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DeepMind 首席执行官 抨击 OpenAI 关于 GPT-5 解决鄂尔多斯问题的说法

AI科技 2025年10月19日 20:57 0 admin
DeepMind 首席执行官 抨击 OpenAI 关于 GPT-5 解决鄂尔多斯问题的说法

信息来源:https://officechai.com/ai/this-is-embarrassing-google-deepmind-ceo-demis-hassabis-roasts-openais-claims-of-gpt-5-solving-erdos-problems/

人工智能领域最激烈的竞争对手之间爆发了一场公开的学术争议。谷歌DeepMind首席执行官德米斯·哈萨比斯近日公开抨击OpenAI关于GPT-5解决多个著名鄂尔多斯数学问题的声明,称其"令人尴尬"。这场争议不仅暴露了科技巨头之间日益激烈的竞争态势,更凸显了AI能力评估中的表述准确性问题。

争议的核心围绕OpenAI员工马克·塞尔克在社交媒体上发布的一项声明展开。塞尔克声称,通过使用数千个GPT-5查询,他们"找到了"10个被列为未解决的鄂尔多斯问题的解决方案,涉及问题编号223、339、494、515、621、822、883、903、1043和1079。此外,他还表示GPT-5在其他11个问题上取得了显著进展。这一声明随即得到OpenAI另一位研究人员塞巴斯蒂安·布贝克的支持,后者宣称"通过人工智能加速科学已经正式开始"。

然而,事实的真相远比表面描述复杂。鄂尔多斯问题数据库网站ErdosProblems.com的所有者和维护者托马斯·布鲁姆迅速澄清了情况。他指出,GPT-5实际上是在互联网上找到了这些问题的现有解决方案,而这些解决方案此前他个人并不知道。换句话说,这些问题早已被数学家们解决,只是相关论文未被收录在该网站的数据库中。

学术诚信与表述准确性的考量

DeepMind 首席执行官 抨击 OpenAI 关于 GPT-5 解决鄂尔多斯问题的说法

这一事件揭示了AI研究领域一个日益突出的问题:如何准确表述AI系统的能力和成就。虽然塞尔克在技术上使用了"找到"这一相对准确的词汇,但这种表述很容易让公众误解为GPT-5独立解决了这些困难的数学问题。实际上,GPT-5的能力体现在信息检索和整理方面,而非原创性的数学推理。

鄂尔多斯问题以其极高的难度而闻名于世。这些由匈牙利数学家保罗·鄂尔多斯提出的数学难题涵盖了组合数学、数论、几何等多个领域,其中许多问题至今仍是数学界的重大挑战。鄂尔多斯生前甚至为某些问题的解决设立了现金奖励,从25美元到10000美元不等,奖金额度往往反映了问题的难度。

哈萨比斯对OpenAI声明的强烈反应反映了谷歌DeepMind对学术严谨性的重视。作为AlphaGo、AlphaFold等突破性AI系统的开发者,DeepMind在AI科学应用方面拥有丰富经验,深知准确表述AI成就的重要性。哈萨比斯的公开批评不仅是对竞争对手的质疑,更体现了对整个AI研究领域学术标准的坚持。

AI在数学研究中的真实角色

DeepMind 首席执行官 抨击 OpenAI 关于 GPT-5 解决鄂尔多斯问题的说法

尽管这次争议暴露了表述上的问题,但它也反映了AI在数学研究中的实际价值和局限性。GPT-5能够在浩如烟海的学术文献中快速定位相关解决方案,这本身就是一项有价值的能力。对于数学研究者而言,能够快速找到相关文献和解决方案可以显著提高研究效率。

然而,这与真正的数学发现之间存在本质区别。原创性的数学研究需要深度的逻辑推理、创新性的思维方式以及对问题本质的深刻理解。目前的AI系统虽然在模式识别和信息处理方面表现出色,但在原创性思维和深度推理方面仍有显著局限。

近年来,AI在数学领域确实取得了一些令人瞩目的成就。DeepMind的AlphaGeometry在国际数学奥林匹克几何题目上达到了金牌水平,而其AlphaTensor系统发现了新的矩阵乘法算法。这些成就展现了AI在特定数学领域的潜力,但它们都是在高度结构化的环境中取得的,与开放式的数学研究仍有很大差距。

科技巨头竞争的新战场

这场争议也反映了谷歌和OpenAI之间日益激烈的竞争态势。两家公司在AI领域的竞争已经从技术开发扩展到了学术声誉和公众认知层面。OpenAI凭借ChatGPT的成功获得了巨大的市场关注,而谷歌作为AI研究的先驱者,在面对新兴竞争者时展现出了更强的防御姿态。

这种竞争在某种程度上推动了AI技术的快速发展,但也带来了一些负面影响。为了争夺市场关注和投资者信心,一些公司可能会夸大其AI系统的能力,或者使用容易产生误解的表述方式。这不仅可能误导公众对AI技术现状的理解,也可能对整个行业的长期发展造成不利影响。

学术界和工业界需要建立更加严格的标准来评估和表述AI系统的能力。这包括明确区分AI系统在信息检索、模式识别和原创性推理方面的不同表现,以及建立更加透明的评估机制。只有这样,才能确保AI技术的发展建立在坚实的科学基础之上。

从更广阔的视角来看,这一事件提醒我们,在AI快速发展的时代,保持科学的严谨性和诚实性变得更加重要。无论是研究机构还是商业公司,都应该以负责任的态度对待AI能力的宣传和推广,避免误导公众对技术现状的认知。

随着AI技术的不断进步,我们有理由相信,真正的AI数学突破终将到来。但在那一天到来之前,科学界需要以更加严谨和诚实的态度来评估和报告AI的进展,确保每一个声称的突破都能经得起同行评议和时间的检验。

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