OpenAI afferma che un modello segreto di intelligenza artificiale ha risolto centinaia di problemi matematici in un solo prompt—i matematici vogliono prove

OpenAI ha pubblicato 722 manoscritti matematici su GitHub martedì, tutti prodotti da un modello interno che l'azienda non ha rilasciato. Un portavoce di OpenAI ha dichiarato che quasi tutto è stato generato da un singolo prompt fornito a un singolo agente AI, anche se alcuni potrebbero aver richiesto più tentativi.

È un'affermazione audace e un potenziale progresso significativo nel campo della matematica. Ma non tutti sono fan, né credono all'entusiasmo. Myriad: Quanto in alto arriverà Nvidia? Clicca per fare la tua previsione.

"Fino a quando non rilasceranno il modello e le persone non potranno replicare i loro risultati, penso che dovresti trattare qualsiasi affermazione riguardante la risoluzione di problemi con un singolo agente come non verificata," ha dichiarato Andrew Sutherland, un matematico del MIT, a Scientific American. "Dovremmo chiedere prove," ha detto.

I documenti sono raggruppati in 372 "famiglie" di risultati correlati, e una famiglia può raggruppare un teorema principale con argomenti complementari, conseguenze o prove alternative. Ciò significa che 722 è un conteggio di manoscritti, non di problemi risolti. OpenAI afferma di aver posto circa 4.000 problemi al modello e di aver mantenuto gli output che ha giudicato abbastanza significativi da pubblicare.

Il risultato medio ha utilizzato l'equivalente di circa tre ore di calcolo di pensiero di ChatGPT Pro, secondo OpenAI. L'affermazione sui Navier-Stokes del mese scorso appariva molto diversa, con 10.000 agenti coordinatori che lavoravano per 88 ore.

OpenAI ha rilasciato riassunti di ragionamento abbreviati per 10 dei risultati. Detto ciò, solo 162 dei 722 documenti presentano un risultato principale controllato da computer, secondo un catalogo di formalizzazione nel repository. Questo è circa il 22% della collezione, tradotto in Lean, un software che controlla meccanicamente ogni passo logico.

OpenAI stessa afferma che non tutti i manoscritti hanno formalizzazioni Lean e che "alcuni dei risultati non formalizzati potrebbero avere problemi." In altre parole, gran parte di ciò che hanno pubblicato potrebbe essere errato.

Un controllo Lean passante conferma solo che la prova deriva dalla dichiarazione così come scritta in Lean. Non dimostra che la dichiarazione corrisponda al problema originale, né che il risultato sia nuovo o importante, che è la parte che ora i matematici devono giudicare.

E qui è dove i ricercatori alzano le sopracciglia.

Stavo cercando di leggere la prova di OpenAI che il numero cromatico di un piano è >= 6. Ma è una matematica aliena totalmente incredibile?

In qualche modo il modello ha trovato che qualsiasi K-colorazione <=> "K-colorazione debolmente misurabile", che sembra venire dal nulla

1/2 pic.twitter.com/W13ScT3nel

--- Dmitry Rybin (@DmitryRybin1) 7 ottobre 2026

Il repository openai/math ha le Issues disattivate e non ha mai accettato una pull request. È deludente. Se pubblichi 722 manoscritti e chiedi formalizzazioni Lean, hai bisogno di un posto dove le persone possano inviarle.

Sto formalizzando la prova della congettura di Saxl di OpenAI in Lean 4 contro...

--- Keith Adler (@keithadler) 7 ottobre 2026

"Ora è il caso che l'IA possa produrre argomenti matematici in situazioni senza che l'umano che l'ha sollecitata possa comprendere gli argomenti, verificarli o assumersi la responsabilità per essi," ha dichiarato l'Istituto di Studi Avanzati di Princeton, New Jersey, in una dichiarazione. "Crediamo che la comprensione umana della matematica rimanga di fondamentale importanza. Come, in questa nuova era, possiamo lavorare verso un nuovo paradigma che includa la comprensione umana della matematica come parte di un output accademico responsabile?"

Altri, però, come il professor Abhishek Saha, sono piuttosto entusiasti. "È un giorno molto importante per la matematica," ha scritto, ma ha notato che la maggior parte dei problemi rientra nelle categorie di "progressi eccezionali all'interno di un programma esistente" di "scoperte sorprendenti."

Ciò significa che la maggior parte dei problemi nel set sono interessanti, ma non impossibili o rivoluzionari come i problemi del millennio. Quel posto è riservato esattamente a un problema su 722: l'Ipotesi Quasi-Riemann.

Alcuni ulteriori pensieri sui 372 risultati rilasciati da OpenAI oggi, su 722 manoscritti.

Se dovessi classificare i teoremi che i matematici dimostrano e pubblicano in base alla loro natura innovativa, li dividerei (molto grossolanamente) in quattro categorie:

A) Non innovativi... https://t.co/BA10SxBlx7

--- Abhishek Saha (@ObhishekSaha) 7 ottobre 2026

Il rilascio non soddisfa nemmeno quanto un gruppo consultivo dell'Istituto di Studi Avanzati ha raccomandato il 29 settembre: il nome del modello, i prompt, una catena di pensiero riassunta, il tempo impiegato e il costo di calcolo per ogni risultato. OpenAI ha pubblicato cifre medie di calcolo e 10 riassunti di ragionamento ma nessun prompt, e afferma di essere ancora al lavoro per rilasciare il modello in modo responsabile.

Daniel Litt, un matematico dell'Università di Toronto, ha preso l'opinione opposta, sostenendo che non c'è motivo di chiedere all'azienda di mantenere segrete le risposte a queste domande matematiche.

Anthropic ha preso una strada diversa con la sua prova del Teorema di Fermat controllata da Lean il mese scorso, pubblicando pubblicamente tutte le 13 milioni di righe su GitHub. Quella prova ha formalizzato un teorema pubblicato da Andrew Wiles nel 1995, piuttosto che rivendicare nuovi risultati.

OpenAI afferma che aggiungerà formalizzazioni Lean man mano che le ottiene; per ora, 162 dei 722 manoscritti ne hanno una.

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