OpenAI mengumumkan pada 1 Agustus bahwa model baru mereka, Astra, telah menyelesaikan 10 masalah lama dalam matematika dan ilmu komputer teoretis. Reaksi dari komunitas matematika cepat, dan bukan tepuk tangan.
Peneliti terkemuka menuduh perusahaan meremehkan pekerjaan sebelumnya, gagal memberikan kredit yang tepat terhadap kontribusi yang sudah ada, dan melebih-lebihkan kebaruan hasil yang dihasilkan oleh AI-nya.
Klaim dan penolakan
Menurut OpenAI, model Astra menyelesaikan masalah yang mencakup batasan pengemasan bola berdimensi tinggi, pendirian grup non-sofic, kemajuan dalam teori pengkodean, dan kompleksitas sirkuit aritmetika. Perusahaan menggambarkan bidang-bidang ini sebagai area di mana "tidak ada kemajuan pada hasil utama selama setidaknya satu dekade."
Steven Miller, seorang matematikawan di Yeshiva University, dan Francesco Fournier-Facio dari University of Cambridge termasuk di antara para peneliti yang menentang keras. Argumen mereka: hasil Astra dibangun di atas karya sebelumnya yang diabaikan atau diremehkan oleh OpenAI. Andreas Thom dan Miller sendiri telah menerbitkan penelitian yang relevan sejak tahun 2016, karya yang secara langsung membentuk wilayah yang kini diklaim Astra telah kuasai.
Biaya komputasi total untuk semua 10 hasil dilaporkan sekitar $2.000 dalam penggunaan token.
Pada 6 Agustus, Scientific American telah menerbitkan laporan yang menggambarkan penanganan pengumuman oleh OpenAI sebagai "pelanggaran penelitian" dan plagiarisme. OpenAI kemudian merevisi beberapa pernyataannya.
Pola, bukan insiden
Ini bukan kali pertama OpenAI berurusan dengan kontroversi terkait klaim matematis. Pada Oktober 2025, mantan VP Kevin Weil memposting bahwa GPT-5 telah menyelesaikan masalah terkait konjektur Paul Erdős. Postingan itu dihapus secara diam-diam.
Kemudian datang 20 Mei 2026, ketika OpenAI mengklaim modelnya telah membantah sebuah konjektur yang berasal dari tahun 1946. Pengumuman itu menerima dukungan dari matematikawan terkemuka termasuk Noga Alon dan Thomas Bloom, yang memberinya kredibilitas nyata.
Mengapa ini penting di luar akademik
Angka biaya komputasi $2.000 adalah contoh sempurna bagaimana konteks membentuk makna. Secara terpisah, ini adalah data yang luar biasa yang menunjukkan bahwa penelitian matematika mutakhir mungkin segera menjadi jauh lebih murah. Dalam konteksnya, hal ini menimbulkan pertanyaan berbeda: apa sebenarnya yang dibeli dengan $2.000 tersebut? Jika Astra mensintesis puluhan tahun kerja manusia menjadi paket yang rapi tanpa memberi kredit kepada manusia, biaya komputasi ini kurang merupakan ukuran kemampuan AI dan lebih merupakan ukuran seberapa murahnya pengetahuan yang sudah ada dapat dikemas ulang.