OpenAI تنشر 722 ورقة رياضية كتبها الذكاء الاصطناعي

في 6 أكتوبر نشرت OpenAI 722 ورقة رياضية أعدّها الذكاء الاصطناعي. من بينها أعمال تتضمن براهين مرتبطة بشبه فرضية ريمان. للمقارنة: ينتج مجال فرعي كامل من الرياضيات مئات المنشورات في السنة بجهود آلاف الأشخاص، أما هنا فقد ظهر هذا الحجم دفعة واحدة. وفي اليوم نفسه بدأت وسائل إعلام صينية، منها Jiqizhixin، تتحدث عن RSI، أي التحسين الذاتي التكراري: فبحسب ما نقلته، اجتاز أحد الفرق ذات الأصل الصيني بالفعل حلقة مغلقة قابلة للتوسع. ولا تتوافر في المقطع المتاح تفاصيل عن الفريق نفسه، ولذلك نفصل أدناه بين ما هو مؤكد وما يبقى مجرد ادعاء.

ما المعروف عن الإصدار

الوقائع متواضعة لكنها ذات وزن. التاريخ: 6 أكتوبر. الحجم: 722 ورقة. الموضوع: الرياضيات، ومنها براهين مرتبطة بشبه فرضية ريمان. هذا ليس حلًّا لفرضية ريمان نفسها، والمصدر لا يزعم ذلك. ولا يمكن مقارنة النتيجتين: فالأمر يتعلق بصياغة قريبة وأضعف.

كان كريستيان سيغيدي، العالم السابق في Google والمؤسس المشارك لشركة xAI، أعلى الأصوات تعليقًا. فبحسب قوله، يمكن للآلة أن تبلغ القمم التي أمضى الرياضيون حياتهم في تسلقها «بالوصول إليها بالطائرة». وأضاف مباشرة تحفظًا: الرياضيات لا تقترب من نهايتها، بل يتغير أسلوب البحث ذاته. ويعمل سيغيدي منذ زمن طويل على الصياغة الآلية (autoformalization)، أي تحويل الرياضيات إلى صيغة يمكن للآلة التحقق منها، لذا فإن تقييمه صادر عن ممارس لا عن مراقب من الخارج.

أين يقع RSI هنا

يشير الاختصار RSI إلى حلقة يحسّن فيها النموذج نتائجه أو تدريبه، وتبدأ التكرارة التالية من نقطة أعلى. والرياضيات ساحة تكاد تكون مثالية لمثل هذه الحلقة: فللبرهان معيار صوري للصحة، ويمكن التحقق من الإجابة دون تدخل بشري. وإذا كان التحقق آليًا، تُغلق حلقة التوليد والانتقاء وتتوسع بزيادة الحوسبة.

وهذا بالضبط ما يصفه الفريق الصيني المذكور بأنه «اجتازه»، بحسب العنوان. أما أي النماذج استُخدمت، وكم عدد وحدات GPU، وما نسبة البراهين الخاطئة التي يستبعدها التحقق، فلم يُكشف عنه في النص. وبغياب هذه الأرقام يبقى الادعاء توجهًا عامًا لا نتيجة مقيسة.

ما نعرفه وما لا نعرفه:

• تاريخ النشر: 6 أكتوبر 2026.
• حجم الإصدار: 722 ورقة.
• الموضوع: الرياضيات، بما في ذلك براهين حول شبه فرضية ريمان.
• خبرة مستقلة في الأوراق الـ 722 كلها: لا توجد بيانات.
• نسبة الأعمال التي جرى التحقق منها صوريًا (في Lean أو ما يماثله): غير محددة.
• مقاييس الفريق الصيني (النماذج، الحوسبة، عدد تكرارات الحلقة): لم تُكشف.

كيف نتعامل مع هذا الخبر

أولًا: ألا نخلط بين الكم والجودة. فالأوراق الـ 722 لا تثبت شيئًا بحد ذاتها ما لم يفحص المراجعون وأدوات التحقق الصوري عينة منها. والمؤشر المعقول هنا هو نسبة الأعمال التي اجتازت براهينها التحقق الآلي، لا عدد العناوين في القائمة.

ثانيًا: متابعة من يجري التحقق. فإذا جاءت النتائج القوية مصحوبة بتحقق صوري، فهذا يدل على أن حلقة «التوليد، التحقق، الانتقاء» تعمل عمليًا. وإن لم تأتِ كذلك، فنحن أمام فرضيات صيغت على هيئة أوراق أكثر منها نتائج مثبتة.

ثالثًا: بالنسبة إلى الباحثين ومطوري الوكلاء، الاستنتاج عملي. فالمجالات ذات التحقق الآلي الرخيص (الرياضيات الصورية، وجزء من البرمجة، والشيفرة القابلة للتحقق) ستكون الأولى التي تحقق فيها مخططات شبيهة بـ RSI مكسبًا فعليًا. أما حيث يكون معيار الصحة غامضًا، كما في الأحياء والاقتصاد والقانون، فستصطدم هذه الحلقة بالإنسان.

وأخيرًا. ينبغي أخذ كلام سيغيدي عن تغيّر «أسلوب البحث» على ظاهره: فرياضي المستقبل سيصوغ المسائل ويقيّم النتائج على نحو متزايد، بدل أن يستنتج كل خطوة بيده. ويتوقف ما سيأتي على مدى انفتاح OpenAI والفرق الصينية في عرض البيانات التي تستند إليها ادعاءاتها.