Matematikçi Tristan Buckmaster, OpenAI'ın 1 milyon dolarlık ödüllü efsanevi bir matematik problemini çözmek için kendi çalışmalarını kullanarak önüne geçtiğine inanıyor. Ancak bu durum, şirketin modellerini kullanmaktan vazgeçmesi için yeterli olmadı ve bu şekilde hisseden tek matematikçi de o değil. Buckmaster, WIRED'a yaptığı açıklamada, "Bütün bunlara katılmasanız bile bir şekilde sıkışıp kalmış durumdasınız. Yapay zeka bu kadar faydalı olduğundan, insanın kendisini onu kullanmaktan tamamen alıkoyması zor" diyor. Şirketlerin tekel kurduğunu ve pek fazla seçeneğin olmadığını da sözlerine ekliyor.

New York Üniversitesi profesörünün OpenAI'ı kendi yaklaşımını kopyalamakla suçlamasından bu yana geçen bir buçuk haftada Buckmaster, araştırma makalelerini düzenlemek için şirketin kodlama ajanı Codex'i kullanıyordu. Matematik yapmaya vakit bulabildiğinde (ki bu durumun tepkiler nedeniyle kendisini bir anda ilgi odağı haline getirdiği için nadir olduğunu söylüyor) araç, OpenAI ajanlarının kendi önceki çalışmalarından nihai kanıta ulaşmak için atmış olabileceği mantıksal adımları anlamasına yardımcı oluyor.

Buckmaster, Navier-Stokes varlık ve pürüzsüzlük problemi olarak bilinen konu üzerinde çalışmak için Anthropic araştırmacısı Levent Alpöge ile birlikte Anthropic'in rakip Claude'unun yanı sıra Codex'i de kullanmıştı. Buckmaster, OpenAI'ın çözüme ulaşmak için onlarca bin ajanı görevlendirdiğini, ancak bunun yalnızca denklemin çözülmek üzere olduğunu öğrendikten sonra gerçekleştiğini söylüyor.

Buckmaster iddialarını kamuoyuyla paylaştığında bu durum, yapay zeka ve bunun insan matematikçileri ortadan kaldırıp kaldıramayacağı konusunda büyük bir fırtına kopardı. Bu gelişme aynı zamanda OpenAI'ı bir soruşturma başlatmaya ve Navier-Stokes'un çözümü hakkındaki duyurusunu değiştirmeye yöneltti. Şirket, yaptığı açıklamada "Buckmaster'ın 8 Eylül 2026 tarihli bu duyuru ve makaleden önceki iki ay boyunca yaptığı Codex komutlarının, eğitim yolu da dahil olmak üzere sistemi hiçbir şekilde etkilememiş olduğunu doğruladığını" belirtti. Şirket, WIRED'a gönderdiği bir e-postada kendi duyurusuna işaret etti.

Buckmaster, yapay zekanın matematiğin sınırlarını zorladığını göstermenin "sonuçtan daha önemli" olduğunu söylüyor. Ancak temelinde yer alan insan emeğine tam olarak kredi vermeden, özellikle büyük halka arzlar öncesinde uzun süredir çözülemeyen matematik problemlerine yönelik çözümler üretmenin sorumsuz ve "çocukça" olduğunu ifade ediyor.

Diğer matematikçiler de benzer endişeleri dile getirdi. Alman matematikçi Andreas Thom'un son yirmi yılını geliştirmeye adayduğu geometrik grup teorisindeki teknikleri gezegende yalnızca bir avuç insan anlıyor. Dolayısıyla OpenAI Ağustos ayında Astra modelinin üzerinde çalıştığı uzun soluklu bir problemi kanıtlamak için bu teknikleri kullandığını söylediğinde Thom, "Şaşırmıştım. Ve tabii ki bunu nasıl öğrendiklerini merak ediyordum" diyor.

Bu yüzden OpenAI araştırmacıları Mark Sellke ve Sébastien Bubeck'e sorduğunu söylüyor. Ağustos ayında gönderdiği bir e-postada, şirketin son on yılda problem üzerinde "hiçbir ilerleme kaydedilmediği" yönündeki iddiasının, 2019 tarihli bir makalesini ve diğer matematikçilerin çalışmalarını göz ardı ettiğine dikkat çekti. Şirket basın bülteninde değişiklik yaptı.

Kendisi ve bir meslektaşı sonuçtan önceki aylarda problem üzerindeki çalışmalarına yardımcı olması için ChatGPT'yi kullanıyorlardı, ancak etkileşimlerinin eğitim verilerine beslenip beslenmediğini sורduğunda Thom, Sellke'nin şu yanıtı verdiğini aktarıyor: "Böyle bir şey gerçekleşmedi."

Thom o anları hatırlayarak, "Bir kenara bıraktım" diyor. "Bu politik şeylerle pek ilgilenmiyorum; matematik çalışmak istiyorum." Thom, Buckmaster'ın komutlarının sistemi etkileyemeyeceğine dair OpenAI'ın açıklamasını görmüş olsa da, buna güvenmediğini belirtiyor ve çalışmalarının sonuca gerçekten etki edip etmediğini muhtemelen asla bilemeyeceğini kabul ediyor.

