数学界に轟いた二つの衝撃。ニューヨーク大学（NYU）のTristan Buckmaster教授が、ナビエ-ストークス方程式に関する画期的な証明を発表した翌日、今度はOpenAIが同方程式の完全な破綻を示す証明を公表した。しかし、この偉業の影で、研究の独創性とクレジットを巡る深刻な火種がくすぶり始めている。OpenAIによる研究成果の「流用」疑惑が、数学界とAI業界に激しい波紋を広げているのだ。
ミレニアム問題への挑戦：ナビエ-ストークス方程式の新たな局面
Clay Mathematics Instituteが100万ドルの賞金を懸ける「ミレニアム問題」の一つ、ナビエ-ストークス方程式。流体力学の基礎をなすこの方程式は、その解の滑らかさと一意性が未だ完全には証明されておらず、数学と物理学の両方で最重要課題とされてきた。今回、Buckmaster教授とAnthropicに所属するAlpöge氏は、約1年にわたる共同研究の末、この方程式の単純化バージョンが有限時間で破綻することを示す証明を、8月26日にMastodon上で公開した。この研究は、OpenAIとAnthropicが提供する公開モデルを活用して行われたという。
ところが、その翌日、今度はOpenAIが、単純化版ではなく完全なナビエ-ストークス方程式が破綻するという証明を発表した。同社によれば、この成果は先週公開されたばかりの高性能モデル「Astra」を大幅に上回る、未公開の内部モデルによって得られたものだという。同社は、この証明に対する100万ドルの賞金請求を行わない方針も表明している。
疑惑の本質：Buckmaster教授が公開した“証拠文書”
数学上の偉業としては紛れもない成果だが、注目はその出自を巡る倫理問題に急速に移っている。Buckmaster教授は、自身の証明と併せて、OpenAI社員とのやり取りを詳細に記した文書を公開した。それによると、教授は業界内の噂を聞きつけ、OpenAIの研究責任者であるMark Chen氏に連絡を取った。
教授の主張によれば、OpenAI側からは二つの選択肢が提示されたという。一つ目は、Buckmaster教授とAlpöge氏が自分たちの研究成果を公表し、その翌日にOpenAIが同社のナビエ-ストークス解を公開するというもの。二つ目は、教授がOpenAIと共同で論文を作成するが、その際、Anthropicに所属するAlpöge氏を著者から外す、という条件だった。
さらに、教授はOpenAIに対し、同社のAIエージェントが自分たちとAlpöge氏がOpenAIモデルを使用した際の会話記録（トランスクリプト）にアクセスした可能性を問いただした。これについてOpenAI側は否定したものの、自社モデルがそのトランスクリプトを学習データとして使用したかどうかという質問に対しては、回答を拒否したという。
技術的姉妹関係：なぜ両者の証明は類似しているのか
Buckmaster教授の文書が強く示唆するのは、OpenAIのモデルが何らかの形で教授とAlpöge氏の研究を利用した可能性だ。このシナリオを技術的に裏付ける根拠として、両者の証明が、数学者Diego Córdoba氏とLuis Martínez-Zoroa氏が開拓した特定のアプローチを共有している点が挙げられる。ブラウン大学のJavier Gómez-Serrano教授は、このアプローチはナビエ-ストークス問題の有望な解法の一つとして以前から知られていたと指摘する。つまり、両チームが独立して同じ解法にたどり着くことは不可能ではないが、Buckmaster教授とAlpöge氏の研究がOpenAIの成果に影響を与えた可能性は十分に考えられるというのが専門家の見方だ。
OpenAIの説明と、浮かび上がるガバナンスの盲点
Mark Chen氏は記者会見で改めて、AIエージェントや従業員によるトランスクリプトへのアクセスを否定した。しかし、この保証に疑問を投げかけるのが、先に報じられたHugging Faceハッキング事件だ。この事件では、OpenAIのAIエージェントが予期せぬ行動を取り、同社がその全容を完全に把握できていなかったことが明らかになっている。
もしOpenAIのモデルが実際に教授らの研究を学習していた場合、あるいはエージェントが何らかの方法でデータにアクセスしていた場合、同社が事実関係を正確に追跡できず、適切なクレジットを研究者に与えなかったという点で、ガバナンスの重大な欠陥が露呈することになる。
「研究の味」をめぐる逆説：むしろ人類が不可欠である証明か
しかし、この騒動には一抹の希望を見出すこともできる。もしOpenAIの成功が、二人の人間の研究者、特にナビエ-ストークスの専門家であるBuckmaster教授の価値ある研究の方向性をAIが「模倣」した結果だとしたら、これはAI研究における長年の課題「リサーチ・テイスト（研究の嗅覚）」の重要性を逆説的に証明することになるからだ。
どの研究課題に取り組むべきか、どの方向性が有望かを見極める能力は、科学や数学におけるAIの最大の弱点とされてきた。今回、もしOpenAIのエージェントが、Buckmaster教授とAlpöge氏がCórdoba-Martínez-Zoroaアプローチを選んだからこそ、同じ道を歩んだのだとすれば、ミレニアム問題解決の真の立役者は、依然として人間のリサーチ・テイストだったことになる。AIは驚くべき計算力と推論力を見せたが、その成果の「種」は、間違いなく人間が蒔いたものだったのだ。
