कल बिस्तर से उठते ही तीन लोगों ने मुझसे पूछा कि क्या मैंने OpenAI की वह घोषणा देखी है कि विभाजन सिद्धांत चयन स्वयंसिद्ध को नहीं दर्शाता। यह संख्या पूरे दिन बढ़ती रही, और मैं समझ सकता हूँ कि ऐसा क्यों हुआ। इस समस्या में मेरी रुचि जगजाहिर है। सचमुच, कम से कम दो लोगों ने पूछा कि क्या मैं Sam Altman को व्हिस्की की बोतल भेजने वाला हूँ, जैसा मैंने अपने Problems पेज पर वादा किया था। इसका उत्तर नहीं है, और मैं समझाना चाहता हूँ कि आपको OpenAI से बेहद नाराज़ क्यों होना चाहिए।
पहले मैं एक बात स्पष्ट कर दूँ। मैं AI के उपयोग के पूरी तरह विरुद्ध नहीं हूँ। मैं समझता हूँ कि यह एक उपकरण है और कई लोगों को यह उपयोगी लगता है। मेरा मानना है कि इस तकनीक से हमारे क्षेत्र में क्या बदलता है और हम इसका उपयोग कैसे करना चाहते हैं, यह बेहतर ढंग से समझने की ज़रूरत है, उससे पहले कि हम इसे अपनाने में जल्दबाज़ी करें। इसीलिए मैं आम तौर पर गणित के लिए AI का उपयोग करने से बचता हूँ, हालाँकि जानकारी को संक्षिप्त करने, इन्फोग्राफिक बनाने या ईमेल की प्रूफरीडिंग के लिए LLM का उपयोग करने में मुझे खुशी होती है। शोध में इसके उपयोग का ढाँचा अभी भी गायब है। arXiv ने इन उपकरणों के जवाब में रेट लिमिटिंग लागू की है, और अब लगभग सभी शोधपत्रों में AI संबंधी वक्तव्य शामिल होना चाहिए। हमें यह भी तय करना होगा कि लेखक के योगदान का आकलन कैसे किया जाए। क्या चैट लॉग सार्वजनिक किए जाने चाहिए, या कम से कम समीक्षकों और संपादकों को उपलब्ध होने चाहिए?
लेकिन विभाजन सिद्धांत पर लौटें। मैंने OpenAI द्वारा जारी प्रीप्रिंट पर एक संक्षिप्त नज़र डाली, Lean कोड पर नहीं, क्योंकि वह बहुत विशाल था और मुझे Lean की ज़्यादा जानकारी नहीं है। प्रीप्रिंट अस्पष्ट, उलझा हुआ और अजीब संरचना वाला था। शब्दावली "थोड़ी गड़बड़" थी, और उसमें ऐसे प्रमेय थे जिनके सिद्ध होने की मुझे उम्मीद नहीं होती, और उन्हें अजीब ढंग से प्रस्तुत किया गया था। Lemma 7.4 और Lemma 8.1 ऐसी चीज़ें नहीं हैं जिनकी आप ऐसे शोधपत्र में अपेक्षा करेंगे।
संदर्भ भी समस्यात्मक थे। मेरे Bristol मॉडल पर एक शोधपत्र को सममित विस्तारों के मूल परिचय के लिए उद्धृत किया गया है, जो वह संदर्भ नहीं है जिसे मैं चुनता। तीन अप्रकाशित, अ-समीक्षित और arXiv पर न डाले गए लेक्चर नोट्स भी उपयोग किए गए हैं, जिनमें मेरे अपने नोट्स शामिल हैं, जो एक ऐसे प्रस्ताव का संदर्भ देते हैं जिसके बारे में मुझे पूरा विश्वास है कि वह प्रकाशित कार्यों में मौजूद है। किसी गंभीर प्रीप्रिंट से, जो किसी समस्या को हल करने का दावा करता हो, यह अपेक्षित नहीं है।
मेरी विशेषज्ञता से बाहर के एक सक्षम समुच्चय सिद्धांत शोधपत्र को आम तौर पर सरसरी तौर पर देखकर उसकी रणनीति समझी जा सकती है। अपने विशेष क्षेत्र, चयन स्वयंसिद्ध, में मैं जल्दी समझ लेता हूँ कि लेखकों का इरादा क्या था। लेकिन OpenAI के इस शोधपत्र के साथ यह असंभव था। यदि इसे किसी पत्रिका में भेजा जाता, तो गुणवत्ता के आधार पर इसे तुरंत अस्वीकार कर देना चाहिए था। स्पष्ट संप्रेषण के मानकों पर खरा उतरने की जिम्मेदारी लेखक की है, और OpenAI ने सैकड़ों ऐसे "समाधान" जारी किए हैं जो समझ से परे लिखे गए हैं।
स्रोत: Hacker News · HeadlinesBriefing द्वारा सारांशित