OpenAI nutzt ja die Millennium-Probleme als Benchmark, um seine Ergebnisse zu frisieren...

Die Serie um die Navier-Stokes-Gleichungen von OpenAI ist noch lange nicht zu Ende...

Die New York Times hat in einer aktuellen Nachverfolgung bisher unbekannte Details dieses Konflikts aufgedeckt.

Der wichtigste Punkt dabei ist, dass OpenAI seine Aussage zu Nutzerdaten aktualisiert hat:

Die Codex-Prompts von Buckmaster in den letzten zwei Monaten können das interne Modell in keiner Weise beeinflussen. Auch keine Nutzereingabe nach dem 3. Juli kann in dieses System gelangen.

Dies ist viel klarer als die frühere Aussage von OpenAI, „dass nicht vollständig ausgeschlossen werden kann, dass anonyme Nutzerdaten zur Verbesserung des Modells beigetragen haben“, und es zieht eine Zeitlinie, ob die Forschungsergebnisse vom August in das Modell eingeflossen sind.

Trotzdem handelt es sich hierbei noch immer um eine einseitige Angabe von OpenAI. Derzeit gibt es keine öffentlichen technischen Materialien, die von Außenstehenden unabhängig überprüft werden können.

Der Datenstreit ist noch nicht beigelegt, da hat OpenAI bereits eine weitere Bombe platziert:

Nach der Lösung der Navier-Stokes-Gleichungen hat das Unternehmen „wesentliche Fortschritte“ bei einer weiteren der Millennium-Preisaufgaben erzielt und bereitet sich darauf vor, die Ergebnisse zu veröffentlichen.

Die neuesten Gerüchte deuten darauf hin, dass es sich um die Hodge-Vermutung handelt.

Unglaublich: Die Arbeit zur ersten Aufgabe wird noch begutachtet, da soll die zweite bereits eingereicht werden.

„Warum zerstörst du deine eigene Karriere?“

Lassen Sie uns kurz den Verlauf dieses Streits und die neuesten Enthüllungen nachvollziehen.

Der Mathematiker Tristan Buckmaster von der New York University berichtet, dass Sébastien Bubeck, Forschungsleiter bei OpenAI, zu ihm sagte, nachdem er das Kooperationsangebot von OpenAI abgelehnt und angekündigt hatte, den gemeinsamen Kommunikationsverlauf öffentlich zu machen:

Warum zerstörst du deine eigene Karriere?

Buckmaster fragte zurück, wie die Offenlegung von Fakten die Karriere eines Wissenschaftlers zerstören könne. Darauf antwortete die andere Seite:

Wenn du nicht willst, dass ich freundlich bin, muss ich auch nicht freundlich sein.

Bubeck räumte später ein, dass der erste Satz tatsächlich von ihm stammte, bestritt aber, dass es sich um eine Drohung handelte.

Anschließend veröffentlichte er einen Screenshot des Chat-Verlaufs mit Levent Alpöge, dem Kooperationspartner von Buckmaster.

Der Screenshot zeigt, dass Bubeck vor dem Telefonat vorgeschlagen hatte, die beiderseitige Veröffentlichung zu koordinieren, die Priorität der Forschung der beiden anzuerkennen und bereit zu sein, Beweise und menschliche Prompts zu teilen.

Diese Nachrichten belegen jedoch nur, dass OpenAI vor dem Telefonat Kooperationsbereitschaft gezeigt hat, sie können den eigentlichen, den Konflikt auslösenden Anruf nicht wiedergeben.

Was die New York Times jetzt ergänzt hat, sind die vollständigeren Bedingungen dieser Verhandlungen.

Zu diesem Zeitpunkt hatte OpenAI den Beweis für die Navier-Stokes-Gleichungen bereits abgeschlossen, während Buckmaster und Alpöge nur bis zur einfacheren Euler-Gleichung vorgedrungen waren.

OpenAI bot Buckmaster mehrere Optionen an:

• Die beiden Mathematiker veröffentlichen zuerst die Ergebnisse zur Euler-Gleichung, OpenAI gibt am nächsten Tag den Beweis für die Navier-Stokes-Gleichungen bekannt;
• Buckmaster übernimmt die Rolle des Hauptautors und bearbeitet die vom OpenAI-Modell generierte Arbeit neu;
• Buckmaster erhält ausreichend Rechenleistung, um seine eigene Forschung weiterzuführen;
• OpenAI wird außerdem vorschlagen, dass die Ehre des 1-Millionen-Dollar-Millennium-Preises Buckmaster und seinem Kooperationspartner zukommt.

Es ist klarzustellen, dass OpenAI die 1 Million Dollar nicht direkt zahlen wollte, und es gibt keine Beweise dafür, dass über eine Schweigevereinbarung gesprochen wurde.

Das bedeutet, dass OpenAI bereit war, die Zuweisung des Preises öffentlich zu empfehlen.

