OpenAI pubblica 722 risultati matematici prodotti dall’AI: come li ha ottenuti con il nuovo modello

OpenAI ha pubblicato su GitHub 722 articoli matematici ottenuti grazie ad un modello AI interno non ancora disponibile al grande pubblico. Il catalogo, pubblicato il 6 ottobre 2026, ad oggi comprende 719 articoli, un numero minore rispetto ai 722 iniziali 3 risultati sono già stati "smentiti" e, con ogni probabilità, il numero è destinato a scendere ancora. Gli articoli sono raggruppati in 372 "famiglie" di risultati.

Secondo quanto dichiarato dall'azienda, i risultati sono stati ottenuti con tempi e risorse di calcolo molto contenute. Se il dato fosse confermato, ciò significherebbe che presto chiunque potrebbe avere accesso a una potenza matematica senza precedenti. Vediamo di che risultati si tratta, come li ha ottenuti OpenAI e perché questa notizia "spaventa" il mondo della matematica.

I risultati matematici pubblicati da OpenAI

OpenAI ha pubblicato sul proprio blog e su GitHub, una piattaforma online usata dagli sviluppatori per archiviare, gestire e condividere il codice dei loro programmi, un enorme catalogo di risultati matematici prodotti da un modello di AI interno all'azienda.

Il catalogo è in continuo aggiornamento e ad ora comprende 719 articoli organizzati in 372 famiglie di risultati. Ogni famiglia può comprendere un risultato principale, dimostrazioni alternative, conseguenze o lavori collegati. I problemi toccano tantissimi ambiti diversi della matematica e includono anche tre “problemi del millennio”, cioè tre tra i sette problemi considerati tra i più rilevanti per la matematica moderna, scelti nel 2000 dal Clay Mathematics Institute, che offre un milione di dollari per la soluzione di ciascuno.

I tre problemi del millennio affrontati sono la congettura di Hodge, la congettura di Birch e Swinnerton-Dyer e l'ipotesi di Riemann. Per tutti e tre, però, il modello ha ottenuto solo risultati parziali: nessuno è stato ancora risolto del tutto.

Per rendere la verifica dei propri risultati più facile e automatica, OpenAI ha anche pubblicato le dimostrazioni in Lean, un linguaggio di programmazione usato per scrivere dimostrazioni matematiche in una forma che un computer possa verificare. Questa verifica, al momento, copre solo circa il 40% dei risultati.

Come li ha ottenuti: il modello non disponibile al pubblico

Secondo quanto dichiarato da OpenAI, quasi tutti i risultati sono stati prodotti con la stessa procedura, usando un modello interno che non è disponibile al pubblico. Nel corso di una valutazione delle sue capacità, al modello sono stati sottoposti circa 4.000 problemi aperti. L'azienda ha poi raccolto quelli che considerava rilevanti e li ha raggruppati nelle 372 famiglie del catalogo.

Questa notizia arriva a un mese di distanza dal controverso annuncio della risoluzione di un altro problema del millennio, quello delle equazioni di Navier Stokes, da parte di OpenAI. In quel caso erano stati utilizzati 10.000 agenti, cioè 10.000 sistemi di AI che svolgono compiti in autonomia e possono coordinarsi tra loro, per 88 ore di calcoli, con costi computazionali di milioni di dollari.

Questa volta, invece, un portavoce di OpenAI ha dichiarato che quasi ogni risultato è stato ottenuto con un solo agente e una sola richiesta. Si tratterebbe quindi di un miglioramento notevole rispetto al precedente risultato. L’azienda ha inoltre dichiarato che, in media, ogni risultato ha richiesto un costo computazionale equivalente a una sessione di circa tre ore di ChatGPT Pro con “ragionamento”.

Se questi dati fossero confermati, il nuovo modello avrebbe mostrato capacità matematiche molto superiori rispetto a quelle utilizzate da OpenAI solo un mese prima. Il salto nelle capacità matematiche dei modelli, però, non riguarda solo le prestazioni dell’AI: sta iniziando a cambiare anche il modo in cui si fa e si valuta la ricerca matematica.

L’impatto dell’AI nel mondo della ricerca matematica 

L’intelligenza artificiale sta avendo un impatto sempre maggiore sulla ricerca matematica, ma il modo in cui le aziende del settore stanno raggiungendo e presentando questi risultati sta alimentando anche diverse perplessità. L’annuncio, da parte di OpenAI, della soluzione di uno dei problemi del millennio, avvenuto poco più di un mese fa, è stato accompagnato da numerose critiche e accuse di plagio. Chi si occupa di ricerca matematica guarda quindi con crescente diffidenza ai risultati prodotti dai grandi laboratori di AI. Anche Terence Tao, Medaglia Fields e uno dei matematici più noti al mondo, ha criticato più volte il ritmo con cui questi laboratori stanno producendo risultati e la poca trasparenza con cui vengono ottenuti.

Per rendere più trasparente il modo in cui questo tipo di risultati viene prodotto e comunicato, il 29 settembre un gruppo indipendente di matematici che collabora con OpenAI ha pubblicato alcune raccomandazioni. Tra queste c’è la richiesta alle aziende di rendere pubblici i modelli di AI utilizzati, le esatte richieste fatte al modello e il tempo di calcolo impiegato per ciascuno dei problemi risolti. OpenAI, però, ha deciso di rivelare soltanto il tempo medio di calcolo per problema e alcune statistiche, senza fornire le richieste fatte all’AI. Ha comunque pubblicato ad ora, dieci esempi di come il modello ha "ragionato" per risolvere altrettanti problemi. Il modello di AI, inoltre, resta inaccessibile: l’azienda ha dichiarato di star lavorando per rilasciarlo "in modo responsabile", senza indicare però quando.

Nel frattempo, il settore dell’intelligenza artificiale sembra puntare sempre di più sulla matematica. L’idea è che riuscire a ottenere risultati matematici verificabili e considerati “oggettivi” possa contribuire a convincere gli investitori e l'opinione pubblica che le aziende siano sulla strada giusta verso la superintelligenza. Per questo, numerose aziende del settore hanno fatto della ricerca matematica una delle loro priorità.

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