OpenAI afirmă că modelele sale au produs trei demonstrații în matematică, informatică și fizică

Într-un anunț din 26 octombrie 2026, OpenAI a declarat că modelele sale interne au produs trei rezultate de cercetare în matematică, informatică și fizică, inclusiv o infirmare a ipotezei timpului exponențial, o conjectură de lungă durată din teoria complexității computaționale.

În viziunea companiei, manuscrisele generate de IA sunt date brute de cercetare, care trebuie încă transformate în cunoaștere științifică, iar OpenAI experimentează cu o nouă abordare a publicării pentru a facilita acest proces. Compania le-a cerut unor experți externi să acționeze în calitate de coordonatori și să organizeze grupuri care să înțeleagă noile rezultate și a spus că aceștia au recomandat trei strategii diferite de publicare: publicarea directă a rezultatului matematic generat de IA, lăsând cercetătorii liberi să-și organizeze propria activitate de explicare; formarea unui grup extern de colaboratori pentru rezultatul din informatică, publicând totodată rezultatul generat de IA pentru ca oricine să-l poată examina și dezvolta; și formarea unui astfel de grup pentru rezultatul din fizică, lăsându-l să decidă asupra publicării materialelor. Compania a spus că nu știe încă care dintre cele trei abordări se va dovedi cea mai utilă și a invitat publicul să ofere feedback despre ce funcționează și ce s-ar putea îmbunătăți.

Potrivit anunțului, colaborările se vor desfășura în conformitate cu patru principii: transparență, fără acorduri de confidențialitate, participanții fiind liberi să discute despre activitate, să împărtășească rezultate în curs de elaborare și să-și publice concluziile; fără credit academic, ceea ce înseamnă că OpenAI nu revendică niciun merit pentru descoperirile produse de modelele sale interne și că invitația adresată unui cercetător de a coordona o colaborare nu implică faptul că acesta a făcut descoperirea inițială; recunoaștere, fiecare grup primind meritul pentru cunoștințele, textele explicative și celelalte materiale pe care le produce și contribuind la atribuirea corespunzătoare a meritelor cercetătorilor, tehnicilor și ideilor pe care se bazează activitatea; și independență, participarea fiind voluntară și neremunerată, concluziile membrilor aparținându-le acestora, iar nici membrii, nici OpenAI nevorbind în numele celeilalte părți. OpenAI a spus că va pune la dispoziția colaborărilor materialele și artefactele legate de rezultate. Compania a recunoscut că abordările implică compromisuri — alegerea coordonatorilor inițiali influențează inevitabil cine se implică mai întâi și creează o asimetrie a informației — și a spus că primește cu interes feedback despre modalitățile de extindere a participării.

Conjectura de netezire locală și conjectura Kakeya

În 1991, Sogge a formulat conjectura de netezire locală, care privește comportamentul undelor pe măsură ce se focalizează și susține că focalizarea extremă poate dura doar puțin, astfel încât focalizarea într-un moment obișnuit este mult mai slabă decât în momentul cel mai nefavorabil. Anunțul a descris fenomenul presupus de conjectură drept fundamental, cu implicații vaste în întreaga analiză matematică; conjectura implică conjectura Kakeya și conjectura de restricție a lui Stein. Guth, Wang și Zhang au demonstrat conjectura pentru două dimensiuni spațiale în 2019, iar Wang și Zahl au rezolvat conjectura Kakeya în trei dimensiuni în 2025.

OpenAI a afirmat că modelele sale au demonstrat conjectura de netezire locală în orice dimensiune, folosind o ecuație cu derivate parțiale auxiliară de tip nou; astfel, au rezolvat și conjectura Kakeya și conjectura de restricție a lui Stein în toate dimensiunile. Compania a obținut rezultatul generat de IA pe 18 octombrie 2026, l-a formalizat în Lean a doua zi, apoi a contactat un expert pentru a discuta formarea unei colaborări în jurul rezultatului. La recomandarea expertului, OpenAI a publicat atât o prezentare în limbaj natural, generată de modelele sale, cât și o demonstrație în Lean în depozitul său public de pe GitHub, folosind aceeași strategie ca la publicarea rezultatului matematic din 6 octombrie 2026.

Infirmarea ipotezei timpului exponențial

Rezultatul din informatică privește ipoteza timpului exponențial, o conjectură despre complexitatea determinării posibilității de a satisface o formulă booleană, strâns legată de problema P versus NP. Anunțul a descris ipoteza ca fiind larg acceptată și a precizat că aceasta a fost folosită în sute de lucrări pentru a deduce rezultate de dificultate condiționate de ea, în domenii precum teoria grafurilor, biologia computațională, bazele de date și geometria computațională. OpenAI a declarat că sistemul său a demonstrat că ipoteza este falsă și că rezultatul a fost ulterior verificat în Lean. IA a produs infirmarea în limbaj natural pe 16 octombrie 2026, iar rezultatul a fost formalizat în Lean pe 17 octombrie 2026.

Potrivit documentației formalizării, găzduită în depozitul public de matematică al OpenAI, al cărui cel mai recent commit este datat 26 octombrie 2026, demonstrația în Lean stabilește că, pentru k fix, cu k cel puțin 2, o mașină deterministă numără exact, în timp subexponențial și cu spațiu polinomial, atribuțiile satisfăcătoare ale unei formule k-CNF codificate canonic, cu n variabile; manuscrisul însoțitor din 25 octombrie 2026 prezintă limite de timp mai stricte pentru instanțele cu m clauze.

