В начале сентября OpenAI представила потенциальное решение задачи Навье-Стокса объемом 166 страниц, однако математики сомневаются, что компания понимает его происхождение и методы. Спор касается заявленной связи с работами испанских математиков Диего Кордобы и Луиса Мартинеса-Зороа, которую эксперты называют поверхностной. Для бизнеса этот эпизод важен, поскольку показывает, насколько сложно проверять и объяснять масштабную агентную работу.
Спорное авторство и масштабный запуск агентов
По данным Scientific American, математик Гонсало Као-Лабора из EPFL заявил, что сходство с работами Кордобы и Мартинеса-Зороа носит лишь поверхностный характер. Его формулировка была прямой: при изучении деталей речь идет о другом подходе. Само потенциальное доказательство написано на Lean, языке формальной верификации, который проверяет каждый логический шаг, но сам по себе не делает рассуждение понятным для человека. Clay Mathematics Institute изучает документ с момента его выпуска.
До публикации математик NYU Тристан Бакмастер обвинил OpenAI в использовании работы, которую он и исследователь Anthropic Левент Алпоге выполнили с помощью общедоступных моделей. OpenAI отвергла претензию и заявила, что никогда не использовала данные Бакмастера. Камилло Де Леллис из Institute for Advanced Study отметил, что окончательный ответ, вероятно, невозможен, поскольку языковые модели остаются черными ящиками. Поэтому вопрос об интеллектуальном вкладе остается открытым, хотя формальная проверка продолжается.
В начале октября OpenAI выпустила около 400 дополнительных результатов, за которыми математическое сообщество едва успевает следить. Компания опубликовала их в виде свободной подборки на GitHub, и такой формат возмутил многих математиков, посчитавших, что он обесценивает их область. Масштаб выпуска контрастирует с медленным темпом человеческой проверки силами групп экспертов и Clay Mathematics Institute. В итоге темп задает мощность проверки, а не генерация моделей.
Что спор означает для внедрения ИИ
Для компаний, использующих ИИ-агентов, показатели вычислительных затрат показывают одновременно возможности и непрозрачность. OpenAI задействовала около 10 000 экземпляров моделей примерно на 88 часов и 130 миллиардов токенов для разработки потенциального решения Навье-Стокса. По словам исследователя OpenAI Ноама Брауна, никто в действительности не знает, что именно этот рой внес в результат. Систематические сравнительные тесты в таком масштабе не изучались, поскольку их запуск с тысячами агентов стоит слишком дорого.
Никто не проверял, сколько времени потребовалось бы одному агенту для решения той же задачи, и почти невозможно сказать, какое конкретное преимущество дают 10 000 агентов по сравнению с 1 000. Браун отводит многоагентной схеме менее 10% успеха. Он отметил, что такие системы новы и эффектны, поэтому получают непропорционально большую долю признания, тогда как важнее сама базовая модель. Именно она способна долго работать над задачами и выполняться параллельно.
Индикатором станет вердикт проверки Clay Mathematics Institute и публикация OpenAI контролируемых сравнений разного числа агентов. Подтвержденное доказательство усилит аргументы в пользу длительной формальной работы, а данные о 10 000 агентах против 1 000 прояснят закупочные решения. До этого момента масштаб агентов следует считать непроверенным экспериментом, а не доказанным инструментом.
