Due gruppi di ricerca hanno risolto lo stesso problema aperto con lo stesso modello di intelligenza artificiale, a tre ore di distanza
Uno studente di dottorato del MIT e due professori hanno risolto indipendentemente la stessa domanda sulla crittografia quantistica utilizzando GPT-5.6 Sol Ultra e hanno pubblicato i loro documenti su arXiv entro tre ore l'uno dall'altro. Ciò solleva una domanda imbarazzante su cosa significhi oggi la scoperta indipendente.
Due gruppi di ricercatori che non si erano mai coordinati hanno risolto lo stesso problema aperto nella crittografia quantistica, entrambi utilizzando GPT-5.6 Sol Ultra di OpenAI, e hanno caricato i loro documenti sul server di prestampa arXiv a tre ore di distanza. Scientific American ha segnalato la collisione. Da un lato c’era Seyoon Ragavan, uno studente di dottorato al MIT. Dall’altro Prabhanjan Ananth dell’UC Santa Barbara e Amit Sahai dell’UCLA.
Il problema risiede in un’area chiamata crittografia non clonabile, un modo di proteggere le informazioni che si basa su una proprietà della fisica quantistica: alcuni stati quantistici non possono essere copiati, quindi un messaggio crittografato non può essere duplicato silenziosamente da un intercettatore. I due gruppi sono arrivati al risultato per vie diverse, motivo per cui ora stanno discutendo se unire i documenti piuttosto che discutere sulla priorità.
Le virgolette sono la parte interessante. “Se qualcuno menziona un problema aperto, la prima cosa è vedere se GPT lo risolve”, ha detto Ananth. Ragavan è stato schietto: “Il modo in cui conduco le ricerche adesso non ha nulla a che fare con il modo in cui facevo le ricerche due mesi fa”.
Che cosa c’è dietro? Il credito scientifico si è sempre basato sul presupposto approssimativo che i problemi difficili richiedono molto tempo, quindi due persone che arrivano alla stessa risposta nello stesso giorno sono abbastanza rari da essere una storia. La scoperta simultanea non è una novità, Newton e Leibniz l’hanno gestita con il calcolo, ma avveniva nel corso di anni, non di ore. Ciò che è cambiato è che il collo di bottiglia si è spostato. Quando il passo più difficile è stato avere un’idea, i tempi si sono dilatati in modo naturale, perché le idee arrivano secondo i loro tempi. Quando il passo difficile diventa inserire un problema noto e aperto in un modello condiviso da molti ricercatori, lo spread crolla. Si tratta di un cambiamento strutturale nel modo in cui funziona il credito, e il mondo accademico non dispone ancora di meccanismi per farlo. Le riviste assegnano la priorità a chi invia per primo. Tre ore non sono un vantaggio significativo su qualsiasi cosa. Le reazioni dei matematici a questo cambiamento vanno dall’eccitazione per ciò che è improvvisamente raggiungibile a qualcosa di più vicino al dolore per lo scopo del loro lavoro.
Un avvertimento importante: questa è una prova in crittografia, un campo in cui un risultato dichiarato può essere controllato riga per riga e sopravvive oppure no. La fase di verifica è invariata e ancora umana. Nessuno sostiene che il modello sia giusto perché sembra giusto.
Cosa significa per te: se non ti occupi di ricerca, l’effetto diretto è pari a zero e il riassunto onesto è che un modello ha aiutato due team a fare qualcosa che due team potevano già fare, più velocemente. L’osservazione trasferibile riguarda gli strumenti condivisi in generale. Quando tutti in un campo utilizzano la stessa manciata di modelli, le mosse più facili vengono eseguite quasi immediatamente e simultaneamente, e qualunque vantaggio rimanga risiede nelle domande che pensi di porre piuttosto che nella risposta. Ciò vale sia per un gruppo di ricerca, che per un team di consulenza e di marketing. Se il tuo vantaggio era la velocità in un compito svolto dal modello ora, non c’è più. Se il tuo vantaggio fosse sapere quale problema valeva la pena affrontare, sarebbe diventato ancora più prezioso.
Fonti
Gli agenti dell'intelligenza artificiale hanno realizzato software di ricerca 60 volte più veloci e si sbagliavano in modi che nessuno si accorse per settimane
Un rapporto sul campo di OpenAI e partner accademici documenta otto progetti in cui gli agenti di codifica hanno modernizzato software scientifico trascurato. Le accelerazioni sono reali. Lo stesso vale per i bug che sono emersi solo con adeguati test statistici.
