Știrea săptămânii
OpenAI a rezolvat sute de probleme de matematică. Terence Tao spune că asta poate strica matematica
Marți, 6 octombrie, OpenAI a publicat dintr-odată peste 700 de lucrări de matematică, cu soluții complete sau parțiale la peste 370 de probleme deschise, unele considerate de zeci de ani printre marile provocări ale domeniului. Toate au fost produse de un model intern, care nu a fost lansat public. Reacțiile matematicienilor au mers de la „cel mai important moment din istoria matematicii” până la „o demonstrație de putere”. Iar Terence Tao, unul dintre cei mai respectați matematicieni ai lumii, a răspuns cu o prelegere despre ce ar trebui să devină matematica de acum înainte.
Ce a publicat OpenAI. Compania a anunțat rezultatele pe GitHub, unde le-a grupat în 372 de familii de probleme. În timpul testelor, modelul a primit aproximativ 4.000 de probleme deschise, iar fiecare rezultat a consumat în medie echivalentul a trei ore de gândire în ChatGPT Pro. Marea majoritate au fost obținute cu aceeași procedură automată. Printre excepții se numără două lucrări legate de Problemele Mileniului, cele șapte probleme pentru care Clay Mathematics Institute oferă câte un milion de dolari: un rezultat despre funcția zeta a lui Riemann și o demonstrație a conjecturii Hodge pentru un caz particular. Cu o lună înainte, un model OpenAI propusese o soluție pentru ecuațiile Navier-Stokes, tot o Problemă a Mileniului. OpenAI recunoaște că rezultatele sunt „în stadii diferite de verificare”: aproximativ 42% au o demonstrație verificată de calculator, iar „unele dintre rezultatele neverificate ar putea avea probleme”. Până joi, compania retrăsese deja soluțiile la cel puțin trei probleme.
De ce tocmai matematica. O demonstrație e corectă sau nu e. Spre deosebire de un eseu sau de o strategie de business, rezultatul poate fi verificat, iar pentru o parte din demonstrații verificarea o face chiar un program, Lean, pe care nu îl impresionează un text convingător. Tao enumeră în prelegerea sa motivele pentru care matematica e un teren atât de potrivit pentru AI: există „un consens larg asupra a ceea ce înseamnă o demonstrație corectă și completă”, domeniul e digital, iar literatura lui e aproape în întregime online. Cu alte cuvinte, matematica nu e mai ușoară decât alte domenii. Doar că aici se vede imediat dacă AI-ul a reușit.
Entuziasm și suspiciune. Alex Kontorovich, profesor la Rutgers, a scris despre unul dintre rezultate că, „dacă l-ar fi obținut un om, ar fi fost o medalie Fields pe loc, fără discuție”. Paata Ivanisvili, de la UC Irvine, a rezumat-o așa: „Kakeya în 3D a câștigat o medalie Fields. Kakeya în 4D a fost rezolvată de AI”.
Daniel Litt, de la Universitatea din Toronto, crede că publicarea „e grozavă pentru matematică”, dar se teme că impresia că AI-ul „a rezolvat matematica” i-ar putea convinge pe finanțatori să taie banii pentru cercetare. De partea cealaltă, Álvaro Lozano-Robledo, de la Universitatea din Connecticut, s-a întrebat ce urmărește OpenAI publicând atât de mult deodată, în afară de „o uriașă cascadorie de PR”. Iar Tristan Buckmaster, de la NYU, se îndoiește că, la un asemenea volum, compania a verificat că nu a preluat munca altor matematicieni.
Declarația. A doua zi, Association for Human Mathematics, o asociație de matematicieni, a publicat o declarație dură, pe care Terence Tao a republicat-o pe blogul său. „Matematicienii nu au cerut ca această muncă să fie făcută”, scriu autorii. Ei resping ideea că publicarea face domeniul să avanseze și o descriu nu ca pe o contribuție științifică, ci ca pe „o demonstrație de putere”. Le cer colegilor să nu mai colaboreze cu OpenAI, iar publicului să privească acest mod de publicare „cu scepticismul cuvenit”. OpenAI spune că s-a consultat înainte cu Grupul consultativ pentru matematică și AI de la Institute for Advanced Study din Princeton. Grupul a numit discuțiile „constructive”, dar compania i-a urmat doar o parte din recomandări.
