Az OpenAI kutatói az elmúlt hétvégén a közösségi médiában visszhangot váltottak ki, miután idő előtt megünnepelték a GPT-5 jelentős matematikai áttörését. Az X-ről már törölt bejegyzések sorozatában több kutató azt állította, hogy a fejlett modell híresen nehéz Erdős-problémákat oldott meg.
A győzelmi kör azonban megszakadt, amikor a matematikusok nyilvánosan javították a rekordot. Tisztázták, hogy a GPT-5 nem hozott létre újszerű megoldásokat, hanem olyan meglévő tudományos dolgozatokat talált, amelyekről a kutatók nem tudtak. A kínos fordulat éles kritikát kapott az iparági riválisoktól.
Az eset rávilágít arra, hogy az AI-szektoron belül óriási nyomás nehezedik az úttörő előrelépések bemutatására. Erőteljes figyelmeztető történetként is szolgál az ellenőrizetlen hype-ról egy olyan területen, ahol dollármilliárdok forognak kockán.
A hamis áttörés gyors korrekcióval találkozik
Az izgalom október 18-án kezdődött, amikor az OpenAI alelnöke, Kevin Weil és mások közzétették az X-en, hogy a GPT-5 megoldott 10 „korábban megoldatlan” problémát, amelyet a neves matematikus állított fel.
. ugrás a generatív mesterséges intelligencia felé érvelési képességek.
Erdős Pál (1913–1996) magyar matematikus volt, akit a 20. század egyik legtermékenyebb és legbefolyásosabb alakjaként ünnepeltek a matematikában. Több mint 1500 kutatási cikket publikált különböző területeken, mint például a számelmélet, a kombinatorika, a gráfelmélet, a valószínűségszámítás és a halmazelmélet, gyakran több mint 500 társszerzővel együttműködve.
A követelések szinte azonnal feloldódtak. Thomas Bloom matematikus, aki az Erdos Problems webhelyet vezeti, nyilvánosan cáfolta a bejelentést, és „drámai félreértelmezésnek” nevezte. Kifejtette, hogy a problémák csak „nyitottként” szerepelnek a webhelyén, mert személyesen nem volt tisztában a létező megoldásokkal.
Bloom tisztázta, hogy a GPT-5 igazi eredménye a kifinomult irodalmi kutatás. Megjegyezte:”A GPT-5 olyan referenciákat talált, amelyek megoldották ezeket a problémákat, amelyekről én személy szerint nem tudtam.”A modell kutatási asszisztensként működött, nem pedig úttörő matematikusként. A kezdeti, szenzációs állításokat gyorsan törölték vagy módosították.
Szia, mint a https://t.co/69gOJM7Ci7 tulajdonosa/fenntartója, ez drámai félrevezetés. A GPT-5 olyan referenciákat talált, amelyek megoldották ezeket a problémákat, amelyekről én személy szerint nem tudtam.
A „nyitott” állapot csak azt jelenti, hogy személy szerint nem ismerek olyan papírt, amely megoldja ezt.
– Thomas Bloom (@thomasfbloom) 2025. október 17.
A riválisok „kínos” nyilvános baklövést támadnak
A nyilvános félrelépés bőséges muníciót biztosított az OpenAI versenytársainak. A riválisok gyors és nyilvános megrovásai nem meglepőek a kiélezett AI-környezetben.
A Google, a Meta és az OpenAI harcban állnak a tehetségekért, a vállalati ügyfelekért és a közvéleményért.
A Google DeepMind vezérigazgatója, Demis Hassabis nyers értékelést adott az X-ről, és egyszerűen kijelentette:
– Demis Hassabis (@demishassabis) október 1. 2025
Cége a közelmúltban párosította az OpenAI-t egy saját, legitim matematikai eredményével.
