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數學家 Andreas Thom 在串文第 1/3 則提出透明度質疑:他曾詢問與 ChatGPT 的未公開數學討論是否進入訓練資料,或可被解題流程直接存取

中文摘要

依他貼出的信件,Mark Sellke 僅回覆「that did not happen」;Thom 認為這沒有分別回答兩種資料使用情境,並轉述 OpenAI 在另一事件中未排除去識別化使用資料曾協助改進模型。這些均是 Thom 的指控、往返信件與轉述,補讀內容未獨立證實未公開數學遭使用或機密外洩。

一龍馬判讀

研究者若要把未發表成果交給商用模型,採用門檻應包括可核實的資料保留、訓練使用、解題時存取與退出政策,而不能只依賴涵義不明的否認。現有證據僅涵蓋三則串文中的第一則;HN 對指控強弱及模型是否只是「連接線索」的爭論屬社群意見,不能補足技術紀錄或獨立稽核。

原文節錄

Hacker News · pred_

whether researchers can trust OpenAI with unpublished mathematics.

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More questions about whether researchers can trust OpenAI with unpublished math

收錄日期
2026-09-11
來源
Hacker News Firebase API
抓取時間
2026/09/11 05:40(台北)
來源資料
465 分 · 507 則討論