Czy to „mathocalypse”? Najnowszy wysyp wyników OpenAI wprawił matematyków w szok

OpenAI opublikowało 722 prace matematyczne dotyczące 372 otwartych problemów, w dużej części wygenerowane przez nieujawniony jeszcze model AI. Część wyników dotyczy bardzo znanych problemów, m.in. hipotezy Riemanna i hipotezy Bircha–Swinnertona-Dyera.

Publikacja wywołała ogromne poruszenie w środowisku matematycznym. Kilka prac zostało już wycofanych lub poprawionych, a część ekspertów narzeka, że niektóre teksty są bardzo trudne do zrozumienia i wyglądają na niewystarczająco zweryfikowane przed publikacją.

OpenAI twierdzi, że celem było przyspieszenie postępu w matematyce, ale sposób publikacji setek wyników naraz wzbudził pytania o jakość kontroli. Trzy prace zostały wycofane z powodu elementarnego błędu, a inne poprawiono po wykryciu pomyłek unieważniających część rezultatów.

OpenAI twierdzi również, że około 300 głównych wyników zostało sformalizowanych w Lean, czyli zapisanych w formie umożliwiającej maszynowe sprawdzanie kolejnych kroków dowodu. Nie daje to jednak automatycznej gwarancji poprawności, ponieważ wcześniej pojawiały się problemy również z formalizacjami generowanymi przez AI.

Publikacja pojawiła się krótko po kontrowersjach wokół wcześniejszego wyniku OpenAI dotyczącego problemu Naviera–Stokesa. Matematycy Tristan Buckmaster i Levent Alpöge oskarżyli firmę o wykorzystanie ich danych i pomysłów oraz przeznaczenie około 15 mln dolarów mocy obliczeniowej na znalezienie rozwiązania. OpenAI zaprzeczyło tym zarzutom.

Możliwym znaczeniem całej publikacji jest również demonstracja zdolności modeli OpenAI do prowadzenia badań matematycznych na poziomie eksperckim. Takie osiągnięcia mogą być przedstawiane jako dowód postępu w kierunku AGI, szczególnie przed planowanym wejściem OpenAI na giełdę, przy potencjalnej wycenie sięgającej 1,4 bln dolarów.

Ostateczna ocena wyników będzie zależała od matematycznego środowiska naukowego, które musi dokładnie sprawdzić dowody. W tradycyjnej matematyce taki proces recenzji może trwać miesiące lub nawet lata.

Reakcje matematyków są skrajnie podzielone — od określania publikacji jako jednego z najważniejszych momentów w historii matematyki po krytykę ogromnej liczby słabo napisanych i potencjalnie błędnych prac.

Cała sytuacja wywołała też szerszą dyskusję o przyszłości badań matematycznych, roli ludzi w nauce oraz o tym, kto będzie odpowiedzialny za sprawdzanie ogromnej liczby wyników generowanych przez AI. Szczególne obawy dotyczą studentów i młodych naukowców, których projekty badawcze mogą być coraz szybciej wyprzedzane przez systemy AI.