OpenAI की गणितीय समाधान अभी भी क्षेत्र के मानकों को पूरा नहीं कर रहे हैं
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OpenAI ने हाल ही में जटिल गणितीय समस्याओं के सैकड़ों समाधान जारी किए, यह दावा करते हुए कि उन्होंने उच्च मानकों को सुनिश्चित करने के लिए एक परामर्श समूह से परामर्श लिया था। हालांकि, गणित और कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर परामर्श समूह (AGMAI) ने संकेत दिया कि ओपनएआई ने इन अपेक्षाओं पर खरा नहीं उतरा, विशेष रूप से परिणामों की मानव समझ के संबंध में। जबकि ओपनएआई ने प्रमाणों को जल्दी जारी करके कुछ दिशा-निर्देशों का पालन किया, लेकिन इसने अन्य दिशा-निर्देशों को पूरा नहीं किया, जैसे कि अधिकांश पांडुलिपियों के लिए चरण-दर-चरण तर्क (chain-of-thought) डेटा प्रदान करना या प्रमाणों के महत्वपूर्ण हिस्से को औपचारिक रूप देना। प्रमुख गणितज्ञ टेरेन्स ताओ सहित आलोचकों का तर्क है कि एआई हलकर्ताओं में क्षेत्र के व्यापक पहलुओं के प्रति वास्तविक रुचि की कमी है और वे अपने उत्पादों का पर्याप्त रूप से स्पष्टीकरण नहीं दे सकते हैं। एक नई अध्ययन ने ओपनएआई के एक मिलियन डॉलर वाली समस्या के समाधानों में प्राकृतिक भाषा व्याख्याओं और औपचारिक लिन कोड (Lean code) के बीच असंगतियों को उजागर किया, जो नाविएर-स्टोक्स समीकरणों से व्युत्पन्न थी। ये गलत अनुवाद मॉडलों पर उनके स्वयं के काम को औपचारिक रूप देने के लिए भरोसा करने के बारे में चिंताएं पैदा करते हैं, बिना कठोर मानव सह-परीक्षण (peer review) के। गणितज्ञ强调 करते हैं कि वास्तविक खोज के लिए मानव संलग्नता और जिम्मेदारी की आवश्यकता होती है, जिसे वर्तमान एआई प्रक्रियाएं प्रदान नहीं करती हैं। इसके परिणामस्वरूप, समुदाय इस बात के बारे में संदिग्ध बना हुआ है कि क्या ओपनएआई इन स्वायत्त समाधानों के लिए मानव समझ को सुनिश्चित करने के लिए पर्याप्त जिम्मेदारी ले रहा है।
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