Ana içeriğe geç
Yapay Zeka

OpenAI matematik kanıtında akademisyenlerin çalışmasını kullanmakla suçlandı

Öne çıkanlar

  • OpenAI, 22,5 milyon dolar değerinde işlem gücü ve 300 milyar çıktı belirteci kullanarak Navier-Stokes denklemlerini çözdüğünü duyurdu.
  • NYU araştırmacısı Buckmaster, OpenAI'ın henüz yayımlanmamış yöntemlerini kopyalayarak kendilerinden önce tam çözüme ulaştığını açıkladı.
  • OpenAI araştırmanın 1 Eylül'de başladığını doğruladı ancak doğrudan kullanıcı verilerine erişildiği iddiasını reddetti.

New York Üniversitesi matematik profesörü Tristan Buckmaster, teorik matematiğin çözülememiş en büyük sorunlarından biri olan Navier-Stokes denklemleri üzerine önemli bir aşama kaydettiğini duyurdu. Anthropic bünyesinde çalışan Levent Alpöge ile birlikte Codex ve Claude modellerini kullanarak bu aşamaya ulaşan ikili, OpenAI'ın henüz yayımlanmamış çalışmalarını ele geçirerek benzer bir yöntemle tam çözüme ulaştığını açıkladı. Buckmaster, durumun akademik rekabet kurallarını ihlal ettiğini belirtti.

Buckmaster'ın açıklamasından kısa bir süre sonra OpenAI, Navier-Stokes varlık ve pürüzsüzlük problemine ilişkin eksiksiz bir kanıt yayımladığını duyurdu. Clay Matematik Enstitüsünün 1 milyon dolar ödüllü Milenyum Problemleri arasında yer alan bu soru için OpenAI, henüz yayımlanmamış yeni nesil bir model kullandı. Şirket, bir hafta süren bu işlem sürecinde 300 milyar çıktı belirteci ve Astra tarifelerine göre 22,5 milyon dolar değerinde işlem gücü tüketti.

OpenAI, araştırmayı 1 Eylül tarihinde başlattığını doğrularken kullanıcı verilerini doğrudan incelemediklerini ve anonimleştirilmiş verilerin modellere katkı sağlamış olabileceğini aktardı. Buckmaster ise çalışmasında OpenAI'ın Codex modelini yoğun biçimde kullandığı için girdilerinin şirket tarafından değerlendirilmiş olabileceğini dile getirdi. Taraflar arasındaki anlaşmazlık, yapay zekanın bilimsel araştırmalardaki rolü ve araştırma verilerinin gizliliği tartışmalarını yeniden başlattı.

Kaynak

Bu özet yapay zekâ ile hazırlanmıştır; ayrıntılar ve doğrulama için orijinal kaynağa başvurun.