Trotzdem war Buckmaster der Meinung, dass OpenAI versuchte, ihn zu „kaufen“.

Der Kern des Problems liegt bei seinem Kooperationspartner Alpöge.

Obwohl Alpöge bei Anthropic angestellt ist, handelt es sich bei dieser Forschung um sein privates Nebenprojekt, das nicht von Anthropic initiiert wurde.

In einem Interview mit der New York Times bestätigte Bubeck jedoch direkt, dass OpenAI tatsächlich nicht wollte, dass Alpöge in der endgültigen Arbeit erscheint:

Unserer Meinung nach, wie kann ein Mitarbeiter von Anthropic an einem internen Projekt von OpenAI teilnehmen?

Buckmaster vertritt die Ansicht, dass beide für ihre Forschung sowohl Claude von Anthropic als auch Codex von OpenAI verwendet haben. Der vernünftigste Weg wäre, dass beide Unternehmen den Wettbewerb beilegen und diese Ergebnisse gemeinsam bearbeiten.

Er beschrieb, dass OpenAI nicht verstehen konnte, warum er das Angebot nicht annahm, und auch nicht, warum er nicht bereit war, „Levent unter den Bus zu werfen“.

Auch Bubeck konnte das nicht nachvollziehen.

Er sagte der New York Times, dass OpenAI nach Abschluss anderer mathematischer Beweise in der Vergangenheit bereits ähnliche Kooperationsvereinbarungen mit externen Mathematikern getroffen habe, weshalb er von Buckmasters Ablehnung der Zusammenarbeit überrascht war.

Zu der Warnung vor der „Zerstörung der Karriere“ gab Bubeck folgenden Kontext an:

Buckmaster hatte erklärt, dass er sofort eine Reihe von Vorwürfen an die Medien richten würde, sobald OpenAI den Beweis veröffentlicht.

Er wollte eigentlich fragen, warum er seine eigene Karriere durch unbegründete Vorwürfe gefährden wolle.

Bubeck räumte ein, dass dies eine „äußerst schlechte Formulierung“ war, und sagte, er habe sie sofort zurückgenommen und sich entschuldigt.

Aber Buckmaster hat diese „Güte“ offensichtlich nicht gespürt.

Am Sonntag verwandelte er sein Büro an der New York University in ein provisorisches „Kriegszimmer“:

Die Tafel war voll mit der Zeitlinie der Ereignisse, mehrere Kollegen saßen neben ihm und besprachen gemeinsam mit ihm, wie er reagieren sollte.

Er rief auch den Mathematiker Peter Sarnak vom Institute for Advanced Study in Princeton an. Nachdem Sarnak die von beiden Seiten vorgelegten Bedingungen gehört hatte, sagte er:

Solche Verhandlungen habe ich noch nie gehört.

Gleichzeitig lobte er Buckmaster dafür, dass er „wie ein Mathematiker gehandelt habe“.

Kurz vor Mitternacht am Montag veröffentlichte Buckmaster eilig drei Arbeiten, die noch nicht ausreichend überarbeitet waren, sowie eine 1870 Wörter lange Erklärung zu den Ereignissen.

Er verließ das Büro erst um 2:30 Uhr morgens, um nach Hause zu gehen.

Einige Stunden später kündigte OpenAI offiziell den Abschluss des Beweises für die Navier-Stokes-Gleichungen an.

Was die Mathematiker bei diesem Streit wirklich trifft, ist vielleicht nicht nur das Datenproblem.

Buckmaster ist der Ansicht, dass in dem Streit der Weg vernachlässigt wurde, den menschliche Mathematiker für diesen Durchbruch geebnet haben.

Vor einigen Jahren schlugen die spanischen Mathematiker Diego Córdoba und Luis Martínez-Zoroa eine neue Strategie zur Angabe der relevanten Strömungsgleichungen vor:

Durch eine Reihe präziser äußerer „Stöße“ wird die Strömung ständig in einen extremen Zustand versetzt, bis schließlich eine Singularität entsteht, bei der die Geschwindigkeit gegen unendlich geht.

Buckmaster war für die Formulierung der Probleme zuständig, Alpöge gab die Probleme in das Modell von Anthropic ein.

Beide gaben dann basierend auf den Ausgaben des Modells ständig Rückmeldungen und korrigierten sie, um schrittweise komplexere Gleichungen zu lösen.

Aus diesem Grund betonte Buckmaster:

Der größte geistige Verdienst gebührt Luis und Diego.

Nach dem früheren Forschungstempo hätte diese Methode von verschiedenen Mathematikern weitergeführt werden können, und es hätte vielleicht noch zehn Jahre gedauert, bis man zu den Navier-Stokes-Gleichungen gelangt wäre.

Aber jetzt hat OpenAI zehntausende Agenten eingesetzt, um diesen Zeitraum auf wenige Tage zu verkürzen.

Auf der einen Seite stehen die Vorgänger, die über Jahre die Kernstrategie entwickelt haben, auf der anderen Seite die KI, die mit massiver Rechenleistung den letzten Sprint absolviert.

