8 сентября Бакмастер и математик Левент Альпёге, сотрудник Anthropic, представили три доказательства результатов, связанных с поведением нелинейных уравнений гидродинамики при гладком внешнем воздействии. В работе использовались модели ИИ, прежде всего Codex и Claude. Доказательства были формализованы с помощью Lean и относятся к уравнениям Эйлера, Буссинеска и пористой среды. Эти результаты не решают непосредственно задачу Навье—Стокса, но реализуют один из возможных маршрутов к ней.
Практически одновременно OpenAI представила собственное заявленное решение задачи существования и гладкости Навье—Стокса. Компания сообщает, что результат был получен внутренней моделью следующего поколения, более мощной, чем GPT-6 Astra, а затем формализован и проверен в Lean. Само OpenAI формулирует результат осторожнее — как «предлагаемое решение» задачи.
Задача Навье—Стокса входит в семь задач тысячелетия, сформулированных Институтом математики Клея. За решение каждой предусмотрена премия в $1 млн. Проблема касается существования и гладкости решений трёхмерных уравнений Навье—Стокса — фундаментальной математической модели движения вязких жидкостей. Несмотря на заявление OpenAI, Институт Клея пока продолжает относить эту задачу к нерешённым.
Именно хронология стала источником конфликта. По словам Бакмастера, пока он и Альпёге готовили свои результаты к публикации, они узнали, что информация об их работе дошла до OpenAI. После контакта с компанией исследователям сообщили, что внутреннее доказательство Навье—Стокса уже получено. Бакмастер утверждает, что первый запрос к системе был отправлен лишь за несколько дней до этого — уже после того, как OpenAI получила информацию об их исследовании.
Эта версия особенно заинтересовала Бакмастера из-за выбранного математического подхода. По его словам, путь через гладкое внешнее воздействие был необычным и ранее развивался Луисом Мартинесом-Зороа и Диего Кордовой. Именно его Бакмастер и Альпёге выбрали для собственной атаки на проблему. Поэтому почти одновременный выбор того же направления OpenAI показался исследователям подозрительным.
OpenAI предлагает другую хронологию. Компания сообщает, что её работа началась 1 сентября после появления слухов о том, что две задачи тысячелетия могли быть решены. После завершения проекта и формальной проверки 6 сентября OpenAI связалась с Бакмастером и Альпёге, предложив совместную публикацию и признание приоритета их результатов по задаче с вынужденными уравнениями Эйлера. OpenAI утверждает, что исследователи и ИИ-агенты не видели их работу до публичной публикации.
При этом OpenAI признаёт более тонкую проблему. Компания заявляет, что не предоставляла своим агентам конкретные пользовательские данные Бакмастера и Альпёге для решения задачи, однако не исключает, что обезличенные данные от использования её продуктов могли ранее использоваться для улучшения моделей.
Бакмастер также утверждает, что в ходе обсуждений представитель OpenAI Себастьян Бубек предлагал убрать Альпёге из числа авторов или изменить представление о его вкладе. По словам математика, разговор сопровождался резкими высказываниями о возможных последствиях публичного конфликта. Эти утверждения основаны на версии Бакмастера и остаются частью продолжающегося спора.
Вопрос здесь выходит далеко за рамки соперничества двух исследовательских групп. Если ИИ-система действительно способна за несколько дней воспроизвести или развить редкий исследовательский маршрут, возникает принципиальная проблема: может ли лаборатория, предоставляющая учёному ИИ-инструмент, затем конкурировать с ним за научный приоритет, используя масштаб своих моделей и вычислительных ресурсов?
Именно это делает историю с Навье—Стоксом необычной. Впервые спор идёт не только о том, кто доказал теорему первым, но и о том, кто первым получил доступ к самой идее, которая позволила машине её доказать.
Источник: https://techcrunch.com/2026/09/08/openai-fought-dirty-on-career-making-math-problem-says-nyu-mathema...Если вам понравился материал, кликните значок — вы поможете нам узнать, каким статьям и новостям следует отдавать предпочтение. Если вы хотите обсудить материал —не стесняйтесь оставлять свои комментарии : возможно, они будут полезны другим нашим читателям!

