OpenAI, matematiğin en zorlu problemleri arasında bulunan Navier-Stokes problemini henüz kullanıma sunmadığı bir yapay zekâ modeliyle çözdüğünü açıklamıştı. Şirkete göre, model yaklaşık 10 bin yapay zekâ ajanının birlikte çalıştığı bir sistem üzerinden yalnızca 88 saatte çözüme ulaştı. Matematiğin yedi Milenyum Ödülü probleminden biri olan Navier-Stokes için Clay Mathematics Institute tarafından 1 milyon dolarlık ödül belirlenmiş durumda. Ne var ki OpenAI’ın duyurusu, elde edilen matematiksel sonuç kadar şirketin probleme ne zaman ve hangi koşullarda yöneldiği konusunda da tartışma başlattı. Bazı matematikçiler, şirketin başka araştırmacıların aynı alanda ilerleme kaydettiğini öğrendikten sonra büyük hesaplama kaynaklarını probleme yönlendirmesinin akademik araştırmadaki güven ve açıklık kültürüne zarar verebileceğini düşünüyor.
OpenAI’ın açıklamasından bir gün önce New York University’den matematik profesörü Tristan Buckmaster ile OpenAI’ın rakiplerinden Anthropic’te çalışan Levent Alpöge, bağlantılı bir problem üzerindeki çalışmalarını yayımladı. Alpöge bu araştırmayı Anthropic adına yürütmüyordu. Buckmaster, OpenAI’ın kendi çalışmalarındaki ilerlemeden haberdar olduğunu öğrendikten sonra şirketle iletişime geçtiğini ve OpenAI’ın problem üzerinde ne zaman çalışmaya başladığını, kullanılan modelin hangi verilerle eğitildiğini sorduğunu belirtti. Buckmaster ayrıca OpenAI araştırmacılarından biriyle yaptığı görüşmede kendisine kariyerini neden riske atmak istediğinin sorulduğunu ve konuşmanın giderek sertleştiğini öne sürdü. OpenAI ise Buckmaster ve Alpöge’nin çalışmalarına ait belirli kullanıcı verilerinin Navier-Stokes çözümünde kullanıldığı iddiasını açık biçimde reddediyor.
OpenAI’ın Navier-Stokes çözümünde veri kullanımı tartışılıyor
Şirketin açıklamasına göre araştırmacılar ve problemi çözmek için kullanılan yapay zekâ ajanları, Buckmaster ile Alpöge’nin çalışması kamuya açıklanana kadar bu araştırmayı herhangi bir kanaldan görmedi. OpenAI özellikle belirli kullanıcı verilerine erişilerek çözüm üretilmediğini söylüyor. Bununla birlikte şirket, araştırmacıların OpenAI ürünlerini kullanmasından elde edilmiş kimliksizleştirilmiş verilerin geçmişte modellerin geliştirilmesine dolaylı katkıda bulunmuş olabileceği ihtimalini tamamen dışlayamayacağını da kabul ediyor. OpenAI, buna rağmen iki matematiksel ispat arasında belirgin farklılıklar bulunduğunu vurguluyor. Bu ayrım tartışmanın merkezinde yer alıyor, çünkü yapay zekâ tarafından üretilen bir matematiksel fikrin hangi eğitim verilerinden veya önceki etkileşimlerden ne ölçüde etkilendiğini kesin biçimde ortaya koymak mevcut sistemlerde oldukça güç olabiliyor.
Buckmaster’ın iddiaları bununla sınırlı değil. Araştırmacı, problem üzerinde çalışırken kullandığı Codex oturumlarına OpenAI tarafından erişilip erişilmediğini de şirkete sorduğunu ve tatmin edici bir yanıt alamadığını belirtiyor. Bunun yanında OpenAI’ın çalışmanın yayımlanması sırasında kendi modeline atıf yapılmasını ve Alpöge’nin ortak yazarlıktan çıkarılmasını istediğini ileri sürüyor. OpenAI araştırmacısı Sébastien Bubeck ise Buckmaster’ın aktardığı olayların bazı bölümlerine itiraz ediyor ve Alpöge’nin ortak yazarlıktan çıkarılmasını talep ettiğini reddediyor. Dolayısıyla tarafların anlatımları bazı kritik noktalarda birbirinden ayrılıyor ve mevcut bilgiler, bu iddiaların tamamı hakkında kesin bir değerlendirme yapmaya yeterli görünmüyor.
