OpenAI：雖機率低，但無法排除由 Buckmaster 與 Alpöge 產生的匿名資料有助於模型改進
為何重要
此事件反映了 AI 大廠面對「使用者非預期用途」導致模型反向進化的爭議與法律宣告，雖涉及隱私監控與智慧財產權灰色地帶，但影響範圍僅及於特定研究層級，對大規模商業營運與股權估值無直接衝擊。
OpenAI 發表回應，針對特定研究者採用其產品潛在導致模型表現最佳化的情況，雖承認機率極低，但仍措辭「不能排除」此可能性。
- OpenAI 指出，雖然情況不太可能，但無法排除由 Buckmaster 與 Alpöge 使用其產品所衍生的「匿名化資料」有助於改善模型。
- 文章內容提及 *Lean formalized proof* 與 *Navier-Stokes existence* 的相關議題。
- 內文提供了指向該研究論文的連結。