OpenAI viser 10 matematiske gennembrud, men eksperter kritiserer dem

OpenAI har fortalt, at firmaets næste store sprogmodel, kaldet Astra, har fundet løsninger på ti matematiske problemer. Resultaterne dukkede op under intern udvikling og test af modellen.

OpenAI beskriver problemerne som åbne spørgsmål, hvor der ikke havde været større fremskridt i mindst ti år. Firmaet oplyser, at det kun kostede omkring 2.000 dollar i regnekraft (såkaldte tokens, som er AI-modellens regneenhed).

Hvad handler det om?

Problemerne ligger inden for flere grene af matematikken, blandt andet geometri i mange dimensioner, kodningsteori, gruppeteori, kvantekompleksitet og kryptografi. Et af resultaterne er en ny øvre grænse for, hvor tæt kugler kan pakkes i høje dimensioner. OpenAI siger, at det er den første forbedring af den generelle grænse siden 1978.

Astra skal desuden have oversat hvert bevis til Lean. Det er et computerprogram, der kan kontrollere matematiske beviser trin for trin, så man ikke blot skal stole på, at AI'en har ret.

Kritik fra matematikere

Efter at have gennemgået OpenAIs cirka 250 sider lange rapport har flere forskere rejst indvendinger, ifølge Scientific American.

Stephen Miller fra Yeshiva University mener, at OpenAI reelt har plagieret hans forskning fra 2016 om kuglepakning. Francesco Fournier-Facio fra Cambridge University siger, at gennembruddet inden for gruppeteori ikke er helt nyt. Det kombinerer ifølge ham idéer fra artikler fra 2016 og 2019, uden at det stod tydeligt i den første pressemeddelelse. Han peger på, at der er en stor PR-maskine, som vil lyde så imponerende som muligt, og at nylige fremskridt fra mennesker bliver overset.

OpenAI har ifølge Scientific American lovet at rette rapporten og talte om små opdateringer i løbet af ugen.

Hvad betyder det?

Sagen viser både, hvor hurtigt AI bevæger sig ind i avanceret forskning, og hvor vigtigt det er at tjekke store påstande. Selv hvis beviserne er korrekte, er det et stort spørgsmål, hvor meget der er AI'ens egen opfindelse, og hvor meget der bygger på menneskers tidligere arbejde. For almindelige læsere er pointen, at store annonceringer fra AI-firmaer bør tages med forbehold, indtil uafhængige eksperter har kigget dem efter.