OpenAI ने कई पुरानी गणितीय समस्याओं के समाधान सार्वजनिक किए हैं, जो सभी एक अप्रकाशित फ्रंटियर मॉडल द्वारा तैयार किए गए हैं। यह रिलीज़ 722 पांडुलिपियों में है, जो 372 परिणाम परिवारों को कवर करती हैं — क्योंकि "सफलता" को फाइलिंग सिस्टम से बेहतर कुछ नहीं कहता। कंपनी का कहना है कि इस खजाने में "सैकड़ों" खुली समस्याओं के समाधान शामिल हैं, जो उन परिणामों की एक श्रृंखला को आगे बढ़ाते हैं जिन्होंने गणितीय समुदाय को बारी-बारी से प्रभावित और अस्थिर किया है, जो अब वास्तविक गणित के साथ-साथ शोध नैतिकता और अकादमिक आचरण के सवालों से जूझ रहा है।

AGMAI — गणित और कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर सलाहकार समूह, जो इन परिणामों को जिम्मेदारी से संप्रेषित करने के लिए गठित एक स्वतंत्र पैनल है — के अनुसार, इस रिलीज़ में "सैकड़ों" खुली समस्याओं के समाधान शामिल हैं। इन निष्कर्षों की कई हफ्तों से अपेक्षा थी, हालांकि OpenAI ने पहले यह बताने से इनकार कर दिया था कि मॉडल ने कौन सी समस्याएं हल कीं या उन्हें कब प्रकाशित किया जाएगा। सितंबर में, कंपनी ने दावा किया था कि उसके मॉडल ने "गणित के अधिकांश क्षेत्रों में 100 से अधिक पुरानी खुली समस्याओं को हल किया है।" नए जारी किए गए पत्रों में मॉडल के तर्क के सारांश, उपयोग किए गए कंप्यूट की अनुमानित मात्रा, और प्रयास की गई समस्याओं की संख्या के आंकड़े शामिल हैं। OpenAI का कहना है कि "औसत परिणाम" ने तीन घंटे के ChatGPT Pro थिंकिंग के बराबर खपत की — माप की एक इकाई जो एक दशक पहले गणितज्ञों को भ्रमित कर देती, और अब बस किसी तरह मौजूद है।

AGMAI ने सितंबर के अंत में अपनी पहली सिफारिशें प्रकाशित कीं, जिसमें AI प्रयोगशालाओं से आग्रह किया गया कि वे गणितीय परिणामों को तुरंत और जहां संभव हो स्थापित अकादमिक चैनलों के माध्यम से जारी करें, साथ ही उपयोग किए गए मॉडल, प्रॉम्प्ट और कंप्यूट लागत का खुलासा करें। समूह ने AI कंपनियों से यह भी अनुरोध किया कि वे "गणितीय परिणामों की रिलीज़ को अपने मॉडलों को बढ़ावा देने के लिए मार्केटिंग वाहन के रूप में मानने से बचें," एक ऐसी प्रथा जिसके बारे में उसने कहा कि यह गणितीय समुदाय को महत्वपूर्ण नुकसान पहुंचाती है। यह अनुरोध, जैसा कि ऐसी चीजों के साथ होता है, "नोट किया गया" और "हम देखेंगे" के बीच कहीं जाकर गिरा।

OpenAI ने इस रिलीज़ के लिए अपनी प्रक्रिया का वर्णन इस प्रकार किया: "इस रिलीज़ के लिए, हम परिणामों को एक GitHub रिपॉजिटरी में प्रकाशित कर रहे हैं, जिसमें पेपर संशोधनों और उद्धरणों के लिए प्रोटोकॉल हैं। हम इस रिलीज़ के लिए अन्य समुदाय-होस्टेड विकल्पों की खोज जारी रख रहे हैं जो समिति के दिशानिर्देशों को पूरा करते हैं। भविष्य की रिलीज़ के लिए, हम बेहतर समझ के लिए उद्धरणों, गणितीय प्रस्तुति और परिणामों की प्रस्तुति के माध्यम से पत्रों की गुणवत्ता में और सुधार करने के लिए प्रतिबद्ध हैं।" यह एक GitHub रेपो और अगली बार और मेहनत करने का वादा है — अकादमिक प्रकाशन की प्रेम भाषा।

इन परिणामों का पूरा प्रभाव महसूस होने में कुछ समय लग सकता है क्योंकि गणितज्ञ इनका मूल्यांकन और पाचन करते हैं, जो अकादमिक रूप से बहुत धीरे-धीरे चबाने के बराबर है। ये OpenAI और Anthropic जैसी प्रतिद्वंद्वी प्रयोगशालाओं से गणितीय परिणामों के तेजी से बढ़ते समूह में जुड़ते हैं, जिन्हें क्षेत्र अभी भी संसाधित कर रहा है, जिसमें एक मिलेनियम पुरस्कार समस्या से संबंधित परिणाम भी शामिल हैं — गणित में सबसे प्रसिद्ध खुली समस्याओं में से एक। इस वर्ष AI प्रयोगशालाओं ने इस विषय में जिस गति से प्रवेश किया है, विशेष रूप से घोषणाओं के उनके संचालन ने, शोध प्रथाओं, नैतिकता, और कंपनियों द्वारा उन मानव गणितज्ञों को श्रेय देने के तरीके पर तीव्र बहस छेड़ दी है जिनके काम पर उनके सिस्टम आधारित हैं और संभावित रूप से परिणाम उत्पन्न करने के लिए उपयोग करते हैं। संक्षेप में: गणित प्रभावशाली है, माहौल विवादित है।