OpenAI opublikowała dzisiaj trzecie z rzędu wspólne odkrycie naukowe - tym razem trzy "duże" wyniki w matematyce, informatyce i fizyce, zaledwie miesiąc po masowym wydaniu setek rękopisów, które firma twierdziła, że zawierają rozwiązania do długotrwałych pytań matematycznych. To kolejny dowód na to, że modele AI mogą wspomagać zaawansowane badania naukowe.
Kluczową różnicą tym razem jest podejście OpenAI do współpracy z ekspertami zewnętrznymi. Zamiast publikować wyniki samodzielnie, firma zaprosiła specjalistów pełniących rolę "przewodników" (shepherds), którzy weryfikowali i pomagali w opracowaniu rezultatów w informatyce i fizyce. W przypadku matematyki eksperci doradali OpenAI opublikować wyjście modelu AI dla badaczy do samodzielnej analizy i weryfikacji dowodów. Wśród odkryć znajduje się rozwiązanie problemu lokalnego wygładzania dla równania fali Euklidesa, opublikowane na GitHub.
Ta strategia pokazuje ewolucję sposobu, w jaki OpenAI podchodzi do badań wspieranych przez AI - zamiast prezentować je jako gotowe rozwiązania, firma coraz bardziej zaangażowuje naukową społeczność w weryfikację i rozwijanie wyników. Dla entuzjastów AI oznacza to rosnącą rolę modeli jako narzędzi badawczych, które mogą skrócić ścieżkę od odkrycia do peer review'u, choć wymaga to współpracy z ludzkimi ekspertami.