Компания OpenAI неожиданно опубликовала на платформе GitHub массив из 722 научных трудов, которые содержат решения 372 сложных математических проблем. Данный архив охватывает фундаментальную математику, теоретическую информатику и математическую физику, демонстрируя беспрецедентный уровень автономности современных нейросетей. По заверениям разработчиков, все эти масштабные работы были сгенерированы новой, еще не выпущенной передовой ИИ-моделью в ответ всего на один запрос с подсказками.
Технические детали генерации и автоматическая проверка
Согласно технической документации, модель протестировала около 4000 задач, причем создание одного успешного решения в среднем занимало около трех часов вычислительной мощности уровня ChatGPT Pro. Чтобы научное сообщество могло объективно оценить корректность столь сложных вычислений, разработчики включили в релиз формализованные доказательства, написанные на специализированном языке программирования Lean. Использование Lean позволяет сторонним алгоритмам и математическим программам в автоматическом режиме верифицировать логику и правильность каждого отдельного шага доказательства без ручного перебора.Противоречивые данные
Несмотря на технические инновации и формальные доказательства на языке Lean, академическое и научное сообщество встретило заявления OpenAI с изрядной долей скепсиса. Главным камнем преткновения стало то, что компания до сих пор не предоставила сторонним исследователям прямой доступ к самой модели для независимого воспроизведения результатов. Математики отмечают, что без открытого тестирования заявления о решении сотен сложных задач по одному единственному промпту остаются непроверяемыми. Кроме того, критики указывают на отсутствие детальных данных о точной продолжительности вычислений для каждого отдельного кейса и полное сокрытие точного текста исходных подсказок.
Последствия для науки и перспективы
Ситуация вокруг публикации архива OpenAI обострила давние дискуссии о прозрачности коммерческих разработок в сфере искусственного интеллекта. С одной стороны, демонстрация возможностей автоматического решения задач открывает грандиозные перспективы для фундаментальной науки и ускорения технологического прогресса. С другой стороны, ученые справедливо опасаются закрытости крупных технологических игроков, которые требуют верить своим достижениям на слово. Эксперты сходятся во мнении, что для реального прорыва в математике с помощью ИИ необходима открытая экосистема, где независимые исследователи смогут аудировать и перепроверять каждый этап генерации данных.
