Matematikçiler OpenAI’den kanıt istedi

Matematikçiler, OpenAI’ın Navier-Stokes denklemleri için açıkladığı çözümde yayımlanmamış araştırmaları kullanmadığını daha açık biçimde kanıtlamasını istiyor. Tartışmanın merkezinde New York Üniversitesi profesörü Tristan Buckmaster ile Anthropic araştırmacısı Levent Alpöge’nin yürüttüğü ayrı çalışma bulunuyor. İki araştırmacının Codex kullandığı bilgisi, model eğitimi ve kullanıcı verileri hakkında yeni sorular doğurdu.

The Verge’ün haberine göre matematikçiler yalnızca son ispatın benzerliğini değil, OpenAI ekibinin hangi tarihte hangi bilgiye ulaştığını da açıklamasını talep ediyor. Buckmaster, çalışmalarına ilişkin bilgilerin şirkete 3 Eylül’de iletildiğini söylüyor. OpenAI ise Navier-Stokes girişimini 1 Eylül’de bir söylentinin ardından başlattığını ve araştırmacıların istemlerini ya da ispatlarını ajanları yönlendirmek için kullanmadığını belirtiyor.

OpenAI’ın yayımladığı teknik anlatım, şirketin 10 bin ajanla yaklaşık 88 saat çalıştığını ve Lean doğrulamasının 17 saat daha sürdüğünü bildiriyor. Sistem 4,9 milyon mesaj üretirken yaklaşık 300 milyar çıktı belirteci kullandı. Şirket, araştırmacıların özel verilerine erişmediğini söylüyor; buna karşılık kimliksizleştirilmiş kullanım verilerinin model gelişimine katkı vermiş olma ihtimalini tamamen dışlamıyor.

İLGİNİZİ ÇEKEBİLİR

Bu ayrım tartışmanın düğümünü oluşturuyor. Bir model belirli bir sohbeti doğrudan açmadan da daha önceki eğitim süreçlerinde türetilmiş örüntülerden etkilenebilir. OpenAI, bireysel ChatGPT ve Codex kullanımında içerikleri ayarlara bağlı olarak model geliştirmede kullanabildiğini açıklıyor. İş ve API ürünlerinde ise varsayılan olarak eğitim yapılmıyor. Araştırmacılar, yayımlanmamış sonuçların hangi kategoriye girdiğini önceden ve açıkça bilmek istiyor.

Tartışma yapay zeka destekli araştırmada güven sorununu büyütüyor

Navier-Stokes problemi, üç boyutlu akışkan hareketinin her zaman düzgün kalıp kalmadığını sorgulayan yedi Milenyum Probleminden biri. OpenAI, iç sisteminin sonlu zamanda tekillik oluşabileceğini gösteren bir ispat sunduğunu belirtiyor. Clay Matematik Enstitüsünün ödül süreci bağımsız inceleme ve yayımlanmış sonucun kabulü gibi ek koşullar taşıyor. Bu nedenle şirketin duyurusu, problemin resmen çözüldüğü anlamına henüz gelmiyor.

Buckmaster ve Alpöge’nin çalışması zorlanmış Euler problemiyle ilgili ayrı bir sonuca dayanıyor. OpenAI da ilk söylentinin bu çalışmaya ilişkin olduğunu, iki ekibin farklı sonuçları ispatladığını savunuyor. Ancak iki araştırma hattı benzer akışkanlar dinamiği yöntemlerine dokunduğu için zamanlama ve atıf meselesi önemini koruyor. Şirket daha sonra ilgili çalışmaları anlatımına ekleyerek öncelik konusunu görünür hâle getirdi.

Yapay zeka araçları matematikte deneme hızını büyütürken araştırma mahremiyeti için yeni kurallar gerektiriyor. Bir matematikçi asistana yayımlanmamış fikir verdiğinde bu verinin saklama, inceleme ve eğitim kapsamını kolayca görebilmeli. Laboratuvarlar da büyük hesaplama gücüyle bağımsız araştırmacıların önüne geçtiklerinde veri kökenini denetlenebilir biçimde açıklamalı. Bu olayın kalıcı etkisi, tek bir ispatın doğruluğundan çok bilimsel güven için kurulacak şeffaflık standardında görülebilir.