Когда я встал с постели вчера, трое человек уже спросили меня, видел ли я объявление OpenAI о том, что принцип разбиения не влечёт аксиому выбора. Число таких вопросов росло в течение всего дня, и я понимаю почему. Я известен своим интересом к этой проблеме. Более того, как минимум два человека спросили, собираюсь ли я послать Сэму Альтману бутылку виски, как было обещано на моей странице «Задачи». Ответ — нет, и я хочу объяснить, почему вам стоит очень сердиться на OpenAI.
Сначала уточню. Я не полностью против использования ИИ. Я понимаю, что это инструмент, и многим он полезен. Я считаю, что нам нужно лучше понять, как эта технология меняет нашу область и как мы хотим её использовать, прежде чем поспешно привязывать себя к ней. Поэтому в математике я обычно избегаю ИИ, хотя охотно прошу LLM свести воедино информацию, создать инфографику или вычитать письмо. Пока что не хватает рамок для его использования в исследованиях. arXiv ввёл ограничения частоты загрузок в ответ на эти инструменты, и почти все статьи теперь должны содержать заявление об использовании ИИ. Нам также нужно решить, как оценивать вклад автора. Должны ли журналы переписки быть открытыми или хотя бы доступными рецензентам и редакторам?
Но вернёмся к принципу разбиения. Я бегло просмотрел препринт, опубликованный OpenAI, но не код на Lean, поскольку он был огромен, а я мало знаком с Lean. Препринт был невнятным, запутанным и со странной структурой. Терминология была «немного неправильной», а там были теоремы, которые я не ожидал бы увидеть доказанными, сформулированные очень странно. Лемма 7.4 и лемма 8.1 — это не то, что ожидаешь увидеть в такой работе.
Ссылки тоже вызывали вопросы. На мою работу о модели Бристоля сослались для базового введения в симметричные расширения, хотя я выбрал бы другую ссылку. Использованы также три неопубликованных, не рецензированных и не выложенных на arXiv конспекта лекций, включая мой, который ссылается на предложение, которое, я уверен, есть в опубликованных работах. Этого не ждёшь от серьёзного препринта, претендующего на решение задачи.
Компетентную статью по теории множеств вне моей специализации обычно можно просмотреть и понять стратегию. В своей области, аксиоме выбора, я быстро понимаю, что хотели авторы. Но с препринтом OpenAI это было невозможно. Если бы его подали в журнал, его следовало бы сразу отклонить из-за качества. Ответственность за соответствие стандартам ясного изложения лежит на авторе, а OpenAI выложил сотни «решений», написанных так, что их невозможно понять.
Источник: Hacker News · Сводку подготовил HeadlinesBriefing