We delen de vooruitgang van AI in de wiskunde

We publiceren een breed scala aan nieuwe wiskundige resultaten die zijn behaald met een intern grensverleggend model.

We willen een vaste werkwijze ontwikkelen om resultaten met de wiskundige gemeenschap te delen. Daarom overleggen we met de onafhankelijke adviesgroep voor wiskunde en kunstmatige intelligentie van het Institute for Advanced Study⁠(opent in een nieuw venster) over goede praktijken. We verwerken hun advies en openbare aanbevelingen⁠(opent in een nieuw venster) in de manier waarop we deze resultaten publiceren.

Deze resultaten publiceren we in een GitHub-repository, met protocollen voor het herzien van artikelen en voor bronvermeldingen. We blijven voor deze publicatie ook andere, door de gemeenschap beheerde platforms onderzoeken die aan de richtlijnen van de commissie voldoen. Bij toekomstige publicaties willen we de kwaliteit van de artikelen verder verbeteren: met betere bronvermeldingen, wiskundige toelichtingen en een duidelijkere presentatie maken we de resultaten begrijpelijker.

In onze GitHub-repository delen we ook formaliseringen van veel van de bewijzen in Lean, een programmeertaal waarmee een computer wiskundige bewijzen kan controleren. Zodra er meer formaliseringen beschikbaar zijn, voegen we die toe aan de repository.

Om wetenschappelijke transparantie en openheid te bevorderen, publiceren we in de repository ook aanvullende details over hoe we de resultaten hebben verkregen. Het gaat onder meer om 10 samenvattingen van de redenering van het model, schattingen van de gebruikte rekenkracht uitgedrukt in Pro-gebruik in ChatGPT, en statistieken over het aantal problemen dat het model heeft geprobeerd op te lossen. Gemiddeld vergde een resultaat ongeveer evenveel rekenkracht als drie uur nadenken door ChatGPT Pro.

We willen met deze vooruitgang de grenzen van de menselijke kennis verleggen en verdere vooruitgang in de wiskunde mogelijk maken. We gaan een reeks workshops, conferenties en speciale programma's financieren om belangrijke, door AI behaalde resultaten beter te begrijpen. Binnenkort delen we hier meer over.

We willen wetenschappers rechtstreeks toegang geven tot de meest geavanceerde mogelijkheden en werken eraan om het model dat deze resultaten heeft behaald op verantwoorde wijze beschikbaar te stellen. Daarom is het belangrijk om onze interne grensverleggende modellen te blijven evalueren op het gebied van wiskunde en andere wetenschappen. Zo kunnen we sneller hulpmiddelen ontwikkelen die deze vakgebieden vooruithelpen. We blijven feedback uit de gemeenschap verwerken en onze normen voor toekomstige bekendmakingen van belangrijke wetenschappelijke vooruitgang bijstellen.