OpenAI کے 722 مصنوعی ذہانت سے تیار شدہ ریاضیاتی مقالے - ریاضی دانوں میں حیرت اور فکری تقسیم

OpenAI نے کیا شائع کیا، اور کب

6 اکتوبر 2026 کو، OpenAI نے 722 مخطوطے GitHub پر پوسٹ کیے، جو 372 متعلقہ نتائج کے خاندانوں میں تنظیم شدہ تھے، تمام ایک اندرونی ماڈل سے تیار کیے گئے جسے کمپنی نے عوام کے لیے جاری نہیں کیا، xenospectrum.com اور مصنوعی ذہانت پر مرکوز رسالے Latent.space کے مطابق۔ کمپنی نے کہا کہ ماڈل کو تقریباً 4,000 ریاضیاتی مسائل پر تجربہ کیا گیا، اوسط قبول شدہ نتیجہ کے لیے ChatGPT Pro reasoning وقت کے تقریباً تین گھنٹے کے مساوی کمپیوٹیشنل رفتار درکار تھی، Latent.space نے رپورٹ کیا۔

ایک مخطوطہ اس چیز سے متعلق ہے جسے محققین 'Quasi-Riemann Hypothesis' کہہ رہے ہیں: یہ دعویٰ کہ بعض Dirichlet L-functions کے کوئی صفر اسی جگہ موجود نہیں ہیں جہاں حقیقی حصہ 7/8 سے زیادہ ہے۔ Xenospectrum.com نے نوٹ کیا کہ یہ اصل Riemann hypothesis کو حل نہیں کرتا، جو حقیقی حصہ بالکل 1/2 پر صفریوں سے متعلق ہے اور Clay Mathematics Institute کی ایک حل نہ شدہ Millennium Prize مسئلہ رہتا ہے۔

ریاضی دانوں میں تعریف اور خطرے

ردعمل تیزی سے تقسیم ہوا۔ ریاضی دان Levent Alpöge، جسے Latent.space نے Anthropic سے منسلک بتایا، نے اس اشاعت کو 'واضح طور پر ریاضیات کی تاریخ میں سب سے اہم لمحہ' قرار دیا۔ The Conversation نے رپورٹ کیا کہ دوسرے ریاضی دان بہت کم متاثر تھے: ایک جائزہ دینے والے نے بیچ کے ایک حصے کو 'ہمارے دروازے پر پھینکی گئی ردی کا ایک بہت بڑا ڈھیری' کہا، اور ایک سینیئر ریاضی دان نے کہا کہ ایک مقالہ اتنا غیر سمجھ میں آنے والا تھا کہ اگر یہ روایتی طریقے سے کسی رسالے میں جمع کیا جاتا تو براہ راست ردی میں ڈال دیا جاتا۔

The Conversation نے یہ بھی رپورٹ کیا کہ ChatGPT خود نے بیچ میں کم از کم ایک نتیجے کو 'سنگین幻覺' کے طور پر شناخت کیا، اور بہت سے مقالے بعد میں غلطیوں کی وجہ سے منسوخ یا ترمیم شدہ کیے گئے۔

تصدیق کا خلا

اس بات کے بارے میں کہ اشاعت کا کتنا حصہ حقیقت میں مشین سے چیک کیا گیا ہے، اختلافات موجود ہیں۔ Xenospectrum.com، 7 اکتوبر تک OpenAI کے اپنے formalization catalog کو ٹریک کرتے ہوئے، 722 مخطوطوں میں سے 162 — تقریباً 22.4 فیصد — کو شمار کیا جن کے نتائج proof-verification language Lean میں formalized تھے۔ The Conversation، اس کے برعکس، رپورٹ کیا کہ OpenAI نے Lean جیسے سافٹ ویئر استعمال کرتے ہوئے 300 اہم نتائج کو formalized کیا۔ Xenospectrum.com نے شامل کیا کہ بھی ایک مکمل Lean formalization صرف ثبوت کے منطقی اقدامات کی تصدیق کرتا ہے، یہ نہیں کہ ہر وضاحتی دعویٰ ایک مقالے میں آزادانہ طور پر تصدیق شدہ ہے۔

Tech-insider.org نے رپورٹ کیا کہ Fields Medalist Terence Tao سے شامل ایک مشاورتی گروپ OpenAI کے نتائج عوام تک پہنچنے کے طریقے کو منظم کرنے میں مدد دینے کے لیے قائم کیا گیا تھا، لیکن گروپ کا کردار واضح طور پر اشاعت پر مشورہ دینا تھا، نہ کہ آزادانہ طور پر تصدیق کرنا کہ نتائج درست ہیں۔ اسی ذریعے سے نقل شدہ ہے ایک ستمبر کا دعویٰ کہ OpenAI کے ماڈل، تقریباً 10,000 AI agents استعمال کرتے ہوئے جو تقریباً 88 گھنٹے کے لیے کام کیے، نے Navier-Stokes existence اور smoothness مسئلے سے متعلق ایک ثبوت تیار کیا — ایک اور Millennium Prize مسئلہ — جسے Clay Mathematics Institute ابھی بھی فعال درج کرتا ہے بجائے حل شدہ کے، جس کا مطلب کوئی آزادانہ تصدیق مکمل نہیں ہوئی۔

ریاضی دان اب بھی جس پر تنازعہ کرتے ہیں

درستگی سے اگلے حدود میں، tech-insider.org نے فکری بات یہ رپورٹ کیا کہ OpenAI کا publish-first, verify-later نقطہ نظر ریاضیات میں روایتی طریقے کو الٹ دیتا ہے، سست، متنازع peer review کے بوجھ کو ایک ریاضیاتی کمیونٹی پر منتقل کرتا ہے جو پہلے سے ہی تنگ ہے۔ The Conversation نے نقل شدہ ڈیٹا کے غلط استعمال کے بارے میں اضافی فکر کی رپورٹ کیا جو پہلے کے Navier-Stokes دعویٰ سے جڑا ہے، جسے ریاضی دانوں Tristan Buckmaster اور Levent Alpöge نے اٹھایا — الزامات جنہیں OpenAI نے مسترد کیا — اور ساتھ ہی میدان میں وسیع تر فکری بات یہ کہ تحقیق کو AI سسٹم کے ذریعے 'scooped' کیے جانے کے بارے میں اور اس کے بارے میں کہ ایسے ٹولز کی growth کا مطلب ریاضیات کے کریئر کے لیے کیا ہے۔