Răspunsul lui Tao. Vineri seara, la Caltech, Tao a ținut o prelegere publică pregătită de peste un an sub titlul „Machine Assisted Proof”. A schimbat-o mult din cauza evenimentelor recente, a numit-o „Math 2.0”, iar sâmbătă a publicat slide-urile. Ideea centrală: intrăm într-o „eră a abundenței demonstrațiilor”, iar asta schimbă regulile. Problemele deschise, spune Tao, nu sunt destinații, ci faruri: rostul lor e să ghideze explorarea, iar când sunt atinse prematur de unelte automate, se pierd drumurile pe care nu le mai parcurge nimeni. De aici concluzia lui cea mai dură: „optimizarea oarbă a rezolvării de probleme dăunează acum activ sănătății pe termen lung a matematicii”. Tao nu e împotriva AI-ului. Propune să fie folosit pentru explicații mai clare ale rezultatelor deja cunoscute, pentru biblioteci mari de demonstrații verificate și pentru a înțelege de ce o teoremă e adevărată, nu doar că e adevărată. Și pune o întrebare care depășește matematica: dacă un AI ar găsi un leac pentru cancer, verificat, n-am vrea totuși să existe măcar un om care să înțeleagă cum funcționează? Concluzia lui: principalul obstacol spre „Math 2.0” nu e tehnologia, ci imaginația.
Ce contează pentru noi: matematica e primul domeniu în care AI-ul produce rezultate noi la scară industrială, tocmai pentru că e cel mai ușor de verificat. Nu va fi ultimul. Programarea, analiza financiară, contabilitatea, orice activitate în care un rezultat poate fi verificat de un program merge pe același drum. Dezbaterea dintre matematicieni ne privește deci pe toți: când răspunsurile devin abundente și ieftine, valoarea se mută la cel care le înțelege, le verifică și știe ce întrebări merită puse. Un rezultat verificat nu e același lucru cu un rezultat înțeles.
Ce s-a mai întâmplat
Isomorphic Labs, compania de descoperire de medicamente cu AI condusă de Demis Hassabis, negociază o nouă rundă de finanțare la o evaluare de 40-50 de miliarde de dolari, potrivit Bloomberg. Discuțiile sunt la început, iar în martie compania strânsese 2,1 miliarde de dolari. Isomorphic are parteneriate cu Eli Lilly, Novartis și Johnson & Johnson. Pentru o companie înființată în 2021, care nu are încă un medicament aprobat, evaluarea arată cât de mult cred investitorii că AI-ul poate scurta drumul unui medicament nou.
OpenAI a anunțat că, în următoarele săptămâni, va marca cu un filigran invizibil textele generate de ChatGPT și Codex în Uniunea Europeană, pe toate abonamentele, ca să respecte AI Act. Semnalul e ascuns în alegerea cuvintelor, iar detectorul nu e public: îl primesc doar cercetători și organizații aprobate. Filigranul e însă fragil. Dacă înlocuiești un sfert din cuvinte cu sinonime, rata de detectare scade, în testele OpenAI, de la aproximativ 92% la 17%.
OpenAI a adus GPT-6 în ChatGPT pentru toată lumea, cu o funcție numită Intelligent UI: răspunsurile pot conține grafice, butoane, formulare și mici calculatoare interactive, nu doar text. Abonații plătitori primesc GPT-6 Sol, iar cei cu cont gratuit sau Go primesc GPT-6 Luna.
Anthropic a lansat Claude pentru Google Docs, Sheets și Slides, în beta, pe toate abonamentele plătite: un panou lateral care citește fișierul deschis și îl editează direct. În Docs propune modificări pe care le accepți sau le respingi, în Sheets scrie formule și tabele pivot, iar în Slides construiește slide-uri pe șablonul prezentării tale. Tot săptămâna asta a apărut în beta Claude Dashboards, care construiește grafice actualizate automat din datele firmei. Alături de el vine Claude Motion, care face animații explicative scurte, exportabile în MP4.
Anthropic a lansat și Claude Haiku 5.5, cel mai mic și mai rapid model al său, la 0,10 dolari pe milion de tokeni la intrare, de zece ori mai puțin decât Haiku 4.5. La testul care măsoară cât de bine folosește un calculator, a urcat de la 15,7% la 72,4%. E gândit pentru sarcini repetitive, în volum mare: rezumate, clasificări, suport pentru clienți.
