A OpenAI diz que seus modelos internos produziram três resultados novos em pesquisa básica, e as alegações estão entre as mais ousadas já feitas por um laboratório. Em matemática, anuncia uma prova da conjectura de suavização local de Sogge, de 1991, em todas as dimensões, o que resolveria também as conjecturas de Kakeya e de restrição de Stein. Em ciência da computação, afirma que seu sistema mostrou que a Hipótese do Tempo Exponencial é falsa, uma suposição amplamente aceita e usada em centenas de provas de dificuldade. Em física, reivindica uma prova rigorosa de existência para teorias quânticas de campos em quatro dimensões, incluindo a cromodinâmica quântica, tendo a teoria de Yang-Mills pura, parte de um problema do Prêmio do Milênio do Clay, como resultado intermediário.
O interessante é o que a OpenAI faz com eles. Em vez de publicar artigos em nome próprio, chama a saída do modelo de dados brutos de pesquisa e pediu a especialistas externos que decidam como cada resultado será divulgado. O resultado matemático e sua prova em Lean estão simplesmente públicos. O de complexidade vai para um grupo liderado por Russell Impagliazzo, Ramamohan Paturi e Ryan Williams, que pediu a publicação de todos os dados brutos e que a OpenAI financie uma conferência; a prova em linguagem natural e a formalização em Lean já estão no GitHub. O grupo de física, liderado pelo Nobel David Gross com Arthur Jaffe, Michael Douglas, Igor Klebanov e Nikita Nekrasov, preferiu segurar o material da IA e redigir o resultado por conta própria.
A OpenAI define quatro regras para esses grupos: nada de acordos de confidencialidade, nenhum crédito acadêmico para a OpenAI, reconhecimento para quem explicar o trabalho e participação independente e não remunerada. Também cita uma contribuição de US$ 5 milhões para um programa da Simons Foundation dedicado a estudar resultados produzidos por IA. Isso segue uma divulgação anterior em 6 de outubro e um hábito crescente entre laboratórios, a Anthropic inclusive, de publicar pesquisas atribuídas a seus modelos.
A formalização em Lean é a evidência mais forte apresentada, já que uma prova verificada por máquina é difícil de forjar. Mas não é tudo. Uma prova formal vale tanto quanto o enunciado que prova, e verificar se as definições formais correspondem às conjecturas como os matemáticos as entendem é justamente o trabalho dos grupos. A OpenAI também admite que escolher os primeiros responsáveis influencia quem participa e cria assimetria de informação.
Nenhum dos três resultados passou por revisão por pares, e o material de física nem é público. Alegações dessa escala já desmoronaram antes sob a leitura de especialistas. O sensato é esperar o veredito dos grupos de trabalho antes de tratar qualquer um deles como resolvido.