İLGİNİZİ ÇEKEBİLİR
OpenAI 90 yıldır çözülemeyen matematik problemini çözdü ama tartışmalar başladı
Üç yıl OpenAI ve Anthropic’te çalıştı, şimdi yapay zekâ yarışı için uyarıyor
Gazeteler OpenAI’dan içeriklerinin ve yapay zekâ modellerinin imhasını istiyor
OpenAI günler süren araştırma görevlerini yapabilen yapay zekâ geliştirdi
OpenAI, ajanlarının bir wiki sitesini ele geçirdiğini doğruladı
OpenAI’ın kendi açıklamaları ise şirketin neden kısa sürede böylesine büyük kaynakları tek bir matematik problemine yönlendirdiği konusunda başka sorular doğuruyor. Şirket, yaklaşık 10 bin ajanla gerçekleştirilen çalışmanın milyonlarca dolara mal olduğunu belirtirken Clay Mathematics Institute tarafından belirlenen 1 milyon dolarlık ödülü talep etmeyi düşünmediğini de söylüyor. Zaten ödülün verilmesi için önerilen çözümün matematik topluluğu tarafından incelenmesi ve Clay Mathematics Institute’un koşullarını karşılaması gerekiyor. OpenAI, temel amacının yapay zekâ modellerinin kaydettiği ilerlemeyi göstermek olduğunu ifade ediyor. Şirketin aktardığına göre çalışma, sosyal medyada bazı araştırmacıların Milenyum problemlerinde ilerlediğine ilişkin söylentilerin görülmesinden sonra başladı; Bubeck de Science tarafından aktarılan bir basın toplantısında bu bilgilerin X üzerinden görüldüğünü ve güçlü modeli bu problemlerden birinde denemeye karar verdiklerini söyledi.
Günün Öne Çıkan Fırsatları
REKLAM — Bu içerikte satış ortaklığı bağlantıları bulunmaktadır. Bu bağlantılar üzerinden yapılan alışverişlerden Teknoblog komisyon kazanabilir.
Tartışmanın matematikçiler açısından dikkat çekici taraflarından biri ise araştırma kültürünün nasıl etkilenebileceği. Queen Mary University of London’dan Abhishek Saha, matematikte son derece uzmanlaşmış bilgi gerektiği için başka bir araştırmacının çalışmasını kısa sürede geride bırakmanın geleneksel olarak kolay olmadığını belirtiyor. University of South Carolina’dan Matthew Ballard da matematikçilerin tamamlanmamış fikirlerini ve devam eden çalışmalarını meslektaşlarıyla sıklıkla paylaştığını, bunun temelinde ise paylaşımın bir yarışa dönüşmeyeceği yönündeki güvenin bulunduğunu söylüyor. Carnegie Mellon University profesörü ve ICARM direktörü Jeremy Avigad’a göre araştırmacıların yapay zekâ sistemlerine yönelttiği sorgulardaki fikirlerin başka çalışmalar için kullanılabileceği ihtimali bile matematikçiler üzerinde caydırıcı etki yaratabilir. Binlerce ajanın kısa süre içinde tek bir probleme yönlendirilebildiği sistemler yaygınlaştıkça araştırmacıların erken aşamadaki çalışmalarını paylaşma konusunda daha temkinli davranması olası görünüyor.
Brown University profesörü Brendan Hassett de yapay zekâ şirketlerinin sohbet kayıtlarının modelleri geliştirmek amacıyla kullanılmadığı konusunda yalnızca güvence vermesinin yeterli olmayabileceğini, bunu gösterebilecek mekanizmaların da bulunması gerektiğini savunuyor. London Institute for Mathematical Sciences üyesi Yang-Hui He ise büyük teknoloji şirketlerinin yürüttüğü matematik çalışmalarının fazlasıyla kapalı hâle gelmesinden endişe duyduğunu belirtiyor. Öte yandan bu ölçekte hesaplama kaynağının her matematik problemine ayrılması gerçekçi görünmüyor. Saha’ya göre yapay zekâ laboratuvarlarının üzerinde çalışılan problemlerin çoğuna böylesine büyük kaynaklar yönlendirmesi beklenmemeli, çünkü bunların yalnızca küçük bir bölümü kamuoyunda Milenyum problemleri kadar ilgi çekebilir.
Oxford University’den Andras Juhasz ise gelişmenin OpenAI açısından güçlü bir tanıtım etkisi yarattığını, fakat bu yaklaşımın uzun vadede sürdürülebilirliğinin tartışmalı olduğunu düşünüyor. Akademik dünyada araştırmacıların birbirlerinden önce sonuç yayımlaması yeni bir durum değil. Buna rağmen 10 bin yapay zekâ ajanının kısa sürede tek bir araştırma problemine yöneltilebilmesi, rekabetin ölçeğini ciddi biçimde değiştirebilecek bir unsur oluşturuyor. OpenAI’ın açıkladığı sonuç bağımsız incelemelerden geçerek doğrulanırsa, yapay zekâ modellerinin matematiğin en ileri araştırma alanlarında ulaşabildiği seviyeye ilişkin dikkate değer bir örnek ortaya çıkacak. Buna karşılık yaşanan tartışma, matematikçilerin yapay zekâ araçlarına hangi verileri emanet edebileceği ve teknoloji şirketlerinin henüz yayımlanmamış akademik çalışmalar karşısında hangi kurallara uyması gerektiği sorularının da çözülmesi gereken teknik problemler kadar belirleyici hâle geldiğini gösteriyor.