Google a lansat Nano Banana 2.1, noua versiune a generatorului de imagini din Gemini, cu editare mai precisă, mai multe imagini de referință și personaje care rămân la fel de la o imagine la alta. E disponibil în aplicația Gemini, în Google AI Studio și în Flow.
Mistral a prezentat Mistral Large 4, un model european cu aproximativ un trilion de parametri, antrenat de la zero în centrele de date ale companiei din Europa, pe date din peste 160 de limbi, inclusiv toate limbile oficiale ale UE. Modelul va fi publicat deschis la sfârșitul lunii, deci orice firmă îl va putea rula pe propriile servere.
Formula 1 a arătat o reluare pe care nicio cameră n-ar fi putut-o filma. La Marele Premiu din Singapore, câștigat duminică de Max Verstappen, camera urmărește mașina lui prin pit lane și, fără nicio tăietură, ajunge în cockpit, chiar deasupra căștii. Începutul și finalul sunt filmări reale, iar mișcarea dintre ele pare generată cu AI, deși F1 nu a explicat ce tehnologie folosește. Nu e prima dată: în august, la Marele Premiu al Olandei, reluarea accidentului lui Verstappen a trecut la fel din camera de pe margine în cea de bord. Clipul de duminică a strâns peste 6 milioane de vizualizări, iar fanii sunt împărțiți: unii îl adoră, alții spun că o transmisie sportivă ar trebui să arate doar ce s-a întâmplat cu adevărat. Efectul se poate încerca în orice aplicație video cu AI care acceptă un cadru de start și unul de final, cum sunt Gemini Omni din Google Flow, Seedance sau Kling.
Ce recomand săptămâna asta
MentorAI
Săptămâna asta fac o excepție. MentorAI e comunitatea mea, așa că nu e un test, e o prezentare. E construită pe aceeași idee ca această rubrică: înainte să recomand o aplicație sau un prompt, îl încerc sau mă documentez, ca să nu pierzi tu timpul.
Ce primește concret un membru:
trei call-uri live pe lună: două mini-cursuri de aproximativ o oră în weekend și o sesiune de Office Hours, în care vii cu întrebările tale. Mini-cursurile sunt înregistrate, ca să le poți urmări și mai târziu;
prompturi testate, gata de copiat, fiecare cu explicația de ce funcționează;
când apare o aplicație nouă care merită atenție, o încerc sau mă documentez și strâng ce spun cei care au folosit-o, ca să știi dacă merită încercată;
conținut exclusiv: patru din cinci materiale nu ajung niciodată pe social media;
o comunitate în care pui întrebări și primești răspuns de la mine sau de la ceilalți membri;
MentorAI Ads MCP, un conector care leagă contul tău de Google Ads de Claude sau de ChatGPT. Îl întrebi în limba română de ce scade o campanie sau pe ce cuvinte cheie se pierd bani, iar el citește datele direct din cont. Conectorul doar citește: nu oprește campanii, nu schimbă bugete și nu cheltuie bani. Am explicat pas cu pas cum se instalează.
Pentru cine e: pentru oricine e curios de AI, indiferent de nivel. Dacă abia începi, ai pe cine întreba. Dacă îl folosești deja, găsești ce să încerci mai departe.
Preț: 25 de dolari + TVA pe lună (aproximativ 140 de lei), plătiți prin Skool. Primele 7 zile sunt gratuite: adaugi un card, dar nu ți se ia niciun ban în perioada de probă, iar dacă anulezi înainte să se termine, nu plătești nimic. E preț de fondator pentru primii 50 de membri; după aceea se dublează, dar cei care intră acum îl păstrează.
Promptul productiv al săptămânii
CREATIVITATE
Când e util: Când dai peste un subiect greu (un concept tehnic, un raport, o lege nouă) sau când AI-ul îți dă un răspuns lung pe care nu îl înțelegi până la capăt. Andrej Karpathy, unul dintre fondatorii OpenAI și fost șef de AI la Tesla, a scris la începutul lunii că vom petrece tot mai mult timp încercând să înțelegem ce produce AI-ul. Apoi a dat patru sfaturi, fiecare mai bun decât cel dinainte: nu ceri doar o explicație, ci o ceri într-un format care te ajută să o înțelegi.
