OpenAI заподозрили в краже решения задачи тысячелетия у математиков

Двое учёных почти год решали одну из главных загадок математики — и за несколько дней до публикации узнали, что внутренняя модель OpenAI получила почти такой же результат. Один из авторов утверждает, что ему предложили опубликовать доказательство единолично — но без соавтора, который работает на Anthropic.

Задача на миллион, которая ждала 185 лет

Уравнения Навье-Стокса описывают, как течёт жидкость — от воды в трубе до воздуха вокруг самолётного крыла. Их вывели ещё в XIX веке, но до сих пор никто толком не знает, ведут ли они себя «прилично» всегда или иногда выдают физическую бессмыслицу вроде бесконечной скорости частицы.

Институт Клэя в 2000 году включил эту задачу в список из семи «проблем тысячелетия» и назначил за решение каждой по 1 миллиону долларов — по текущему курсу это чуть больше 90 миллионов рублей, отмечает xrust. За четверть века свою награду забрал только один человек: Григорий Перельман решил гипотезу Пуанкаре и демонстративно отказался от денег. Остальные шесть задач, включая Навье-Стокса, оставались нерешёнными — до этой недели.

Как двое учёных почти дошли до финиша

Математик из Нью-Йоркского университета Тристан Бакмастер и его коллега Левент Альпёге, который работает исследователем в Anthropic, около года пробивались к решению не самым очевидным путём. Они опирались на подход испанца Диего Кордобы и его соавтора Луиса Мартинеса-Зорои — метод «форсирования», который до этого не считался особо перспективным.

Активно помогали себе нейросетями — причём сразу двумя: и Claude от Anthropic, и ChatGPT через агента Codex от OpenAI. 15 августа пара добилась результата: доказала, что уравнения Эйлера — упрощённый, «беззтрения» родственник Навье-Стокса — при определённых условиях всё-таки «взрываются». Само по себе это уже событие уровня крупной научной публикации и серьёзный шаг к главной цели.

Правда, у доказательства была особенность: нейросеть выдала его на языке формальной верификации Lean, а человекочитаемое объяснение получилось настолько корявым, что учёным пришлось буквально переводить его на нормальный математический язык шаг за шагом.

Слух, который разлетелся быстрее доказательства

Примерно 3 сентября в X (бывший Twitter) поползли разговоры: якобы Anthropic вот-вот объявит о решении Навье-Стокса. Один из постов на эту тему разошёлся особенно широко, и волна докатилась до самой OpenAI.

Бакмастер, по его собственному изложению событий, поступил открыто: написал в OpenAI и предупредил, что они с коллегой действительно близки к прорывным результатам вокруг Навье-Стокса и скоро планируют публикацию, как только всё аккуратно оформят.

Ответ пришёл через несколько дней — и по словам Бакмастера, звучал он примерно так: их внутренняя, ещё не выпущенная модель тоже только что справилась с Навье-Стоксом. Причём метод оказался подозрительно похож на тот, который сам Бакмастер с Альпёге разрабатывали весь последний год.

Переписка, из-за которой разгорелся скандал

Дальше, если верить опубликованному Бакмастером заявлению, начались вопросы на грани неудобных. Он прямо спросил: не могла ли модель OpenAI «насмотреться» на их наработки через пользовательские сессии Codex, куда они годами заливали свои черновики? Внятного ответа не последовало — компания лишь заверила, что в процессе решения задачи модель точно не заглядывала в чужие переписки.

Ещё через некоторое время, по словам математика, OpenAI сделала неожиданное предложение: опубликовать доказательство от его имени, забрать себе миллион долларов и статус первого «мясного» человека, который вплотную подошёл к решению задачи. Условие было одно — убрать из соавторов Альпёге. Формально из-за того, что тот числится сотрудником Anthropic, главного конкурента OpenAI.

Когда Бакмастер возмутился таким предложением, ему, по его версии, мягко намекнули не портить себе карьеру — мол, можно решить вопрос по-хорошему, а можно и иначе. После этого учёный решил не молчать и выложил подробное изложение переписки в открытый доступ.

