OpenAI、さらに 3 つの主要な科学的発見を発表、今回は外部の専門家に「先導」を依頼

要約:

前回数百の論文を発表してから 1 か月も経たないうちに、OpenAI は 10 月 26 日に数学、コンピュータ サイエンス、物理学の分野でさらに 3 つの「主要な」成果を発表し、外部の専門家に「羊飼い」として成果の理解と発表のプロセスを主導させることを初めて試みました。

以前のアプローチとの最大の違いは、リリース戦略の差別化です。コンピューターサイエンスと物理学の結果については、OpenAI は結果を解釈するチームを率いる外部の専門家を招待します。数学的な問題については、専門家はAIの出力を直接公開し、研究者が独自の解釈作業を整理できるようにすることを推奨しています。 OpenAIは公式ブログで3つの論文を一種の「オリジナル研究データ」と位置づけ、「3つの方法のうちどれが最も有用かはまだ不明」であることを認めた。

3 つの結果のうち、数学的結果は高調波解析を目的としています。 Sogge は、集束時の波の挙動を議論するために 1991 年に「局所平滑性予想」を提案しました。最も極端な集束は短時間でなければならず、ランダムな瞬間における集束強度は最悪の場合よりもはるかに低くなります。この予想は非常に基本的なものであるため、掛谷予想とシュタイン制限予想の両方が含まれています。 2019 年に、Guth、Wang、Zhang が 2 次元状況を証明し、2025 年に Wang と Zahl が 3 維持カケヤ予想を証明しました。そして、OpenAI のモデルは、あらゆる次元で局所的な滑らかさ予想の証明を与え、これにより、すべての次元で Kakeya 予想と Stein 限界予想を解決しました。新しい証明は、新しい補助偏微分方程式に基づいています。モデルの出力は 2026 年 10 月 18 日に取得され、翌日にはリーン形式化が完了しました。

コンピュータ サイエンスでは、この結果は「指数関数的時間仮説」(ETH) の偽りを示しています。 ETH は、ブール式の充足可能性の計算の複雑さに関する長期的な推測です。これは、P 対 NP 問題と密接に関連しています。これまで、グラフ理論、計算生物学、データベース、計算幾何学などの分野で条件付きで困難な結果を導き出すために、多数の論文で使用されてきました。 OpenAI は、自社のシステムが ETH が真実ではないことを証明し、リーンでの検証を完了したと主張しています。論文では、固定幅の CNF 式の満足な代入の数を亜指数時間で正確に数えることができ、多項式空間のみを占有する決定論的アルゴリズムが提供されています。 3-SAT 事件は ETH に対する反論となります。この研究は、ラッセル・インパリアッツォ、ラマモハン・パトゥリ、ライアン・ウィリアムズが率いる独立した作業グループによって検討および解釈されました。 Impagliazzo と Paturi は ETH の最初の提案者でした (フランシス ゼーンとの協力による)。作業部会の要請により、関連資料は直ちに公開されました。 OpenAI はまた、結果が分野全体に及ぼす影響について議論するためのカンファレンスに資金を提供することも約束しました。自然言語レベルでの反証は 10 月 16 日に生成され、10 月 17 日に正式化されました。

物理的結果は、量子色力学 (QCD) と標準モデルの統一された完全版をカバーする、4 次元のゲージ場とフェルミオンを含む特定の相互作用する量子場理論の厳密な存在証明を提供します。この研究は、構成的場の量子理論におけるバラバンのアプローチに基づいて構築されており、純粋なヤン・ミルズ理論の存在の証明も副問題として含まれています。後者は、クレイ数学研究所の「量子ヤン・ミルズ理論」ミレニアム賞問題の一部です。標準模型を任意の短い距離に外挿することはできません。この存在証明は、標準模型のゲージ場とフェルミ粒子を含む最も単純な大統一理論に対するものです。この研究は、2004 年ノーベル物理学賞受賞者デイビッド・グロス氏が主導し、マイケル・ダグラス氏、アーサー・ジャッフェ氏、イーゴリ・クレバノフ氏、ニキータ・ネクラソフ氏が参加しました。ジャッフェはウィッテンと共同でヤン・ミルズ・ミレニアム問題を提案し、クレイ数学研究所を共同設立しました。ダグラスはこの問題を 20 年間追跡してきました。ワーキング グループは、関連するすべての連絡先を

[email protected]

OpenAI は、これらの外部コラボレーションに対して 4 つの原則を設定しています。透明性、参加者に機密保持契約への署名を要求しない、自由な議論、中間生成物の共有、結論の公表です。学術的な栄誉を求めず、内部モデルによって生成された発見に対する学術的功績を求めず、研究者を参加に招待しても、彼らが何かをしたことを意味するわけではありません。オリジナルの調査結果を作成しました。貢献を認め、ワーキンググループは構築した理解、執筆した原稿やその他の資料に対してクレジットされ、研究者、技術、アイデアを引用する責任があります。独立しており、参加は自発的で無給であり、メンバーは OpenAI を代表して発言せず、OpenAI はメンバーを代表しません。

しかし、モデル自体には議論の余地があります。 OpenAI は、最初の「羊飼い」を選択することで誰が最初に参加するかが必然的に決まり、情報の非対称性が生じることを認識しているため、参加を拡大する方法について外部の意見を歓迎しています。もっと直接的な批判は、OpenAI自身によって設立されたAGMAI数学諮問グループからのものだった。ちょうど前日（10月25日）、このグループは「不平等なアクセス、他人の評判の借用、選択の偏りを理由に、AI企業が最初に出力を取得するために特定の人々のグループを指名する慣行を採用すべきではないことを推奨する」と明確に述べた。

科学研究の支援に関して、OpenAI は、以前に発表された Simons Foundation への 500 万米ドルの投資について言及しました。この基金は、研究者が AI によって生成された結果を理解し、それに基づいて研究を継続できるようにするセミナー、会議、特別プログラムをサポートするために財団によって管理および分配されます。