OpenAI risolve Navier-Stokes ma un matematico NYU accusa: “Ha usato il nostro lavoro”

OpenAI ha annunciato la soluzione a uno dei sette Millennium Prize Problems, il problema di Navier-Stokes, usando un modello inedito e 10.000 agenti AI. Ma il matematico della NYU Tristan Buckmaster sostiene che OpenAI abbia sfruttato il suo lavoro non pubblicato per arrivare prima.

Etica - Ricerca 11 set 2026

2 min.

OpenAI risolve Navier-Stokes ma un matematico NYU accusa: “Ha usato il nostro lavoro”

OpenAI ha annunciato di aver risolto il problema di esistenza e regolarità delle equazioni di Navier-Stokes, uno dei sette Millennium Prize Problems selezionati dal Clay Mathematics Institute nel 2000. Prima di oggi, solo uno di questi problemi era stato risolto. Il premio in palio è un milione di dollari — che OpenAI ha dichiarato di non voler riscuotere. Ma l’annuncio è subito finito nel mezzo di una disputa accademica che mette in discussione come sia stato ottenuto il risultato.

Il professore della NYU Tristan Buckmaster e il matematico di Anthropic Levent Alpöge stavano lavorando in parallelo allo stesso problema, usando modelli AI tra cui Codex e Claude. Martedì hanno annunciato tre dimostrazioni, inclusi progressi preliminari proprio sulle equazioni di Navier-Stokes. Poche ore dopo, OpenAI ha pubblicato una prova completa. Buckmaster sostiene che OpenAI abbia avviato il proprio sforzo solo dopo aver saputo dei suoi progressi, adottando lo stesso metodo — un approccio raro nel campo — e usando la propria enorme disponibilità di risorse computazionali per arrivare al risultato per prima. Secondo quanto riportato, l’impresa ha impegnato 10.000 agenti AI per 88 ore consecutive, consumando 300 miliardi di token in output.

Le equazioni di Navier-Stokes descrivono il moto dei fluidi — aria, acqua, qualsiasi sostanza scorrevole. Il nodo matematico irrisolto riguardava se queste equazioni potessero, in determinate condizioni, “esplodere”: cioè prevedere velocità infinite, fisicamente impossibili. La dimostrazione di OpenAI mostra che questo collasso può avvenire. Il modello usato non è ancora stato rilasciato al pubblico, e la verifica formale della prova è durata 17 ore tramite GPT-6 Astra.

OpenAI ha negato di aver acceduto al lavoro non pubblicato di Buckmaster e Alpöge. Il matematico interno Sébastien Bubeck, in una conferenza stampa, ha affermato che il metodo usato dall’azienda per risolvere il problema delle equazioni di Eulero — un passo intermedio — era del tutto diverso da quello dei due ricercatori. Per la soluzione completa di Navier-Stokes, però, il metodo seguito è risultato simile. OpenAI ha aggiunto un elemento che complica il quadro: “non possiamo escludere del tutto che dati anonimi derivati dall’uso dei nostri prodotti abbiano influenzato i nostri modelli.” Il CEO Sam Altman si è limitato a scrivere su X che le due prove sembrano differenti ora che il lavoro di Buckmaster è pubblico.

Buckmaster ha anche accusato Bubeck di averlo pressato a rimuovere il credito ad Alpöge e di averlo scoraggiato dal rendere pubblica la disputa. Accuse che OpenAI ha respinto. Buckmaster stesso, nel suo comunicato, ha tenuto a precisare di non voler accusare nessuno formalmente: non sa con certezza se i propri dati siano stati usati, né come. Ma la coincidenza — stesso metodo raro, stessa finestra temporale, conversazioni in corso tra le due parti — è abbastanza precisa da rendere la questione tutt’altro che chiusa.

Quello che resta, al netto della controversia, è un dato strutturale: i modelli AI possono ora produrre dimostrazioni su problemi che la matematica umana non aveva risolto in novant’anni. La domanda su chi meriti il credito — e su come le aziende tecnologiche debbano comportarsi nei confronti della ricerca accademica con cui interagiscono — diventerà sempre più pressante man mano che questi strumenti si avvicinano alla frontiera della conoscenza.


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