В начале октября 2026 года компания OpenAI опубликовала 722 научные работы, посвящённые 372 открытым математическим задачам. Как сообщает Phys, эти результаты охватывают различные области математики — от алгебры и геометрии до теоретической информатики. Значительную часть доказательств сгенерировала ещё не выпущенная публично модель искусственного интеллекта.

Масштаб публикации вызвал живую реакцию среди математиков. Некоторые эксперты назвали это «маткатастрофой», намекая на потенциально радикальные изменения в сфере математических исследований из-за применения ИИ. Среди опубликованных работ есть заявленные результаты по таким известным нерешённым проблемам, как гипотеза Римана и гипотеза Берча — Свиннертона-Дайера, входящие в семь задач тысячелетия с вознаграждением по 1 миллиону долларов за каждую.

Однако уже после публикации часть работ была отозвана или исправлена из-за выявленных ошибок. Автор материала для The Conversation Мелисса Ли обращает внимание на то, что главные вопросы касаются качества представления результатов и доверия к заявленным доказательствам. По её словам, даже опытные математики сталкиваются с трудностями при проверке таких работ: тексты часто сложны для понимания, а иногда и вовсе не соответствуют стандартам научного рецензирования.

«Модель GPT-5.6 Sol отнеслась к одному из результатов скептически и назвала его серьёзной галлюцинацией, которую нельзя цитировать, подавать к публикации или распространять как доказательство без полного экспертного аудита», — отмечает Ли.

OpenAI объяснила публикацию желанием «способствовать дальнейшему прогрессу в математике», но способ подачи результатов может усложнять их проверку. В сентябре компания уже заявляла о решении отдельного случая задачи Навье — Стокса, которая также относится к задачам тысячелетия. Математики Тристан Бакмастер и Левент Альпоге обвинили OpenAI в использовании их идей, однако компания отвергла эти обвинения.

Для повышения доверия к результатам OpenAI сообщила о формализации 300 основных доказательств из общего набора работ с помощью специализированных программных систем, таких как Lean. Тем не менее даже автоматически созданные формальные доказательства могут содержать ошибки, и научное сообщество только начинает проверять их надёжность.

Реакция на публикацию оказалась неоднозначной. Некоторые исследователи считают её потенциально важным событием для математики, другие — скептически относятся к качеству результатов. С одной стороны, ИИ может ускорить решение сложных задач, с другой — создаёт дополнительную нагрузку на специалистов, которые должны проверять большие объёмы сложных и не всегда корректных материалов.

Итоговую оценку результатов должна дать независимая проверка математического сообщества. Количество опубликованных доказательств не гарантирует их правильность — решающими остаются тщательная экспертиза, воспроизводимость и способность специалистов установить, какие из новых результатов действительно являются открытиями.