Avancées mathématiques et controverses dans la recherche en IA
Le professeur de mathématiques à l’Université de New York, Tristan Buckmaster, a annoncé mardi trois preuves, offrant un premier aperçu sur l’un des problèmes majeurs non résolus en mathématiques théoriques : le problème d’existence et de régularité de Navier-Stokes, entouré d’une controverse liée aux tentatives d’OpenAI de résoudre le même problème.
Dans sa déclaration, Buckmaster a exprimé des préoccupations concernant un effort parallèle mené par OpenAI, qui aurait, selon lui, basé ses recherches sur les travaux de Buckmaster avant leur publication, menant à un réseau complexe de rivalités académiques et de revendications conflictuelles. Il a noté : « Il y a une autre partie de cette histoire, et honnêtement, je souhaiterais beaucoup ne pas avoir à m’en soucier. »
Peu après l’annonce de Buckmaster, OpenAI a publié une preuve complète du problème de Navier-Stokes, solution développée à l’aide d’un modèle de nouvelle génération non encore dévoilé. Cet effort a nécessité des ressources informatiques considérables, avec 300 milliards de jetons en sortie, représentant un coût pouvant atteindre 22,5 millions de dollars au tarif actuel.
Le problème d’existence et de régularité de Navier-Stokes fait partie des Problèmes du Prix du Millénaire, un ensemble de sept problèmes mathématiques significatifs non résolus, chacun récompensé par un prix d’un million de dollars pour une solution. Ces équations, fondamentales en mécanique des fluides, restent mal comprises sur le plan théorique, une solution ayant le potentiel d’avancer la physique mathématique.
Durant les dernières étapes de leur recherche, Buckmaster et son collaborateur Levent Alpöge ont appris que leurs progrès avaient été communiqués à OpenAI. Après avoir pris contact, ils ont découvert qu’OpenAI avait déjà atteint une preuve complète du problème central, soulevant des questions sur le moment où cette recherche avait été lancée et l’étendue de l’implication humaine.
« Il s’est avéré qu’une équipe entière travaillait sur le problème, » a raconté Buckmaster, détaillant les efforts computationnels considérables menés par OpenAI. La chronologie indique que les propres efforts d’OpenAI ont commencé le 1er septembre, suscités par des rumeurs suggérant que deux problèmes du Prix du Millénaire avaient été résolus.
Bien que la recherche du problème de Navier-Stokes soit répandue parmi les mathématiciens, l’approche spécifique adoptée par Buckmaster et Alpöge est notablement moins courante. Buckmaster a exprimé des soupçons quant à OpenAI adoptant la même méthodologie simultanément, remettant en question comment un modèle typique pourrait parvenir à un chemin aussi nuancé en si peu de temps.
Bien qu’Alpöge soit employé par Anthropic, il a réalisé cette recherche de manière indépendante. Notamment, lui et Buckmaster ont principalement utilisé Codex d’OpenAI pour leur travail. Cependant, Buckmaster a allégué que leur collaboration a rencontré des frictions, affirmant que la CEO d’OpenAI, Mira Murati, cherchait à minimiser les contributions d’Alpöge lors des négociations pour résoudre le problème.
Lorsque Buckmaster a proposé de rendre la dispute publique, il a rapporté que Bubeck lui avait conseillé de ne pas prendre des mesures qui pourraient compromettre sa carrière, suggérant plutôt une approche plus discrète de la question.
Des inquiétudes ont également été soulevées concernant le potentiel d’influence des informations provenant des travaux de Buckmaster, réalisés en utilisant Codex, sur les résultats d’OpenAI. OpenAI maintient qu’il n’a pas accédé à des données utilisateur spécifiques pour résoudre le problème de Navier-Stokes, tout en reconnaissant que des données déidentifiées provenant des interactions des utilisateurs avec ses produits ont peut-être contribué à affiner leurs modèles.
Alors que les discussions autour du rôle de l’IA dans la recherche mathématique se poursuivent, Buckmaster plaide pour la transparence dans le processus de recherche, croyant qu’une plus grande sensibilisation du public peut favoriser la responsabilité au sein de la communauté scientifique.
