Ein zweiter Mathematiker beschuldigt OpenAI der Unehrlichkeit bei Trainingsdaten

Ein zweiter Mathematiker hat OpenAI öffentlich der Unehrlichkeit bezüglich der Herkunft der Trainingsdaten hinter seiner jüngsten Serie mathematischer Durchbrüche beschuldigt — ein eskalierender Glaubwürdigkeitsstreit, der nur Wochen nach der gefeierten Ankündigung eines Ergebnisses auf Millennium-Preis-Niveau des Unternehmens kommt.

In einer Reihe von Mastodon-Posts sagte der Mathematiker Andreas Thom, er habe begonnen, seine eigenen Interaktionen mit ChatGPT zu hinterfragen, nachdem Tristan Buckmaster, Mathematikprofessor an der New York University, öffentlich ähnliche Bedenken bezüglich OpenAIs Codex geäußert hatte.

Ein still überarbeiteter Text und eine unbefriedigende Antwort

OpenAIs ursprüngliche Ankündigung des Ergebnisses zu nicht-sofischen Gruppen wurde in mathematischen Kreisen kritisiert, weil sie die jüngsten Beiträge von Thom und Kun nicht würdigte; das Unternehmen überarbeitete seinen Text daraufhin still.

Dasselbe Verschleierungsmuster, zweimal

Thom zog eine direkte Parallele zu Buckmasters Bedenken bezüglich des Navier-Stokes-Ergebnisses. Thom argumentiert, dass die Beweislast bei OpenAI liegt, nicht bei Forschern, die versuchen, eine undurchsichtige Trainings-Pipeline zurückzuentwickeln.

Ein abschreckender Effekt auf offene Zusammenarbeit

Der Streit verstärkt den Druck auf OpenAI in einem Moment, der ein eindeutiger Höhepunkt sein sollte. Ursprünglicher Bericht von The Verge.