OpenAI twierdzi, że tajny model AI rozwiązał setki otwartych problemów matematycznych w jednym zapytaniu – matematycy chcą dowodów

OpenAI opublikowało 722 rękopisy matematyczne na GitHubie we wtorek, wszystkie wyprodukowane przez wewnętrzny model, którego firma nie udostępniła. Rzecznik OpenAI powiedział, że prawie wszystko pochodzi z jednego zapytania przekazanego jednemu agentowi AI, chociaż niektóre mogły wymagać wielu prób.

To odważne twierdzenie i potencjalnie znaczący przełom w dziedzinie matematyki. Ale nie wszyscy są fanami ani nie kupują tego entuzjazmu. Myriad: Jak wysoko wzrośnie Nvidia? Kliknij, aby wyrazić swoją prognozę.

"Dopóki nie udostępnią modelu i ludzie nie będą mogli powtórzyć ich wyników, myślę, że należy traktować wszelkie twierdzenia o rozwiązywaniu problemów za pomocą jednego zapytania jako niezweryfikowane," powiedział Andrew Sutherland, matematyk z MIT, w rozmowie z Scientific American. "Powinniśmy prosić o dowody," dodał.

Prace są pogrupowane w 372 "rodziny" powiązanych wyników, a rodzina może łączyć główną tezę z towarzyszącymi argumentami, konsekwencjami lub alternatywnymi dowodami. To oznacza, że 722 to liczba rękopisów, a nie rozwiązanych problemów. OpenAI twierdzi, że zadało modelowi około 4000 problemów i zachowało wyniki, które uznało za wystarczająco istotne do publikacji.

Średni wynik wykorzystał równowartość około trzech godzin obliczeń myślowych ChatGPT Pro, według OpenAI. Twierdzenie dotyczące równań Naviera-Stokesa z zeszłego miesiąca wyglądało zupełnie inaczej, z 10 000 współpracującymi agentami pracującymi przez 88 godzin.

OpenAI opublikowało skrócone podsumowania rozumowania dla 10 z wyników. Mówiąc o tym, tylko 162 z 722 prac zawiera komputerowo sprawdzony główny wynik, według katalogu formalizacji w repozytorium. To około 22% zbioru, przetłumaczone na Lean, oprogramowanie, które mechanicznie sprawdza każdy krok logiczny.

OpenAI sam twierdzi, że nie wszystkie rękopisy mają formalizacje Lean i że "niektóre z nieformalizowanych wyników mogą mieć problemy." Innymi słowy, wiele z tego, co opublikowali, może być błędnych.

Przechodzące sprawdzenie Lean potwierdza tylko, że dowód wynika z oświadczenia, jak napisano w Lean. Nie pokazuje, że oświadczenie odpowiada oryginalnemu problemowi, ani że wynik jest nowy lub ważny, co jest teraz częścią, którą matematycy muszą ocenić.

I tutaj badacze unoszą brwi.

Próbowałem przeczytać dowód OpenAI, że liczba chromatyczna płaszczyzny wynosi >= 6. Ale to całkowicie niewiarygodna obca matematyka?

W jakiś sposób model odkrył, że każde K-kolorowanie <=> "słabo mierzalne" K-kolorowanie, co wydaje się znikąd

1/2 pic.twitter.com/W13ScT3nel

--- Dmitry Rybin (@DmitryRybin1) 7 października 2026

Repozytorium openai/math ma wyłączone problemy i nigdy nie zaakceptowało prośby o włączenie. To rozczarowujące. Jeśli publikujesz 722 rękopisy i prosisz o formalizacje Lean, potrzebujesz miejsca, gdzie ludzie mogą je przesyłać.

Formalizuję dowód hipotezy Saxla OpenAI w Lean 4 przeciwko...

--- Keith Adler (@keithadler) 7 października 2026

"Obecnie AI może generować argumenty matematyczne w sytuacjach, w których człowiek, który je wywołał, nie jest w stanie zrozumieć argumentów, zweryfikować ich ani wziąć za nie odpowiedzialności," powiedział Instytut Studiów Zaawansowanych w Princeton, New Jersey, w oświadczeniu. "Uważamy, że ludzkie zrozumienie matematyki pozostaje niezwykle ważne. Jak, w tej nowej erze, możemy dążyć do nowego paradygmatu, który uwzględnia ludzkie zrozumienie matematyki jako część odpowiedzialnego wkładu naukowego?"

Inni, jak profesor Abhishek Saha, są jednak bardzo podekscytowani. "To bardzo wielki dzień dla matematyki," napisał, ale zauważył, że większość problemów mieści się w kategoriach "wyjątkowych postępów w ramach istniejącego programu" "zaskakujących przełomów."

To oznacza, że większość problemów w zbiorze jest interesująca, ale nie niemożliwa ani zmieniająca zasady gry jak problemy milenijne. To miejsce zarezerwowane jest dla dokładnie jednego problemu z 722: hipotezy quasi-Riemanna.

Kilka dalszych przemyśleń na temat 372 wyników opublikowanych dzisiaj przez OpenAI, w 722 rękopisach.

Gdybym miał klasyfikować twierdzenia, które matematycy dowodzą i publikują według ich przełomowego charakteru, podzieliłbym je (bardzo ogólnie) na cztery kategorie:

A) Brak przełomu... https://t.co/BA10SxBlx7

--- Abhishek Saha (@ObhishekSaha) 7 października 2026

Publikacja również nie spełnia tego, co zalecała grupa doradcza w Instytucie Studiów Zaawansowanych 29 września: nazwa modelu, zapytania, podsumowany łańcuch myślenia, czas potrzebny i koszt obliczeń dla każdego wyniku. OpenAI opublikowało średnie dane obliczeniowe i 10 podsumowań rozumowania, ale bez zapytań, i twierdzi, że nadal pracuje nad odpowiedzialnym udostępnieniem modelu.

Daniel Litt, matematyk z Uniwersytetu w Toronto, zajął przeciwne stanowisko, argumentując, że nie ma powodu, aby prosić firmę o zachowanie tajemnicy odpowiedzi na te pytania matematyczne.

Anthropic podjęło inną drogę z formalizowanym dowodem ostatniego twierdzenia Fermata w zeszłym miesiącu, publikując wszystkie 13 milionów linii publicznie na GitHubie. Ten dowód sformalizował twierdzenie, które Andrew Wiles opublikował w 1995 roku, zamiast twierdzić o nowych wynikach.

OpenAI twierdzi, że doda formalizacje Lean, gdy je uzyska; na razie 162 z 722 rękopisów ma jedną.

Niniejsza treść ma charakter wyłącznie informacyjny i nie stanowi porady finansowej, inwestycyjnej, prawnej ani podatkowej. Wszelkie wydarzenia, nagrody, promocje online lub powiązane informacje, o których tu mowa, nie powinny być traktowane jako rekomendacja, zachęta ani zaproszenie do kupna, sprzedaży, wymiany lub innego rodzaju obrotu aktywami kryptograficznymi. Aktywa kryptograficzne charakteryzują się dużą zmiennością i mogą prowadzić do strat. Dostępność usług, produktów i powiązanych wydarzeń WEEX może się różnić w zależności od regionu. Użytkownik jest odpowiedzialny za upewnienie się, że jego udział jest zgodny z obowiązującymi lokalnymi przepisami i regulacjami.