Charles Hoskinson stellt Bezug zwischen der Mathematikkontroverse um OpenAI und der Privatsphäre von Midnight her

Charles Hoskinson hat die Kontroverse um OpenAIs neu veröffentlichte mathematische Arbeit mit dem Datenschutzmodell von Midnight verknüpft. In einem neuen Video warnte er, dass Forschende und Unternehmer vertrauliche Ideen offenlegen könnten, wenn sie zentralisierte KI Plattformen nutzen.

OpenAI schlägt eine Navier–Stokes Lösung vor

OpenAI hat eine von KI erzeugte Lösung für das Navier–Stokes Existenz und Glattheitsproblem veröffentlicht, eines der sieben Millennium Prize Problems. Das Unternehmen veröffentlichte außerdem einen formalen Beweis, verfasst in Lean, einem System, das Software zur Überprüfung mathematischer Schlussfolgerungen einsetzt.

Die Navier–Stokes Gleichungen beschreiben die Bewegung von Flüssigkeiten, darunter Wasser, Luft, Gase und Blut. Das ungelöste Problem fragt, ob Lösungen in drei Dimensionen stets endlich und glatt bleiben oder sich unter bestimmten Bedingungen Singularitäten entwickeln können.

OpenAI erklärte, die vorgeschlagene Lösung sei von einer Gruppe von KI Agenten unter Verwendung eines Modells erzeugt worden, das leistungsfähiger ist als GPT-6 Astra. Die Arbeit muss noch unabhängig geprüft werden und ist nicht formell als abgeschlossene Millennium Prize Lösung anerkannt.

Hoskinson stellt den Ursprung des KI Beweises in Frage

Die Auseinandersetzung spitzte sich zu, nachdem der Mathematiker Jay Cummings sagte, er habe ein Jahr lang an dem Beweis gearbeitet und seine Forschung durch Gespräche mit ChatGPT dokumentiert.

Hoskinson deutete an, dass OpenAIs System möglicherweise auf Cummings’ Arbeit zugegriffen habe,

seinen Ansatz übernommen und ihn dann durch mehrere KI Agenten erweitert, verifiziert und formalisiert habe. Er verglich die Situation damit, dass eine Mathematikerin oder ein Mathematiker die Notizen einer anderen Forscherin oder eines anderen Forschers findet, den unvollendeten Beweis fertigstellt und das Ergebnis eigenständig veröffentlicht.

OpenAI hat nicht bestätigt, dass Cummings’ private Unterhaltungen zur Erstellung der Lösung verwendet wurden. Hoskinsons Darstellung stellt daher seine Interpretation des möglichen Ursprungs des Beweises dar und keine bestätigte Beschreibung von OpenAIs Forschungsprozess.

Er ordnete den Streit außerdem in eine breitere Debatte über wissenschaftliche Autorschaft ein. Wenn ein KI System eine unvollendete menschliche Idee zu einem formal verifizierten Beweis ausarbeitet, müsste die Anerkennung möglicherweise Forscherin oder Forscher, das Modell und das Unternehmen berücksichtigen, das die Infrastruktur betreibt.

Hoskinson positioniert Midnight für private KI Forschung

Hoskinson stellte den Fall als Beispiel für das Problem dar, für das Midnight entwickelt wurde. Midnight ist eine auf Datenschutz ausgerichtete Blockchain, die mit dem Cardano Ökosystem verbunden ist und auf programmierbarer Privatsphäre, selektiver Offenlegung und Zero Knowledge Beweisen basiert.

Laut Hoskinson sollten Forschende und Unternehmer KI in privaten Umgebungen nutzen können, in denen der Modellanbieter ihre Unterhaltungen, Forschungen oder Geschäftsideen nicht einsehen kann. Eine solche Struktur würde den Zugang zu KI Inferenz bewahren und zugleich geistiges Eigentum vor dem Betreiber einer zentralisierten Plattform schützen.

Midnight verwendet NIGHT als natives Asset, wobei Hoskinsons Argument die Datenschutzarchitektur des Netzwerks betraf und nicht die Marktrolle von NIGHT. Er präsentierte keine funktionsfähige Anwendung, kein technisches Design und keinen Einführungszeitplan für private KI Forschung. Vertrauliche Ausführung würde außerdem unterstützende Recheninfrastruktur jenseits der Blockchain selbst erfordern.

Hoskinson erweitert die vorgeschlagene Rolle von Midnight von dem Schutz finanzieller und Identitätsdaten hin zur Absicherung unveröffentlichter Entdeckungen und kommerzieller Ideen während KI gestützter Arbeit. Der Navier–Stokes Streit gibt diesem Vorschlag ein konkretes Ziel: den Inhalt und die Eigentumshistorie sensibler KI Sitzungen außerhalb der Kontrolle des Unternehmens zu halten, das das Modell bereitstellt.