Levent Alpöge OpenAI olayı nedir? Levent Alpöge kimdir, ne iş yapıyor?

Levent Alpöge OpenAI olayı, OpenAI'nin Navier-Stokes problemini yapay zeka ajanlarıyla çözdüğünü açıklamasının ardından matematik dünyasında başlayan akademik katkı ve veri kullanımı tartışmasıyla gündeme geldi. Anthropic'te çalışan Türk matematikçi Levent Alpöge ile NYU'dan Tristan Buckmaster'ın yapay zeka araçlarından yararlanarak yürüttüğü çalışma ile OpenAI'nin kısa süre sonra duyurduğu çözüm arasında yöntemsel benzerlik bulunduğu iddiaları tartışmanın merkezine yerleşti.

NAVİER STOKES PROBLEMİ NEDİR?

Navier-Stokes denklemleri, hava ve su gibi akışkanların hareketini matematiksel olarak tanımlamak için kullanılıyor. Denklemler uçak tasarımı, hava tahmini, mühendislik hesaplamaları ve kan akışının modellenmesi gibi çok farklı alanlarda önem taşıyor. Buna karşın üç boyutlu, sıkıştırılamaz ve viskoz bir akışkan için başlangıçta düzgün olan bir çözümün her zaman düzgün kalıp kalmayacağı yaklaşık 90 yıldır matematik dünyasının en önemli açık sorularından biri olarak kabul ediliyor. 

Sorunun temelinde, başlangıçta düzgün olan bir akışın sonlu bir zaman içerisinde tekilliğe ulaşıp ulaşamayacağı bulunuyor. Tekillik, matematiksel model içerisinde akışkan hızının sınırsız hale gelmesi anlamına geliyor. Bu nedenle problem yalnızca teorik matematik açısından değil, akışkanların fiziksel olarak nasıl modellenebileceği açısından da büyük önem taşıyor. Clay Matematik Enstitüsü, problemi 2000 yılında yedi Milenyum Problemi arasına dahil etti ve doğru bir çözüm için 1 milyon dolarlık ödül belirledi. 

NAVIER-STOKES PROBLEMİNİN TARİHİNDE ÖNEMLİ TARİHLER

OPENAİ NAVİER STOKES PROBLEMİNİ NASIL ÇÖZDÜĞÜNÜ AÇIKLADI?

OpenAI, Navier-Stokes problemi için çözüm üretmek amacıyla GPT-6 Astra'dan daha güçlü olduğunu belirttiği henüz kamuya açık olmayan bir iç model kullandı. Şirketin açıklamasına göre sistem, farklı görev gruplarına ayrılan yaklaşık 10 bin yapay zeka ajanından oluştu. Ajanlar matematiksel problem üzerinde farklı çözüm yollarını araştırdı, kod çalıştırdı ve önbelleğe alınmış internet verilerine erişebildi. Daha sonra Codex aracılığıyla farklı gruplardan elde edilen sonuçların birbirleriyle ilişkilendirilmesi sağlandı. 

OpenAI'nin verdiği bilgilere göre ajanlar yaklaşık 88 saatlik çalışmanın ardından Navier-Stokes problemi için bir çözüm üretti. Çözümün Lean dilindeki biçimsel doğrulaması ise GPT-6 Astra kullanılarak yaklaşık 17 saat daha sürdü. Tüm Milenyum Problemleri üzerinde gerçekleştirilen denemelerde 4,9 milyon mesaj ve yaklaşık 300 milyar çıktı tokeni kullanılırken, yalnızca Navier-Stokes çalışmasında 2,7 milyon mesaj ve yaklaşık 130 milyar çıktı tokeni kullanıldığı açıklandı. 

ÇÖZÜMDE KULLANILAN YAPAY ZEKA SİSTEMLERİ

OpenAI'nin açıkladığı süreçte öne çıkan yapay zeka sistemleri şunlar oldu:

• OpenAI'nin iç modeli: Navier-Stokes çözümünün üretilmesinde kullanılan ve GPT-6 Astra'dan daha güçlü olduğu belirtilen henüz kamuya açık olmayan model.
• GPT-6 Astra: Çözümün Lean formalizasyonu ve doğrulama sürecinde kullanılan model.
• Codex: Farklı ajan gruplarından elde edilen sonuçların bir araya getirilmesi ve kodlama görevleri için kullanılan sistem.
• Yaklaşık 10 bin yapay zeka ajanı: Problemin farklı varyasyonlarını ve çözüm yollarını eş zamanlı olarak araştıran ajan topluluğu.

LEVENT ALPÖGE VE TRISTAN BUCKMASTER NE ÜZERİNDE ÇALIŞIYORDU?

