Les solutions mathématiques d'OpenAI ne répondent pas encore aux normes du domaine
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OpenAI a récemment publié des centaines de solutions à des problèmes mathématiques complexes, affirmant avoir consulté un groupe consultatif pour garantir le respect de normes élevées. Cependant, le Groupe consultatif sur les mathématiques et l'intelligence artificielle (AGMAI) a indiqué qu'OpenAI n'avait pas été à la hauteur de ces attentes, en particulier concernant la compréhension humaine des résultats. Bien qu'OpenAI ait suivi certaines directives en publiant rapidement des preuves, il n'a pas respecté d'autres exigences, telles que la fourniture de données de « chaîne de pensée » pour la plupart des manuscrits ou la formalisation d'une part significative des preuves. Des critiques, dont le mathématicien éminent Terence Tao, font valoir que les solveurs par IA n'ont pas un véritable intérêt pour le domaine dans son ensemble et ne peuvent pas expliquer adéquatement leurs sorties. Une nouvelle étude a mis en évidence des écarts entre les explications en langage naturel et le code Lean formel dans les solutions d'OpenAI à un problème d'un million de dollars issu des équations de Navier-Stokes. Ces erreurs de traduction soulèvent des inquiétudes quant à la fiabilité des modèles lorsqu'ils formalisent leur propre travail sans un examen rigoureux par les pairs humains. Les mathématiciens insistent sur le fait que la découverte véritable nécessite un engagement et une responsabilité humains, aspects que les processus actuels d'IA ne fournissent pas. Par conséquent, la communauté reste sceptique quant au fait qu'OpenAI prenne suffisamment ses responsabilités pour assurer la compréhension humaine de ces solutions autonomes.
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