Menos de um mês depois de liberar em massa centenas de manuscritos que alegava conterem soluções para questões matemáticas de longa data, a OpenAI está de volta com mais três descobertas "importantes" em matemática, ciência da computação e física. Desta vez, a empresa decidiu deixar especialistas externos - que descreve como "pastores" - orientarem os resultados em ciência da computação e física. Para o problema de matemática, a OpenAI diz que foi aconselhada a liberar a saída da IA diretamente para que os pesquisadores pudessem trabalhar em suas próprias explicações. Porque nada diz "rigor científico" como terceirizar a revisão por pares.

O avanço matemático, segundo a OpenAI, é uma prova de "suavização local para a equação de onda euclidiana". A prova usa uma equação diferencial parcial auxiliar para estabelecer a suavização local de Sogge para ondas em todas as dimensões espaciais pelo menos dois. Também produz as conjecturas maximal e de dimensão de Kakeya e as estimativas de restrição esférica de Stein em todo o interior do intervalo conjecturado. A OpenAI está liberando a saída do modelo diretamente, como fez em seu lançamento de 6 de outubro. Apenas alguns meses atrás, a professora da NYU Hong Wang ganhou uma prestigiosa Medalha Fields da União Matemática Internacional por resolver a conjectura de Kakeya em três dimensões. Agora uma IA diz que fez isso em todas as dimensões. Ainda não se sabe se a medalha vem com uma atualização de firmware.

O resultado da ciência da computação é ainda mais ousado: um artigo intitulado "A Hipótese do Tempo Exponencial é Falsa". O artigo apresenta um algoritmo determinístico que conta exatamente atribuições satisfatórias de fórmulas CNF de largura fixa em tempo subexponencial e espaço polinomial. O caso do 3-SAT refuta a Hipótese do Tempo Exponencial (ETH). Um grupo de trabalho independente de cientistas da computação liderado por Russell Impagliazzo, Ramamohan Paturi e Ryan Williams examinará e explicará a prova. A pedido do grupo, a OpenAI está tornando os materiais públicos imediatamente para que outros também possam examiná-los. Impagliazzo e Paturi faziam parte do grupo que originalmente propôs a ETH em 1999 - então pelo menos alguém na sala se lembra de quando a hipótese era considerada verdadeira.

As informações de física não foram divulgadas na íntegra, mas a OpenAI a descreve como uma "prova de existência matematicamente rigorosa de certas teorias quânticas de campo interagentes contendo campos de gauge e férmions em quatro dimensões, incluindo a Cromodinâmica Quântica (QCD) e uma completude unificada do Modelo Padrão da física de partículas". David Gross liderará um grupo incluindo Michael Douglas, Arthur Jaffe, Igor Klebanov e Nikita Nekrasov que orientará este trabalho. Porque nada diz "estamos confiantes" como reter os detalhes completos e convocar os laureados com o Nobel.

A OpenAI admite que essa abordagem pode ter seus próprios problemas. O painel AGMAI de conselheiros matemáticos que a OpenAI montou acabou de dizer ontem que "recomendamos que as empresas de IA não adotem" as práticas de designar certas pessoas para receber a saída primeiro, citando acesso desigual, reputação emprestada e seleção tendenciosa como alguns dos problemas. Em vez disso, recomendaram que, no futuro, os laboratórios de IA liberem a saída em repositórios acadêmicos, com provas formalizadas em Lean, informações sobre como os problemas foram escolhidos, financiamento para pessoas trabalhando na compreensão dos resultados e outras informações. Em outras palavras: talvez não tratar a ciência revolucionária como uma pré-venda VIP.

O grupo de ciência da computação decidiu liberar o relatório da saída da IA e a prova em Lean no GitHub hoje. Também liberaram uma carta aberta à comunidade pedindo contribuições sobre como examinar a afirmação e sobre o estabelecimento de normas para lidar com avanços gerados por IA. A carta levanta três questões mais amplas: Que expectativas devem reger o acesso antecipado a resultados gerados por IA, a divulgação de conflitos de interesse e o uso de material não publicado para pesquisas subsequentes? Como o crédito deve reconhecer tanto novas descobertas quanto o trabalho de verificar, corrigir, simplificar, explicar e estendê-las? Como podemos apoiar estudantes