AI-जनित गणित की जिम्मेदार रिलीज़ 29 सितंबर, 2026 मुख्य पृष्ठ पर वापस जाएँ वर्तमान में, कुछ सीमा AI लैब्स अपने स्वामित्व वाले मॉडल पर उन्नत गणितीय समस्याओं का परीक्षण कर रहे हैं, जो व्यापक वैज्ञानिक समुदाय के लिए अप्राप्य हैं। हमारी सिफारिशें इस व्यावहारिक संदर्भ को ध्यान में रखते हुए तैयार की गई हैं। हालांकि, आदर्श रूप में, वे ऐसा नहीं करना चाहिए। हम स्पष्ट रूप से कहना चाहते हैं कि हम इस प्रथा का समर्थन नहीं करते हैं और उनसे अनुरोध करते हैं कि वे स्वामित्व वाले मॉडल पर उन्नत गणितीय समस्याओं का परीक्षण बंद कर दें।1. पृष्ठभूमि गणित समुदाय ने लंबे समय से परिणामों के प्रसारण और सहपाठी समीक्षा के संबंध में मानक स्थापित किए हैं। इन मानकों ने गणितीय कार्य की विश्वसनीयता, विश्वसनीयता और प्रभावशीलता के लिए आवश्यक साबित हुए हैं। गणित में सबसे महत्वपूर्ण शैक्षणिक मानकों में से एक यह है कि किसी पेपर के लेखकों को उस पेपर के गणितीय तर्क को समझना चाहिए, इसकी सहीपन की स्वयं जांच करनी चाहिए, और सामग्री के लिए पूरी जिम्मेदारी लेनी चाहिए। इसके अलावा, गणित समुदाय में, क्षेत्र में महत्वपूर्ण प्रगति करने वाले कार्यों के लेखक नियमित रूप से अन्य संस्थानों में सेमिनार देते हैं और सम्मेलनों में बातें देते हैं, अपने नए विकासों की व्याख्या करते हैं और सहयोगियों से प्रश्नों के उत्तर देते हैं। यह सब मानव द्वारा गणित की सबसे गहरी समझ विकसित करने में मदद करता है, जो हजारों वर्षों के मानव विकास का एक शिखर उपलब्धि है। हालांकि, अब ऐसा हो गया है कि AI मानव द्वारा प्रेरित किए बिना गणितीय तर्क उत्पन्न कर सकता है, जिससे उस मानव को उन तर्कों को समझने, सत्यापित करने या उनके लिए जिम्मेदारी लेने में सक्षम नहीं होता है। हम मानते हैं कि मानव द्वारा गणित की समझ अभी भी सबसे महत्वपूर्ण है। इस नए युग में, हम कैसे एक नया पैराडाइम स्थापित कर सकते हैं जिसमें मानव द्वारा गणित की समझ जिम्मेदार शैक्षणिक उत्पादन का हिस्सा हो? हमने गणित समुदाय से प्रतिक्रिया मांगी कि AI लैब्स के लिए गणितीय परिणामों की जिम्मेदार रिलीज़ क्या अर्थ रखेगी, और हमें 600 से अधिक उत्तर मिले (सर्वेक्षण में एक विशिष्ट स्थिति के बारे में पूछा गया था जिसमें Open AI ने कई परिणामों की存在 की घोषणा की लेकिन विवरण नहीं दिए)। इन प्रतिक्रियाओं से सूचित होकर, हमने ऐसी सिफारिशें तैयार की हैं, जिन्हें उत्तरदाताओं की स्पष्ट बहुमत द्वारा समर्थन प्राप्त हुआ है, और जो किसी भी AI लैब के लिए लक्षित हैं जिनके मॉडल गणित पर महत्वपूर्ण प्रभाव डालने की संभावना रखते हैं। इन सिफारिशों के आधारभूत सिद्धांत निम्नलिखित हैं। यदि AI लैब्स महत्वपूर्ण गणितीय परिणाम उत्पन्न करते हैं, तो उन्हें इस दस्तावेज़ में वर्णित अनुसार जल्द से जल्द जिम्मेदारी से परिणाम जारी करने चाहिए। वे AI लैब्स जो तुरंत मानव समझ के साथ बिना किसी बड़े गणितीय आउटपुट जारी करते हैं, उन्हें मानव समझ के अनुसरण की गारंटी देने की जिम्मेदारी लेनी चाहिए। विशेष रूप से, AI लैब्स को महत्वपूर्ण समर्थन प्रदान करना चाहिए, जिसमें वित्त पोषण भी शामिल है, ताकि इस समझ के विकास में मदद मिल सके। मानव समझ का विकास जैविक और समुदाय-नेतृत्व वाला रहना चाहिए। यह AI लैब्स द्वारा निर्देशित नहीं होना चाहिए, भले ही लैब्स ने उन परिणामों को उत्पन्न किया हो। हम अपने सिफारिशों को खंड 2 में प्रस्तुत करते हैं, और खंड 3 में हम शक्तिशाली मॉडल तक पहुंच पर कुछ टिप्पणी करते हैं।2. AI लैब्स द्वारा उत्पन्न परिणामों की जिम्मेदार रिलीज़ हम दो संभावित कार्यवाही की सिफारिश करते हैं, जो परिणाम के साथ आने वाली मानव समझ के स्तर पर निर्भर करती है।2. A. मानव द्वारा समझे गए पेपर वे पेपर जिनके लिए कोई गणितज्ञ जिम्मेदार है जो सामग्री को पूरी तरह से समझता है, को गणित शैक्षणिक समुदाय की पारंपरिक मानकों का पालन करना चाहिए: संबंधित गणितज्ञ(यों) को एक प्रीप्रिंट पोस्ट करना चाहिए, एक जर्नल में पेपर को सहपाठी समीक्षा के लिए जमा करना चाहिए, और अन्य गणितज्ञों को काम समझाने के लिए बातें देनी चाहिए।2.

B. अभी तक किसी द्वारा समझे न गए पेपर नीचे दिए गए सुझाव उन लैब्स के लिए हैं जिनके पास AI गणितीय आउटपुट है जो उन लोगों द्वारा समझा नहीं जाता है जिन्होंने AI प्रणालियों को प्रेरित किया था। इन सुझावों को दो भागों में विभाजित किया गया है। पहला भाग AI-जनित गणित की रिलीज़ के लिए प्रस्तावित तकनीकी मानकों का एक सेट है। दूसरा भाग एक सिफारिश है...