OpenAI ha annunciato che i suoi agenti hanno risolto uno dei Millennium Prize Problems, le equazioni di Navier-Stokes che descrivono il moto dei fluidi. Un risultato straordinario — salvo che, quasi immediatamente, si è trasformato in un caso di crediti accademici contestati e comunicazioni discutibili tra i due principali laboratori di intelligenza artificiale al mondo.
Al centro della disputa ci sono il matematico dell’NYU Tristan Buckmaster e Levent Alpöge, ricercatore di Anthropic. I due hanno lavorato per quasi un anno, usando modelli sia di OpenAI che di Anthropic, arrivando a una soluzione entro il 22 agosto. Buckmaster racconta che il 3 settembre, mentre circolavano voci su progressi significativi nel campo, aveva menzionato il progetto a un matematico di OpenAI, precisando che si trattava di lavoro personale, non affiliato ad alcuna azienda. Tre giorni dopo, Sébastien Bubeck di OpenAI gli avrebbe comunicato che un modello interno aveva già prodotto una prova di cento pagine per le Navier-Stokes forzate — un approccio che Buckmaster descrive come raro e molto specifico. Poi sarebbero arrivate le opzioni: una pubblicazione il giorno successivo alla sua, oppure un articolo firmato solo da Buckmaster, con Alpöge escluso in quanto dipendente di Anthropic. Buckmaster dice di aver rifiutato entrambe, rendendo tutto pubblico.
OpenAI nega le accuse. Bubeck ha dichiarato in un briefing con la stampa che il team è stato ispirato a lavorare sul problema dopo aver sentito una voce — ma che nessuno ha usato i prompt o la prova di Buckmaster per guidare i propri modelli. Anthropic, dal canto suo, non ha commentato direttamente la disputa interna, ma la posizione di Alpöge come dipendente della società rende complicata qualsiasi co-pubblicazione con un laboratorio concorrente. Il matematico Fields Terence Tao ha descritto il lavoro di Buckmaster e Alpöge come un risultato notevole. Quella valutazione, ha precisato, è separata dalla disputa sul credito.
La settimana precedente, Anthropic aveva annunciato che Claude aveva prodotto una prova verificata al computer del Teorema di Fermat. Due risultati storici in sette giorni, entrambi con l’AI come protagonista, entrambi con retroscena da chiarire. Il modello si ripete: i risultati arrivano prima della verifica indipendente, gli annunci arrivano ancora prima. La matematica sta diventando un terreno competitivo dove le norme accademiche — revisione tra pari, attribuzione chiara, collaborazione aperta — faticano a tenere il passo con la velocità delle macchine e degli annunci aziendali.
Il problema strutturale è che risolvere i grandi problemi aperti della matematica richiede oggi risorse computazionali accessibili solo a pochi laboratori privati. Questo sposta il baricentro della ricerca fuori dalle università, dentro aziende che operano con logiche competitive e interessi commerciali. Buckmaster e Alpöge hanno usato modelli di entrambe le società — un dettaglio che rende ancora più assurda l’idea di un’attribuzione esclusiva. La domanda che rimane è se l’accademia riuscirà a stabilire regole chiare prima che casi simili diventino la norma, non l’eccezione.
