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（885728）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（885728）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（885728）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。
