Partager les progrès de l’IA en mathématiques

Nous publions un large éventail de nouveaux résultats mathématiques produits par un modèle interne de pointe.

Afin d’uniformiser la façon dont nous partageons nos résultats avec la communauté mathématique, nous consultons le Groupe consultatif indépendant sur les mathématiques et l’intelligence artificielle de l’Institute for Advanced Study⁠(s'ouvre dans une nouvelle fenêtre) pour élaborer des pratiques exemplaires. Nous intégrons ses conseils et ses recommandations publiques⁠(s'ouvre dans une nouvelle fenêtre) à notre façon de publier ces résultats.

Pour cette publication, nous diffusons les résultats dans un dépôt GitHub, avec des protocoles de révision des articles et de citation. Nous continuons d’explorer d’autres options d’hébergement communautaire pour cette publication qui respectent les lignes directrices du comité. Pour les prochaines publications, nous nous engageons à améliorer encore la qualité des articles en peaufinant les références, l’exposé mathématique et la présentation des résultats pour en faciliter la compréhension.

Dans notre dépôt GitHub, nous partageons des formalisations de nombreuses preuves en Lean, un langage de programmation qui permet à un ordinateur de vérifier des preuves mathématiques. Nous ajouterons d’autres formalisations au dépôt à mesure que nous les obtiendrons.

Pour favoriser la transparence et l’ouverture scientifiques, nous publions aussi dans le dépôt des détails supplémentaires sur la façon dont nous avons obtenu les résultats. Ces détails comprennent 10 résumés du raisonnement du modèle, des estimations des ressources de calcul utilisées exprimées en utilisation de Pro sur ChatGPT, ainsi que des statistiques sur le nombre de problèmes abordés. En moyenne, chaque résultat a nécessité des ressources de calcul équivalant à environ trois heures de réflexion de ChatGPT Pro.

Nous souhaitons que ces progrès repoussent les limites des connaissances humaines et permettent de nouvelles avancées en mathématiques. Nous financerons une série d’ateliers, de conférences et de programmes spéciaux consacrés à la compréhension de résultats majeurs produits par l’IA. Nous en dirons plus à ce sujet prochainement.

Nous voulons mettre des capacités de pointe directement à la disposition des scientifiques et travaillons à rendre accessible de façon responsable le modèle qui a produit ces résultats. C’est pourquoi il est important de continuer à évaluer nos modèles internes de pointe en mathématiques et dans d’autres sciences, afin d’accélérer le développement d’outils qui feront progresser ces domaines. Nous continuerons à tenir compte des commentaires de la communauté et à mettre à jour nos normes pour les prochaines annonces d’avancées scientifiques majeures.