Společnost OpenAI zveřejnila informace o svém novém interním modelu označeném Astra, který podle firmy vyřešil deset významných otevřených problémů z matematiky a teoretické informatiky. Jedná se o úlohy, u nichž nebyl dosažen žádný pokrok v centrálních výsledcích alespoň desítku let, v většině případů mnohem déle. Mezi zaměřené oblasti uvádí OpenAI vysokodimenzionální geometrii, teorii kódování, aritmetickou složitost obvodů, teorii grup, kvantovou složitost, mřížkovou kryptografii a extrémální kombinatoriku. Podle tiskové zprávy firmy stály tokeny potřebné k nalezení řešení zhruba dva tisíce dolarů při sazbách Sol API, což v přepočtu představuje přibližně 42 tisíc korun.
Konkrétní výsledky zahrnují konstrukci nesofické skupiny, jejíž existenci položil v roce 1999 Michail Gromov a 27 let na ni nikdo neodpověděl, i když komunita posledních patnáct let předpokládala, že takové skupiny existují. Dále model vyvrátil Connesovu domněnku o rigiditě, dokázal Ehrhartovu domněnku o objemu, zlepšil odhad hustoty balení koulí poprvé od roku 1978 a vyřešil tři problémy Paula Erdöse, jednoho z nejvýznamnějších matematiků 20. století, který sestavil sbírku domněnek a záhad. K výsledkům firma vydala 249stránkový rukopis a k každému řešení navíc certifikát v jazyce Lean, který umožňuje strojové ověření důkazů kdokoliv s příslušným kompilátorem. Lidský výzkumníci použili stejný model k přípravě argumentů pro rukopisy a Astra je následně formalizovala do certifikátů Lean.
OpenAI popisuje Astra jako svůj příští velký model určený pro složité, dlouhodobě běžící úlohy. Model umožňuje agentům AI spolupracovat na různých částech většího problému. Server The Information nezávisle potvrdil, že OpenAI pracuje na Astra jako na nové rodině modelů pro dlouhodobé zátěže. Firma se podle BleepingComputer dosud nerozhodla, zda model bude uvolněn jako GPT-5.7, GPT-6, nebo pod jiným názvem, avšak Astra již nyní kvalifikuje jako průlomový model a může podléhat politikám podobným Anthropicu, kdy jedna verze je určena spotřebitelům a silnější varianta vyžaduje speciální schválení.
Tempo pokroků se zrychluje. Jen pár dní dříve harvardský matematik Levent Alpöge s modelem Claude Fable 5 od Anthropicu vyvrátil 87 let starou Jacobiho domněnku · přes víkend, poslední tahy během finále mistrovství světa. V květnu padla jiná Erdősova domněnka o jednotkových vzdálenostech a krátce nato tým Google DeepMind uzavřel dalších devět Erdősových problémů. Thomas Bloom z University of Manchester, který spravuje katalog Erdősových problémů, novinku označil za velkou zprávu, Sébastien Bubeck, šéf matematického výzkumu OpenAI, mluvil o krásných důkazech.
Mezi matematiky se však ozývá i ostrá kritika. Tasmin Chu, doktorandka z Caltech, v eseji Matematici musí jednat popsala, jak celý den sledovala zhroucení špičkových kolegů, které zná, a vyzvala komunitu, aby pro AI firmy přestala pracovat, ověřovat jim důkazy a brát od nich dary a předplatné zdarma. V červnu vydala šestnáct matematiků Leidenskou deklaraci, kterou podpořila Mezinárodní matematická unie a podepsalo ji přes tři tisíce lidí včetně některých věhlasných jmen. Deklarace vyčítá AI firmám využívání publikovaného výzkumu bez souhlasu, obcházení recenzního řízení a oznamování výsledků tiskovými zprávami · přesně tak, jak to OpenAI udělala nyní. OpenAI se k deklaraci hlásí, ale tvrdí, že přisuzování autorství nových důkazů člověku, když ho celý vygeneroval stroj, by zkreslovalo přínos systému i povahu skutečné lidské práce. Jako paradox upozorňuje Thomas Bloom, že model AI, který teď matematikům bere práci, postavili matematici a vytrénovali ho na všem, co kdy napsali.
Co to znamená: Pro firmy implementující AI znamená Astra posun k modelům schopným autonomního vědeckého odvozování s ověřitelnými výsledky. Schopnost generovat Lean certifikáty snižuje riziko halucinací v kritických aplikacích. Současně roste tlak na nastavení pravidel pro využívání otevřeně publikovaných vědeckých dat při trénování komerčních modelů a na transparentnost při prezentaci průlomových výsledků mimo standardní recenzní proces.
Zdroje: