曖昧になっていきました。「チーム全体がすでに信じられないほどの量の計算を使用してこの問題に取り組んでいたことが判明しました...最終的には、
最初のヒントは OpenAI に私たちの仕事に関する情報が届いてから数日以内に届く
ということで合意されました。 。 「バックマスターは言いました。この声明が真実である場合、OpenAI チームは Buckmaster と Alpöge の研究の方向性が正しいと信じており、コンピューティング リソースにおけるその大きな利点を利用して、最初に正式な証明を提供することを決定したことを意味します。 OpenAIの発表はタイムラインの大部分を裏付けるもので、特に「2000年の謎が解けた」という噂を受けて、最新の試みが9月1日に始まったことに注目している。この発表では、バックマスターとアルポージとの継続的な会話も確認されています。
独自の手法と署名に関する論争
バックマスター氏は、数学者たちはこの問題を広範囲に研究してきたが、彼とその共同研究者らが採用した具体的な戦略は主流からはほど遠いものであり、なぜ OpenAI が同時に同じアプローチを採用するのか不思議に思ったと述べた。
「平滑化力によるクレイの問題への道、フェファーマンの声明の選択肢 c と d は、ルイスとディエゴによって開拓されたルートであり、レベントと私が静かに攻撃することを選択したルートです。」バックマスター氏は、「私の知る限り、このルートに取り組んでいる人はほとんどいません。これは、問題ステートメントをモデルに渡して数日かけて到達できる方向ではありません。」と書いています。
Alpöge は Anthropic に雇用されていますが、この研究は同社を代表して行われたものではありません。したがって、2 人は主に OpenAI の Codex に依存して、さまざまなモデルを使用しました。それでも、Alpöge とライバル研究所との関係は、OpenAI にとって悩ましい点となっているようだ。バックマスター氏は、OpenAIのビューベック氏が妥協案からAlpögeの帰属を削除するよう求めたと述べた。
バックマスターがこの論争を公にするよう主張すると、ビューベックは「なぜ自分のキャリアを台無しにするのですか？」と答えた。バックマスターによると、バックマスターが反論した後、ビューベックは「私に優しくしてほしくないのなら、優しくする必要はないよ。」
トレーニング データに関する懸念と OpenAI の対応
Buckmaster 氏はまた、プロジェクトを構築する際に Codex を頻繁に使用しているため、彼の仕事に関する情報が OpenAI 自身の問題解決の取り組みを促進している可能性があることを懸念しています。 OpenAI は、Codex を使用してモデルを対話的にトレーニングする権利を留保しますが、ユーザーはオプトアウトすることができます。 OpenAI チームが Buckmaster 自身の Codex インタラクティブ トレーニングに基づくモデルを使用している場合、同様の問題に直面したときにモデルが彼の作業を「繰り返す」ことが可能です。
OpenAI は、発表の中でメモリ検索の可能性を軽視しました。「私たち (研究者とエージェント) は、彼らの研究が公開される前にいかなる形でも見ていませんでした。特に、この問題を理解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できませんでした。」発表では、「可能性は低いですが、当社の製品によって生成された匿名化データの使用がモデルの改善に役立った可能性は排除できません。しかし、証明は大きく異なり、オイラーの場合の正確な結果さえも異なります（強制と非強制）。」
論争の如何に関わらず、この問題は、数学研究における AI の役割と、そこにおける OpenAI の具体的な動機についての現在進行中の議論を再燃させる可能性があります。バックマスター氏は、最善の対応はできる限り多くの研究情報を一般に公開することだと考えているようだ。
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