Thom, "Yapay zeka, kimin neye katkıda bulunduğunu takip edebileceğiniz bu fikri gerçekten öldürüyor. Bu muhtemelen bitti" diyor.

Bu durum, akademisyenlerin bulgularını hakem değerlendirmesinden geçirdiği ve birbirlerinin çalışmalarına atıfta bulunarak inşa ettiği geleneksel bilim yapma biçiminden büyük bir kopuş anlamına geliyor. Atıf düzenini alt üst etmenin ötesinde, OpenAI ajanlarının Navier-Stokes sonucuna ulaşmak için attığı her adımı insanların hâlâ tam olarak anlayamamış olması, alanlarının ellerinden kayıp gittiğini gören matematikçiler için varoluşsal sorular da doğuruyor.

Alanda yaklaşan bir kitabın yazarı olan Cornell matematikçisi Alex Townsend, "Eğer matematiğe bir katkıda bulunmak istiyorsam, bu trilyon dolarlık şirketler oyunun içindeyken bir insan olarak bunu bugün nasıl yapabilirim?" diyor. Ağustos ayından bu yana Townsend, birçok meslektaşının teknoloji hakkında ne bilmeleri gerektiğini ve daha güçlü modellere erişmek için nasıl abonelikler kurabileceklerini sormaya başladığını gördü.

Townsend, "Aynı anda hem heyecanlı hem de gergin hissediyorum" diyor. "Heyecanlıyım çünkü onsuz başaramayacağım şeyleri başarabiliyorum ve gerginim çünkü 'Pደም, buradaki amacım ne?' diye sorguluyorum."

Thom, çalışma alanının değiştiğini kabul ediyor ve çalışmalarının verileri eğitmek için kullanılmasını engelleyen güncellenmiş gizlilik ayarlarıyla birlikte ChatGPT'yi makale yazımını hızlandırmak için kullanmaya devam ediyor çünkü aracın "son derece verimli" olduğunu belirtiyor. (OpenAI'ın üniversiteler ve kurumsal düzeydeki hizmetleri, kullanıcı verileri üzerinde modellerin eğitilmemesini varsayılan olarak sunuyor.)

Birisinin çalışmasını atıfta bulunmadan kullanması hakkında Thom, "Eğer bunu aktif olarak bir insan yapmış olsaydı çok, çok kızardım" diyor. Ancak bilgiler modele kimsenin tam olarak anlamadığı bir algoritmayla arka kapıdan çekildiyse, "Bununla muhtemelen yaşayabilirim" diye ekliyor.

Bazı matematikçiler o kadar hoşgörülü değil. Yirmi beş Fields madalyalısı açık bir mektup yazarak yapay zeka şirketleri ile matematikçilerin "ciddi şekilde uyumsuz" olduğunu belirtti. 4.000'den fazla kişi, matematikçilerin, fon sağlayıcıların ve politikacıların yapay zekanın alanı yutmasını nasıl sağlayabileceğine dair bir dizi tavsiye içeren Leiden Deklarasyonu'nu imzaladı.

Buckmaster, yapay zekanın "dilbilgisinizi temizlemek için kullanılma ve aniden yıllarca süren çalışmalarınızın kullanıcı verilerine katılarak başka bir matematikçiye veya yüksek lisans öğrencisine satılma" ihtimalinden korkuyor. "Matematikçilerin çoğunun endişelendiği şeyin bu olduğunu düşünüyorum ve bence bu gerçek bir sorun."

Ufukta hiçbir denetim görünmezken ve yapay zeka bu alanda daha da kökleşirken, bazı matematikçiler en azından frenlere basmanın bir yolunu bulmak istiyor. Bunlar arasında, Caltech ile bağlantılı 2,000'den fazla kişi de yer alıyor; bu kişiler okuldaki yapay zeka matematiği hackathonunun organizatörlerini etkinliği askıya almaya çağırdı. Hackathon Anthropic ve OpenAI tarafından destekleniyordu, ancak bunlardan ikincisi daha sonra desteğini çekti.

Ancak işleri yavaşlatma girişimleri, özellikle uzun vadede sonuçsuz kalabilir. Yapay zekanın sunduğu "verimlilik kazancı" nedeniyle bunun gerçekten sürdürülebilir olduğunu düşünmediğini belirten Thom, ekliyor: Herhangi bir matematikçi -özellikle kariyerinin başındaki araştırmacılar- yapay zekayı çalışmalarını hızlandırmak için kullanmadıkları takdirde "izole olma" riskiyle karşı karşıya kalıyor.

Kendisi ve Buckmaster, topluluğun teknolojinin genç matematikçiler için ne anlama geldiğini ve geçiş sürecinin nasıl pürüzsüz hale getirileceğini düşünmeye başlaması gerektiğine inanıyor.