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Un annuncio che doveva essere una celebrazione si è trasformato in un caso diplomatico. OpenAI sostiene di aver risolto uno dei problemi del millennio della matematica, quello legato alle equazioni di Navier Stokes, e invece di applausi si è ritrovata addosso accuse di scippo accademico, sospetti sull’uso dei dati degli utenti e il malumore piuttosto esplicito di una comunità che di solito non alza la voce. Il risultato in sé resta notevole. Il modo in cui ci si è arrivati è tutt’altra storia.
Nel post pubblicato martedì, l’azienda spiega che un suo modello non ancora rilasciato ha impiegato 88 ore per arrivare a una soluzione del problema, che riguarda il comportamento dei fluidi e che tiene in scacco i ricercatori da quasi 90 anni. Il metodo, a detta della società, è consistito nel lanciare uno sciame di circa 10.000 agenti sul quesito. Sul piatto ci sarebbe anche una ricompensa da circa 900mila euro, gestita dal Clay Mathematics Institute, che però OpenAI dice di non voler reclamare.
OpenAI: il sospetto dello scippo e le sessioni su Codex
Il punto delicato è la tempistica. Appena il giorno prima, Tristan Buckmaster, docente di matematica alla New York University, aveva pubblicato risultati su un problema collegato insieme a Levent Alpöge, ricercatore di Anthropic che però non lavorava per conto dell’azienda. Buckmaster racconta di aver contattato OpenAI dopo aver saputo che la società era venuta a conoscenza dei loro progressi, chiedendo da quando ci stessero lavorando e su quali dati fosse stato addestrato il modello. La conversazione, secondo il suo resoconto, si sarebbe guastata in fretta: un ricercatore gli avrebbe domandato perché volesse rovinarsi la carriera rendendo pubblica la vicenda, e alla richiesta di spiegazioni la risposta sarebbe stata che, se non voleva gentilezza, allora la gentilezza sarebbe finita lì. Ci sarebbe stata anche la proposta di pubblicare il lavoro accreditando il modello interno di OpenAI ed eliminando Alpöge dai coautori. Sébastien Bubeck, indicato da Buckmaster, ha smentito quest’ultimo dettaglio.
Buckmaster dice di aver chiesto se fossero state consultate le sue sessioni su Codex, usate mentre lavorava al problema. OpenAI ha negato in modo netto qualsiasi accesso a dati specifici degli utenti, pur ammettendo di non poter escludere del tutto che dati deidentificati derivati dall’uso dei suoi prodotti abbiano contribuito a migliorare i modelli. Le due dimostrazioni, sottolinea l’azienda, restano molto diverse tra loro.
Perché la comunità matematica si è irrigidita
Alcuni passaggi restano difficili da spiegare. Per ammissione della stessa società, l’operazione è stata frettolosa e costosissima, milioni di euro bruciati in poche settimane, senza però l’intenzione di incassare il premio. Prima di settembre non risulta un impegno pubblico su Navier Stokes. La motivazione ufficiale suona quasi come una scrollata di spalle: si erano rincorse voci su Twitter riguardo ad altri ricercatori vicini a risolvere un problema del millennio, e il ragionamento è stato che, avendo un modello così forte, tanto valeva provarci.
Abhishek Saha, della Queen Mary University di Londra, parla di comportamenti che i matematici normalmente non tengono. Lo scooping esiste anche tra umani, ma è raro, perché la ricerca di frontiera richiede competenze così specialistiche che pochissimi potrebbero inserirsi. Matthew Ballard, dell’Università della Carolina del Sud, ricorda che la disciplina si regge su una fiducia informale: si condividono idee incomplete con i colleghi dando per scontato che non diventi una gara. Jeremy Avigad, di Carnegie Mellon, definisce agghiacciante l’idea che i sistemi di intelligenza artificiale possano rubare spunti dalle query, con il rischio che tutti diventino più guardinghi.
Brendan Hassett, della Brown University, chiede che le aziende siano tenute a dimostrare che i log delle conversazioni non finiscano nell’addestramento. Yang Hui He, del London Institute for Mathematical Sciences, teme una matematica troppo segreta sotto il controllo delle grandi società. Andras Juhasz, di Oxford, riassume la faccenda come una vittoria di immagine per OpenAI e si chiede quanto possa reggere un modello in cui, all’improvviso, 10.000 matematici saltano sul problema di qualcun altro.
