OpenAI、Navier-Stokes問題を未公開AIで88時間解決と発表 学界で倫理論争に

発表内容の概要

OpenAIは現地時間の火曜日に、未公開モデルがNavier-Stokes問題の解決策を発見したと公式ブログで発表した。Navier-Stokes問題は流体の運動を記述する方程式群に関する未解決問題で、クレイ数学研究所が100万ドルの賞金を懸けるミレニアム懸賞問題の一つだ。人間の研究者が約90年間取り組んできたが、決着には至っていなかった。

同社の説明では、内部モデルに駆動された約1万体のAIエージェントが並列で作業し、88時間で解を見つけたという。OpenAIはこの成果を「マイルストーン」と評した。その一方で「目的はAIモデルの進歩を報告することにある」とし、懸賞金を受け取らない方針も明かしている。

先行研究者との間に何が起きたのか

発表の前日には、ニューヨーク大学のTristan Buckmaster氏が、Anthropicの研究者Levent Alpöge氏（ただしAlpöge氏は雇用主のためではなく個人的に参加）と共同で関連問題の成果を公表していた。Buckmaster氏は、OpenAIがこの進捗を知ったとみられるタイミングで連絡を受け、いつから問題に取り組んでいたのかや、モデルの学習データについて尋ねたと話している。

すると会話はすぐに険悪になったという。OpenAI側は、内部モデルにクレジットを与える形で論文を書き換え、Alpöge氏を共著者から外すよう求めてきた。さらにBuckmaster氏が、自身が使っていたOpenAIのコード実行環境Codexのセッションにアクセスしたかを問うと、返答は曖昧になり、「なぜ自分のキャリアを潰すのか」などと言われたと同氏は証言している。

OpenAIは公式な回答で、研究者本人らが公表するまで、自分たちはいかなる手段でも相手の研究成果を見なかったと否定した。一方で、製品利用から得られた匿名化データがモデル改善に間接的影響を与えた可能性は完全には排除できないとも述べている。Bubeck氏はBuckmaster氏の告発の一部を否定しており、主張は食い違ったままだ。

数学界の信頼が揺らぐ

数学の研究現場では、未完成のアイデアや進行中のプロジェクトを同僚と共有する習慣が広く根付いている。それは「こうした共有が競争に結び付かない」という期待の上に成り立ってきた。ロンドンにあるクイーン・メアリー大学のAbhishek Saha教授は、OpenAIのやり方について「数学者は一般的にはしないような種類のことを行った」と評した。

サウスカロライナ大学のMatthew Ballard氏は「数学は非公式な信頼規範に大きく依存している」と指摘する。今回のような行動は、研究者が成果を共有する意欲をそぐ一因になり得る。カーネギーメロン大学のJeremy Avigad氏も「AIシステムがクエリからアイデアを盗み出すかもしれないという考えはぞっとする」と述べた。

明らかになっていないこと

現時点で、OpenAIが実際に特定ユーザーのデータを利用したかどうかは確認できていない。同社は「特定のユーザーデータにはアクセスしていない」と繰り返し否定している。だが、ユーザー利用に由来する匿名化データが学習に影響した可能性を完全に排除できないとも言う。

また、AIモデルが発見した解の数学的な正しさも、まだ第三者の検証を受けていない。OpenAIの研究者Sébastien Bubeck氏はBuckmaster氏の証言の一部を否定しており、クレイ数学研究所も懸賞金の授与を決めていない。今後の学会レビューや開示情報を待つ必要がある。