OpenAI公布了展示人工智能在数学领域进展的新工作合集。该公司在GitHub上发布了由尚未公开的内部前沿模型生成的722篇数学论文，这些论文归属于总共372个结果家族。
根据独立数学与人工智能咨询小组（AGMAI）的评估，发布的成果包含针对数学领域长期未解的数百个开放性问题所得出的结果。但需指出，这些成果仍需由数学界进行审查和验证。OpenAI也明确表示，集合中的成果处于不同的验证阶段，部分尚未正式确认的成果可能包含错误。
模型在约4000个问题上进行过运算
据OpenAI介绍，在评估过程中，模型大约面临 4000个数学问题 的挑战。这些成果根据其重要性进行筛选，最终形成了包含372组问题和722篇论文的集合。该公司表示，生成一个平均结果所需的计算能力相当于ChatGPT Pro约三小时的思考容量。
此外，为了使模型得出数学结果的过程更加透明，OpenAI还就10个不同问题分享了 简化的推理摘要、关于所用计算能力的估计值 以及 尝试的问题数量 等信息。这些示例包括 π数的无理性度量、Mahler猜想、Kaplansky的直接有限性猜想 以及三维相对论性Vlasov-Maxwell系统等来自数学不同领域的难题。
部分数学证明通过Lean进行验证
OpenAI还使用名为Lean的数学验证系统对已发布证明的重要部分进行了检查。Lean能够由计算机自动检查所生成的数学证明在逻辑上是否有效。不过需指出，集合中的全部工作目前尚未都获得Lean验证。
OpenAI表示，随着新的形式化验证逐步完成，其GitHub仓库将持续更新。该公司还指出，大部分结果是通过相同的标准流程生成的，但也存在一些例外情况。例如，关于黎曼ζ函数零自由区域的一项研究是通过不同的流程获得的，该研究的文本也经过人工编辑以提高可读性。
人工智能在数学界的讨论仍在继续
OpenAI表示，其分享过程是在与普林斯顿高等研究院下属独立成立的AGMAI小组进行的磋商基础上塑造的。GitHub仓库中还包含了有关如何更新文章及如何标注来源的规则。
然而，AGMAI的方法并不仅仅聚焦于人工智能在数学中的能力。该组织要求人工智能公司尽可能通过学术渠道发布数学成果，并在所使用的模型、计算成本和方法方面提供更高的透明度。此外，他们主张不应将数学发现变成用于推销模型的营销工具。因此，OpenAI分享的722项工作在展示人工智能数学推理能力当前水平的同时，也为如何验证、发表人工智能产生的科学成果并将其纳入学术文献提供了引人注目的范例。
OpenAI宣布，未来还将资助研讨会、会议和特别项目，以支持理解人工智能取得的重要数学成果。该公司还表示，正在开展相关工作，以便负责任地向公众推出用于生成这些成果的内置模型。