요약:
뉴욕대학교 수학 교수인 트리스탄 벅마스터(Tristan Buckmaster)는 화요일 이론 수학에서 아직 해결되지 않은 주요 문제를 지적하는 예비 결과를 포함해 세 가지 증명을 발표했습니다. 그는 또한 OpenAI가 연구가 공개되기 전에 관련 진행 정보를 얻었다고 비난했으며, 거대한 컴퓨팅 리소스를 활용하여 완전한 증거를 먼저 게시했습니다.
이번에 관련된 나비에-스토크스 존재 및 부드러움 문제는 클레이 수학 연구소(Clay Mathematics Institute)가 수립한 7가지 "밀레니엄 상 문제" 중 하나이며 보상금은 미화 100만 달러입니다. 나비에-스토크스(Navier-Stokes) 방정식은 유체역학에서 널리 사용되고 있으나 이론적 연구는 아직 부족한 실정이다. OpenAI는 나중에 Navier-Stokes의 존재와 부드러움 문제에 대한 완전한 증거를 발표했으며 Buckmaster의 발견은 이전에 이 문제에 대한 조치를 취했습니다. OpenAI에 따르면 이번 일주일 동안의 작업에는 총
3,000억 개의 출력 토큰
이 소비되었습니다. ——현재 Astra 환율로 계산하면미화 2,250만 달러
에 해당합니다. 계산 비용.OpenAI는 진행 상황을 알릴 때까지 스프린트를 시작하지 않았다는 비난을 받았습니다.
Buckmaster는 성명에서 "솔직히 말해서 신경 쓸 필요가 없었으면 좋겠다는 이야기의 또 다른 부분이 있습니다"라고 썼습니다. 그와 Alpöge는 자체 연구를 완료하면서 "우리의 진행 상황에 대한 정보가 OpenAI에 전달됐다"는 사실을 알게 되었다고 말했습니다. 상대방은 OpenAI에 연락한 후 핵심 문제에 대한 완전한 증거를 얻었다고 말했습니다. 하지만 오픈AI가 이 문제를 언제부터 연구하기 시작했는지, 인력을 얼마나 투자했는지 묻는 질문에 상대방의 대답은 점점 모호해졌다."팀 전체가 이미 엄청난 양의 계산을 사용하여 문제를 해결하고 있는 것으로 밝혀졌습니다... 결국
우리 작업에 대한 정보가 OpenAI에 도달한 지 며칠 이내에 첫 번째 팁이 나왔다는 데 동의했습니다.
. "Buckmaster가 말했습니다.이 말이 사실이라면 OpenAI 팀은 Buckmaster와 Alpöge의 연구 방향이 옳다고 믿고 컴퓨팅 리소스의 엄청난 이점을 활용하여 먼저 공식적인 증거를 제공하기로 결정했다는 의미입니다. OpenAI의 발표는 일정의 상당 부분을 확인시켜 주었으며, 특히 "2000년 퍼즐이 풀렸다"는 소문에 이어 최신 시도가 9월 1일에 시작되었다는 점을 지적했습니다. 이 발표는 또한 Buckmaster 및 Alpöge와의 지속적인 대화를 확인시켜 줍니다.
고유한 방법과 서명 분쟁
Buckmaster는 수학자들이 이 문제를 광범위하게 연구했지만 그와 그의 협력자들이 채택한 구체적인 전략은 주류와 거리가 멀기 때문에 OpenAI가 왜 동일한 접근 방식을 동시에 채택할지 궁금하다고 말했습니다.
"Fefferman의 진술에 있는 옵션 c와 d인 평활력을 통해 Clay의 문제로 가는 길은 Luis와 Diego가 개척한 경로이고 Levent와 내가 조용히 공격하기로 선택한 경로입니다." 벅마스터는 "내가 아는 한 이 루트를 작업하는 사람은 거의 없다. 모델에게 문제 설명을 건네주고 며칠을 투자해서 도달할 수 있는 방향이 아니다"라고 적었다.
Alpöge는 Anthropic에 고용되어 있지만 이 연구는 회사를 대신하여 수행되지 않았습니다. 따라서 두 사람은 주로 OpenAI의 Codex에 의존하여 다양한 모델을 사용했습니다. 그럼에도 불구하고 알포게와 경쟁 연구소와의 관계는 OpenAI에게 골칫거리가 된 것 같습니다. Buckmaster는 OpenAI의 Bubeck이 제안된 타협에서 Alpöge의 속성을 제거해달라고 요청했다고 말했습니다.
Buckmaster가 논란을 공개하라고 주장하자 Bubeck은 "왜 당신의 경력을 망치려고 합니까?"라고 대답했습니다. Buckmaster는 Buckmaster가 반박 한 후 Bubeck이 "내가 친절하게 대하는 것을 원하지 않으면 친절하게 대할 필요가 없습니다"라고 말했습니다.
훈련 데이터에 대한 우려와 OpenAI의 대응
Buckmaster는 또한 프로젝트를 구축할 때 Codex를 광범위하게 사용하기 때문에 자신의 작업에 대한 정보가 OpenAI 자체의 문제 해결 노력을 촉진할 수 있다고 우려합니다. OpenAI는 Codex를 사용하여 모델을 대화형으로 교육할 수 있는 권리를 보유하지만 사용자는 이를 거부할 수 있습니다. OpenAI 팀이 Buckmaster의 자체 Codex 대화형 교육을 기반으로 한 모델을 사용하는 경우 유사한 문제에 직면했을 때 모델이 작업을 "반복"하는 것이 가능합니다.
OpenAI는 발표에서 메모리 검색 가능성을 경시했습니다. "우리(연구원 및 에이전트)는 그들의 작업이 공개되기 전에 어떠한 방식으로도 본 적이 없으며, 특히 이 문제를 이해하기 위해 특정 사용자 데이터에 액세스할 수 없었습니다." 발표문에는 "가능성은 희박하지만 그들이 우리 제품에서 생성된 비식별 데이터를 사용하여 모델 개선에 도움이 되었다는 점을 배제할 수는 없습니다. 그러나 우리의 증명은 크게 다르며 오일러 사례의 정확한 결과도 다릅니다(강제 vs. 비강제)."
논란과 관계없이, 이 문제는 수학 연구에서 AI의 역할과 OpenAI의 구체적인 동기에 대한 지속적인 논쟁을 다시 불러일으킬 가능성이 높습니다. Buckmaster는 가능한 한 많은 연구 정보를 대중에게 제공하는 것이 최선의 대응이라고 믿는 것 같습니다.
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