数学者たちは、OpenAIが自身のナビエル＝ストークス証明を理解していないと言う

数学者たちは、OpenAIが自身のナビエル-ストークス証明を理解していないと言う

9月初めに、同社はナビエル＝ストークス問題に対する166ページの潜在的な解決策を発表した。OpenAIは、その証明がスペインの数学者ディエゴ・コルドバとルイス・マルティネス＝ゾロアの方法に従っていると主張した。

いくつかの専門家グループは現在意見が異なる。『Scientific American』の報道によると。「詳細を見ると、それは異なるアプローチだ」とEPFLの数学者ゴンザロ・カオ・ラボラは言う。彼によると、その類似点は表面的なものに過ぎない。

潜在的な証明は、すべての論理的なステップを検証する形式証明言語であるLeanで書かれており、そのままでは人間が読みやすいとは言えません。Clay Mathematics Institute（CMI）は、その発表以来、それをレビューしているです。

出版前に、NYUの数学者であるトリスタン・バックマスターは、自身とAnthropicのLevent Alpögeが公開されているモデルを用いて行った研究を基にOpenAIが研究を行っていると非難した。OpenAIはその主張を否定し、バックマスターのデータを使用したことがないと述べた。アドバンスド・スタディーズ研究所のカミッロ・デ・レッリスによると、言語モデルはブラックボックスであるため、明確な答えを出すことはおそらく不可能だという。

10月初めに、OpenAIはさらに約400件の結果を公開した。数学界はその速度に追いつくのがほとんどできない。これらをGitHub上で無秩序に集めた形で公開することは、多くの数学者を怒らせた。彼らは、これによって自らの分野が軽蔑されていると感じた。

10,000のAIエージェントが実際に役立ったかどうか、誰も知らない

OpenAIは自身の仕事について、他にも理解していない点がある。同社は多大な計算資源を投入し、約88時間、1300億トークンに相当する10,000個のモデルインスタンスを活用して、ナビエ・ストロス方程式の解を開発した。OpenAIの研究者ノアム・ブラウンによると、その大規模なエージェント群がどのような成果に貢献したのか、実際には誰も知らないという。

その規模での行動は、数千匹のエージェントを使って体系的な比較テストを行うのが費用が高すぎるため、研究されていない。単一のエージェントが同じ問題を解くのにどれくらい時間がかかるかをテストした人はおらず、10,000匹のエージェントが1,000匹よりも具体的な利点を何提供するかを判断することはほぼ不可能である。

ブラウンは、成功の10％未満をマルチエージェント構成に帰している。彼によると、これらのシステムは新しくて華やかなものなので、過度に評価を受けているという。実際に重要なのはベースモデルそのものであり、長期間にわたってタスクをこなし、並行して動作することができるのだ。

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