OpenAIは、社内のモデルが基礎研究で3つの新しい成果を出したと発表しました。研究所がこれまでに行った主張の中でも、特に大胆なものです。数学では、1991年にSoggeが提起した局所平滑化予想をすべての次元で証明したとし、これが正しければ掛谷予想とSteinの制限予想も解決します。計算機科学では、何百もの困難性の証明に使われてきた広く信じられた仮定、指数時間仮説が誤りであることを示したと述べています。物理学では、量子色力学を含む4次元の量子場理論の厳密な存在証明を主張し、その途中結果として、Clayのミレニアム懸賞問題の一部である純粋なヤン・ミルズ理論も含まれるとしています。
興味深いのは、OpenAIがこれらをどう扱うかです。自社名で論文を発表するのではなく、モデルの出力を研究の生データと位置づけ、各成果の公開方法を外部の専門家に決めてもらっています。数学の成果とそのLeanによる証明は、そのまま公開されています。計算量の成果は、Russell Impagliazzo、Ramamohan Paturi、Ryan Williamsが率いるグループに託され、同グループはすべての生データの公開と、OpenAIによる会議の資金提供を求めました。自然言語の証明とLeanでの形式化はすでにGitHubにあります。ノーベル賞受賞者のDavid Grossが率い、Arthur Jaffe、Michael Douglas、Igor Klebanov、Nikita Nekrasovが加わる物理のグループは、AIの資料を公開せず、自分たちで成果をまとめることを選びました。
OpenAIはこれらのグループに4つの原則を定めています。秘密保持契約を結ばないこ と、OpenAIが学術的な功績を求めないこと、成果を説明する人々が評価されること、参加は無報酬で独立していることです。また、AIが生んだ成果を研究するSimons Foundationのプログラムに500万ドルを拠出したことにも触れています。これは10月6日の先行公開に続くもので、Anthropicを含む各研究所が、自社モデルによるとされる研究を発表する流れが広がっています。
提示された証拠で最も強いのはLeanによる形式化です。機械が検証した証明は偽りにくいからです。ただし、それですべてではありません。形式的な証明の価値は、証明する命題の正しさに左右されます。形式的な定義が、数学者の理解する予想と一致しているかを確かめることこそ、作業グループの仕事です。OpenAIも、最初の取りまとめ役を選ぶことで誰が関わるかが決まり、情報の偏りが生まれることを認めています。
3つの成果はいずれも査読を経ておらず、物理の資料は公開すらされていません。これほどの規模の主張が、専門家の精読で崩れた例は過去にもあります。どれかを確定したものとして扱う前に、作業グループの判断を待つのが賢明です。