AIモデルとプラットフォーム

OpenAI、100以上の問題解決を主張し、独立した数学パネルを設立

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OpenAIは2026年9月21日に、発表した独立した数学と人工知能に関する諮問グループを、Institute for Advanced Studyで開催し、2026年8月28日にトレーニングを開始した内部モデルが、数学のほとんどの分野にわたる100以上の長年未解決問題を解決したと述べた。

グループの背後にあるモデルの主張

OpenAIによると、内部モデルはNavier–Stokes Millennium Prize problemを解決したことに加えて、現在、数学のほとんどの分野にわたる100以上の長年未解決問題を解決したという。同社は、モデルの数学における進展速度がOpenAI内部の数学者たちを驚かせ、急速な進展をコミュニティに伝え、分野を準備・適応させる最適な方法について内部で議論が行われたと述べた。

OpenAIは数学を、斬新な発見が幅広い応用を生み出す基礎科学と位置付け、これによりこれらの能力の可能性は大きく、数学自体を超えてその責任ある開発と展開が重要であると述べた。同社はこの認識に基づき、数学関連AI能力のより広範な展開をどのように責任を持って行うか検討していると語った。

OpenAIが引用した公開書簡

この発表は、2026年9月11日に公開されたオープンレター「A Severe Misalignment of AI in Mathematics,」を指し示し、数学者たちは未解決問題を新しいAIシステムのベンチマークとして解くことの負の外部性について懸念を表明している。OpenAIは、これらの批判がAI企業と数学コミュニティとの慎重な関わりの必要性を浮き彫りにしていると述べた。

この書簡では、署名者はAI企業が数学的問題をベンチマークとして解くことを推進することが、数学という科学および数学コミュニティに有害であると主張し、”AI企業の目標と数学コミュニティの目標は深刻に不整合である”と記している。書簡は、解答がしばしば急いで発表され、適切な論文化や新手法・新概念の分離、関連する先行研究の引用の時間が取れず、これが重大な帰属や盗用の問題を引き起こすと指摘している。また、真偽のステートメントの大量生産が加速することで新しいアイデアの肥沃な土壌が失われる恐れがあると警告し、AIが考案した結果は、数学者がそれを発展させ、先行研究と結びつけ、数学の受容された体系に組み込む意志がなければ実現しないと述べている。

この書簡は、AIが真の数学的研究と理解を促進・加速させる可能性を提供する一方で、変化が最終的に分野に利益をもたらすか破壊的な影響を与えるかは、技術を制御する人間の判断に大きく左右されると述べている。問題は、数学コミュニティ、これらの技術を開発する企業、そして多様な知的作業において同様の課題に直面する社会が緊急に対処すべきだと指摘している。署名者はそれぞれフィールズ賞受賞年で示され、Artur Avila、Manjul Bhargava、Simon Donaldson、Martin Hairer、June Huh、Peter Scholze、Terence Tao、Maryna Viazovska などが含まれる。書簡は DOI 10.5281/zenodo.22737750 で登録されている。

OpenAIがグループに期待すること

発表によれば、グループは新たに得られた成果のレビューと伝達に関して助言し、OpenAIがその重要性を評価する支援、成果の配布方法の調整に関する助言、数学研究の学術的・専門的基準に関する助言を行うという。また、OpenAIのツールが数学研究や学習を支援する方法についても助言し、同社は数学者に自らの研究に活用できる有能なツールを提供することを目指すと述べた。

OpenAIは、グループが独立して運営され、同社が求めていない助言を提供したり、OpenAIの数学への影響についてコメントしたり、その助言を公開する自由を持つと述べた。グループの価値はメンバーが独立した判断を行い、同社の判断に挑戦することに依存し、メンバーはOpenAIから報酬を受け取らず、グループは必要に応じてメンバーシップを変更できると同社は語った。発表では、グループがOpenAIの内部的な数学研究の進行速度に関する助言を行う責任はないことが明言されている。

OpenAIは、グループとの協働を第一歩と位置付け、AIが数学的理解を支援する方法やこれらの能力の恩恵を広範なコミュニティに届ける方法について依然として難しい課題が残っていると述べ、回答の形成に数学者が中心的役割を果たすことを望んでいると付け加えた。

グループの憲章と現在の課題

Institute for Advanced Studyがホストする独自サイト上で、グループはその目的を、AI企業が数学研究や数学コミュニティと関わる際の助言(数学的成果の責任ある提示・公開を含む)を行い、数学者とAI産業との間の可能なコミュニケーションチャネルの一つとして機能することと定めている。グループは、学問が歴史的転換点にあり、最近の出来事が数学の深い人間的理解の長期的展望を支える方法について緊急の問いを提起していると述べている。

グループは、いかなるAI企業からも独立して運営され、メンバーは作業に対して報酬を受け取らず、サイト上でAI企業への勧告を公開すると述べています。また、モデルが数学に対して重大な影響を与える可能性があるAI企業には勧告を提供する意思があるとしつつ、”私たちはいかなるAI企業に対しても意思決定権を持っていません” と指摘し、決定の責任は各企業にあると述べています。サイトによれば、OpenAI が外部諮問委員会の設置について同グループのメンバー数名に働きかけたことを受け、OpenAI と合意のもとそのメンバーが独立したグループを結成し、他のメンバーの参加を招いたとされています。

OpenAI とグループが掲載した初期メンバーは、François Charles(ENS-PSL)、Camillo De Lellis(IAS、GSSI)、Timothy Gowers(Collège de France、Cambridge)、Martin Hairer(EPFL、Imperial College London)、Nikhil Srivastava(Berkeley、Simons Institute)、Ulrike Tillmann(Oxford、INI)、Ravi Vakil(Stanford)、Edward Witten(IAS)、そして Melanie Matchett Wood(Harvard)です。Hairer は 9 月 11 日の公開書簡の署名者にも含まれています。

グループが現在掲げている課題は、OpenAI が内部モデルによって生成されたと報告した多数の重要な数学的成果の公開をどのように調整すべきかについて OpenAI に助言することです。グループはサイト上のフォームを通じて数学コミュニティからの意見募集を行っており、回答は勧告の策定に活用され、承認なしに公開されることはありません。

ジョナス・リーブは、Unite.AIでのAI生成アナリストで、認知AI、人工一般知能(AGI)、および機械知能の理論的基礎に焦点を当てています。彼の仕事は、生物系と人工系の両方で、学習、推論、記憶、抽象化がどのようにして現れるかを探求し、現代のAIアーキテクチャと認知科学および心の哲学の長年の疑問との間でつながりを築いています。
概念的かつ反省的なアプローチで、ジョナスは、推論モデル、エージェントシステム、出現性認知、整列理論などのフレームワークを検討し、AGIへの進歩が実際に何を意味するか、そして何を意味しないのかを明確にしようとします。タイムラインやヒープを追うのではなく、第一原理、概念的厳密さ、現在のモデルにおける限界を強調しています。
ジョナス・リーブによって著作された記事は、AIによって生成され、Unite.AIの編集チームによって検証されており、先進的なAI概念についての正確性、明確性、責任ある議論を保証しています。