Ответ OpenAI: свой пресс-релиз и рой агентов

Практически синхронно со скандалом OpenAI выпустила официальное объявление: компания заявила, что её внутренняя модель, ещё более мощная, чем анонсированная неделей ранее Astra, решила полную задачу Навье-Стокса. Проверку доказательства провели через формальный верификатор Lean, что практически исключает ошибку.

В компании рассказали и техническую кухню: узнав 1 сентября о слухах вокруг чужого прогресса, там запустили на все семь задач тысячелетия буквально рой из 10 тысяч ИИ-агентов, которые помогали друг другу. Сначала система справилась с более простыми уравнениями Эйлера — и именно тут результат почти совпал с тем, что чуть раньше опубликовали Бакмастер и Альпёге. После этого все вычислительные мощности бросили на главную цель, и за несколько дней ушло порядка 130 миллиардов токенов на решение полной версии задачи.

От денежного приза компания демонстративно отказалась заранее. А в отдельном разделе релиза OpenAI дала свою версию скандала: там утверждают, что о личностях авторов узнали уже постфактум и сами вышли на связь, чтобы «поделить лавры» — правда, признают приоритет Бакмастера и Альпёге только за решение уравнений Эйлера, но не Навье-Стокса целиком.

По поводу главного обвинения — что модель могла обучаться на логах переписки математиков в Codex — в OpenAI выбрали обтекаемую формулировку: прямого использования их подсказок и решений не было, но полностью исключить, что обезличенные данные попали в обучающую выборку, компания не может.

Что говорит научное сообщество

Пока стороны выясняют отношения, куда важнее для науки другой факт: черновики Бакмастера и Альпёге успел проверить Теренс Тао — один из самых авторитетных математиков современности. Он публично подтвердил, что представленные теоремы, подводящие к задаче Навье-Стокса, выглядят валидными и значимыми, а не пиар-пустышкой.

Испанец Диего Кордоба, чей метод легитимировал весь подход, признался, что происходящее его ошеломило — по его словам, последние дни выдались попросту сумасшедшими. Похожие эмоции звучали и от других математиков, следивших за развитием событий: масштаб и скорость происходящего оказались беспрецедентными даже для привыкшего к сенсациям 2026 года научного сообщества.

Сотрудник OpenAI Себастьян Бубек, который возглавлял математическую команду компании, публично отверг обвинения Бакмастера, назвав часть изложенных фактов искажёнными. Прямого опровержения конкретных цитат из переписки, впрочем, не последовало.

Почему это важнее, чем спор из-за авторства

Здесь стоит остановиться и посмотреть на историю шире одного твиттер-срача. Если хотя бы часть обвинений Бакмастера подтвердится, речь пойдёт не о научной этике, а о куда более неприятной вещи — фактической легализации корпоративного шпионажа через собственные же ИИ-продукты.

Логика простая и пугающая: пользователь загружает в чат-бота свои наработки, компания обучает на этих данных следующую версию модели — и через пару месяцев получает возможность повторить чужую работу «в сто раз быстрее», просто потому что вычислительных мощностей у неё практически неограниченно. Для рынка, где к нейросетям уже подключены миллионы разработчиков, учёных и предпринимателей, это не абстрактный риск, а вполне осязаемая угроза интеллектуальной собственности.

Показательно, что подобные подозрения в адрес больших ИИ-компаний звучали и раньше — от глав других техногигантов, включая руководство Microsoft и Palantir, которые не раз намекали, что лидеры рынка обучаются на промптах и данных собственных клиентов. История с Навье-Стоксом стала первым настолько наглядным и резонансным подтверждением этих опасений — пусть пока и на уровне взаимных обвинений, а не доказанного факта.

Есть и более практичный вопрос для обычных пользователей: если крупные лаборатории действительно используют содержимое чатов для обучения новых моделей, не превратится ли доступ «без слежки за вашими данными» в отдельную платную опцию — с ценником на порядок выше обычной подписки.

Пока же спор между OpenAI и лагерем Бакмастера — Альпёге далёк от завершения, а страсти вокруг задачи, которая 185 лет считалась неприступной, продолжают набирать обороты уже не в математических журналах, а в лентах социальных сетей.

Источники: fortune.com, scientificamerican.com, technologyreview.com