Dopo mesi di risultati matematici generati dall'AI scaricati sui ricercatori, il CEO di OpenAI Sam Altman ammette di provare empatia per chi fatica a stare al passo. Ma non ha alcuna intenzione di fermarsi. Anzi, durante il podcast Cheeky Pint, ha lasciato intendere che l'azienda ha in serbo molte più scoperte di quelle già annunciate. «Nel complesso, il mondo merita di capire come funziona l'universo», ha dichiarato, «ma ho empatia per il metodo».
Il diritto alla conoscenza
Le parole di Altman segnano uno dei primi riconoscimenti diretti dell'impatto di OpenAI sui matematici, dopo una raffica di risultati impressionanti ma comunicati in modo caotico. Secondo il CEO, il diritto del pubblico a nuove conoscenze scientifiche «supera» il disagio causato dalle pubblicazioni. «L'umanità merita la conoscenza fondamentale e non dovremmo sederci su una scoperta scientifica importante», ha affermato, pur ammettendo che l'azienda deve migliorare il modo in cui comunica i risultati.
I matematici interpellati da The Verge hanno più volte criticato OpenAI per annunci con attribuzioni inadeguate, poco contesto e verifiche insufficienti. Questo mese l'azienda ha rilasciato centinaia di risultati matematici, spesso accompagnati da brevi scritti giudicati mal redatti e difficili da seguire. E ora OpenAI è accusata di fare l'opposto: trattenere scoperte potenzialmente significative. Dopo l'annuncio di tre importanti progressi in matematica, fisica e informatica, i dettagli di uno di essi — legato alla teoria di Yang-Mills — non sono stati resi pubblici, su raccomandazione di un gruppo di esperti consultato dall'azienda.
Milioni spesi e un canale Slack rivelatore
Altman ha anche ammesso che la corsa di OpenAI ai problemi matematici è «sfuggita di mano» per un breve periodo, ma era una mossa deliberata per testare i limiti dei modelli. Ha citato un canale Slack interno chiamato «Model Name-Hold My Beer», dove i dipendenti lanciavano le sfide più difficili per vedere come rispondevano i sistemi. E ha stimato che l'azienda ha speso centinaia di milioni di dollari in problemi matematici, inclusi circa 10 milioni per la soluzione delle equazioni di Navier-Stokes, uno dei leggendari problemi del Millennio.
Queste cifre offrono un assaggio delle risorse enormi che i laboratori di AI stanno investendo nella scienza, alimentando il timore dei ricercatori di essere tagliati fuori dai propri campi. Per chi sperava in una pausa, le parole di Altman suonano come un secco no: OpenAI ha «ovviamente» molte più scoperte da rivelare.
