OpenAIは、自社のAIモデルを用いて得られた3つの重要な科学的成果を発表した。それらは数学、情報科学、物理学に関わるものである。
数学の分野では、このモデルが2以上のあらゆる空間次元における局所平滑化予想（local smoothing conjecture）を証明した。この成果はまた、掛谷予想および全範囲におけるSteinの制限評価も包含している。
同社は専門家の助言に従い、モデルの出力を直接GitHubで公開した。これまでこの予想は3次元においてのみ証明されていた。
情報科学では、AIが指数時間仮説（Exponential Time Hypothesis）を反証した。固定幅のCNF式に対して、充足代入を厳密に数え上げる決定的アルゴリズムが準指数時間で提示された。
この成果の検証は、Russell Impagliazzo、Ramamohan Paturi、Ryan Williamsの指導の下、独立したグループが主導する。資料は直ちに公開された。
物理学では、4次元においてゲージ場とフェルミオンを伴う特定の相互作用する量子場理論の存在について、数学的に厳密な証明が得られた。その例には量子色力学や標準模型の大統一が含まれる。
物理学者のグループはDavid Grossが率い、Michael Douglas、Arthur Jaffe、Igor Klebanov、Nikita Nekrasovも参加する。彼らは独自の解釈を準備するため、完全な公開を延期することを決めた。
OpenAIは、成果を扱うために外部の科学者を「羊飼い」（shepherds）として招いた。同社は、公開への異なるアプローチにはアクセスや情報の非対称性といった問題を含め、それぞれのトレードオフがあると指摘している。
ロチェスター大学の数学教授Alex Iosevichは、局所平滑化予想の証明を歴史的な進展と評した。彼は科学におけるAIの可能性に喜びと楽観を示す一方、理論家の間では複雑な感情があるとも述べた。
AIがこうした成果をますます多く提案するようになるとき、科学的発見のプロセスはどのように変わるのだろうか。
