ओपनएआई ने हाल ही में कहा कि उसके नवीनतम सामान्य प्रयोजन तर्क मॉडल ने स्वतंत्र रूप से एक मूल गणितीय प्रमाण प्रदान किया है, जो 1946 में प्रसिद्ध गणितज्ञ पॉल एर्डोस द्वारा प्रस्तावित एक अनसुलझे ज्यामितीय अनुमान को उलट देता है। ओपनएआई ने कहा कि यह पहली बार है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता ने स्वतंत्र रूप से एक प्रसिद्ध सार्वजनिक समस्या को हल किया है जो गणित के एक निश्चित क्षेत्र के मूल में है, और समर्थन में शामिल कई गणितज्ञ भी मानते हैं कि यह समय गलत अलार्म नहीं है।
यह ध्यान देने योग्य है कि यह पहली बार नहीं है कि ओपनएआई ने "एर्डोस समस्या पर काबू पाने वाले एआई" पर एक हाई-प्रोफाइल बयान दिया है। लगभग सात महीने पहले, कंपनी के तत्कालीन उपाध्यक्ष केविन वेइल ने सोशल प्लेटफॉर्म पर पोस्ट किया था, लेकिन जल्द ही किसी ने बताया कि मॉडल का तथाकथित "समाधान" वास्तव में गणितीय साहित्य में पहले से ही मौजूद था, और GPT‑5 ने वास्तव में एक नया समाधान खोजने के बजाय केवल मौजूदा परिणामों पर "देखा"। Google डीपमाइंड के सीईओ डेमिस हसाबिस और यान लेकुन सहित प्रतिद्वंद्वियों के उपहास के बीच, वियर ने अंततः पोस्ट को हटा दिया, जिसकी "अतिरंजित" के रूप में आलोचना की गई थी।
शायद इस अनुभव के कारण, OpenAI इस रिलीज़ में स्पष्ट रूप से अधिक सतर्क है। परिणामों की घोषणा करते समय, कंपनी ने इस ज्यामितीय अनुमान को पलटने की कठोरता को प्रदर्शित करने के लिए कई गणितज्ञों द्वारा लिखित एक "पूरक टिप्पणी" दस्तावेज़ जारी किया। इन संयुक्त गणितज्ञों में नोगा अलोन, मेलानी वुड और थॉमस ब्लूम शामिल हैं। ब्लूम "एर्डोस प्रॉब्लम्स" वेबसाइट का रखरखाव करता है, और विवाद के पिछले दौर में वियर की टिप्पणियों की "बहुत नाटकीय भ्रामक" के रूप में आलोचना की। इस बार उन्होंने ओपनएआई का पक्ष लिया और नए प्रमाण का समर्थन किया।
ओपनएआई ने एक लेख प्रकाशित किया ओपनएआई के अनुसार, यह परिणाम एक सामान्य तर्क मॉडल से आता है, न कि विशेष रूप से समस्या को हल करने के लिए डिज़ाइन की गई गणितीय प्रणाली, न ही यह इस ज्यामितीय समस्या के लिए "कस्टम-प्रशिक्षित" एल्गोरिदम है।
ओपनएआई का मानना है कि इस परिणाम का महत्व एकल प्रस्ताव से परे है, और यह "लंबी श्रृंखला तर्क" और "क्रॉस-डोमेन अवधारणा कनेक्शन" में वर्तमान एआई प्रणाली की क्षमताओं में सुधार को भी दर्शाता है। जटिल स्थानों में संरचनात्मक पैटर्न की खोज करके, जिसे मानव शोधकर्ताओं ने अभी तक प्रयास नहीं किया है या व्यवस्थित रूप से खोजा नहीं है, ऐसे मॉडल से जीव विज्ञान, भौतिकी, इंजीनियरिंग और चिकित्सा जैसे विविध क्षेत्रों में नई खोजों को जन्म देने की उम्मीद है। दूसरे शब्दों में, एआई अब केवल मौजूदा सबूतों की पुष्टि नहीं करता है या मौजूदा साहित्य की खोज नहीं करता है, बल्कि "नई संरचनाओं और विचारों को प्रस्तावित करने" में अधिक सक्रिय भूमिका निभाना शुरू कर देता है।
ब्लूम ने एक बयान में कहा कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता मनुष्यों को "सैकड़ों वर्षों में हमने मिलकर बनाए गए गणितीय कैथेड्रल का पूरी तरह से पता लगाने में मदद कर रही है।" उन्होंने पूछा: "कितने अनदेखे चमत्कार अभी भी उजागर होने की प्रतीक्षा कर रहे हैं?" ऐसे समय में जब "क्या एआई वास्तव में मूल वैज्ञानिक खोजें कर सकता है" की चर्चा अभी तक कम नहीं हुई है, गणितीय समुदाय द्वारा समीक्षा के बाद अनुमोदित ज्यामितीय अनुमान का यह प्रति-उदाहरण बाद की बहसों के लिए एक महत्वपूर्ण संदर्भ बिंदु बन सकता है।