A Meta vezető mesterséges intelligenciakutatója, Yann LeCun még határozottabb volt a kritikájában. Azt javasolta, hogy az OpenAI saját marketingje áldozatává vált, és azt állította, hogy a céget „saját GPT-kártyáik vezetik”. Az incidens egy nyomás alatt álló és gondatlanságra hajlamos szervezet narratíváját táplálja. a visszahatás, az OpenAI kutatói, köztük Sebastien Bubeck, törölték vagy visszaléptették kezdeti ünnepi posztjaikat.
Töröltem a bejegyzést, nem akartam nyilvánvalóan félrevezetni senkit, azt hittem, egyértelmű a megfogalmazás, elnézést érte. Csak a szakirodalomban találtak megoldást, ez az, és ezt nagyon felgyorsítónak tartom, mert tudom, milyen nehéz az irodalomban keresgélni.
– Sebastien Bubeck (@SebastienBubeck) 2025. október 18.
Míg Bubeck keményen megvédem a modellt azzal, hogy irodalom”-keletkezett a kár. A diadalmas hangot védekező váltotta fel.
Hype kontra valóság: A mesterséges intelligencia valódi szerepe a matematikában
Ez az epizód egy tankönyvi példa az AI hype ciklusára, ahol a technológia ígérete felülmúlhatja jelenlegi képességeit. href=”https://www.gartner.com/en/articles/hype-cycle-for-artificial-intelligence-pc1?utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaign=GTR_GB_2025_GTR_CPC_SEM1_AIBRANDCAMPAIGN&utm_175=93175 412&utm_term=hype%20cycles&ad=777701903463&matchtype=p&gad_source=1&gad_campaignid=23091176768&g clid=CjwKCAjwu9fHBhAWEiwAzGRC__ZmkN8CwcEy79HS9YRou8jA4LKpO-9EvNM1oNlS8Td6pNvOUeIsKhoCB5AQAvD_BwE” target=”_blank”>közelíteni a „kiábrándulás vályújához” , mivel a magasztos ígéretek megfelelnek a való világ korlátainak.
Ez a nyomás nem légüres térben történik. Az OpenAI hónapok óta a belső zűrzavar időszakát éli, amely során a vállalat küzd azért, hogy fenntartsa a rendíthetetlen vezetésről alkotott nyilvános narratíváját. A vállalatnak a könyörtelen innováció képét kell megjelenítenie, hogy megőrizze pozícióját.
Ironikus módon ez a baklövés szembemegy az OpenAI valódi, közelmúltbeli matematikai sikereivel. Júliusban a vállalat bejelentette, hogy egy kísérleti modell aranyérmet ért el a Nemzetközi Matematikai Olimpián, ami kreatív és szigorú bizonyítást igényel.
Ez az eredmény valódi ugrást mutatott az AI érvelésében, ami még rejtélyesebbé teszi az Erdős-problémák kapcsán elkövetett kikényszerített hibát. Úgy tűnik, hogy a következő nagy dolog bejelentésére gyakorolt nyomás az alapvető ellenőrzés kudarcához vezetett.
A kínos túlzás ellenére az esemény rávilágított a GPT-5 gyakorlati hasznosságára. Ahogy a neves matematikus, Terence Tao megjegyezte, a mesterséges intelligencia legközvetlenebb lehetőségei nem a legnehezebb nyitott problémák megoldásában rejlenek.
Ehelyett úgy véli, hogy „a generatív mesterséges intelligencia segíthet a matematika „iparosításában”, és felgyorsíthatja a fejlődést ezen a területen. A homályos papírok hatékony megtalálásával a GPT-5 ezt tökéletesen bebizonyította.
Megtekintés a Mastodonon
Az esemény végső soron kritikus emlékeztetőül szolgál az egész iparág számára. Ahogy az AI-modellek egyre erősebbek, a szigorú tudományos validálás iránti igény minden eddiginél fontosabbá válik. Az AGI-vel szembeni nagy tétekkel járó versenyben a tények tisztázása éppolyan fontos, mint magának a technológiának a felépítése.
