OpenAI ने Navier-Stokes समस्या के समाधान का किया खुलासा
कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्षेत्र की अग्रणी कंपनी OpenAI ने घोषणा की है कि उसके AI सिस्टम, जिसमें 10,000 एजेंट शामिल हैं, ने Navier-Stokes समीकरणों की मिलेनियम चुनौती को 88 घंटे में हल कर दिया है। Navier-Stokes समीकरण द्रव गतिशीलता को दर्शाते हैं, और OpenAI का समाधान यह संकेत देता है कि कुछ परिस्थिति में द्रव का वेग सीमित समय में अनंत हो सकता है — यह प्राथमिक रूप से एक अपूरा गणितीय सवाल था। इस उपलब्धि में OpenAI के अप्रकाशित AI मॉडल का उपयोग किया गया, जो सार्वजनिक GPT-6 Astra मॉडल से बेहतर प्रदर्शन करता है। परीक्षण के बाद GPT-6 Astra ने लॉजिकल स्टेप्स का 17 घंटे तक सत्यापन किया। हालांकि, क्ले गणित संस्थान की ओर से इस समस्या के समाधान पर 1 मिलियन डॉलर पुरस्कार घोषित है, OpenAI ने कहा है कि वे इस पुरस्कार के लिए आवेदन नहीं करेंगे।
अनपब्लिश्ड डेटा के उपयोग पर शैक्षणिक सवाल
इस उपलब्धि पर न्यूयॉर्क यूनिवर्सिटी के गणित प्रोफेसर ट्रिस्टन बकमास्टर ने सवाल उठाए हैं। उनका मानना है कि Anthropic के गणितज्ञ लेवेंट अल्पोगे के साथ उनकी अनपब्लिश्ड शोध भी OpenAI के प्रशिक्षण डेटा में शामिल की गई हो सकती है, खासतौर पर Codex कोड-जनरेशन मॉडल के माध्यम से। बकमास्टर ने स्पष्ट किया कि वे प्रशिक्षण डेटा की पूरी जानकारी नहीं रखते और OpenAI पर कोई गलत व्यवहार का आरोप नहीं लगाते। फिर भी, इस मामले ने AI मॉडल्स के विकास में अनुसंधान डेटा की सोर्सिंग और अधिकारों के संदर्भ में गंभीर प्रश्न खड़े कर दिए हैं।
OpenAI के शोधकर्ता सेबेस्टियन यूबेकी ने ऐसी किसी भी अनपब्लिश्ड सामग्री के उपयोग से इनकार किया। बावजूद इसके, OpenAI ने स्वीकार किया कि बाहरी शोधकर्ताओं का योगदान उनके प्रशिक्षण सेट में परोक्ष रूप से प्रभाव डाल सकता है, जो सार्वजनिक और स्वामित्व वाले डेटा के मिश्रण के चलते अलग करना चुनौतीपूर्ण होता है।
AI की प्रगति और बाजार-नियामकीय तनाव
यह विवाद OpenAI की संभावित 1 ट्रिलियन डॉलर के सार्वजनिक प्रारंभिक प्रस्ताव (IPO) की तैयारी के बीच आया है, वहीं प्रतियोगी Anthropic भी 3 ट्रिलियन डॉलर के मूल्यांकन के साथ IPO की योजना बना रही है। यह मामला AI के वैज्ञानिक अनुसंधान में नैतिकता, बौद्धिक संपदा और डेटा अधिकारों की बहस को और व्यापक कर रहा है।
जैसे-जैसे AI तकनीक तेजी से विकसित हो रही है, नियामक, अकादमिक और निवेशक डेटा उपयोग की सीमाओं और मॉडल पारदर्शिता पर अधिक संवेदनशील होते जा रहे हैं। OpenAI और अकादमिक समुदाय के बीच बढ़ती बातचीत गणितीय अनुसंधान, AI नवाचार की दिशा और पूंजी बाजार की प्रवृत्तियों को प्रभावित करेगी।