수학자들은 OpenAI가 자체적인 나비에-스토크스 증명을 이해하지 못한다고 말합니다

수학자들은 OpenAI가 자신의 나이버-스토크스 증명을 이해하지 못한다고 말한다

9월 초, 회사는 나비에-스토크스 문제에 대한 166페이지 분량의 가능한 해결책을 발표했습니다. OpenAI는 이 증명이 스페인 수학자 디에고 코르도바와 루이스 마르티네스-조로아의 접근 방식을 따른다고 주장했습니다.

여러 전문가 그룹은 현재 의견이 다르다. Scientific American 보고서에 따르면 말이다. EPFL의 수학자 곤살로 카오-라보라는 “자세히 살펴보면 다른 접근 방식입니다”라고 말한다. 그는 유사점이 표면적인 것에 불과하다고 말한다.

잠재적인 증명은 모든 논리적 단계를 검사하는 형식적 검증 언어인 Lean으로 작성되어 있지만, 그 자체로는 인간이 읽을 수 있는 형태가 아닙니다. 클레이 수학 연구소(CMI)는 출시 이후 이를 검토하고 있다고 합니다.

출판 전에 뉴욕대 수학자 트리스탄 버크마스터는 OpenAI가 자신과 안타르픽의 레벤트 알푸게가 공개된 모델로 수행한 연구를 기반으로 작업을 진행했다고 비난했습니다. OpenAI는 버크마스터의 데이터를 사용하지 않았다고 주장하며 이 주장을 부인했습니다. 고등연구소의 카밀로 데 렐리스에 따르면 언어 모델은 블랙박스이기 때문에 확실한 답을 내리는 것은 불가능할 것으로 보입니다.

10월 초, OpenAI는 약 400개의 결과를 더 공개했는데, 이는 수학계가 겨우 따라잡을 수 있는 수준이다. 이를 GitHub에 불규칙한 형태로 게시함으로써 많은 수학자들이 분노했으며, 이는 그들의 분야를 저속하게 만드는 것으로 느껴졌다.

10,000개의 AI 에이전트가 실제로 도움이 되었는지 아무도 모릅니다

OpenAI가 자사의 작업에 대해 이해하지 못하는 또 다른 점이 있습니다. 이 회사는 엄청난 컴퓨팅 자원을 투입하여 약 10,000개의 모델 인스턴스를 약 88시간, 1,300억 토큰 동안 배포함으로써 나비-스토크스 해법의 잠재력을 개발했습니다. OpenAI 연구원 노암 브라운에 따르면, 그 거대한 에이전트 군단이 결과에 어떤 기여를 했는지 아무도 정확히 알지 못합니다.

그 규모에서의 행동은 연구되지 않았습니다. 수천 개의 에이전트를 대상으로 체계적인 비교 테스트를 수행하는 데 너무 많은 비용이 듭니다. 단일 에이전트가 같은 문제를 해결하는 데 얼마나 시간이 걸리는지에 대해서는 아무도 테스트하지 않았으며, 10,000개의 에이전트가 1,000개보다 어떤 구체적인 이점을 제공하는지 알아내는 것은 거의 불가능합니다.

브라운은 성공의 10퍼센트도 미치지 않는 부분을 다중 에이전트 설정에 기인한다고 말합니다. 그는 이러한 시스템이 새롭고 화려하기 때문에 과도한 공로를 얻는다고 합니다. 실제로 중요한 것은 기본 모델 자체입니다. 이 모델은 장기간에 걸쳐 작업을 처리할 수 있고 병렬로 실행될 수 있습니다.

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