OpenAI का Astra 10 बड़ी गणितीय समस्याओं को हल करता है, लेकिन गहरी चिंताएँ उठाता है

OpenAI ने घोषणा की कि उसके अगली पीढ़ी के मॉडल Astra के एक आंतरिक संस्करण ने गणित और सैद्धांतिक कंप्यूटर विज्ञान में दस खुली समस्याओं को हल किया है या निर्णायक रूप से आगे बढ़ाया है, प्रति समस्या लगभग $2,000 की लागत पर। हालाँकि इसे एक सफलता के रूप में मनाया जा रहा है, गणितज्ञ चेतावनी देते हैं कि AI-जनित प्रमाणों की बाढ़ क्षेत्र की सत्यापन और समझने की क्षमता को अभिभूत कर रही है, जिससे भविष्य में ऐसी समस्याएँ 'हल' हो सकती हैं जिन्हें मानव समझ नहीं पाएगा।

1 अगस्त को, OpenAI ने एक ब्लॉग पोस्ट प्रकाशित किया जिसमें दावा किया गया कि उसके अगली पीढ़ी के भाषा मॉडल Astra के एक आंतरिक संस्करण ने गणित और सैद्धांतिक कंप्यूटर विज्ञान की दस खुली समस्याओं को हल कर दिया है या निर्णायक रूप से आगे बढ़ा दिया है। ये समस्याएँ उच्च-आयामी ज्यामिति, कोडिंग सिद्धांत, अंकगणितीय सर्किट जटिलता, समूह सिद्धांत, ऑपरेटर बीजगणित, क्वांटम जटिलता, जाली-आधारित क्रिप्टोग्राफी और चरम संयोजक विज्ञान जैसे उन्नत विषयों को शामिल करती हैं। OpenAI ने कहा कि यह उपलब्धि प्रति समस्या लगभग 2,000 डॉलर के टोकन खर्च से हुई, और परिणामों को लीन फॉर्मल प्रूफ असिस्टेंट का उपयोग करके प्रमाणित किया गया। इस घोषणा ने गणितीय समुदाय में उत्साह और चिंता दोनों पैदा किया। शोधकर्ता जे कमिंस ने कहा कि पहली बार, एक एआई ने एक समस्या हल की जिस पर उन्होंने व्यक्तिगत रूप से वर्षों तक काम किया था, जिससे यह हार स्वीकार करना कठिन हो गया। निवेशक निकोलस बुस्टामांटे ने फील्ड्स मेडल के भविष्य पर सवाल उठाया, पूछा कि जब समस्याएँ एक संकेत की दूरी पर हों तो श्रेय किसे मिलता है। विशेष रूप से, फील्ड्स मेडलिस्ट जैकब त्सिमरमैन ने जुलाई के अंत में टोरंटो विश्वविद्यालय में अपनी कुर्सी से विराम लेकर OpenAI में शामिल हुए, गणित क्षमताओं पर नहीं बल्कि एआई सुरक्षा पर ध्यान केंद्रित करते हुए। एक अन्य फील्ड्स मेडलिस्ट, टेरेंस ताओ ने एक खतरनाक बदलाव के बारे में चेतावनी दी: एआई-स्वचालित प्रमाण पीढ़ी के साथ, गणित कमी से प्रचुरता की ओर बढ़ता है, लेकिन शोधकर्ता प्रमाणों के सत्यापन और 'पाचन' के साथ तालमेल नहीं रख सकते। उन्होंने कच्चे एआई प्रमाणों की तुलना सामुदायिक पॉटलक में फेंके गए 'रहस्यमय जानवरों के शवों' से की, जहाँ किसी के पास उन्हें साफ करने और पकाने का समय नहीं है। त्सिमरमैन ने उन उपयोगकर्ताओं से 'गणितीय स्लॉप' के बढ़ने पर भी खेद जताया जिनके पास कोई विशेषज्ञता नहीं है और जो कच्चे चैटजीपीटी आउटपुट को प्रयोगशालाओं में जमा कर रहे हैं। दोनों ने चेतावनी दी कि प्रसिद्ध अनुमानों के औपचारिक समाधान उन विषयों में धन और रुचि को समाप्त कर सकते हैं, भले ही कोई भी मानव समाधान को नहीं समझता, जिससे एक ऐसा अनुशासन बन जाएगा जो समझ के बिना आगे बढ़ता है।

स्रोत: Numerama — मूल