Сэм Альтман, генеральный директор OpenAI, выразил сочувствие исследователям и математикам, которые с трудом справляются с огромным потоком математических результатов, генерируемых искусственным интеллектом, но в то же время подчеркнул, что компания не остановит этот процесс. В своих комментариях в подкасте Cheeky Pint Альтман пояснил, что право человечества на понимание тайн Вселенной и открытие фундаментальных научных знаний является главным приоритетом, который перевешивает потрясения, вызванные подходом компании к представлению результатов.
Борьба методологий: скорость против проверки
Заявления Альтмана прозвучали в то время, когда академическое и математическое сообщество подвергает резкой критике стиль OpenAI в работе с открытиями. Многие исследователи отмечают, что компания публикует сотни математических результатов без предоставления достаточного контекста, точной документации источников или даже адекватных механизмов для проверки достоверности этих результатов, что оставляет ученых в состоянии замешательства при попытках расшифровать эти сложные данные.
Более того, компанию обвиняют в «ограничении доступа к исследованиям» (gatekeeping); полные детали некоторых крупных прорывов, таких как результаты, связанные с теорией Янга-Миллса, которая является краеугольным камнем современной физики элементарных частиц, не были раскрыты. OpenAI оправдывает этот подход тем, что он основан на рекомендациях экспертов для обеспечения наилучшего способа объявления результатов, что противоречит советам предыдущих математических групп, призывавших к полной прозрачности.
Огромные инвестиции и технические проблемы
Альтман раскрыл масштаб огромных ресурсов, которые OpenAI выделяет на это направление, отметив, что компания потратила сотни миллионов долларов на решение математических задач. Среди наиболее заметных инвестиций — выделение более 10 миллионов долларов на работу над уравнением Навье-Стокса, одной из знаменитых задач тысячелетия.
Альтман также описал период интенсивной внутренней работы как намеренно «вышедший из-под контроля» для проверки пределов возможностей моделей, когда сотрудники использовали внутренний канал в приложении Slack под названием Model Name-Hold My Beer, чтобы предлагать моделям сложнейшие математические задачи и проверять их способность к решению.
Что меняется на практике?
Этот подход представляет собой радикальный сдвиг в характере научных исследований; вместо полной зависимости от неспешных человеческих усилий наступил этап «ускоренного открытия» с помощью искусственного интеллекта. Это развитие создает новую реальность, характеризующуюся следующим:
- Разрыв в ресурсах: способность крупных технологических компаний вкладывать сотни миллионов в решение научных проблем может привести к маргинализации академических исследователей, не обладающих такими же финансовыми возможностями.
- Кризис проверки: давление, вызванное скоростью производства, может привести к разрыву между «открытием» и «утвержденным научным доказательством», что возлагает на ученых дополнительное бремя по проверке результатов работы машины.
- Централизация данных: превращение технологических компаний в «привратников» научного знания, обладающих властью определять, когда и как будут раскрыты новые научные факты.