722 AI-генерированные математические работы OpenAI разделили математиков между восхищением и тревогой

Что опубликовала OpenAI и когда

6 октября 2026 года OpenAI разместила 722 рукописи на GitHub, сгруппированные в 372 семьи связанных результатов, все созданные внутренней моделью, которую компания не выпустила в открытый доступ, согласно xenospectrum.com и ориентированному на AI информационному бюллетеню Latent.space. Компания заявила, что модель была применена к примерно 4000 математических задач, при этом средний принятый результат требовал вычислительных ресурсов, эквивалентных примерно трём часам рассуждений ChatGPT Pro, согласно Latent.space.

Одна рукопись рассматривает то, что исследователи называют «Квази-гипотезой Римана»: утверждение о том, что нулей определённых L-функций Дирихле не существует там, где вещественная часть превышает 7/8. Xenospectrum.com отметил, что это не решает саму гипотезу Римана, которая касается нулей при вещественной части ровно 1/2 и остаётся нерешённой проблемой Тысячелетия Математического института Клея.

Похвала и тревога среди математиков

Реакции резко разделились. Математик Levent Alpöge, описанный Latent.space как аффилированный с Anthropic, назвал выпуск «очевидно, самым значительным моментом в истории математики». The Conversation сообщил, что другие математики были гораздо менее впечатлены: один рецензент назвал часть этой партии «огромной кучей дерьма, выброшенной на наш порог», а один старший математик сказал, что одна статья была настолько непонятна, что сразу бы отправилась в корзину, если бы была подана в журнал обычным образом.

The Conversation также сообщил, что сам ChatGPT отметил как минимум один из результатов в партии как «серьёзную галлюцинацию», и что несколько статей были позже отозваны или исправлены после обнаружения ошибок.

Пробел в проверке

Сообщения о том, сколько материалов было фактически проверено машинным способом, отличаются. Xenospectrum.com, отслеживая собственный каталог формализации OpenAI по состоянию на 7 октября, насчитал 162 из 722 рукописей — примерно 22,4 процента — с результатами, формализованными на языке проверки доказательств Lean. The Conversation, в свою очередь, сообщил, что OpenAI формализовала 300 основных результатов, используя программное обеспечение типа Lean. Xenospectrum.com добавил, что даже завершённая формализация Lean только подтверждает логические этапы доказательства, а не то, что каждое пояснительное утверждение в статье было независимо проверено.

Tech-insider.org сообщил, что была создана консультативная группа с участием лауреата премии Fields Terence Tao, чтобы помочь управлять тем, как результаты OpenAI достигают общественности, но роль группы была явно в консультировании по выпуску, а не в независимой проверке корректности результатов. Этот же источник привёл сентябрьское заявление о том, что модель OpenAI, используя примерно 10 000 AI агентов, работавших около 88 часов, создала доказательство, касающееся проблемы существования и гладкости Навье-Стокса — ещё одной проблемы Тысячелетия — которая Математический институт Клея по-прежнему указывает как активную, а не решённую, что означает отсутствие независимой проверки.

В чём математики по-прежнему не согласны

Помимо корректности, tech-insider.org сообщил о опасениях, что подход OpenAI «опубликовать сначала, проверить позже» переворачивает традиционный способ работы математики, перекладывая бремя медленного, состязательного рецензирования на математическое сообщество, которое уже перегружено. The Conversation сообщил о дополнительном беспокойстве по поводу предполагаемого неправомерного использования данных, связанного с более ранним заявлением о Навье-Стоксе, поднятого математиками Tristan Buckmaster и Levent Alpöge — обвинениями, которые OpenAI отрицает — а также более широкую тревогу в области о том, что исследования будут «перехвачены» AI системами и о том, что означает рост таких инструментов для математики как карьеры.