OpenAI we wtorek udostępniło 722 manuskrypty matematyczne, pogrupowane w 372 „rodziny wyników”, wygenerowane przez niewydany wewnętrzny model AI. To na środowisku matematycznym spoczywa teraz ciężar oceny, czy firma rzeczywiście zastosowała się do nowych wytycznych dotyczących publikowania takich rezultatów.
Najważniejsze informacje:
- OpenAI umieściło na GitHubie 722 manuskrypty w 372 rodzinach, wszystkie wygenerowane przez wewnętrzny model niedostępny publicznie.
- Niezależna grupa doradcza złożona z matematyków podkreśliła, że jej udział nie oznacza ani akceptacji wyników, ani procesu ich powstania.
- Firma przyznaje, że część rezultatów pozbawionych formalnej weryfikacji komputerowej może zawierać błędy.
Publikacja wyników OpenAI z matematyki
Spółka opublikowała zbiory prac w publicznym repozytorium na GitHubie, wraz z zasadami ich poprawiania i cytowania. Repozytorium wyszczególnia 722 manuskrypty w 372 rodzinach – w każdej rodzinie głównemu wynikowi towarzyszą dodatkowe argumenty, konsekwencje lub alternatywne dowody. OpenAI twierdzi, że zadała modelowi około 4 tys. problemów, zachowując tylko te rezultaty, które uznała za „wystarczająco istotne”.
Według firmy wygenerowanie pojedynczego wyniku wymagało średnio około trzech godzin obliczeń w ramach ChatGPT Pro. Wiele dowodów ma też wersje zapisane w Lean – języku programowania pozwalającym komputerowo zweryfikować poprawność rozumowania matematycznego.
OpenAI zaznacza przy tym, że rezultaty, które nie przeszły takiej formalnej kontroli, mogą zawierać nieścisłości lub błędy.
Zobacz także: Północnokoreańska grupa Lazarus wyprała skradziony miliard dolarów przez chińskie siatki, twierdzi ZachXBT
Ostrożność grupy doradczej
Advisory Group on Mathematics and Artificial Intelligence – dziewięcioosobowy, nieopłacany zespół matematyków działający przy Institute for Advanced Study – w swoim oświadczeniu podkreślił, że jego rola nie polega na ocenie merytorycznej wyników ani na udzielaniu OpenAI „pieczęci jakości” dla zastosowanego procesu. Według grupy tylko szeroka społeczność matematyków może realnie ocenić, na ile firma zastosowała się do przedstawionych wcześniej zaleceń.
Zalecenia z 29 września wzywają laboratoria AI do: konsekwentnego cytowania wcześniejszych prac, pisania dowodów w formie zbliżonej do tradycyjnego artykułu naukowego oraz ujawniania treści promptów, streszczeń rozumowania i kosztów obliczeniowych. Grupa rekomenduje także, by wyniki trafiały do niezależnych repozytoriów naukowych, nad którymi żadne laboratorium AI nie ma kontroli.
OpenAI zapowiada, że nadal szuka rozwiązań opartych na repozytoriach zarządzanych przez społeczność zamiast GitHuba oraz sfinansuje warsztaty poświęcone najważniejszym osiągnięciom AI w matematyce.
Melanie Matchett Wood, profesor matematyki na Uniwersytecie Harvarda i członkini grupy, już we wrześniu ostrzegała, że generowane przez AI teksty matematyczne „często zawierają plagiaty”, a zazwyczaj nie ma żadnej osoby, która byłaby skłonna wziąć za nie odpowiedzialność. Rzecznik OpenAI osobno przyznał, że wielu nowych wyników nie rozumieją jeszcze nawet matematycy zatrudnieni w samej firmie.
Spór o Naviera–Stokesa
Najnowsza publikacja to kolejny etap napięć między OpenAI a środowiskiem matematyków. 8 września firma ogłosiła, że jej system znalazł rozwiązanie milenijnego problemu Naviera–Stokesa – jednego z zadań z listy Millennium Prize o wartości 1 mln dol. Informacja ta wywołała spór o autorstwo z matematykiem z New York University, Tristanem Buckmasterem.
Trzy dni później 25 laureatów Medalu Fieldsa podpisało deklarację sprzeciwiającą się wykorzystywaniu słynnych otwartych problemów jako benchmarków dla systemów AI. 21 września OpenAI poinformowało z kolei, że model rozwiązał ponad 100 innych trudnych problemów matematycznych.
Czytaj dalej: AMD: popyt na AI jest tak wysoki, że „znacząco” podniesie podaż chipów w 2027 roku
