Между гипотезами и протоколами: OpenAI вторгается в точные науки

26 октября 2026 года OpenAI объявила, что её внутренние модели получили три значимых теоретических результата: опровержение гипотезы экспоненциального времени (ETH) в информатике, доказательство гипотезы local smoothing в математике и строгие доказательства существования для ряда взаимодействующих квантовых теорий поля в четырёх измерениях, включая КХД и чистую теорию Янга — Миллса. Даже в случае подтверждения у результатов есть чёткие границы: опровержение ETH не решает вопрос P против NP и не даёт полиномиальных алгоритмов, а OpenAI не утверждает, что решила задачу тысячелетия Института Клэя о теории Янга — Миллса, поскольку часть о щели масс остаётся открытой.

Помимо теоретического значения, внимание привлекает выбранный способ публикации. Компания пошла тремя разными путями: немедленная публикация с формализацией в Lean для математики; публикация одновременно с независимой проверкой для информатики, порученной авторам гипотезы Расселу Импальяццо и Рамамохану Патури из Калифорнийского университета в Сан-Диего, а также Райану Уильямсу из MIT; и предварительная передача материалов группе физиков во главе с нобелевским лауреатом Дэвидом Гроссом. По данным ForkLog, группа уточнила, что участие в проверке не означает одобрения вывода OpenAI, и объявила о проверке, открытой для сообщества. Как сообщило то же издание, OpenAI заявила о намерении «сначала передать материалы экспертам, которые затем решат, как их публиковать». Консультативная группа по математике и искусственному интеллекту (AGMAI) призвала OpenAI опубликовать статью о теории Янга — Миллса: «нет никаких научных причин откладывать это дальше». По данным Scientific American, подход, выбранный для двух из трёх результатов, расходится с рекомендациями группы, в том числе в вопросе назначения экспертов.

Остаются серьёзные методологические оговорки. Ни один из трёх результатов пока не прошёл рецензирование и не подтверждён независимо. Статья о теории Янга — Миллса не опубликована, так что проверить её пока нельзя. В случае ETH документация в репозитории OpenAI на GitHub указывает, что утверждение, формализованное в Lean, содержит более слабую аналитическую оценку, чем заявленная в рукописи, и не проверено, соответствует ли формализованное утверждение в точности тезису рукописи. Кроме того, поскольку речь идёт о проприетарной модели, чьи промпты, время вычислений и цепочки рассуждений не раскрываются, научному сообществу приходится оценивать тексты, которые сама OpenAI называет сырыми исследовательскими данными, — вывод системы, логические компоненты которой недоступны.

Объявления опережают проверки, а проверки требуют времени: ценность искусственного интеллекта в теоретических исследованиях будет измеряться и прозрачностью его методов. — Olya