Wem gehört dieser Durchbruch also eigentlich?

Auf diese Frage gibt es noch keine Antwort.

Aber man kann sehen, dass OpenAI bereits an der nächsten Aufgabe arbeitet...

Die nächste Aufgabe könnte die Hodge-Vermutung sein, das Modell heißt möglicherweise Aeon

Neueste Enthüllungen besagen, dass OpenAI sein nächstes Ziel auf die Hodge-Vermutung gesetzt hat.

Bevor die Ergebnisse zu den Navier-Stokes-Gleichungen veröffentlicht wurden, erwähnte Elliot Glazer, Leiter des mathematischen Bereichs bei Epoch AI, als er die damals chaotischen Informationsquellen durchging, dass ein Mathematikprofessor aus einer sogenannten „vertrauenswürdigen Quelle“ gehört habe:

Die gelöste Aufgabe ist nicht die der Navier-Stokes-Gleichungen, sondern die Hodge-Vermutung.

Damals galt diese Nachricht als Gerücht innerhalb eines Gerüchts.

Da OpenAI nun bestätigt hat, dass es bei einer weiteren der Millennium-Preisaufgaben „wesentliche Fortschritte“ erzielt hat, wurde dieser alte Hinweis wieder ausgegraben.

Ob es sich dabei tatsächlich um die Hodge-Vermutung handelt, muss noch bestätigt werden, aber verschiedene Gerüchte haben sie bereits zur wahrscheinlichsten Antwort gemacht.

Was besagt die Hodge-Vermutung eigentlich?

Einfach ausgedrückt, versucht sie eine Brücke zwischen zwei Welten der Mathematik zu schlagen.

Die eine ist die Topologie, die sich damit befasst, wie viele „Löcher“ ein hochdimensionaler Raum insgesamt hat.

Die andere ist die algebraische Geometrie, die geometrische Formen untersucht, die durch Polynomgleichungen beschrieben werden.

Die Hodge-Vermutung besagt, dass in einer bestimmten Klasse komplexer geometrischer Räume die besonderen „Löcher“, die durch die Topologie entdeckt wurden, nicht aus dem Nichts existieren. Hinter ihnen sollte sich jeweils eine geometrische Struktur finden lassen, die aus algebraischen Gleichungen besteht. Mit anderen Worten:

Hinter den unsichtbaren und ungreifbaren topologischen Eigenschaften eines Raums sollte ein „Gerüst“ stehen, das sich durch Gleichungen formulieren lässt.

Diese Vermutung wurde im 20. Jahrhundert von dem britischen Mathematiker William Hodge aufgestellt und später in die sieben Millennium-Preisaufgaben aufgenommen. Sie verbindet Topologie, komplexe Geometrie und algebraische Geometrie und ist eines der zentralsten und schwierigsten Probleme der modernen Mathematik.

Und das, was sie möglicherweise angreift, ist immer noch das namenlose interne Modell von OpenAI.

OpenAI hat bisher nur mitgeteilt, dass das Modell seit dem 28. August trainiert wird und seine mathematischen Fähigkeiten GPT-6 Astra deutlich übertreffen. Sogar während des Projekts zu den Navier-Stokes-Gleichungen war das Training noch nicht abgeschlossen.

Aus Kreisen wird gemunkelt, dass sein Codename möglicherweise Aeon lautet, aber dieser Name wurde von OpenAI noch nicht bestätigt.

Genau dieses Modell, das „gleichzeitig trainiert und Aufgaben löst“, ist in ein System aus zehntausenden Agenten integriert, das gleichzeitig mehrere ungelöste Millennium-Preisaufgaben bearbeitet.

OpenAI gab bekannt, dass bei dem gesamten Testlauf 4,9 Millionen Agentennachrichten und etwa 300 Milliarden Ausgabe-Token erzeugt wurden. Allein für die Aufgabe der Navier-Stokes-Gleichungen wurden etwa 10.000 parallele Agenten eingesetzt, 2,7 Millionen Nachrichten erzeugt und etwa 130 Milliarden Ausgabe-Token verbraucht.

Vom Start der Agenten bis zum Finden der Lösung vergingen nur 88 Stunden, anschließend benötigte GPT-6 Astra weitere 17 Stunden für die Lean-Formalisierung und -Überprüfung.

Die Navier-Stokes-Gleichungen sind nur das erste offengelegte Ergebnis dieses brutalen Problemlösungssystems.

Jetzt ist die zweite Aufgabe bereits in Arbeit.

OpenAI und Anthropic behandeln die jahrhundertealten Vermutungen bereits als Testaufgaben

Wenn man die Nachrichten der letzten zwei Wochen zusammenträgt, stellt man fest, dass dies kein zufälliger mathematischer Durchbruch ist:

Es ist eher ein von Gerüchten angefachter und schnell eskalierender KI-W