Egészen elképesztő mennyiségű matematikai eredményt zúdított egyszerre a nyilvánosságra az OpenAI. A vállalat egy még ki nem adott belső AI-modell munkájából 722 kéziratot tett közzé. Ezek között teljes megoldások, korábbi eredmények továbbfejlesztései, alternatív bizonyítások és nyitott problémák felé tett komoly előrelépések egyaránt szerepelnek. Az OpenAI hivatalos bejelentése szerint a gyűjtemény egy olyan belső csúcsmodell eredményeiből született, amelyet a fejlesztés során még nyitott kutatási problémákon teszteltek. A vállalat GitHubon közzétett adatbázisa szerint összesen nagyjából 4000 problémát adtak a rendszernek, és egy-egy eredmény előállításához átlagosan körülbelül háromórányi ChatGPT Pro gondolkodási kapacitásnak megfelelő számítási teljesítményt használtak fel.
Az OpenAI már szeptemberben azt állította, hogy az augusztus 28-án betanítani kezdett belső modellje több mint száz régóta fennálló matematikai problémát oldott meg a tudományág legkülönbözőbb területein.
A publikált munkák között szerepel például a négydimenziós Kakeya-sejtés egy megoldása, számítógépes algoritmusokkal kapcsolatos új eredmények, valamint a Riemann-zétafüggvény vizsgálatában elért előrelépés is. Az Engadget beszámolója szerint a legtöbb tanulmány úgy készült, hogy egyetlen AI-ügynök egyetlen utasításból dolgozta ki az adott eredményt.
A vállalat igyekezett a puszta kéziratoknál több ellenőrizhető anyagot is kiadni. Számos bizonyítást Leanben is formalizáltak, vagyis egy olyan rendszerbe ültettek át, amely számítógéppel képes ellenőrizni a matematikai érvelés logikai helyességét. Emellett tíz esetben a modell érvelésének összefoglalóját, a számítási kapacitásra vonatkozó becsléseket és a tesztelés statisztikáit is közzétették.
Ez azonban még messze nem jelenti azt, hogy mind a 722 kézirat hibátlan vagy akár tudományosan elfogadott lenne. Maga az OpenAI is figyelmeztetett arra, hogy az anyagok különböző ellenőrzöttségi szinten állnak, nem mindegyikhez készült Lean-formalizáció, és a még nem formalizált eredmények között hibák is lehetnek. A vállalat azt ígérte, hogy a javításokat és módosításokat nyilvánosan követhető új verziók formájában teszi majd közzé.
Ez azért különösen fontos, mert az OpenAI matematikai eredményei körül már korábban is kialakultak viták. Májusban a vállalat azt állította, hogy egy modellje cáfolta Erdős Pál egy közel nyolcvanéves geometriai sejtését, erről akkor részletesen is írtunk. Nem sokkal később pedig az OpenAI bejelentette, hogy AI-jal megoldotta a Navier-Stokes-egyenletek egyik Millennium-díjas problémáját is.
Ez utóbbi már komoly hullámokat vert a matematikusok között. A The Guardian szerint több kutató nem elsősorban az AI matematikai képességeit vitatja, hanem azt kifogásolja, hogy a legfejlettebb rendszerek zárt, kizárólag a nagy AI-cégek számára hozzáférhető modellek. Így előállhat az a helyzet, hogy egy rendszer olyan matematikai érvelést készít, amelyet még az azt futtató ember sem feltétlenül képes teljes egészében megérteni vagy ellenőrizni.
A matematikusok ezért többek között átláthatóbb publikálást, megfelelő hivatkozásokat, reprodukálhatóságot és a fejlett modellekhez való szélesebb kutatói hozzáférést sürgetnek. Az OpenAI a mostani kiadásnál már részben ezekhez az ajánlásokhoz igazodott, bár nem mindegyikhez, például az egyes feladatok pontos promptjait és konkrét számítási költségeit sem hozta nyilvánosságra.
A mostani eredmények jelentőségének megítélése így még a matematikusokra vár. Andrew Sutherland, az MIT matematikusa szerint addig különösen óvatosan kell kezelni azokat az állításokat, amelyek szerint egyetlen AI-ügynök egyetlen próbálkozásból oldott meg hosszú ideje nyitott problémákat, amíg a modellt más kutatók nem tudják használni és az eredményeket függetlenül reprodukálni.
Néhány hónappal ezelőtt még önmagában hírértéke volt annak, hogy egy OpenAI-modell egyetlen évtizedek óta nyitott problémánál új eredményre jutott, most pedig egyszerre több száz matematikai kéziratot kell átnéznie és ellenőriznie a kutatói közösségnek. Szóval meglehetősen gyorsan változik az AI szerepe a matematikában.