Levent Alpöge ve Tristan Buckmaster, yapay zeka araçlarından yararlanarak akışkan denklemleriyle bağlantılı matematiksel problemler üzerinde çalışıyordu. İkilinin çalışması doğrudan Navier-Stokes probleminin nihai çözümünden ziyade, problemle yakından bağlantılı Euler denklemleri ve zorlanmış akışkan modelleri üzerinde ilerliyordu. Çalışmada OpenAI'nin Codex'i ile Anthropic'in Claude modelleri dahil olmak üzere farklı yapay zeka araçlarından yararlanıldığı aktarıldı. r)

İkilinin çalışması kapsamında özellikle zorlanmış Euler denklemleri konusunda önemli bir sonuç ortaya çıktı. OpenAI ise kendi Navier-Stokes çözümünün farklı bir matematiksel sonucu kanıtladığını ve kendi çalışmasında ele alınan Euler probleminin zorlanmamış versiyonuyla ilgili olduğunu belirtti. Bu nedenle tarafların ulaştığı sonuçların teknik olarak aynı olmadığını savundu. Buna rağmen iki çalışma arasındaki zamanlama ve kullanılan matematiksel rota konusundaki benzerlikler tartışmaların büyümesine neden oldu.

LEVENT ALPÖGE'NİN ADININ ÇALIŞMADAN ÇIKARILDIĞI İDDİASI

Tartışmanın en dikkat çeken bölümünü Levent Alpöge'nin çalışmada akademik katkısının nasıl tanınacağına ilişkin iddialar oluşturdu. Buckmaster'ın anlatımına göre OpenAI ile yapılan görüşmeler sırasında ortak bir duyuru ve çalışmaya ilişkin katkı paylaşımı gündeme geldi. Buckmaster, Alpöge'nin Anthropic'te çalışması nedeniyle isminin ortak çalışmada yer almaması yönünde talep geldiğini öne sürdü. Bu iddia, OpenAI ile Anthropic arasındaki rekabetin akademik araştırmalara da yansıyıp yansımadığı konusunda tartışma başlattı.

OpenAI cephesi ise olayın bu şekilde gerçekleştiğini kabul etmiyor. Şirketin açıklamasında Alpöge ve Buckmaster'ın çalışmasının kamuya açıklanmadan önce araştırmacılar veya yapay zeka ajanları tarafından görülmediği belirtildi. OpenAI ayrıca iki araştırmacının özel kullanıcı verilerine çözüm sürecinde erişilmediğini söyledi. Bununla birlikte şirket, ürün kullanımından elde edilen anonimleştirilmiş verilerin modellerin geliştirilmesine dolaylı olarak katkı sağlamış olabileceğini tamamen dışlamadı. 

LEVENT ALPÖGE KİMDİR?

Levent Alpöge, matematik alanında özellikle sayı teorisi üzerine çalışmaları bulunan Türk-Amerikalı bir matematikçidir. Harvard Üniversitesinde matematik eğitimi alan Alpöge, Princeton Üniversitesinde matematik doktorasını tamamladı. Doktora tezinin adı "Points on Curves" olarak kayıtlara geçti ve danışmanlığını Fields Madalyalı matematikçi Manjul Bhargava yaptı. Princeton kayıtları Alpöge'nin 2020 yılında matematik doktorasını tamamladığını doğruluyor.

Alpöge lisans dönemindeki araştırmaları nedeniyle 2015 Frank ve Brennie Morgan Ödülü'nü kazandı. Harvard ve Princeton dönemlerinin ardından akademik çalışmalarını sürdürdü ve daha sonra yapay zeka alanına yöneldi. Kendi Harvard profilinde GPT-4'ün ortaya çıkışından sonra yapay zekaya büyük ilgi duyduğunu ve Anthropic'te çalışmaya başladığını belirtiyor. Günümüzde matematik geçmişini yapay zeka araştırmalarıyla birleştiren çalışmalarıyla tanınıyor. 

LEVENT ALPÖGE NE İŞ YAPIYOR?

Alpöge'nin akademik geçmişi ağırlıklı olarak sayı teorisi ve matematiğin farklı alanlarındaki araştırmalara dayanıyor. Princeton ve akademik yayın kayıtlarında Manjul Bhargava ve farklı matematikçilerle ortak çalışmaları bulunuyor. 2026 yılında yayımlanan bir çalışmada Alpöge, Bhargava, Wei Ho ve Ari Shnidman ile birlikte sayı teorisi ve Hilbert'in onuncu problemiyle bağlantılı bir araştırmada yer aldı. 

Alpöge'nin kariyerinin son dönemindeki dikkat çekici değişim ise matematikten yapay zeka araştırmalarına yönelmesi oldu. Kendi akademik profilinde Anthropic'te çalıştığını belirten Alpöge, matematik bilgisini yapay zeka sistemleriyle birleştiren araştırmalara odaklanıyor. Bu nedenle Navier-Stokes tartışmasında yalnızca bir matematikçi olarak değil, yapay zeka destekli matematiksel araştırmaların içinde yer alan bir araştırmacı olarak da öne çıkıyor.