En me levant hier, trois personnes m'avaient déjà demandé si j'avais vu l'annonce d'OpenAI selon laquelle le principe de partition n'implique pas l'axiome du choix. Ce nombre n'a cessé d'augmenter au cours de la journée, et je comprends pourquoi. Je suis connu pour mon intérêt pour ce problème. D'ailleurs, au moins deux personnes m'ont demandé si je comptais envoyer à Sam Altman une bouteille de whisky, comme promis sur ma page Problèmes. La réponse est non, et je voudrais expliquer pourquoi vous devriez être très en colère contre OpenAI.
Tout d'abord, précisons. Je ne suis pas totalement opposé à l'utilisation de l'IA. Je comprends que c'est un outil, et beaucoup de gens le trouvent utile. Je pense qu'il faut mieux comprendre comment cette technologie transforme notre domaine et comment nous voulons l'utiliser, avant de nous précipiter pour nous y engager. C'est pourquoi j'évite généralement d'utiliser l'IA pour les mathématiques, même si je suis heureux de demander à des LLM de synthétiser des informations, de générer une infographie ou de relire un courriel. Le cadre d'utilisation dans la recherche fait encore défaut. arXiv a instauré une limitation du débit en réponse à ces outils, et presque tous les articles devraient désormais inclure une déclaration sur l'IA. Nous devons aussi décider comment évaluer la contribution d'un auteur. Faut-il rendre publics les journaux de conversation, ou au moins les mettre à la disposition des relecteurs et des éditeurs ?
Mais revenons au principe de partition. J'ai jeté un rapide coup d'œil au preprint publié par OpenAI, mais pas au code Lean, car il était énorme et je connais peu Lean. Le preprint était confus, embrouillé et de structure étrange. La terminologie était « un peu décalée », et il contenait des théorèmes que je ne m'attendais pas à voir démontrés, énoncés de façon bizarre. Le lemme 7.4 et le lemme 8.1 ne sont pas le genre de choses que l'on attend dans un article de ce type.
Les références posaient également problème. Un de mes articles sur le modèle de Bristol est cité pour une introduction élémentaire aux extensions symétriques, ce qui n'est pas la référence que j'aurais choisie. Trois notes de cours non publiées, non évaluées par des pairs et absentes d'arXiv sont aussi utilisées, dont une des miennes qui renvoie à une proposition que je suis certain de trouver dans des articles publiés. Ce n'est pas ce que l'on attend d'un preprint sérieux prétendant résoudre un problème.
Un article compétent de théorie des ensembles hors de ma spécialité peut généralement être parcouru pour en saisir la stratégie. Dans mon propre domaine, l'axiome du choix, je peux rapidement comprendre ce que les auteurs voulaient faire. Avec l'article d'OpenAI, c'était impossible. S'il avait été soumis à une revue, il aurait dû être rejeté d'emblée pour sa qualité. Il incombe à l'auteur de respecter les normes d'une communication claire, et OpenAI a publié des centaines de « solutions » incompréhensiblement rédigées.
Source: Hacker News · Résumé par HeadlinesBriefing