Lucrarea va fi verificată și coordonată de un grup condus de Russell Impagliazzo și Ramamohan Paturi de la UC San Diego, care au formulat inițial ipoteza împreună cu Francis Zane, și de Ryan Williams de la MIT, despre care OpenAI a menționat că a infirmat versiuni puternice ale acesteia și a stabilit o legătură între algoritmi și limitele inferioare. OpenAI a declarat că a acceptat solicitările grupului ca toate datele brute care stau la baza rezultatului să fie făcute publice, pentru a facilita verificarea independentă de către comunitate, și ca OpenAI să se angajeze să finanțeze o conferință despre implicațiile lucrării pentru domeniu. Grupul a invitat, de asemenea, comunitatea să contribuie la organizarea unei examinări publice a afirmației și la discutarea întrebărilor mai ample pe care, potrivit grupului, descoperirile revoluționare generate de IA le ridică în privința verificării, accesului, recunoașterii meritelor și viitorului cercetării. OpenAI a declarat că infirmarea redeschide întrebările despre cât de mult ar putea deveni mai rapide aceste sarcini și că transformarea progreselor teoretice în îmbunătățiri practice va necesita cercetări suplimentare semnificative.

Dovada existenței QCD și a Modelului Standard

OpenAI a declarat că rezultatul din fizică oferă o demonstrație matematică riguroasă a existenței anumitor teorii cuantice ale câmpurilor, cu interacțiuni, care conțin câmpuri de etalon și fermioni în patru dimensiuni, inclusiv cromodinamica cuantică (QCD) și o completare unificată a Modelului Standard al fizicii particulelor, și că lucrarea se bazează pe abordarea lui Balaban în teoria cuantică constructivă a câmpurilor. Ca subproblemă, aceasta include o demonstrație a existenței teoriei Yang–Mills pure, parte a problemei Premiului Mileniului pentru teoria cuantică Yang–Mills, instituit de Clay Mathematics Institute. Potrivit anunțului, demonstrația existenței se aplică celei mai simple teorii de mare unificare care încorporează câmpurile de etalon și fermionii din Modelul Standard, deoarece Modelul Standard în sine nu poate fi extrapolat la distanțe arbitrar de mici. Modelul Standard descrie modul în care particulele subatomice fundamentale interacționează prin intermediul a trei dintre cele patru forțe fundamentale, toate în afară de gravitație; QCD descrie modul în care particule precum quarcurile și gluonii interacționează prin intermediul interacțiunii tari; iar teoria Yang–Mills pură descrie auto-interacțiunile gluonilor, purtătorii forței, și nu interacțiunile materiei, precum quarcurile.

OpenAI a declarat că modelele sale au produs o demonstrație în limbaj natural a existenței teoriei Yang–Mills la 9 septembrie 2026, urmată de o demonstrație pentru QCD la 18 septembrie 2026. Având în vedere lungimea și complexitatea lucrării, compania a amânat publicarea până la finalizarea formalizării în Lean, încheind formalizarea existenței teoriei Yang–Mills la 16 octombrie 2026 — o etapă despre care compania a spus că a determinat-o să dezvolte colaborarea.

David Gross va conduce un grup din care fac parte Michael Douglas, Arthur Jaffe, Igor Klebanov și Nikita Nekrasov. Lucrările lui Gross din 1973 despre libertatea asimptotică în teoriile Yang–Mills au contribuit la consacrarea QCD ca teorie a interacțiunilor tari și i-au adus o parte din Premiul Nobel pentru Fizică din 2004. Jaffe a formulat împreună cu Witten problema Premiului Mileniului pentru teoria cuantică Yang–Mills și a cofondat Clay Mathematics Institute. Douglas a prezentat în 2004 stadiul problemei și a oferit o actualizare cuprinzătoare a progreselor la începutul anului 2026. Klebanov s-a numărat printre pionierii aplicării dualității gauge/string la confinare, o proprietate esențială a QCD, și conduce în prezent Simons Collaboration on Confinement and QCD Strings. Nekrasov a dezvoltat metode exacte pentru generalizări ale teoriei Yang–Mills și a câștigat Premiul Dannie Heineman pentru Fizică Matematică în 2023. Grupul de fizică a decis să amâne publicarea materialelor produse de IA și să redacteze el însuși rezultatul; de asemenea, a solicitat ca toate comunicările cu membrii săi despre acest efort să fie adresate către YANGMILLS4D@gmail.com.

Sprijinirea cercetătorilor

OpenAI a declarat că aceste colaborări completează contribuția de 5 milioane de dolari către Simons Foundation anunțată anterior; fundația administrează contribuția și acordă finanțare pentru ateliere, conferințe și programe speciale care îi ajută pe cercetători să înțeleagă rezultatele produse de IA și să valorifice aceste rezultate. Compania a spus că se angajează să asigure finanțare pentru ca cercetătorii să poată examina, explica și dezvolta independent cele trei rezultate și că speră ca oamenii care lucrează cu IA să poată contribui la o mai bună înțelegere a complexității computaționale și să clarifice capacitățile și limitele inerente ale calculului eficient. OpenAI a mai spus că invită în continuare opinii despre cea mai bună modalitate de a comunica rezultatele și de a colabora cu oamenii de știință.