Meno di un mese dopo aver diffuso in massa centinaia di manoscritti che sosteneva contenessero soluzioni a questioni matematiche di lunga data, OpenAI è tornata con altre tre "importanti" scoperte in matematica, informatica e fisica. Questa volta, l'azienda ha deciso di lasciare che esperti esterni - che descrive come "pastori" - guidino i risultati in informatica e fisica. Per il problema matematico, OpenAI afferma di essere stata consigliata di rilasciare direttamente l'output dell'IA in modo che i ricercatori potessero elaborare le proprie spiegazioni. Perché nulla dice "rigore scientifico" come affidare la peer review al crowdsourcing.

La svolta matematica, secondo OpenAI, è una prova di "smoothing locale per l'equazione delle onde euclidea". La prova utilizza un'equazione differenziale parziale ausiliaria per stabilire lo smoothing locale di Sogge per le onde in ogni dimensione spaziale almeno due. Produce anche le congetture massimali e dimensionali di Kakeya e le stime di restrizione sferica di Stein in tutto l'interno dell'intervallo congetturato. OpenAI sta rilasciando direttamente l'output del modello, come ha fatto nel suo rilascio del 6 ottobre. Solo pochi mesi fa, la professoressa della NYU Hong Wang ha vinto una prestigiosa Medaglia Fields dall'Unione Matematica Internazionale per aver risolto la congettura di Kakeya in tre dimensioni. Ora un'IA dice di averlo fatto in tutte le dimensioni. Non si sa ancora se la medaglia venga con un aggiornamento del firmware.

Il risultato informatico è ancora più audace: un articolo intitolato "L'ipotesi del tempo esponenziale è falsa". L'articolo fornisce un algoritmo deterministico che conta esattamente le assegnazioni soddisfacenti di formule CNF a larghezza fissa in tempo subesponenziale e spazio polinomiale. Il caso del 3-SAT confuta l'ipotesi del tempo esponenziale (ETH). Un gruppo di lavoro indipendente di informatici guidato da Russell Impagliazzo, Ramamohan Paturi e Ryan Williams esaminerà e spiegherà la prova. Su richiesta del gruppo, OpenAI sta rendendo i materiali pubblici immediatamente in modo che anche altri possano esaminarli. Impagliazzo e Paturi facevano parte del gruppo che originariamente propose l'ETH nel 1999 - quindi almeno qualcuno nella stanza ricorda quando l'ipotesi era considerata vera.

Le informazioni sulla fisica non sono state rilasciate completamente, ma OpenAI la descrive come una "prova di esistenza matematicamente rigorosa di certe teorie quantistiche dei campi interagenti contenenti campi di gauge e fermioni in quattro dimensioni, inclusa la cromodinamica quantistica (QCD) e un completamento unificato del Modello Standard della fisica delle particelle". David Gross guiderà un gruppo che include Michael Douglas, Arthur Jaffe, Igor Klebanov e Nikita Nekrasov che supervisionerà questo lavoro. Perché nulla dice "siamo fiduciosi" come nascondere i dettagli completi e chiamare i premi Nobel.

OpenAI ammette che questo approccio potrebbe avere i suoi problemi. Il panel AGMAI di consulenti matematici che OpenAI ha messo insieme ha appena detto ieri che "raccomandiamo che le aziende di IA non adottino" le pratiche di designare certe persone per ricevere prima l'output, citando accesso diseguale, reputazione presa in prestito e selezione distorta come alcuni dei problemi. Invece, hanno raccomandato che in futuro i laboratori di IA rilascino l'output su repository accademici, con prove formalizzate in Lean, informazioni su come sono stati scelti i problemi, finanziamenti per le persone che lavorano per comprendere i risultati e altre informazioni. In altre parole: forse non trattare la scienza rivoluzionaria come una prevendita VIP.

Il gruppo di informatica ha deciso di rilasciare oggi su GitHub la scrittura dell'output dell'IA e la prova Lean. Hanno anche rilasciato una lettera aperta alla comunità chiedendo input su come esaminare l'affermazione e su come stabilire norme per gestire le scoperte generate dall'IA. La lettera pone tre domande più ampie: quali aspettative dovrebbero governare l'accesso anticipato ai risultati generati dall'IA, la divulgazione dei conflitti di interesse e l'uso di materiale non pubblicato per ricerche successive? Come dovrebbe il credito riconoscere sia le nuove scoperte che il lavoro di verifica, correzione, semplificazione, spiegazione ed estensione delle stesse? Come possiamo supportare gli studenti