Компанія OpenAI несподівано опублікувала на платформі GitHub масив із 722 наукових праць, які містять розв'язання 372 складних математичних проблем. Цей архів охоплює фундаментальну математику, теоретичну інформатику та математичну фізику, демонструючи безпрецедентний рівень автономності сучасних нейромереж. За твердженнями розробників, усі ці масштабні роботи були згенеровані новою, ще не випущеною передовою ШІ-моделлю у відповідь лише на один запит із підказками.
Технічні деталі генерації та автоматична перевірка
Згідно з технічною документацією, модель протестувала близько 4000 завдань, причому створення одного успішного рішення в середньому займало близько трьох годин обчислювальної потужності рівня ChatGPT Pro. Щоб наукова спільнота могла об'єктивно оцінити коректність настільки складних обчислень, розробники включили в реліз формалізовані докази, написані спеціалізованою мовою програмування Lean. Використання Lean дозволяє стороннім алгоритмам і математичним програмам в автоматичному режимі верифікувати логіку та правильність кожного окремого кроку доведення без ручного перебору.Суперечливі дані
Незважаючи на технічні інновації та формальні докази мовою Lean, академічна та наукова спільнота зустріла заяви OpenAI з неабиякою часткою скепсису. Головним каменем спотикання стало те, що компанія досі не надала стороннім дослідникам прямого доступу до самої моделі для незалежного відтворення результатів. Математики зазначають, що без відкритого тестування заяви про вирішення сотень складних завдань за одним єдиним промптом залишаються неперевірюваними. Крім того, критики вказують на відсутність детальних даних про точну тривалість обчислень для кожного окремого кейсу та повне приховування точного тексту вихідних підказок.
Наслідки для науки та перспективи
Ситуація навколо публікації архіву OpenAI загострила давні дискусії про прозорість комерційних розробок у сфері штучного інтелекту. З одного боку, демонстрація можливостей автоматичного вирішення завдань відкриває грандіозні перспективи для фундаментальної науки та прискорення технологічного прогресу. З іншого боку, вчені справедливо побоюються загородженості великих технологічних гравців, які вимагають вірити своїм досягненням на слово. Експерти сходяться на думці, що для реального прориву в математиці за допомогою ШІ необхідна відкрита екосистема, де незалежні дослідники зможуть аудирувати та перевіряти кожен етап генерації даних.
