आईएनआई-जनरेटेड प्रूफ्स को अक्सर formalisation की प्रक्रिया के माध्यम से जांचा जाता है। OpenAI ने Navier-Stokes समस्या के अपने प्रमाण प्रकाशित करते समय एक सूक्ष्म त्रुटि की है, एक टीम के गणितज्ञों का दावा है। यह त्रुटि यह मत नहीं दर्शाती कि प्रमाण गलत हैं या OpenAI ने समस्या का सही समाधान नहीं किया है, लेकिन यह सवाल उठाता है कि क्या AI मॉडल द्वारा उत्पन्न गणितीय परिणाम हमेशा भरोसेमंद हो सकते हैं।
"इन सभी बड़े भाषा मॉडल द्वारा उत्पन्न प्रमाणों के साथ क्या करना है, यह इस बात पर होगा कि उन्हें मानवों द्वारा पढ़ा जाना होगा, जो गणितज्ञों पर एक विशाल अतिरिक्त बोझ डालता है," कहते हैं Anders Hansen at the University of Cambridge. 8 सितंबर को, OpenAI घोषणा की कि उसने Navier-Stokes समस्या का समाधान खोज लिया है, जो गणित के सबसे प्रसिद्ध खुले समस्याओं में से एक है। इसने दो संस्करण प्रकाशित किए हैं – एक "प्राकृतिक भाषा" में लिखा गया और दूसरा कंप्यूटर कोड Lean में लिखा गया।
समस्या है, हैनसन और उनकी टीम का कहना है, कि दो प्रमाण मैच नहीं करते। "यह formalisation प्रक्रिया peer review को बदलने की कोशिश कर रही है," टीम के सदस्य Fabian Circelli भी University of Cambridge में कहते हैं। "Peer review का मतलब है कि मानव आँखें प्रमाणों को देखती हैं। लेकिन हमने इस पेपर में जो दिखाया है, वह यह है कि इस प्रकार की AI auto-formalisation एक ही उद्देश्य की पूर्ति नहीं कर सकती।"
टीम का विशिष्ट दावा प्रमाण कहे जाने वाले भाग पर टिका है, जिसे Lemma 8.6 कहा जाता है। प्राकृतिक भाषा के प्रमाण में, एक समीकरण एक मान को m + 4 से कम होने की आवश्यकता होती है, जबकि Lean प्रमाण में समकक्ष मान m + 5 से कम होता है, जो गणितीय रूप से कमजोर है। OpenAI ने New Scientist को बताया कि इस असंगति के बारे में जागरूक है और इसका मतलब यह नहीं है कि कोई भी प्रमाण 무효 है।
स्रोत: Hacker News · HeadlinesBriefing द्वारा सारांशित