8月28日，我们开始训练一个新的内部模型。除了解决纳维-斯托克斯千禧年大奖难题之外，该模型目前已解决了数学大多数领域中100多个长期未解决的开放问题。其在数学领域的进展速度令OpenAI内部数学家感到惊讶。这引发了内部讨论，探讨如何以最佳方式告知社区这一快速进展，以便该领域做好准备并适应变化。
数学是一门基础科学，新的发现可能带来广泛的应用。这使得这些能力的前景极为重大，其负责任的开发和部署意义远超数学本身。我们认识到这一点，并正在研究如何负责任地更广泛部署与数学相关的AI能力。
在最近的一封公开信“AI在数学中的严重错位（在新窗口中打开）”中，数学家们对将解决开放问题作为新AI系统基准所带来的负外部性提出了担忧。
他们的批评凸显了AI公司与数学界进行深思熟虑的交流的必要性。为此，我们正在与已建立一个独立数学咨询小组的数学家们合作。该小组将作为通往数学界和更广泛公众的桥梁，让数学家们在我们如何向前推进方面拥有发言权。
该小组将就新兴成果的审查和传播提供建议：他们将帮助OpenAI评估这些成果的重要性，就如何协调其传播提供建议，并就数学研究的学术和专业标准提供建议。该小组还将就我们的工具如何支持数学研究和学习提供建议。我们希望将强大的工具交到数学家手中，使他们能够探索自己最了解的问题并发展新的想法。
该小组将独立于OpenAI运作。小组将有权自由提供我们未请求的建议，评论OpenAI对数学的影响，并公开其建议。其价值取决于其成员能否行使自己的判断并挑战我们的判断。其成员不会由OpenAI支付报酬，小组可以根据自身意愿更换成员。重要的是，该小组不负责就如何把控我们在数学方面的内部进展节奏向我们提供建议。
与该小组合作是第一步。未来还有艰难的问题需要面对：AI如何支持数学理解，以及这些能力的好处如何惠及更广泛的社区。我们希望数学家们处于塑造答案的核心位置。
数学与人工智能咨询小组（在新窗口中打开）初始成员，由高等研究院（在新窗口中打开）主办：
François Charles（ENS-PSL）
Camillo De Lellis（IAS, GSSI）
Timothy Gowers（法兰西公学院，剑桥大学）
Martin Hairer（EPFL，伦敦帝国理工学院）
Nikhil Srivastava（伯克利，西蒙斯研究所）
Ulrike Tillmann（牛津大学，INI）
Ravi Vakil（斯坦福大学）
Edward Witten（IAS）
Melanie Matchett Wood（哈佛大学）
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原文来源：OpenAI Blog
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