OpenAI claimt een van de zeven Millenniumprijsproblemen te hebben opgelost met een intern AI-model, meldde Tweakers gisteren. Twee menselijke onderzoekers stonden op het punt die oplossing te vinden. Kan gebeuren, maar ze gebruikten ChatGPT bij hun onderzoek. Is er meegelezen door OpenAI?
De Navier-Stokes-vergelijkingen geven snelheid, druk en richting van stromende vloeistoffen en gassen. Een volledige oplossing houdt in dat je die op op elk punt en op elk moment exact kunt voorspellen. Tot nu toe is dat niemand gelukt, maar onderzoekers Tristan Buckmaster en Levent Alpöge hadden gemeld er bijna te zijn.
Bij hun onderzoek gebruikten ze zowel Claude als OpenAI Codex, waaronder GPT-5.6 Sol en later Astra. Nadat geruchten rondgingen dat een oplossing in zicht zou zijn, liet OpenAI een bak rekenkracht los om deze met haar meest geavanceerde model te vinden. Men vond geen volledige oplossing, maar wel een forse stap: “finite-time blow-up voor geforceerde Navier–Stokes [], met gladde forcing volgens opties C en D uit Feffermans officiële probleemstelling.”
Nee, ik weet werkelijk niet wat dat betekent maar wiskundigen zijn er enthousiast over. Mij gaat het om de constatering dat niemand nog die route had bewandeld behalve Buckmaster en Alpöge, en dat zij hierbij dus gebruik maakten van een (openbaar) AI-model van datzelfde OpenAI.
In haar verklaring geeft OpenAI dat
We (the researchers and the agents) did not see any of their work through any means until they released it publicly — in particular, no specific user data was accessed in order to solve this problem. While unlikely, we cannot rule out that de-identified data derived from their usage of our products helped improve our models?. However, our proofs differ significantly and even the precise results proved are different in the Euler case (forced vs unforced).Als jurist haal ik hier uit: we hebben géén chatlogs of bijlagen gelezen, maar het is mogelijk dat delen van chats als “verbetering aan het model” zijn gevoerd en daarmee deel van het nieuwste model zijn geworden. Voor een taalmodel kan dat genoeg zijn om vervolgens op die input bij te sturen naar de goede richting.
Mag dat? Goede vraag. Als het goed is, weten de meesten dat je het vinkje “Improve the model for everyone” uit kunt zetten (Settings > Data Controls). Maar je moet óók naar je privacy controls om daar “Do not train on my content” uit te vinken. En als je daarna een keer feedback op een chat geeft (duimpje omhoog/omlaag) dan passeert dat die instelling, zeg ik er gelijk bij.
Een lastige vraag: hoe bewijs je ontlening als die via modeltraining verloopt? Er is geen log te vinden waarin iemand van OpenAI zich toegang gaf tot die chats. Als er wat is gebeurd, is die chat geautomatiseerd vermalen tot een serie tokens en is een trainingsproces daar lekker op gaan knabbelen. Waar specifieke teksten dan zijn gebleven, is niet te zeggen – sterker nog, ze zijn nergens meer.
In auteursrechtland speelt het issue van memorization, het reconstrueren van een specifiek stuk trainingsdata. Zeer theoretisch zou het dan mogelijk moeten zijn om te kijken of het paper (of grote prompts) te reconstrueren is. Dat geeft ze dan een morele overwinning, want het werk is er met toestemming in gezet dus de memorization er van is geen auteursrechtinbreuk.
Een bedrijf kan dus (mogelijk) profiteren van een nog niet publiek intellectueel inzicht zonder dat één medewerker dat inzicht ooit heeft gezien, zonder dat het oorspronkelijke werk wordt gereproduceerd en mogelijk zelfs zonder dat achteraf nog kan worden vastgesteld of dat inzicht causaal aan het resultaat heeft bijgedragen.
Of en welke vinkjes jij wanneer hebt aangevinkt, zijn dan je enige tegenargumenten, waarbij “we cannot rule out that de-identified data derived from their usage of our products helped” dan kennelijk daar overheen gaat. Ik weet even niet wat daarvan te vinden.
Arnoud
