OpenAI lässt 372 von KI-generierte Mathematikbeweise auf GitHub veröffentlichen und fordert die akademische Welt auf, mitzuhalten

OpenAI lässt 372 von KI-generierte Mathematikbeweise auf GitHub veröffentlichen und fordert die akademische Welt auf, mitzuhalten

Schlüsselpunkte

• OpenAI hat 372 mathematische Ergebnisse veröffentlicht, die von einem interneren KI-Modell generiert wurden.
• Die Ergebnisse sollen offene Probleme lösen oder vorantreiben, einschließlich Verbesserungen von Computeralgorithmen und Fortschritte bei der Riemann-Hypothese.
• Die meisten Ergebnisse kamen von einem einzigen Prompt an einen einzigen Agenten, wobei jeder etwa drei Stunden Computing auf ChatGPT Pro verbrachte.

OpenAI hat eine umfangreiche Sammlung mathematischer Ergebnisse veröffentlicht, die von einem interne AI-Modell erstellt wurden. Die Beweise werden auf GitHub veröffentlicht, anstatt in akademischen Zeitschriften, und mit formeller Verifizierung soll die Überprüfung praktischer gestaltet werden.

OpenAI hat 372 neue mathematische Ergebnisse veröffentlicht, die von einem interner Frontier-Modell erstellt wurden. Jedes Ergebnis soll ein offenes Problem lösen oder bedeutende Fortschritte bei diesem Problem erzielen. Die Sammlung umfasst Verbesserungen an wichtigen Computeralgorithmen sowie Fortschritte im Zusammenhang mit der Rieman-Hypothese.

Das Unternehmen stellt die Ergebnisse in einem GitHub-Repository bereit, das vollständig mit Überprüfungsprotokollen und Zitaten ausgestattet ist. Laut OpenAI hat dasselbe Modell bereits eine Lösung für ein Navier-Stokes-Problem ergeben, das seit Wochen unter formeller Überprüfung steht.

Fast jeder Ergebnis kam von einem einzigen Prompt an einen einzigen AI-Agenten, so OpenAI, obwohl einige mehrere Versuche benötigten. Das ist ein deutlicher Kontrast zur Navier-Stokes-Lösung, die eine Schar von 10.000 Agenten und Millionen Dollar an Rechenkapazität erforderte. Im Durchschnitt verbrauchte jeder Ergebnis etwa drei Stunden an ChatGPT Pro Thinking-Rechenleistung.

Formale Verifizierung könnte das Überprüfungsproblem verringern

Viele Beweise kommen mit Formalisierungen in Lean vor, einer Programmiersprache, die für maschinenlesbare mathematische Beweise entwickelt wurde. Weitere Formalisierungen sind geplant. Der Grund ist praktisch: die enorme Menge der von KI erzeugten Ergebnisse könnte leicht die Kapazität der Mathematikgemeinschaft für manuelle Überprüfung überwältigen.

OpenAI hat auch Details über seine Methodik veröffentlicht, einschließlich Zusammenfassungen des Rechenergebnisses, Statistiken darüber, wie viele Probleme das Modell versucht hat, und Schätzungen der Rechenkosten.

Traditionelle Fachzeitschriften sind nicht für diesen Tempo konzipiert

OpenAI hat seine Ergebnisse anstelle von peer-reviewten Fachzeitschriften auf GitHub veröffentlicht. Es ist eine klare Aussage, da sie impliziert, dass der traditionelle Wissenschaftsprozess für diese Menge an potenziell neuem Wissen zu langsam ist.

OpenAI hat mit der Beratungsgruppe für Mathematik und künstliche Intelligenz am Institut für fortgeschrittene Forschung gesprochen und ihren öffentlichen Empfehlungen in gewissem Maße berücksichtigt, da das Unternehmen keine Anweisungen veröffentlichte und nur die durchschnittlichen Rechenkosten anstatt die Zahlen pro Problem offenlegte. Die Beratungsgruppe umfasst unter anderem Timothy Gowers, der mit der Fields-Medaille ausgezeichnet wurde, sowie weitere bekannte Mathematiker.

Die Firma gab außerdem an, Pläne zur Finanzierung von Workshops und Konferenzen zu haben, die sich auf das Verständnis der von KI erstellten Ergebnisse konzentrieren. OpenAI erklärte, dass es wünsche, die Qualität seiner Zitate und Präsentationen zu verbessern, und sagte, dass es an einer verantwortungsvollen Veröffentlichung des Modells arbeite, um „wissenschaftlichen Forschern direkt moderne Fähigkeiten zu verleihen“.

OpenAI hat dem Beratungsgremium zunächst eine wichtige Grenze vorgegeben: Die Mathematiker können dazu beraten, wie die Ergebnisse übermittelt werden, aber nicht darüber, ob und wie schnell sie erstellt werden.

Die Mathematikgemeinschaft ist uneinig darüber, was Massenproduziertes Beweise tatsächlich bedeuten.

Formalisierungen können die logische Richtigkeit überprüfen, aber sie können nicht beurteilen, ob ein Ergebnis mathematisch relevant oder originell ist. OpenAI setzt darauf, dass seine Ergebnisse die Grenzen des menschlichen Wissens überschreiten. Ob die mathematische Gemeinschaft damit einverstanden ist, bleibt eine offene Frage. Bisher reichen die Reaktionen von Aufregung bis Frustration.

In einem kürzlich veröffentlichten offenen Brief mit dem Titel „Eine ernsthafte Abweichung von der KI in der Mathematik“ warnten 25 Fields-Medaille-Preisträger über eine tiefe Unstimmigkeit zwischen den Zielen der KI-Industrie und denen der Mathematik. Die Problemlösung sei lediglich ein Werkzeug und Vermittler für das eigentliche Ziel des konzeptionellen Verständnisses und der Einsicht, schrieben sie. Die Massenproduktion wahrer Aussagen könnte fruchtbares Terrain zerstören anstatt neue Ideen zu verwirklichen, argumentierten sie. Der Effekt würde sich auf andere Bereiche ausbreiten.

Gowers hat gewarnt, dass innerhalb von ein bis zwei Jahrzehnten die mathematische Literatur enorm wachsen könnte, während keine menschliche Gemeinschaft mehr existiert, die sie wirklich versteht. Der Fields-Medaille-Preisträger Terence Tao hat hinzugefügt, dass die Ausbildung junger Mathematiker darauf achten muss, den menschlichen Aspekt zu betonen und der Nutzung von KI-Werkzeugen streng einzuschränken, damit echtes Lernen und Verständnis überleben können.

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