Ao sair da cama ontem, três pessoas já tinham me perguntado se eu tinha visto o anúncio da OpenAI de que o princípio da partição não implica o axioma da escolha. O número não parou de crescer ao longo do dia, e entendo por quê. Sou conhecido pelo meu interesse por esse problema. Aliás, pelo menos duas pessoas perguntaram se eu pretendo enviar a Sam Altman uma garrafa de uísque, como prometi na minha página de Problemas. A resposta é não, e quero explicar por que você deveria estar muito irritado com a OpenAI.
Antes de tudo, deixe-me esclarecer. Não sou totalmente contra o uso de IA. Entendo que ela é uma ferramenta, e muitas pessoas a acham útil. Acredito que precisamos entender melhor como essa tecnologia muda nossa área e como queremos usá-la antes de nos comprometermos com ela às pressas. Por isso, geralmente evito usar IA para matemática, embora eu fique feliz em usar LLMs para consolidar informações, gerar um infográfico ou revisar um e-mail. Ainda falta uma estrutura para seu uso na pesquisa. O arXiv introduziu limites de taxa em resposta a essas ferramentas, e quase todos os artigos agora deveriam incluir uma declaração sobre IA. Também precisamos decidir como avaliar a contribuição do autor. Os registros de conversa devem ser tornados públicos, ou pelo menos disponibilizados aos revisores e editores?
Mas voltemos ao princípio da partição. Dei uma olhada rápida no preprint publicado pela OpenAI, mas não no código em Lean, que era enorme e sobre o qual sei pouco. O preprint era confuso, desorganizado e de estrutura estranha. A terminologia estava "um pouco errada", e havia teoremas que eu não esperaria ver provados, enunciados de forma esquisita. O Lema 7.4 e o Lema 8.1 não são o tipo de coisa que se espera num artigo assim.
As referências também eram problemáticas. Um dos meus artigos sobre o modelo de Bristol é citado para uma introdução básica às extensões simétricas, o que não é a referência que eu escolheria. Três notas de aula inéditas, não revisadas por pares e não publicadas no arXiv também são usadas, incluindo uma minha que se refere a uma proposição que tenho certeza de que aparece em trabalhos publicados. Isso não é o que se espera de um preprint sério que afirma resolver um problema.
Um artigo competente de teoria dos conjuntos fora da minha especialidade geralmente pode ser folheado para entender sua estratégia. Na minha própria área, o axioma da escolha, consigo rapidamente perceber o que os autores pretendiam. Com o artigo da OpenAI, isso foi impossível. Se tivesse sido submetido a uma revista, deveria ter sido rejeitado de imediato pela qualidade. A responsabilidade cabe ao autor de atender aos padrões de comunicação clara, e a OpenAI publicou centenas de "soluções" escritas de forma incompreensível.
Fonte: Hacker News · Resumido por HeadlinesBriefing