La vicenda che vede coinvolte OpenAI e le equazioni di Navier-Stokes segna un momento cruciale nel dibattito sul rapporto tra intelligenza artificiale e ricerca scientifica. Un modello interno di OpenAI avrebbe prodotto una prova significativa legata al problema di Navier-Stokes, uno dei celebri Millennium Prize Problems. Se validato dalla comunità matematica, questo risultato potrebbe avere un impatto storico. Tuttavia, l’annuncio è già al centro di una controversia sui crediti, sui tempi della scoperta e sull’uso di strumenti AI, come Codex, in ricerche non ancora pubblicate, riaprendo il nodo della fiducia nei modelli impiegati per la ricerca scientifica non ancora divulgata.
La disputa sui crediti e le accuse di plagio
Tristan Buckmaster, professore di matematica alla New York University, in collaborazione con Levent Alpöge, matematico affiliato ad Anthropic, aveva annunciato lo sviluppo di tre prove relative a un filone di ricerca sul problema di Navier-Stokes. Buckmaster sostiene che informazioni sui loro progressi sarebbero giunte a OpenAI mentre il lavoro era ancora in fase di finalizzazione. Da qui l’accusa più delicata: un team di OpenAI avrebbe poi concentrato risorse computazionali ingenti nella stessa direzione di ricerca, arrivando a dichiarare un risultato più ampio.
OpenAI, tramite Sebastian Bubeck, responsabile della ricerca matematica dell’azienda, ha respinto con fermezza queste affermazioni, definendole false e infiammatorie.
La disputa si concentra quindi su un terreno complesso, che non riguarda unicamente la correttezza formale di una prova, ma anche la tracciabilità del processo scientifico: chi ha avuto accesso a quali idee, in quale momento e attraverso quali strumenti.
Il ruolo degli agenti AI e il costo computazionale
OpenAI ha dichiarato che un proprio modello interno, descritto come più avanzato di GPT-6 Astra, avrebbe generato una prova sulla possibile formazione di una singolarità in tempo finito nelle equazioni tridimensionali di Navier-Stokes. L’azienda ha impiegato circa 10.000 agenti concorrenti per un periodo di circa 88 ore, sostenendo un costo computazionale nell’ordine di milioni di dollari. Questo dettaglio evidenzia come la competizione scientifica possa essere profondamente ridefinita dalla disponibilità di capacità di calcolo su vasta scala.
Nel caso delle equazioni di Navier-Stokes e del coinvolgimento di OpenAI, la dimensione industriale dell’esperimento AI si scontra con il modello accademico tradizionale, basato su principi di priorità, pubblicazione, revisione tra pari e riconoscimento individuale. OpenAI ha inoltre specificato di non voler reclamare il premio da 1 milione di dollari offerto dal Clay Mathematics Institute, presentando il risultato come una dimostrazione dei progressi dei propri sistemi più avanzati. Tuttavia, questa posizione non risolve la questione dei crediti, specialmente se il lavoro dovesse essere riconosciuto come collegato a una linea di indagine già avviata da altri ricercatori.
