ב-6 באוקטובר 2026 פרסמה OpenAI מאגר גדול של כתבי יד מתמטיים שנוצרו, לדבריה, בידי מודל פנימי. בתגובה, Association for Human Mathematics (AHM), איגוד למתמטיקה אנושית, קרא למתמטיקאים להפסיק לשתף פעולה עם החברה. הביקורת אינה מסתכמת בחשש שחלק מההוכחות שגויות: לטענת האיגוד, פרסום המוני של תוצאות אינו מחליף בדיקה, תיעוד ודיון מדעי.
45
46
במאגר עשויות להיות תוצאות מעניינות, אבל מספר כתבי היד, קובצי ההוכחה והטענות המרשימות אינם מהווים כשלעצמם אישור מדעי. המחלוקת נוגעת גם לשאלה מי יכול לבדוק את המודל ואת דרך עבודתו, ומי יקדיש את הזמן הדרוש לאימות התוצאות.
מה פרסמה OpenAI?
בהודעה הראשונית תוארו 722 כתבי יד ב-17 תחומי מתמטיקה, שאורגנו ב-372 משפחות של תוצאות קשורות. כלומר, אין מדובר ב-722 תגליות נפרדות ועצמאיות: כל משפחה עשויה לכלול תוצאה מרכזית, טיעונים נלווים או הוכחות חלופיות. המאגר כולל כתבי יד וחומרי עזר להוכחות, והוא פורסם ברישיון Apache-2.0, רישיון פתוח לשימוש בתוכנה ובחומר.
7
15
OpenAI מסרה שהמודל ניסה לפתור כ-4,000 בעיות, ושעלות החישוב הממוצעת לכל תוצאה שקולה לכשלוש שעות של שימוש ב-ChatGPT Pro Thinking. החברה פרסמה גם 10 תקצירים מקוצרים של הנמקות המודל, וכן פורמליזציות ב-Lean לחלק מההוכחות.
7
12
16 Lean היא שפה וסביבת עבודה שמאפשרת לבדוק הוכחות מתמטיות באופן ממוחשב, כאשר הן נכתבות בפורמט הפורמלי המתאים.
בין הטענות שבאוסף נכללות תוצאות הנוגעות להשערות מאהלר ולמעריך האי־רציונליות המדויק של π. עם זאת, עצם הופעתן בכתב יד אינה הופכת אותן לתוצאות שאושרו סופית.
5
21
המאגר מציין שהתוצאות נמצאות בשלבים שונים של אימות, ושלא לכל כתבי היד יש פורמליזציה ב-Lean. גם מספר הפריטים שמופיע בו השתנה: נכון לרישום הנוכחי, הקטלוג מציג 719 כתבי יד במקום 722 בהודעה הראשונית.
10
11
למה ה-AHM מתנגד?
בהצהרתו כתב ה-AHM כי המתמטיקאים ״לא ביקשו שהעבודה הזאת תיעשה״, ותיאר את פרסום מאות הקבצים כ״הפגנת כוח״ ולא כמלגה מדעית. האיגוד קרא לנהוג בספקנות ולקדם מחקר שמעמיד את בני האדם במרכז, במקום למהר לקבל או לעבד תוצרים של חברה מסחרית.
45
46
יש כאן גם עניין מעשי: כדי להעריך את כתבי היד, מומחים צריכים לקרוא אותם, לבדוק את ההוכחות ולהשוות את התוצאות למחקר הקיים. פרסום החומרים נותן לקהילה אפשרות לבדוק אותם, אך אינו מבטל את העבודה הזאת — במידה רבה הוא מעביר אותה אל החוקרים.
ה-AHM קשר את ביקורתו גם לאזהרה של Advisory Group on Mathematics and Artificial Intelligence, קבוצת ייעוץ שהוקמה כדי לייעץ לחברות AI על קשריהן עם עולם המחקר המתמטי. לפי הצהרת ה-AHM, הקבוצה הזהירה מפני בדיקת בעיות מתמטיות מתקדמות באמצעות מודלים פנימיים של חברות.
45
48
מה Lean מאמת — ומה לא?
פורמליזציה ב-Lean יכולה להיות כלי חשוב: היא מאפשרת למחשב לבדוק הוכחה שהועברה למערכת בצורה פורמלית. OpenAI מסרה שהטענה המרכזית ב-162 כתבי יד עברה פורמליזציה.
5 הדבר מחזק את האפשרות לבדוק את התוצאות המסוימות האלה, אך אינו מאשר אוטומטית כל טענה בכל כתב יד.
כאשר אין פורמליזציה תואמת, בדיקת הטיעון תלויה בקריאה ובבחינה של ההוכחה. המאגר עצמו מציין שהתוצאות נמצאות בשלבים שונים של אימות ושלא כולן מלוות בפורמליזציות Lean.
10
11 לכן נכון לבחון כל תוצאה לגופה — ולא להניח שהאוסף כולו הוכח, או לחלופין שאין בו ערך.
יותר פרטים על התהליך, אך לא שקיפות מלאה
הנתונים על מספר הבעיות שנוסו ועל זמן החישוב, יחד עם עשרת תקצירי ההנמקה, נותנים הצצה מסוימת לתהליך.
7
12
16 אבל הם אינם מספקים תיעוד מלא של הדרך שבה הופקה כל תוצאה, והמודל עצמו נותר פנימי ואינו פתוח לבדיקה עצמאית.
7
11
גם הנתון של כ-4,000 בעיות שנוסו אינו מלמד לבדו באיזו תדירות המודל הצליח לפתור בעיות מתקדמות מתוך קבוצה מוגדרת וברורה. כדי להעריך את הביצועים ואת האפשרות לשחזר את התוצאות, החוקרים זקוקים לפרטים נוספים על השיטה ועל התהליך שהוביל לכל אחת מהן.
OpenAI מסרה שהיא מתכננת סדנאות וכנסים לבחינת תוצאות חשובות.
7 יוזמות כאלה יכולות לסייע בבדיקה, אך הן אינן תחליף לפרסום מידע שיאפשר לחוקרים אחרים להעריך באופן עצמאי כיצד נוצרו ההוכחות.
השאלה הגדולה: איך AI משתלב במחקר מתמטי?
אין כאן תשובה פשוטה. אוסף של טיעונים מתמטיים שנוצרו ב-AI עשוי לכלול התקדמות ממשית; את ערכו יקבעו התוצאות שיעמדו בבדיקה עצמאית, ולא היקף הפרסום או חשיבותן של הבעיות שהוזכרו בו.
7
10
התגובה של ה-AHM מעלה גם שאלות על הכרה בעבודה אנושית קודמת, על המחיר בזמן של בדיקת תוצאות חדשות, ועל האפשרות שהשקעה ותשומת לב יעברו ממחקר מתמטי אנושי. פרסום כתבי היד אינו מכריע בשאלות האלה, אך הוא מציב אותן במרכז הדיון.
45
46
המסקנה החשובה היא להבחין בין היכולת לייצר הרבה טענות מתמטיות לבין האימות המדעי שלהן. הוויכוח עוסק בשני הדברים: במה AI יכולה לתרום למתמטיקה, ואילו כללים נדרשים כדי שהתרומה תהיה ניתנת לבדיקה, שקופה ובעלת משמעות לקהילה.