OpenAI выложила 719 математических рукописей, и учёные требуют их проверки

OpenAI разместила на GitHub 719 математических рукописей, и профессиональное сообщество ответило ей списком претензий. По данным TechCrunch, часть материалов не прошла полноценную проверку, а в некоторых доказательствах могут быть ошибки. Отдельные вопросы вызвало заявление компании о решении одной из задач тысячелетия, связанной с уравнениями Навье — Стокса.

Что опубликовано и что не устроило учёных

Сама по себе публикация выглядит как демонстрация масштаба: 719 текстов в открытом репозитории. Математиков, однако, интересует не объём, а статус каждого документа. Рукопись на GitHub не равна статье в рецензируемом журнале. У неё нет редактора, анонимных рецензентов и обязательного обсуждения в профильном сообществе. Любой может выложить файл, и никто не обязан его читать.

По информации TechCrunch, часть материалов пока не прошла полноценную проверку. Критики допускают, что в некоторых доказательствах есть ошибки. Для математики это основная претензия: доказательство ценно ровно настолько, насколько его можно проверить. Если из 719 текстов неясно, какие корректны, а какие нет, пользы от массива немного, а нагрузка на экспертов выросла.

Ключевые параметры публикации:

• объём: 719 рукописей;
• площадка: GitHub, то есть формат препринтов без рецензирования;
• статус проверки: часть материалов не прошла полноценную экспертизу;
• риск: в отдельных доказательствах могут быть ошибки;
• самое спорное заявление: решение задачи, связанной с уравнениями Навье — Стокса.

Навье —

Стокса: почему это заявление требует особой осторожности

Уравнения Навье — Стокса описывают движение вязких жидкостей и газов. Вопрос о существовании и гладкости их решений входит в список семи задач тысячелетия Математического института Клэя. За каждую обещан приз в миллион долларов. Из этого списка полностью закрыта только гипотеза Пуанкаре.

У института есть собственные правила: решение должно появиться в авторитетном рецензируемом издании и выдержать проверку временем. Пресс-релиз или репозиторий этим условиям не удовлетворяют. Поэтому реакция учёных предсказуема. Заявление такого уровня они ожидают увидеть в виде подробной статьи, которую можно разобрать по шагам, а не в виде строки в большом массиве файлов.

Чего требуют математики

Претензии сводятся к трём пунктам. Учёные хотят полноценных научных статей по результатам, раскрытия методов, с помощью которых ИИ получал доказательства, и понятного указания, что именно сделали исследователи, а что модель.

Второй и третий пункты связаны. Если доказательство построено моделью и затем отредактировано людьми, читателю важно знать, где проходила граница. Кто отвечает за ошибку? Какие шаги проверены вручную, а какие приняты на веру? Без этих сведений независимая проверка превращается в разбор чужого чёрного ящика.

Как читать такие заявления

Если вы следите за математическими результатами ИИ, полезно держать в голове несколько простых фильтров.

• Различайте препринт и рецензируемую публикацию. Первый показывает намерение, вторая подтверждает результат.
• Ищите независимую проверку: сторонних математиков, формальную верификацию или хотя бы подробный разбор ключевых шагов.
• Смотрите, раскрыт ли процесс. Описание того, как модель пришла к доказательству и что делали люди, позволяет воспроизвести результат.
• По громким заявлениям, вроде решения задачи тысячелетия, ждите официального подтверждения. Для задач Клэя оно занимает годы.

Для OpenAI вопрос репутационный. Если часть из 719 рукописей выдержит проверку, это будет сильный аргумент в пользу ИИ как инструмента математика. Если проверка покажет много ошибок, пострадают и эти материалы, и доверие к следующим заявлениям компании. Решить дело могут только сами тексты и время, которое на них потратят эксперты.