OpenAI оголосила 1 серпня, що її нова модель Astra вирішила 10 довгострокових проблем у математиці та теоретичній інформатиці. Реакція математичного співтовариства була швидкою, але це не були оплески.
Відомі дослідники звинуватили компанію у зменшенні значення попередніх робіт, невідповідному вказуванні на існуючі досягнення та переоцінці новизни результатів, отриманих за допомогою ШІ.
Претензії та опір
За даними OpenAI, модель Astra вирішила проблеми, що стосуються меж упаковки сфер високої розмірності, створення несофічних груп, досягнень у теорії кодування та складності арифметичних схем. Компанія описала ці області як такі, де «не було прогресу щодо основного результату щонайменше десять років».
Стівен Міллер, математик з Університету Єшива, та Франческо Фурньє-Фасіо з Кембриджського університету були серед дослідників, які активно заперечували. Їх аргумент: результати Astra ґрунтувалися на попередніх дослідженнях, які OpenAI або ігнорувала, або недостатньо представила. Андреас Том і сам Міллер опублікували відповідні дослідження ще в 2016 році — роботу, яка безпосередньо сформувала територію, яку Astra зараз стверджує, що перемогла.
Загальна вартість обчислень для всіх 10 результатів, як повідомляється, становила близько $2 000 у використаних токенах.
До 6 серпня Scientific American опублікував звіт, у якому охарактеризував підхід OpenAI до оголошень як «наукову недобросовісність» та плагіат. Пізніше OpenAI виправила деякі свої твердження.
Шаблон, а не випадок
Це не перший конфлікт OpenAI зі спірними математичними твердженнями. Ще в жовтні 2025 року колишній віце-президент Кевін Вейл опублікував, що GPT-5 розв’язав задачі, пов’язані з гіпотезами Пола Ердеша. Цей пост був тихо видалений.
Потім настав 20 травня 2026 року, коли OpenAI заявила, що її модель спростувала гіпотезу, що сягає 1946 року. Це оголошення отримало підтримку від поважних математиків, зокрема Ноги Алона та Томаса Блума, що надало йому справжню вірогідність.
Чому це має значення поза академічними колами
Цифра в $2000 на обчислення — ідеальний приклад того, як контекст формує значення. У відокремленому вигляді це вражаючий показник, що свідчить про те, що передові математичні дослідження можуть дуже швидко стати радикально дешевшими. У контексті виникає інше питання: що саме було куплено за ці $2000? Якщо Astra синтезувала десятиліття людської роботи в зручний пакет, не визнаючи людей, то вартість обчислень — це не міра здатності ШІ, а міра того, наскільки дешево можна повторно упакувати існуючі знання.