OpenAI стверджує, що таємна модель ШІ розв'язала сотні відкритих математичних задач за один запит — математики хочуть підтвердження

OpenAI опублікувала 722 математичних манускрипти на GitHub у вівторок, всі вони були створені внутрішньою моделлю, яку компанія не випустила. Представник OpenAI заявив, що майже все було отримано з одного запиту, переданого одному агенту ШІ, хоча деякі могли вимагати кількох спроб.

Це смілива заява і потенційно значний прорив у галузі математики. Але не всі є прихильниками або вірять у цю гіпотезу. Myriad: Як високо підніметься Nvidia? Клікніть, щоб зробити свій прогноз.

"Поки вони не випустять модель і люди не зможуть відтворити їхні результати, я вважаю, що будь-які заяви про розв'язання задач за один запит з одним агентом слід вважати непідтвердженими," — сказав Ендрю Сазерленд, математик з MIT, у Scientific American. "Ми повинні вимагати підтвердження," — додав він.

Папери згруповані в 372 "сім'ї" пов'язаних результатів, і одна сім'я може об'єднувати основну теорему з супутніми аргументами, наслідками або альтернативними доказами. Таким чином, 722 — це кількість манускриптів, а не розв'язаних задач. OpenAI стверджує, що поставила моделі приблизно 4000 задач і зберегла результати, які вважала достатньо значними для публікації.

Середній результат використовував еквівалент приблизно трьох годин обчислювальної потужності ChatGPT Pro, за даними OpenAI. Заява про Navier-Stokes минулого місяця виглядала зовсім інакше, з 10 000 координуючих агентів, які працювали 88 годин.

OpenAI випустила скорочені резюме міркувань для 10 з результатів. Тим не менш, лише 162 з 722 паперів мають комп'ютерно перевірений основний результат, згідно з каталогом формалізацій у репозиторії. Це близько 22% колекції, переведених у Lean, програмне забезпечення, яке механічно перевіряє кожен логічний крок.

Сам OpenAI стверджує, що не всі манускрипти мають формалізації Lean і що "деякі з неформалізованих результатів можуть мати проблеми." Іншими словами, багато з того, що вони опублікували, може бути неправильним.

Перевірка Lean підтверджує лише те, що доказ випливає з твердження, як написано в Lean. Це не показує, що твердження відповідає оригінальній задачі, або що результат є новим чи важливим, що є частиною, яку математики тепер повинні оцінити.

І тут дослідники підвищують брови.

Я намагався прочитати доказ OpenAI, що хроматичне число площини >= 6. Але це абсолютно неймовірна чужа математика?

Якось модель виявила, що будь-яке K-фарбування <= "слабо вимірювальне" K-фарбування, що здається з нізвідки

1/2 pic.twitter.com/W13ScT3nel

--- Дмитро Рибін (@DmitryRybin1) 7 жовтня 2026 року

Репозиторій openai/math має вимкнені проблеми і ніколи не приймав запити на злиття. Це розчаровує. Якщо ви публікуєте 722 манускрипти і просите формалізації Lean, вам потрібно десь, куди люди можуть їх надіслати.

Я формалізую доказ гіпотези Сакла OpenAI в Lean 4 проти...

--- Кіт Адель (@keithadler) 7 жовтня 2026 року

"Тепер сталося так, що ШІ може генерувати математичні аргументи в ситуаціях, коли людина, яка його запустила, не може зрозуміти ці аргументи, перевірити їх або взяти за них відповідальність," — йдеться в заяві Інституту передових досліджень у Принстоні, штат Нью-Джерсі. "Ми вважаємо, що людське розуміння математики залишається надзвичайно важливим. Як, в цю нову еру, ми можемо працювати над новою парадигмою, яка включає людське розуміння математики як частину відповідального наукового виходу?"

Інші, проте, такі як професор Абхішек Саха, досить схвильовані. "Це дуже великий день для математики," — написав він, але зазначив, що більшість задач підпадають під категорії "виняткових досягнень у межах існуючої програми" "сюрпризних проривів."

Це означає, що більшість задач у наборі є цікавими, але не неможливими або такими, що змінюють гру, як проблеми тисячоліття. Це місце зарезервовано для точно однієї задачі з 722: гіпотези Квазі-Рімана.

Деякі подальші думки щодо 372 результатів, опублікованих OpenAI сьогодні, у 722 манускриптах.

Якщо б я мав класифікувати теореми, які математики доводять і публікують, відповідно до їх проривного характеру, я б (дуже приблизно) розділив їх на чотири категорії:

A) Не прорив... https://t.co/BA10SxBlx7

--- Абхішек Саха (@ObhishekSaha) 7 жовтня 2026 року

Випуск також не відповідає тому, що консультативна група Інституту передових досліджень рекомендувала 29 вересня: назва моделі, запити, зведений ланцюг думок, час, витрачений на кожен результат, і вартість обчислень. OpenAI опублікувала середні показники обчислень і 10 резюме міркувань, але без запитів, і стверджує, що все ще працює над відповідальним випуском моделі.

Даніел Літт, математик з Університету Торонто, зайняв протилежну точку зору, стверджуючи, що немає причин просити компанію тримати відповіді на ці математичні питання в секреті.

Anthropic пішла іншим шляхом з перевіреним Lean доказом теореми Ферма минулого місяця, опублікувавши всі 13 мільйонів рядків публічно на GitHub. Це доказ формалізувало теорему, опубліковану Ендрю Уайлсом у 1995 році, а не стверджувало нові результати.

OpenAI стверджує, що додасть формалізації Lean, коли отримає їх; наразі 162 з 722 манускриптів мають одну.

Цей контент надано лише для загальних інформаційних цілей і не є фінансовою, інвестиційною, юридичною чи податковою консультацією. Події, нагороди, онлайн-акцій або пов’язану інформацію, згадана тут, не слід розглядати як рекомендацію, прохання чи запрошення до купівлі, продажу, торгівлі чи інших операцій з криптоактивами. Криптоактиви є дуже волатильними та можуть призвести до збитків. Доступність послуг, продуктів WEEX та пов’язаних із ними подій може відрізнятися залежно від регіону. Ви несете відповідальність за забезпечення відповідності вашої участі чинному місцевому законодавству та нормативним актам.