OpenAI claimt wiskundig raadsel opgelost, maar raakt in dataconflict verwikkeld

Wat is er precies gebeurd?

OpenAI heeft een oplossing gepubliceerd voor het Navier-Stokes-probleem, een van de zeven wiskundige Millennium-prijsvragen waar sinds het jaar 2000 een prijs van een miljoen dollar op staat. Het bedrijf zegt dat een intern, nog niet uitgebracht AI-model liet zien dat vloeistofbewegingen in bepaalde omstandigheden binnen eindige tijd instabiel kunnen worden, iets waar wiskundigen al bijna negentig jaar naar zoeken. De oplossing werd volgens OpenAI geproduceerd door ongeveer tienduizend samenwerkende AI-agents, die er 88 uur over deden. Daarna kostte het nog 17 uur om het bewijs formeel te laten controleren door een ander AI-systeem.

Het gaat om zuiver wiskundig, theoretisch werk. Er is geen product of dienst die morgen bij een Vlaamse zaak op de mat valt. Het verhaal is vooral belangrijk omdat het laat zien hoe krachtig en hoe snel de nieuwste, nog niet publiek beschikbare AI-modellen inmiddels zijn, en omdat het een pijnlijk dataconflict blootlegt.

Waarom ligt dit zo gevoelig?

Omdat een andere onderzoeker zegt dat OpenAI zijn werk heeft gebruikt zonder dat eerlijk te erkennen. Wiskundige Tristan Buckmaster van de universiteit van New York werkte samen met Levent Alpöge, die bij concurrent Anthropic werkt, gedurende bijna een jaar aan een verwant probleem. Ze gebruikten daarvoor onder meer Claude en OpenAI’s eigen tool Codex, en zetten al hun tussentijdse resultaten in Codex-sessies.

Toen er geruchten de ronde deden over een wiskundige doorbraak, nam OpenAI contact op met Buckmaster. Volgens zijn verklaring werd hij vervolgens onder druk gezet om snel te reageren, en zou een OpenAI-onderzoeker hebben aangedrongen om zijn medeauteur Alpöge te schrappen, omdat die voor Anthropic werkt. Toen Buckmaster weigerde, zou hem gevraagd zijn waarom hij zijn carrière wilde riskeren. Buckmaster stelt verder dat hij vroeg of het interne OpenAI-model toegang had gehad tot zijn Codex-sessies, waarin al zijn tussentijdse resultaten stonden. Op de vraag of het model daarop getraind was, kreeg hij naar eigen zeggen geen antwoord.

Wat zegt OpenAI zelf?

OpenAI ontkent dat het werk van Buckmaster en Alpöge is bekeken voordat het zelf klaar was, en zegt dat de twee bewijzen inhoudelijk verschillen. Volgens het bedrijf begon het eigen onderzoek pas op 1 september, na geruchten dat er ergens een doorbraak was, en werd pas op 6 september contact gezocht om een gezamenlijke aankondiging voor te stellen. Op dat moment bleek dat Buckmaster en Alpöge een ander, verwant probleem hadden opgelost, niet Navier-Stokes zelf.

OpenAI zegt uitdrukkelijk dat er geen specifieke gebruikersdata is geraadpleegd om het probleem op te lossen. Tegelijk erkent het bedrijf dat het niet kan uitsluiten dat gedepersonaliseerde, dus van naam en herkomst ontdane, data uit het gebruik van zijn eigen producten heeft bijgedragen aan het verbeteren van zijn modellen in het algemeen. Dat is een belangrijke nuance: het is niet hetzelfde als zeggen dat er niets met die data is gebeurd.

Hoeveel rekenkracht ging hierin?

Volgens OpenAI stuurden de agents samen bijna 5 miljoen berichten en gebruikten ze zo’n 300 miljard tokens, de rekeneenheden waarin AI-taalmodellen tekst verwerken, voor alle onderzochte problemen samen. Alleen al voor Navier-Stokes ging het om 2,7 miljoen berichten en ongeveer 130 miljard tokens. Branchewatcher Simon Willison rekende voor dat eenzelfde hoeveelheid tokens tegen publieke prijzen van OpenAI’s nieuwste model al snel op zo’n 15 miljoen dollar zou uitkomen. De echte kostprijs van het interne model is niet bekend, maar het geeft een indicatie van de schaal van de operatie.