Исследователи из Лаборатории анализа данных VUB сообщают, что коммерческие языковые модели могут генерировать оригинальные математические доказательства. В своем исследовании команда показала, что большая языковая модель ChatGPT-5.2 (Thinking) от OpenAI смогла самостоятельно решить математическую задачу.

Дело касалось доказательства гипотезы 2024 года, выдвинутой математиками Раном и Тенгом. Гипотеза — это утверждение, которое считается верным на основании закономерностей или повторяющихся результатов, но еще не доказано формально. После того как гипотеза будет доказана, она становится теоремой.

Согласно результатам исследования, окончательное доказательство было получено в ходе семи чатов с ChatGPT и четырех вариантов развития аргументации. Модель сыграла ключевую роль в поиске возможных подходов, а исследователи-люди следили за тем, чтобы аргументация была верной и логически завершенной.

Роль ChatGPT в математических открытиях

Исследователи обнаружили, что ChatGPT-5.2 (Thinking) разработал большую часть структуры доказательства с минимальным участием человека. Как они отмечают, «Лаборатория анализа данных — одна из первых, кто продемонстрировал, что коммерчески доступная языковая модель может самостоятельно разрабатывать оригинальные математические доказательства».

«Я давно подозревал, что ChatGPT может помочь мне в решении нерешенных математических задач, — говорит Брехт Вербекен (постдокторант исследовательской группы Data Analytics Lab в Вагенингенском университете и Католическом университете). — Но я был удивлен тем, насколько эффективно это работает».

Команда рассматривает эту работу в рамках более широкого подхода, который они называют «доказательством с помощью вайб», когда языковые модели помогают систематизировать и исследовать сложные теоретические идеи. Они также задаются вопросом, сможет ли этот метод развиваться так же быстро, как программирование с помощью искусственного интеллекта, известное как вайб-кодинг, которое уже прошло путь от простых инструментов до практически автономной генерации кода. «Мы часто слышим, как люди рассуждают о том, что креативность систем в принципе ограничена переформулированием обучающих данных», — говорит профессор Винсент Гинис (лаборатория анализа данных) из Вагенингенского университета и Католического университета. «Рад, что наша работа поможет развеять это заблуждение».

Человеческая проверка и будущее исследований в области искусственного интеллекта

Несмотря на значительный вклад модели, исследователи подчеркивают, что участие человека по-прежнему необходимо для окончательной проверки и устранения оставшихся неточностей в доказательствах. Этот процесс также показывает, в каких случаях языковые модели наиболее полезны, а где все еще существуют проблемы с валидацией.

Эта работа представляет собой значительный шаг в развитии искусственного интеллекта в области теоретических исследований. Языковые модели могут не только помогать в решении задач, связанных с кодированием или написанием текстов, но и способствовать оригинальным математическим открытиям при тщательном контроле со стороны человека. «Формулировка возможных доказательств теперь может происходить гораздо быстрее, но узким местом становится проверка человеком. Это требует времени. Но языковые модели помогут и здесь», — заключает профессор Лёвенского католического университета Андрес Альгаба (Лаборатория анализа данных Лёвенского католического университета).