北京时间10月7日，OpenAI发布了一款由内部前沿AI模型产生的大量数学成果，引发学界广泛关注。
具体来看，OpenAI在Github平台上发布了722份手稿，分为372个系列。一个系列包含相关的论文，其中可能包含主要结果、相关论证、推论或替代证明。每个系列都按数学学科进行分类。查阅发现，上述数学成果包括米尔恩理性猜想与代数特化、准黎曼假设、希尔伯特第十问题等重要数学方向。
OpenAI在文章中提到，绝大多数结果均采用相同流程，使用尚未发布的OpenAI内部模型获得。平均而言，每个结果都耗费了该模型三个小时的ChatGPT Pro思维计算时间。在评估过程中，该模型被提出了约4000个问题。将输出结果汇总为结果族和论文，并设定适当的显著性水平，最终形成了上述目录。不过，此固定流程的例外情况包括黎曼zeta函数的无零区域研究以及CM阿贝尔簇的霍奇猜想证明。此外，黎曼zeta函数Re（s）>11/12无零区域的论文也经过人工编辑以提高可读性。
为了促进科学的透明度和开放性，OpenAI在代码库中发布了更多关于其如何获得这些结果的细节。这些细节包括10个模型推理过程的总结、基于ChatGPT Pro使用时长估算的计算量，以及尝试解决的问题数量的统计数据。
OpenAI强调，为了改进其与数学界分享研究成果的方式，团队一直在咨询普林斯顿高等研究院的独立数学与人工智能咨询小组（AGMAI）。为了制定最佳实践，团队借鉴了他们的建议和公众意见，以便其了解如何发布这些结果。
普林斯顿高等研究院的数学与人工智能咨询小组顾问成员
AGMAI称，正如几周前宣布的那样，OpenAI发布了一系列由其内部模型生成的数学成果，解答了数百个未解之谜。这对数学界来说是一件意义重大的事件，其影响远不止于个别成果本身，而是波及整个数学领域和数学界。
“AGMAI的咨询角色不应被解读为对这些结果影响的评判，也不应被解读为对OpenAI获取这些结果过程的认可。我们并不代表整个数学界，只有数学界才能进行必要的评估。”AGMAI同时强调，此次发布仅仅是人类理解和将这项工作融入数学知识体系的开始，而非结束。同时，数学研究的未来不能仅仅局限于理解人工智能实验室的成果。数学家必须能够提出自己的问题，发展自己的研究方法，并探索那些尚未被选为人工智能系统能力示例的研究方向。
“作为我们GitHub代码库的一部分，我们分享了许多用Lean编写的证明的形式化表示。Lean是一种编程语言，它允许计算机验证数学证明。我们将随着获得更多形式化表示而更新代码库。”OpenAI表示，本次发布，其将结果发布在GitHub代码库中，并制定了论文修改和引用的相关规范。团队也在继续探索其他符合委员会准则的社区托管方案。未来版本中，OpenAI将致力于通过改进引用、数学阐述和结果呈现方式，进一步提升论文质量，以利于读者理解。
（文章来源：上海证券报）
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