Математик Томаш Бьяртур (Tomás Bjartur) опубликовал разбор доказательства теоремы, предложенного моделью OpenAI, указав на методологические ошибки и поверхностность подхода. Обсуждение вышло за рамки технических деталей и затронуло вопросы роли ИИ в научном познании.
В понедельник, 28 мая, математик Томаш Бьяртур (Tomás Bjartur) опубликовал в X критический анализ доказательства теоремы, недавно представленного OpenAI как результат работы одной из её моделей. По словам Бьяртура, предложенное решение содержит принципиальные ошибки: модель неверно интерпретировала условия задачи и использовала упрощённые допущения, не соответствующие строгим стандартам математического доказательства.
Реакция на пост Бьяртура оказалась неоднозначной. Часть комментаторов — в том числе предприниматель и исследователь Бефф (Beff Jezos), известный своими публикациями в области ускорения технологического прогресса, — восприняли критику как подтверждение ограниченности современных систем ИИ в решении фундаментальных задач. «Он пытался нас предупредить», — написал Бефф, комментируя пост Бьяртура, намекая на более ранние обсуждения рисков замещения человеческого интеллекта машинным.
Другие участники дискуссии, напротив, призвали не драматизировать ситуацию. Соучредитель Mistral AI Сухаил (Suhail) отметил, что подобные ошибки — естественный этап развития технологий: «Решение — работать над более сложными задачами и готовиться к следующему рубежу». Исследователь Йоша Бах (Joscha Bach) добавил, что ценность интеллекта как такового не отменяет необходимости сохранять человеческие критерии оценки научных результатов.
Само доказательство, о котором идёт речь, было опубликовано OpenAI в блоге компании на прошлой неделе. В материале утверждалось, что модель смогла самостоятельно вывести решение известной математической задачи, однако детали подхода не раскрывались. Бьяртур в своём разборе указал на отсутствие прозрачности в методологии и отсутствие ссылок на рецензируемые источники, что затрудняет независимую проверку результатов.
Обсуждение вышло за пределы технических нюансов и коснулось более широких тем: доверия к ИИ-системам в академической среде, этики публикации неверифицированных результатов и перспектив автоматизации научных открытий. Как отметил исследователь Роэн Пол (Rohan Paul), подобные случаи вызывают у специалистов «экзистенциальные размышления» о будущем профессии.