OpenAI تعلن ثلاثة اكتشافات علمية ونموذجاً جديداً للعمل مع الأكاديميين

بعد أقل من شهر على نشرها دفعة كبيرة من المسوّدات البحثية التي قالت إنها تحتوي على حلول لمسائل رياضية قديمة، عادت شركة OpenAI لتعلن عن ثلاث نتائج تصفها بـ«الكبرى» في ثلاثة حقول متباينة: الرياضيات، وعلوم الحاسب النظرية، والفيزياء النظرية. لكن العنصر الأكثر لفتاً للانتباه هذه المرة ليس مضمون النتائج وحده، بل الطريقة التي اختارت بها الشركة إدارة عملية الإعلان والتحقق، عبر إشراك فرق من الباحثين البارزين في مراجعة المخرجات وشرحها للمجتمع العلمي.

ثلاث نتائج في ثلاثة حقول

النتيجة الأولى تتعلق بالرياضيات التوافقية والتحليل التوافقي، حيث تقول OpenAI إن نموذجها توصّل إلى إثبات لحدسية «التمهيد الموضعي» (Local Smoothing) الخاصة بمعادلة الموجة الإقليدية في جميع الأبعاد المكانية بدءاً من البعد الثاني. ويُفترض أن هذا الإثبات، بحسب الشركة، يستتبع نتائج أخرى مرتبطة به، من بينها حدسية كاكيا وتقديرات ستاين للتقييد الكروي داخل النطاق المتوقع. وتجدر الإشارة إلى أن الباحثة هونغ وانغ من جامعة نيويورك حصلت قبل أشهر على ميدالية فيلدز لحلّها حدسية كاكيا في ثلاثة أبعاد، ما يوضح حجم المسألة ومكانتها.

النتيجة الثانية في علوم الحاسب، وهي الأكثر إثارة للجدل: ورقة تقول إن «فرضية الزمن الأُسّي» (Exponential Time Hypothesis) خاطئة. تعرض الورقة خوارزمية حتمية تَعِدّ بدقة الإسنادات المُحقِّقة لصيغ CNF ذات عرض ثابت في زمن دون أُسّي وبمساحة متعددة الحدود، وحالة 3-SAT منها تنقض الفرضية. وهذه الفرضية كانت مقبولة على نطاق واسع بين المتخصصين منذ طرحها عام 1999، وتُستخدم كأساس للعديد من نتائج التعقيد الحسابي، ما يعني أن نقضها سيكون له أثر واسع.

النتيجة الثالثة في الفيزياء النظرية، ولم تُنشر بكاملها بعد. تصفها OpenAI بأنها «إثبات وجود صارم رياضياً» لنظريات حقل كمّي تفاعلية معيّنة تحتوي حقول قياس وفرميونات في أربعة أبعاد، بما يشمل الديناميكا اللونية الكمّية وإكمالاً موحّداً للنموذج القياسي لفيزياء الجزيئات.

«الرُعاة»: نموذج مراجعة جديد

الجديد في هذه الجولة أن OpenAI لم تنشر المخرجات وحدها، بل أسندت متابعة التحقق إلى مجموعات من الخبراء الخارجيين تسميهم «رُعاة» (shepherds):

• علوم الحاسب: مجموعة عمل مستقلة بقيادة راسل إمباغليازو ورامامُوهان باتوري من جامعة كاليفورنيا سان دييغو — وكانا من مقترحي الفرضية أصلاً — بمشاركة رايان ويليامز من MIT، لفحص الإثبات وشرحه.
• الفيزياء: فريق يقوده ديفيد غروس ويضم مايكل دوغلاس وآرثر جافي وإيغور كليبانوف ونيكيتا نكراسوف.
• الرياضيات: نُشرت مخرجات النموذج مباشرة كما في الإعلان السابق، بناءً على مشورة تقول إن على الباحثين أن يصلوا إلى تفسيراتهم الخاصة للنتيجة.

وبطلب من مجموعة علوم الحاسب، أُتيحت المواد للعموم فوراً، بما يشمل ملخص المخرجات والإثبات المُصاغ بلغة Lean على GitHub، حتى يتمكن الآخرون من فحصها بأنفسهم.

اعتراض على «الوصول المبكر»

رغم ذلك، تعترف الشركة بأن هذا النهج قد يحمل مشكلاته. وقد أوصت لجنة مستشاري الرياضيات التي شكّلتها OpenAI نفسها بألّا تتبنّى شركات الذكاء الاصطناعي ممارسة تخصيص أشخاص معيّنين لتلقّي المخرجات أولاً، مستندة إلى ثلاث إشكاليات: تفاوت فرص الوصول، و«استعارة السمعة» العلمية لتعزيز مصداقية النتائج، والانتقائية المتحيّزة في اختيار المراجعين.

وبدلاً من ذلك، اقترحت اللجنة أن تنشر مختبرات الذكاء الاصطناعي مخرجاتها على المستودعات الأكاديمية المفتوحة، مع إثباتات مصاغة في Lean، وتوضيح لكيفية اختيار المسائل، وتمويل للباحثين الذين يعملون على فهم النتائج والتحقق منها.

أسئلة مفتوحة على المجتمع العلمي

رافق الإعلان خطاب مفتوح يطلب مدخلات حول كيفية فحص هذه الادعاءات وإرساء أعراف للتعامل مع «الاختراقات» التي يولّدها الذكاء الاصطناعي، ومن بين أسئلته:

• ما القواعد التي يجب أن تحكم الوصول المبكر إلى النتائج المولّدة بالذكاء الاصطناعي، والإفصاح عن تضارب المصالح، واستخدام المواد غير المنشورة في أبحاث لاحقة؟
• كيف يُوزَّع الاستحقاق العلمي بين من يكتشف ومن يتحقق ويصحّح ويبسّط ويشرح ويوسّع؟
• كيف نَدعم الطلاب والباحثين في ظل تغيّر الأدوات، مع الحفاظ على الفهم والحُكم النقدي اللازمين لمساءلة النتائج؟

القيمة العملية لما يحدث

أهمية هذا الإعلان لا تقتصر على المسائل نفسها. فنحن أمام تجربة حقيقية لآلية جديدة في إنتاج المعرفة: نموذج يولّد إثباتاً، وبشر يتحققون، ومجتمع علمي يحتاج إلى قواعد لم تُكتب بعد. وحتى تُستكمل المراجعات، تبقى هذه النتائج ادعاءات تحت الفحص لا حقائق مستقرة — وهو تمييز جوهري يجب الحفاظ عليه مهما كان حجم الجهة المعلنة.

✦ بقلم فريق دروب أيديا