Promptul 1, text clar:
Explică-mi [SUBIECTUL] în română, după regulile de scriere din ASD-STE100.
Promptul 2, diagramă:
Explică-mi [SUBIECTUL] printr-o diagramă simplă.
Promptul 3, pagină web interactivă:
Fă-mi o pagină interactivă în HTML care explică [SUBIECTUL], cu animații.
Promptul 4, video explicativ:
Fă-mi un video explicativ despre [SUBIECTUL], în stilul 3Blue1Brown, cu explicația afișată pe ecran, în română.
De ce funcționează: ASD-STE100 e un limbaj simplificat, creat pentru manualele de mentenanță ale avioanelor, cu reguli stricte: propoziții scurte, diateză activă, o singură idee pe propoziție și același cuvânt pentru același lucru. E făcut pentru engleză, dar l-am testat în Claude pe un subiect greu, ecuațiile Navier-Stokes. Regulile funcționează la fel de bine în română: „Vâscozitatea este frecarea din interiorul fluidului. Mierea are vâscozitate mare. Apa are vâscozitate mică.” Diagrama și pagina interactivă merg mai departe, pentru că uneori formatul te ajută să înțelegi mai mult decât încă trei paragrafe. Iar video-ul, formatul pe care Karpathy pune cel mai mult preț, e în stilul 3Blue1Brown, un canal de YouTube cunoscut pentru animațiile de matematică. Poți cere o pagină sau un clip făcut pentru o singură explicație, ceva ce înainte n-ar fi meritat construit.
Sfat: Dacă textul în ASD-STE100 iese prea rigid, cere „80% ASD-STE100”, cum face Karpathy. Video-ul are nevoie de o aplicație care poate scrie și rula cod, cum sunt Claude Code sau Claude Cowork. Dacă vrei și voce peste animație, adaugă „cu narațiune în română”. Pentru asta e nevoie, de obicei, de un cont la un serviciu de voce, cum e ElevenLabs.
Promptul creativ al săptămânii
Când e util: Când ai o poză frumoasă de vacanță și vrei să faci din ea mai mult decât o poză. Ideea: fotografia continuă, spre partea de jos, într-o lume desenată pe hârtie, cu personaje minuscule și o replică scurtă scrisă de mână. Iese un poster vertical pe care îl poți printa, pune pe perete sau trimite cuiva care a fost acolo cu tine.
Cum funcționează: Încarci o fotografie cu un peisaj în ChatGPT sau în Gemini și dai promptul de mai jos. Merge cel mai bine cu peisaje în care un element coboară spre mijlocul cadrului: un drum, un mal, un râu, o rază de lumină. Folosește câte o singură fotografie odată. Modelul alege singur elementul pe care îl continuă, personajele și replica. Rezultatul de mai jos e al meu, dintr-o poză din vacanță.
Promptul:
Folosește fotografia atașată ca bază și creează un poster vertical, în format 3:4.
Partea de sus rămâne exact fotografia, neschimbată. Spre partea de jos, imaginea trece treptat pe o foaie de hârtie albă, cu decupaje și desene simple în linie neagră, ca într-un caiet de schițe.
Găsește în fotografie un element care coboară spre mijlocul cadrului (un drum, un mal, un râu, o rază de lumină) și continuă-l în lumea desenată, ca să lege cele două jumătăți.
În partea desenată adaugă câteva personaje minuscule, desenate simplu, care interacționează cu acel element, ca și cum l-ar construi sau l-ar trage mai departe. Adaugă o singură replică scurtă, scrisă de mână în română, potrivită cu scena.
Partea desenată rămâne alb-negru, cu cel mult un accent de culoare luat din fotografie.
Sfat: Dacă replica nu îți place, nu genera totul de la zero, cere doar „schimbă replica, păstrează restul imaginii exact la fel”. Iar dacă modelul modifică partea fotografică, adaugă la final „nu schimba nimic în jumătatea de sus a fotografiei”.
Această rubrică este scrisă de Claudiu Mihai Ciobanu, specialist în AI Generativ, formator autorizat ANC, cu certificări de la MIT Professional Education, Google și Microsoft, fondator al comunității MentorAI. Selecția știrilor, verificarea surselor și direcția editorială îi aparțin, iar redactarea este făcută împreună cu Claude, asistentul AI de la Anthropic.
