Рассказываю про комплаенс сайтов простым языком.
Создаю LegalTech-продукты для людей и бизнеса и показываю процесс изнутри.
Post #20
16
Несколько недель назад, 8 сентября, OpenAI объявила, что её внутренняя система решила задачу Навье-Стокса - одну из семи "задач тысячелетия". За сутки это успели пересказать как "ИИ за 88 часов решил уравнение тысячелетия".
Но пока это не совсем так. Институт Клэя решение не признал: по его правилам нужны публикация, минимум два года ожидания и признание результата математическим сообществом. Сама OpenAI тоже пишет, что на миллион не претендует.
Для меня интереснее другая часть истории. Тристан Бакмастер - математик из NYU, лауреат Clay Research Award. Вместе с Левентом Альпёге из Anthropic он около года работал над близкой проблемой и использовал в работе Codex и в начале сентября OpenAI обратила внимание на слухи о том, что кто-то приблизился к решению двух задач тысячелетия, и запустила собственный эксперимент с агентами. Через несколько дней система получила результат, который использовал близкий подход.
Бакмастер спросил OpenAI: а могла ли модель обучаться на наших сессиях в Codex?
Доказательств этому у него нет и OpenAI это отрицает. 10 сентября компания обновила свой релиз и написала, что провела внутреннее расследование. По его результатам, промпты Бакмастера в Codex за два месяца до анонса не могли повлиять на систему, в том числе через обучение.
Но есть нюанс: в первоначальной версии релиза OpenAI не исключала, что обезличенные данные пользователей могли попасть в обучающий набор.
Если через два года решение OpenAI всё-таки признают, могут ли Бакмастер и Альпёге на что-то претендовать?
Отдельного "права на решение" не существует, их результат касается уравнений Эйлера с внешней силой, а не самой задачи Навье-Стокса, и OpenAI признаёт их приоритет по этой работе. Но если предположить, что их идеи действительно легли в основу чужого доказательства, авторское право само по себе здесь мало помогает: оно защищает текст статьи, но не идеи и методы.
Остаются научный приоритет и премия. В правилах Clay есть возможность учесть более ранние идеи и включить их авторов в число награждённых, но это решение научного совета, а не автоматическое право.
Похожая история уже была с Григорием Перельманом: в 2010 году он отказался от миллиона долларов, в том числе потому, что премию не предложили Ричарду Гамильтону, на работах которого строилось его доказательство.
То есть если оставить в стороне вопрос о том, кто был первым, главный юридический рычаг здесь - конфиденциальность самих черновиков.
В OpenAI прямо написано: контент личных аккаунтов ChatGPT и Codex может использоваться для обучения, если пользователь это не отключил. У Codex есть отдельная настройка для обучения на «полных окружениях». Для бизнес-тарифов и API действуют другие правила.
Получается показательная ситуация: математик год складывает исследовательскую работу в AI-инструмент, а вопрос о том, что происходит с этими данными, возникает уже после того, как рядом появляется похожий результат.
Но пока это не совсем так. Институт Клэя решение не признал: по его правилам нужны публикация, минимум два года ожидания и признание результата математическим сообществом. Сама OpenAI тоже пишет, что на миллион не претендует.
Для меня интереснее другая часть истории. Тристан Бакмастер - математик из NYU, лауреат Clay Research Award. Вместе с Левентом Альпёге из Anthropic он около года работал над близкой проблемой и использовал в работе Codex и в начале сентября OpenAI обратила внимание на слухи о том, что кто-то приблизился к решению двух задач тысячелетия, и запустила собственный эксперимент с агентами. Через несколько дней система получила результат, который использовал близкий подход.
Бакмастер спросил OpenAI: а могла ли модель обучаться на наших сессиях в Codex?
Доказательств этому у него нет и OpenAI это отрицает. 10 сентября компания обновила свой релиз и написала, что провела внутреннее расследование. По его результатам, промпты Бакмастера в Codex за два месяца до анонса не могли повлиять на систему, в том числе через обучение.
Но есть нюанс: в первоначальной версии релиза OpenAI не исключала, что обезличенные данные пользователей могли попасть в обучающий набор.
Если через два года решение OpenAI всё-таки признают, могут ли Бакмастер и Альпёге на что-то претендовать?
Отдельного "права на решение" не существует, их результат касается уравнений Эйлера с внешней силой, а не самой задачи Навье-Стокса, и OpenAI признаёт их приоритет по этой работе. Но если предположить, что их идеи действительно легли в основу чужого доказательства, авторское право само по себе здесь мало помогает: оно защищает текст статьи, но не идеи и методы.
Остаются научный приоритет и премия. В правилах Clay есть возможность учесть более ранние идеи и включить их авторов в число награждённых, но это решение научного совета, а не автоматическое право.
Похожая история уже была с Григорием Перельманом: в 2010 году он отказался от миллиона долларов, в том числе потому, что премию не предложили Ричарду Гамильтону, на работах которого строилось его доказательство.
То есть если оставить в стороне вопрос о том, кто был первым, главный юридический рычаг здесь - конфиденциальность самих черновиков.
В OpenAI прямо написано: контент личных аккаунтов ChatGPT и Codex может использоваться для обучения, если пользователь это не отключил. У Codex есть отдельная настройка для обучения на «полных окружениях». Для бизнес-тарифов и API действуют другие правила.
Получается показательная ситуация: математик год складывает исследовательскую работу в AI-инструмент, а вопрос о том, что происходит с этими данными, возникает уже после того, как рядом появляется похожий результат.
- ❤ 1
- ⚡ 1
- 🔥 1