Um segundo matemático acusa a OpenAI de desonestidade sobre seus dados de treinamento

Um segundo matemático acusou publicamente a OpenAI de desonestidade sobre a origem dos dados de treinamento por trás de sua recente série de avanços matemáticos — uma disputa de credibilidade em escalada que chega poucas semanas após o anúncio celebrado da empresa de um resultado no nível do Prêmio do Milênio.

Em uma série de publicações no Mastodon, o matemático Andreas Thom disse que começou a questionar suas próprias interações com o ChatGPT depois que Tristan Buckmaster, professor de matemática na Universidade de Nova York, levantou publicamente preocupações semelhantes sobre o Codex da OpenAI.

Um texto discretamente revisado e uma resposta insatisfatória

O anúncio original da OpenAI sobre o resultado de grupos não sóficos foi criticado em círculos matemáticos por não creditar as contribuições recentes de Thom e Kun; a empresa revisou discretamente seu texto depois.

O mesmo padrão de ofuscação, duas vezes

Thom traçou um paralelo direto com a forma como a OpenAI lidou com as preocupações de Buckmaster sobre o resultado de Navier-Stokes. Thom argumenta que o ônus da prova recai sobre a OpenAI, não sobre os pesquisadores que tentam fazer engenharia reversa de um pipeline de treinamento opaco.

Um efeito inibidor sobre a colaboração aberta

A disputa agrava a pressão sobre a OpenAI em um momento que deveria ser um ápice inequívoco. Relatório original do The Verge.