OpenAI twierdzi, że AI obaliło hipotezę ETH i udowodniło istnienie Yanga-Millsa. Co da się już sprawdzić
OpenAI ogłosił trzy wyniki z matematyki, informatyki i fizyki i oddał je do weryfikacji zewnętrznym grupom. Sprawdziłem, co jest publiczne, kto weryfikuje i dlaczego warto zachować ostrożność.
👁 127 przeczytań
OpenAI ogłosił w poniedziałek 26 października trzy nowe wyniki: dowód w analizie harmonicznej, obalenie hipotezy z teorii złożoności obliczeniowej i dowód istnienia teorii z fizyki cząstek. Każdy z nich byłby osobno wydarzeniem roku w swojej dziedzinie. Tym razem firma nie wrzuca jednak setek plików naraz, tylko oddaje wyniki do sprawdzenia zewnętrznym grupom ekspertów. Przeczytałem cały komunikat i zebrałem, co dokładnie twierdzi OpenAI, co już można sprawdzić i czego jeszcze nie.
Trzy wyniki w skrócie
| Dziedzina | Co twierdzi OpenAI | Co jest publiczne | Kto sprawdza |
|---|---|---|---|
| Matematyka | Dowód hipotezy local smoothing (Sogge, 1991) w każdym wymiarze, a przez to hipotez Kakeyi i restrykcji Steina | Opis wyniku napisany przez model i dowód w Lean na GitHubie | Badacze sami, bez wyznaczonej grupy |
| Informatyka | Hipoteza czasu wykładniczego (ETH) jest fałszywa | Opis i dowód w Lean na GitHubie, surowe dane mają być publiczne | Russell Impagliazzo, Ramamohan Paturi (UC San Diego), Ryan Williams (MIT) |
| Fizyka | Ścisły dowód istnienia m.in. chromodynamiki kwantowej (QCD) i czystej teorii Yanga-Millsa w czterech wymiarach | Na razie nic, grupa wstrzymała publikację materiałów AI | David Gross, Michael Douglas, Arthur Jaffe, Igor Klebanov, Nikita Nekrasov |
Matematyka: fale i hipoteza Kakeyi
Hipoteza local smoothing mówi, upraszczając, że skrajne skupienie fali musi być krótkotrwałe. W dwóch wymiarach udowodnili ją Guth, Wang i Zhang w 2019 roku, a hipotezę Kakeyi w trzech wymiarach Wang i Zahl w 2025 roku. Według OpenAI model dał dowód dla każdego wymiaru, oparty na nowym pomocniczym równaniu różniczkowym. Wynik powstał 18 października, dzień później był sformalizowany w Lean, czyli języku, w którym komputer mechanicznie sprawdza każdy krok dowodu. Alex Iosevich z University of Rochester, specjalista od analizy harmonicznej, nazwał to w rozmowie z Al Jazeerą „historycznym wydarzeniem”.
Informatyka: ETH obalona
Hipoteza czasu wykładniczego zakłada, że problemu spełnialności formuł logicznych (3-SAT) nie da się rozwiązać istotnie szybciej niż w czasie wykładniczym. Nikt jej nie udowodnił, ale setki prac z teorii grafów, bioinformatyki, baz danych czy geometrii obliczeniowej przyjmowały ją jako założenie. Jeśli obalenie się utrzyma, wszystkie wnioski „to zadanie jest trudne, o ile ETH jest prawdziwa” tracą podstawę. To nie jest dowód, że P równa się NP, i OpenAI tego nie twierdzi. Sama firma pisze też, że do szybszych algorytmów w praktyce daleka droga.
Najciekawszy jest skład grupy weryfikującej: Impagliazzo i Paturi są współautorami samej hipotezy ETH. Postawili warunki: wszystkie surowe dane mają być publiczne, a OpenAI ma sfinansować konferencję o skutkach wyniku dla całej dziedziny. Firma się zgodziła.
Fizyka: Yang-Mills i problem milenijny
Dowód istnienia czystej teorii Yanga-Millsa to część jednego z siedmiu problemów milenijnych Instytutu Claya. Według OpenAI model napisał go 9 września, dowód dla QCD 18 września, a formalizacja w Lean dla Yanga-Millsa skończyła się 16 października. Pracę prowadzi noblista David Gross, a w grupie jest Arthur Jaffe, który sam sformułował ten problem milenijny. Grupa zdecydowała, że nie publikuje materiałów AI, tylko najpierw sama spisze wynik.
Dlaczego zachowuję ostrożność
Nie przepłacaj za te subskrypcje
Prowadzę sklep z rocznymi dostępami do narzędzi AI - te same konta, o których piszę wyżej, tylko taniej niż w cenniku producenta.
To trzecia duża fala ogłoszeń OpenAI z matematyki w ciągu miesiąca. 6 października firma wypuściła 722 prace z wynikami AI i sama przyznała, że dowody bez formalnej weryfikacji mogą zawierać błędy. Jak to przyjęło środowisko, opisywałem w tekście o sporze naukowców o setki wyników i w podsumowaniu dnia.
Tym razem są dwie zmiany na plus: formalizacja w Lean przed ogłoszeniem i zewnętrzni opiekunowie, którzy nie podpisują umów o poufności, nie dostają pieniędzy i mówią we własnym imieniu. OpenAI rezygnuje też z akademickiego autorstwa wyników. Ale Lean sprawdza tylko to, co zapisano w Lean. Trzeba jeszcze potwierdzić, że formalne twierdzenie znaczy to samo, co hipoteza z literatury, i to jest robota dla ludzi. Wyniku z fizyki na razie nikt z zewnątrz nie widział. Sama firma przyznaje też, że wybór pierwszych opiekunów daje części badaczy przewagę informacyjną.
Do tego dochodzą pieniądze: OpenAI przypomina o 5 mln USD dla Fundacji Simonsa na warsztaty i konferencje o wynikach tworzonych przez AI. Dla porównania, podobne doniesienia z drugiej strony rynku opisywałem przy postępach modelu Anthropic w hipotezie Riemanna.
Co z tego wynika
Jeśli choć jeden z tych trzech wyników przejdzie weryfikację, to będzie najmocniejszy dotąd dowód, że modele robią naukę, a nie tylko ją streszczają. Najszybciej powinniśmy usłyszeć o ETH, bo tam wszystko jest jawne, a grupa ma mocny powód, żeby szukać dziury. Wrócę do tematu, gdy opiekunowie opublikują pierwsze wnioski.
Google · Twoje źródłaPromptowy wyżej w Twoim Google - jednym kliknięciemDodaj do preferowanych źródeł →Źródła
- OpenAI, 26.10.2026: Working with academic communities to build scientific understanding
- Quartz, 27.10.2026: przegląd wyników i komentarz Alexa Iosevicha za Al Jazeerą
- Repozytorium OpenAI z opisami i dowodami w Lean
Cały tydzień w AI, w jednym mailu
Wybrane premiery, narzędzia i analizy. Raz w tygodniu, prosto do skrzynki.
Zapisz się za darmo →Podobne tematy na Promptowym
