Source
Data Science Talks | Ніколи такого не було і от знов»ШІ в черговий раз зайшов на територію,...
99 Views/Reach
2026-09-09 09:44
Message №139
«Ніколи такого не було і от знов»
ШІ в черговий раз зайшов на територію, яка ще вчора вважалась суто людською.
OpenAI заявила, що її нова внутрішня модель розв’язала задачу існування та гладкості рівнянь Нав’є—Стокса — одну із семи «задач тисячоліття» Clay Mathematics Institute, яка залишалася відкритою майже 90 років. За розв’язання кожної з цих задач CMI передбачає винагороду у $1 млн. Доказ опублікований і додатково формалізований у Lean. Сама модель, яка знайшла розв’язок, за словами OpenAI, суттєво потужніша за GPT-6 Astra.
Але в цій історії є дуже цікавий нюанс.
Приблизно за пів доби до публічного анонсу OpenAI математик NYU Трістан Бакмастер та дослідник Anthropic Левент Альпьоге оприлюднили три власні результати — для рівняння пористого середовища, системи Бусінеска та 3D-рівнянь Ейлера. Усі вони були формально перевірені в Lean. Над напрямком вони працювали майже рік, а різкий прорив стався в серпні після активного використання LLM — Claude та OpenAI Codex, зокрема GPT-5.6 Sol.
Сам Бакмастер назвав те, що відбувається, «моментом Deep Blue — Kasparov» для математики: математик + LLM тепер здатні за місяць зробити обсяг роботи, який ще зовсім недавно міг вимагати років.
І тут починається найцікавіше. Бакмастер і Альпьоге активно використовували Codex у своїй роботі. OpenAI стверджує, що не мала доступу до їхніх конкретних сесій, але сама визнає: не можна повністю виключити, що деідентифіковані дані від використання продуктів могли вплинути на покращення моделей. Тож гіпотетично їхня робота могла опосередковано підвищити здатність системи OpenAI прийти до власного результату — але встановити, чи сталося це насправді фактично не можливо.
ШІ вже однозначно підсилює інтелектуальні можливості людини і дає величезний буст науці. Та зараз ми входимо в еру, коли ШІ вже не просто допомагає, але фактично «змагається» з людиною за наукові відкриття.
OpenAI прямо заявляє, що не претендуватиме на грошову винагороду, навіть якщо доказ буде визнано правильним. Але певний присмак несправедливості все одно залишається: якщо задачу фактично розв’язала AI-система, навчання якої потенційно могло опосередковано скористатися роботою інших математиків, то кому взагалі належить авторство такого відкриття — моделі, компанії, дослідникам, які її запустили, чи людям, чиї ідеї могли стати частиною цього інтелектуального ланцюжка? Чинні правила CMI писалися явно не для епохи автономних AI-дослідників: вони передбачають нагороду одній або кільком особам, хоча й дозволяють враховувати попередні роботи та взагалі не присуджувати приз. Тож якщо результат OpenAI буде підтверджено, науковій спільноті, схоже, доведеться серйозно замислитися над правилами — і не лише щодо грошової винагороди, а насамперед щодо авторства та наукового пріоритету.
ШІ в черговий раз зайшов на територію, яка ще вчора вважалась суто людською.
OpenAI заявила, що її нова внутрішня модель розв’язала задачу існування та гладкості рівнянь Нав’є—Стокса — одну із семи «задач тисячоліття» Clay Mathematics Institute, яка залишалася відкритою майже 90 років. За розв’язання кожної з цих задач CMI передбачає винагороду у $1 млн. Доказ опублікований і додатково формалізований у Lean. Сама модель, яка знайшла розв’язок, за словами OpenAI, суттєво потужніша за GPT-6 Astra.
Але в цій історії є дуже цікавий нюанс.
Приблизно за пів доби до публічного анонсу OpenAI математик NYU Трістан Бакмастер та дослідник Anthropic Левент Альпьоге оприлюднили три власні результати — для рівняння пористого середовища, системи Бусінеска та 3D-рівнянь Ейлера. Усі вони були формально перевірені в Lean. Над напрямком вони працювали майже рік, а різкий прорив стався в серпні після активного використання LLM — Claude та OpenAI Codex, зокрема GPT-5.6 Sol.
Сам Бакмастер назвав те, що відбувається, «моментом Deep Blue — Kasparov» для математики: математик + LLM тепер здатні за місяць зробити обсяг роботи, який ще зовсім недавно міг вимагати років.
І тут починається найцікавіше. Бакмастер і Альпьоге активно використовували Codex у своїй роботі. OpenAI стверджує, що не мала доступу до їхніх конкретних сесій, але сама визнає: не можна повністю виключити, що деідентифіковані дані від використання продуктів могли вплинути на покращення моделей. Тож гіпотетично їхня робота могла опосередковано підвищити здатність системи OpenAI прийти до власного результату — але встановити, чи сталося це насправді фактично не можливо.
ШІ вже однозначно підсилює інтелектуальні можливості людини і дає величезний буст науці. Та зараз ми входимо в еру, коли ШІ вже не просто допомагає, але фактично «змагається» з людиною за наукові відкриття.
OpenAI прямо заявляє, що не претендуватиме на грошову винагороду, навіть якщо доказ буде визнано правильним. Але певний присмак несправедливості все одно залишається: якщо задачу фактично розв’язала AI-система, навчання якої потенційно могло опосередковано скористатися роботою інших математиків, то кому взагалі належить авторство такого відкриття — моделі, компанії, дослідникам, які її запустили, чи людям, чиї ідеї могли стати частиною цього інтелектуального ланцюжка? Чинні правила CMI писалися явно не для епохи автономних AI-дослідників: вони передбачають нагороду одній або кільком особам, хоча й дозволяють враховувати попередні роботи та взагалі не присуджувати приз. Тож якщо результат OpenAI буде підтверджено, науковій спільноті, схоже, доведеться серйозно замислитися над правилами — і не лише щодо грошової винагороди, а насамперед щодо авторства та наукового пріоритету.