Számos új matematikai eredményt teszünk közzé, amelyeket egy belső élvonalbeli modell ért el.
Szeretnénk egységesíteni, hogyan osztjuk meg eredményeinket a matematikai közösséggel. A bevált gyakorlatok kialakításához az Institute for Advanced Study független matematikai és mesterségesintelligencia-tanácsadó csoportjával(új ablakban nyílik meg) egyeztetünk, és tanácsaikat, valamint nyilvános ajánlásaikat(új ablakban nyílik meg) beépítjük ezen eredmények közzétételi gyakorlatába.
Ezúttal egy GitHub-adattárban tesszük közzé az eredményeket, a tanulmányok módosítására és a hivatkozásokra vonatkozó eljárásrenddel együtt. Továbbra is keresünk más, közösségi fenntartású közzétételi lehetőségeket ezekhez az eredményekhez, amelyek megfelelnek a bizottság irányelveinek. A jövőbeli közlésekben elkötelezettek vagyunk a tanulmányok minőségének további javítása mellett: a jobb érthetőség érdekében fejlesztjük a hivatkozásokat, a matematikai kifejtést és az eredmények bemutatását.
GitHub-adattárunkban számos bizonyítás formalizált változatát is megosztjuk Leanben, egy olyan programozási nyelven, amely lehetővé teszi a matematikai bizonyítások számítógépes ellenőrzését. Amint elkészülnek, további formalizált bizonyításokkal bővítjük az adattárat.
A tudományos átláthatóság és nyitottság előmozdítása érdekében az adattárban további részleteket is közzéteszünk arról, hogyan jutottunk az eredményekhez. Ezek között szerepel 10 összefoglaló a modell érveléséről, a felhasznált számítási kapacitás becslése a ChatGPT Pro használatában kifejezve, valamint statisztikák arról, hány problémát próbált megoldani a modell. Egy-egy eredmény eléréséhez átlagosan annyi számítási kapacitásra volt szükség, amennyit a ChatGPT Pro nagyjából háromórányi gondolkodás során használ fel.
Azt szeretnénk, hogy ezek az eredmények kitágítsák az emberi tudás határait, és további előrelépést tegyenek lehetővé a matematikában. Műhelytalálkozók, konferenciák és célzott programok sorozatát fogjuk finanszírozni az MI által elért jelentős eredmények megértésének elősegítésére – erről a közeljövőben további részleteket osztunk meg.
Szeretnénk közvetlenül a tudósok rendelkezésére bocsátani a legkorszerűbb képességeket, és azon dolgozunk, hogy felelősen tegyük elérhetővé az ezeket az eredményeket elérő modellt. Ezért fontos, hogy továbbra is értékeljük belső élvonalbeli modelljeink teljesítményét a matematikában és más tudományokban, hogy felgyorsíthassuk az e területek fejlődését segítő eszközök fejlesztését. Továbbra is figyelembe vesszük a közösség visszajelzéseit, és ezek alapján frissítjük a jelentős tudományos eredmények jövőbeli közzétételére vonatkozó normáinkat.
