OpenAI 公布 722 篇数学手稿,部分可被计算机逐行验证
OpenAI 于 10 月 6 日发布了一批由内部前沿模型产出的数学结果,整理为包含 722 篇手稿、372 个结果家族的 GitHub 仓库,覆盖数论到量子场论等多个分支。部分手稿附带 Lean 形式化证明,可由计算机逐行验证。OpenAI 还资助工作坊和会议,并计划负责任地发布该模型。
OpenAI 于 10 月 6 日发布了一批由内部前沿模型产出的数学结果,整理为包含 722 篇手稿、372 个结果家族的 GitHub 仓库,覆盖数论到量子场论等多个分支。部分手稿附带 Lean 形式化证明,可由计算机逐行验证。OpenAI 还资助工作坊和会议,并计划负责任地发布该模型。
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OpenAI在10月6日发布了一批由内部前沿模型产出的数学结果,整理为722篇手稿、372个结果家族,部分附带Lean形式化证明。但一个由数学家自发成立的独立顾问组同日回应:公开发布只是第一步,公开不等于人类已经理解,也不等于这些结果已融入数学知识体系。
OpenAI在当地时间10月6日发布了一批由内部前沿模型产出的数学结果。这批结果被整理成一个GitHub仓库,其中包含722篇手稿,归入372个结果家族,覆盖了从数论到量子场论的多个数学分支。仓库里还发布了10份模型推理摘要,以及根据Pro使用量估算的算力消耗数据。
这件事的意义有两层:一层是数学本身,722篇手稿、372个结果家族,其中一部分已经被机器验证;另一层是数学研究的组织方式,AI开始进入开放问题的求解环节,数学家需要面对一个新问题——如何把AI产出的结果纳入人类理解,如何保证数学研究的方向不完全由AI系统的能力展示来决定。
关于这些结果是如何来的,OpenAI在仓库里表示,他们用同一个未公开发布的内部模型完成了这项工作。在现有数学评测达到饱和之后,他们把评测扩展到了开放研究问题上。整个过程里,模型被问了大约4000道题目。把这些输出聚合成结果家族和手稿,再要求达到一定的显著性水平,就得到了目前的这份目录。
平均每个结果所消耗的算力,相当于ChatGPT Pro思考3小时左右。这一数字来自仓库根据Pro使用量估算的算力消耗数据,属于OpenAI方面的自述。
仓库里有一部分手稿附带了Lean形式化证明。Lean是一种编程语言,数学证明可以在它里面写成代码,然后由计算机检查每一步推导是否合法。这就等于把一部分验证工作从人眼转移到了机器。
但形式化并非全覆盖。OpenAI在仓库里也说明,未形式化的结果可能存在一定问题,他们也会尽快修正。与此同时,他们还在探索由社区托管的仓库来存放这些材料。这意味着,附带Lean证明的部分与未形式化的部分,在可验证性上处于不同状态。
在这批结果里有两个例外,OpenAI也都单独点了出来。第一个是黎曼zeta函数无零点区域的工作,第二个是CM阿贝尔簇上霍奇猜想的证明。霍奇猜想是克雷数学研究所七个千禧年大奖难题之一,至今依然未被证明。OpenAI说的是CM阿贝尔簇这个特殊情形。
仓库里还表示,关于zeta函数Re(s)>11/12无零点区域的那篇写作文本经过了人工编辑,旨在具备更好的可读性。这一说明提示,至少在这篇文本上,人类编辑参与了最终呈现。
在这件事的过程里,还有一个值得留意的小插曲。OpenAI最初联系了美国普林斯顿高等研究院的几位数学家,想请他们组成一个外部的顾问委员会。但是,数学家们没有接受这个安排,而是自己成立了一个独立小组,名字叫数学与人工智能顾问组。
成员包括著名数学家Timothy Gowers、Martin Hairer、Edward Witten等人,他们不接受AI公司发放的报酬,独立发布对于AI公司所发布的数学成果的建议。该小组在自己的网站上写明,他们不拥有任何一家AI公司的决策权,AI公司决策的责任仍然属于AI公司自己。
10月6日,这个顾问组对OpenAI的发布成果给出了回应。他们说,这是一个非常重要的事件,对数学和数学界的影响远超单个结果的影响。同时,他们强调公开发布成果只是第一步。把结果进行公开,不等于人类已经真的理解了这些结果,也不等于这些结果已经融入了数学知识体系之中。
他们还说,未来数学研究不能只由AI产出的结果组成,数学家必须能够提出自己的问题,发展自己的方法,探索那些没有被AI系统选为能力展示的方向。要做到这一点,公平地获得强大的研究工具和足够的计算资源是必要条件。
OpenAI方面表示,他们会资助一系列工作坊、会议和特别项目,围绕如何理解AI产出的重大结果展开讨论。他们也说,正在负责任地准备发布这个产出结果的模型,并会继续根据社区反馈更新未来披露科学进展的标准。
但几个关键问题仍无定论:这批数学结果的正确性尚未经独立第三方验证;未形式化手稿的具体问题范围与严重程度不明;社区托管仓库的探索尚无明确结果;AI产出结果如何纳入人类理解与数学知识体系仍无定论;未来披露科学进展的标准将如何随社区反馈更新尚不明确。
本文仅依据所提供来源撰写,未引入外部知识或第三方验证信息。OpenAI相关数字与说法多为其仓库自述,属source_claim;顾问组回应为独立小组观点,非对成果正确性的验证。这批数学结果的正确性尚未经独立第三方验证,未形式化手稿的具体问题范围与严重程度不明。
722篇手稿和372个结果家族,把AI在开放数学问题上的产出规模推到了一个新量级;但顾问组的回应划出了另一条线:公开不等于理解,理解不等于融入知识体系。真正待解的,不只是这些结果对不对,还有数学研究的方向该由谁来提问。
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