اُپنAI نے 1 اگست کو اعلان کیا کہ اس کا نیا اسٹرا ماڈل ریاضی اور تھیوریٹیکل کمپیوٹر سائنس میں 10 طویل عرصے سے حل نہ ہونے والے مسائل کو حل کر چکا ہے۔ ریاضی کے شعبے سے ردعمل تیزی سے آیا، لیکن یہ تالیاں نہیں تھیں۔
معروف محققین نے کمپنی کو پہلے کے کام کو کم اہمیت دینے، موجودہ کاموں کو مناسب طور پر حوالہ نہ دینے، اور اپنے AI سے تخلیق شدہ نتائج کی نوٹی کو زیادہ بڑھا دینے کا الزام لگایا۔
دعاوٰی اور مخالفت
اوپن اے آئی کے مطابق، اسٹرا ماڈل نے اعلیٰ ڈائیمنشنل سفیر پیکنگ باؤنڈز، غیر سوفک گروپس کی تشکیل، کوڈنگ تھیوری کے ترقیات، اور حسابی سرکٹ کی پیچیدگی جیسے مسائل کو حل کیا۔ کمپنی نے انہیں ایسے شعبوں کے طور پر پیش کیا جن میں "کم از کم دہائی بھر تک بنیادی نتیجہ پر کوئی پیشرفت نہیں ہوئی تھی۔"
یشیوا یونیورسٹی کے ریاضی دان اسٹیون ملر اور کیمبرج یونیورسٹی کے فرانچیسکو فورنیئر-فاسیو ان تحقیق کاروں میں شامل تھے جنہوں نے مضبوطی سے مخالفت کی۔ ان کا استدلال تھا کہ اسٹرا کے نتائج پر پہلے سے موجود کام کا مبنی تھا جسے OpenAI نے نظرانداز کیا یا کم نمایاں کیا۔ اینڈریاس تھوم اور ملر خود نے 2016 تک کے کام جاری کیے تھے، جو اس علاقے کو سمجھنے میں براہ راست مدد کرتے تھے جسے اسٹرا اب فتح کرنے کا دعویٰ کر رہا تھا۔
ساتھ میں تمام 10 نتائج کے لیے کل کمپیوٹ کی لاگت تقریباً 2,000 ڈالر کے ٹوکن استعمال کے برابر تھی۔
6 اگست تک، سائنسٹفک امریکن نے ایک رپورٹ شائع کی جس میں اوپن اے آئی کے اعلانات کے ساتھ سلوک کو "تحقیقی بے اخلاقی" اور نقل کہا گیا۔ بعد میں اوپن اے آئی نے اپنے کچھ بیانات میں ترمیم کی۔
ایک نمونہ، کوئی واقعہ نہیں
یہ میٹھماتی دعوؤں کے حوالے سے OpenAI کا پہلا تنازعہ نہیں ہے۔ اکتوبر 2025 میں، سابق وائس پریزیڈنٹ کیوین ویل نے گپٹ-5 کے پال ایرڈوس کے فرضیات سے متعلق مسائل حل کرنے کا دعویٰ کیا تھا۔ وہ پوسٹ خاموشی سے حذف کر دی گئی۔
پھر 20 مئی، 2026 کو، جب OpenAI نے دعویٰ کیا کہ اس کا ماڈل 1946 سے ماخذ کی ایک فرضیہ کو منسوخ کر چکا ہے۔ اس اعلان کو معروف ریاضیدانوں، جن میں نوگا الون اور تھامس بلوم شامل ہیں، نے تائید کی، جس سے اسے اصلی کریڈیبیلٹی ملی۔
یہ اس لیے اہم ہے کہ یہ صرف اکادمیک سطح تک محدود نہیں
2,000 ڈالر کا کمپیوٹ کی لاگت کا عدد مطلب کو شکل دینے والے سیاق و سباق کا ایک مثالی نمونہ ہے۔ الگ تھلگ، یہ ایک قابلِ ذکر ڈیٹا پوائنٹ ہے جو یہ ظاہر کرتا ہے کہ سرحدی ریاضی کی تحقیق جلد ہی بہت سستی ہو سکتی ہے۔ سیاق و سباق میں، یہ ایک مختلف سوال اٹھاتا ہے: وہ 2,000 ڈالر بالکل کیا خرید رہے تھے؟ اگر اسٹرا نے دہائیوں کے انسانی کام کو ایک نظم شدہ پیکج میں ملایا لیکن انسانوں کو سراہا نہیں، تو کمپیوٹ کی لاگت AI کی صلاحیت کا ایک پیمانہ کم ہے اور موجودہ علم کو کتنی سستی طرح سے دوبارہ پیک کیا جا سکتا ہے، اس کا ایک پیمانہ زیادہ ہے۔