Меньше чем через месяц после массового выпуска сотен рукописей, в которых, как утверждалось, содержатся решения давних математических задач, OpenAI возвращается с тремя новыми «крупными» открытиями в математике, информатике и физике. На этот раз компания решила позволить внешним экспертам — которых она называет «пастухами» — направлять результаты в информатике и физике. Что касается математической задачи, OpenAI говорит, что ей рекомендовали выпустить вывод ИИ напрямую, чтобы исследователи могли сами проработать объяснения. Потому что ничто так не говорит о «научной строгости», как краудсорсинг рецензирования.

Математический прорыв, по словам OpenAI, — это доказательство «локального сглаживания для евклидова волнового уравнения». Доказательство использует вспомогательное уравнение в частных производных, чтобы установить локальное сглаживание Согге для волн в любом пространственном измерении не менее двух. Оно также даёт максимальную и размерностную гипотезы Какеи и оценки сферического ограничения Стейна во всей внутренней части предполагаемого диапазона. OpenAI публикует вывод модели напрямую, как и в своём релизе от 6 октября. Всего несколько месяцев назад профессор Нью-Йоркского университета Хун Ван получила престижную Филдсовскую премию от Международного математического союза за решение гипотезы Какеи в трёх измерениях. Теперь ИИ утверждает, что решил её во всех измерениях. Пока нет информации, прилагается ли к медали обновление прошивки.

Результат в информатике ещё смелее: статья под названием «Гипотеза экспоненциального времени неверна». В статье приводится детерминированный алгоритм, который точно подсчитывает выполняющие назначения формул КНФ фиксированной ширины за субэкспоненциальное время и полиномиальную память. Случай 3-SAT опровергает гипотезу экспоненциального времени (ETH). Независимая рабочая группа специалистов по информатике под руководством Рассела Импальяццо, Рамамохана Патури и Райана Уильямса изучит и объяснит доказательство. По просьбе группы OpenAI немедленно публикует материалы, чтобы другие также могли их изучить. Импальяццо и Патури входили в группу, которая первоначально предложила ETH в 1999 году — так что по крайней мере кто-то в комнате помнит, когда гипотеза считалась верной.

Физическая информация не была обнародована полностью, но OpenAI описывает её как «математически строгое доказательство существования некоторых взаимодействующих квантовых теорий поля, содержащих калибровочные поля и фермионы в четырёх измерениях, включая квантовую хромодинамику (КХД) и единое завершение Стандартной модели физики элементарных частиц». Дэвид Гросс возглавит группу, включающую Майкла Дугласа, Артура Джаффе, Игоря Клебанова и Никиту Некрасова, которая будет «пасти» эту работу. Потому что ничто так не говорит о «уверенности», как сокрытие полных деталей и привлечение нобелевских лауреатов.

OpenAI признаёт, что этот подход может иметь свои проблемы. Панель математических советников AGMAI, которую собрала OpenAI, только вчера заявила, что «мы рекомендуем компаниям, занимающимся ИИ, не применять» практику назначения определённых людей для получения вывода первыми, ссылаясь на неравный доступ, заимствованную репутацию и предвзятый отбор как на некоторые из проблем. Вместо этого они рекомендовали, чтобы в будущем лаборатории ИИ публиковали вывод в научных репозиториях, с доказательствами, формализованными в Lean, информацией о том, как выбирались задачи, финансированием для людей, работающих над пониманием результатов, и другой информацией. Другими словами: может, не стоит относиться к прорывной науке как к предпродаже для VIP.

Группа по информатике решила сегодня опубликовать отчёт о выводе ИИ и доказательство в Lean на GitHub. Они также выпустили открытое письмо к сообществу с просьбой высказать мнение о том, как проверить утверждение и установить нормы для работы с прорывами, сгенерированными ИИ. В письме ставятся три более широких вопроса: Какие ожидания должны определять ранний доступ к результатам, сгенерированным ИИ, раскрытие конфликтов интересов и использование неопубликованных материалов для последующих исследований? Как следует признавать как новые открытия, так и работу по проверке, исправлению, упрощению, объяснению и расширению? Как мы можем поддержать студентов