AI-translated from English; not yet reviewed by a fluent editor.

# Kailangan ng mas malaking kapasidad ang pananaliksik sa AI para masuri ang mga tuklas

> Ipinakikita ng paglalathala ng OpenAI sa matematika kung bakit kailangang independiyenteng suriin, ipaliwanag, at ulitin ang pananaliksik na likha ng AI. Masusubok ng paggamit sa industriya ang praktikal na halaga nito sa saklaw nito.

By BIG CHANGE Editorial

Published: 2026-10-08T10:05:26.007Z
Updated: 2026-10-08T22:12:35.469Z
Canonical: https://bigchange.ai/blog/ai-research-discovery-review-capacity

![Illustrative charcoal scene of a cart stacked with unmarked manuscript folios beside one open folio on a reading lectern.](https://bigchange.ai/api/media/file/ai-science-review-capacity-hero-v2.png)
AI-generated conceptual editorial illustration by BIG CHANGE. Candidate manuscripts and examination are illustrative; no real repository, review outcome or proof check is depicted.

Noong Oktubre 6, naglabas ang OpenAI ng malaking koleksiyon ng matematikang likha ng AI. Kabilang dito ang mga manuskrito, pangkalahatang-ideya ng mga inaangking resulta, at pormal na proof file para sa ilan sa mga ito. [Anunsiyo ng OpenAI](https://openai.com/index/sharing-ai-progress-in-mathematics/) ay nagsasabing isang panloob na modelo ang gumawa ng mga resulta at nagpaplano ang kumpanya ng mga workshop upang tulungan ang mga matematiko na unawain ang mga ito. Malaking gawaing pagtatasa rin ito: tukuyin kung aling mga resulta ang mapagkakatiwalaan at magagamit.

Maaaring makagawa ang AI ng mga posibleng resulta ng pananaliksik nang mas mabilis kaysa sa kayang unawain ng mga kasalukuyang komunidad ng agham. Ipinakikita nito ang panganib, hindi isang sukat ng buong sistema ng pananaliksik. Dapat ituring ng mga institusyon ang beripikasyon, pagpapaliwanag, at independiyenteng pagsubaybay bilang mahalagang gawaing pananaliksik at maglaan dito ng tao at pondo. Hindi kayang gawin ng mas mahabang listahan ang mga gawaing ito para sa atin.

## Ang malaking pagbabago

- **Ano ang nagbago:** Maaaring magharap ang isang kumpanya ng daan-daang matematikal na manuskritong likha ng AI sa komunidad ng pananaliksik nang sabay-sabay. Nasusuri ang mga dokumento, ngunit kailangang tasahin ang bawat pahayag.
- **Bakit ito mahalaga:** Kailangang suriin ang mga palagay, patunay, at ugnayan ng pahayag sa naunang gawain. Kung mas mabilis dumami ang mga posibleng resulta kaysa sa kapasidad sa pagsusuri, maaaring matabunan sa pila ang mahahalagang pagwawasto o ideya.
- **Ano ang dapat bantayan:** Kasama sa mga desisyon ang suporta sa independiyenteng pagsusuri at pagpapaliwanag, bukod sa paglalathala. Nangako ang OpenAI ng mga workshop; inirerekomenda ng independiyenteng pangkat-tagapayo ang pagpopondong pinangungunahan ng komunidad at malinaw na pinagmulan. Matutukoy ng mga pasyang ito kung sino ang makapagtatasa at makapagpapaunlad ng gawain.

## Ano ang hinihingi ng dami ng manuskrito sa mga tagasuri

Ang [pangkalahatang-ideya ng repositoryo noong Oktubre 6](https://github.com/openai/math/blob/main/overview.tex) ay may pahayag tungkol sa mga Kakeya set na may apat na dimensiyon: bawat set na may unit line segment sa bawat direksiyon ay may Hausdorff dimension na apat. Isang [manuskrito sa koleksiyon](https://github.com/openai/math/blob/main/preprints/Every-four-dimensional-Kakeya-set-has-full-Hausdorff-dimension-September-24-2026/paper.pdf) ang naglalahad ng argumento. Isa itong matematikal na pahayag na inilabas ng kumpanya at sinusuri pa. Hindi mapatutunayan ito sa pagbasa lang ng pangkalahatang-ideya o pagbibilang ng mga papel.

Sa isang [hiwalay na pagsusuri sa naka-pin na snapshot ng repositoryo noong Oktubre 6](https://bigchange.ai/blog/openai-math-repository-manuscripts-formal-proofs), binilang ng BIG CHANGE ang 722 manuskrito sa 372 pamilya ng resulta. Maaaring may ilang kaugnay na papel ang isang pamilya. Mga file ito sa isang bersiyon ng koleksiyon, hindi 722 natatanging tuklas na napatunayan nang hiwalay. Ipinakita ng naunang artikulo kung paano matutunton ang manuskrito sa pormal na pahayag at ayos ng pagsusuri. Ang tanong dito ay kung paano magkakaroon ng sapat na kuwalipikadong mambabasa habang dumarami ang mga pahayag.

Makakatulong ang pormalisasyon. Maaaring tiyakin ng computer kung itinatatag ng iminungkahing patunay ang eksaktong naka-encode na pahayag sa ilalim ng tinukoy na depinisyon, dependency, at axiom. Kailangan pa ring suriin kung tumutugma ang pahayag sa sinasabi ng papel, angkop ang mga palagay, at paano ito kaugnay ng naunang gawain. Walang pormalisasyon ang ilang papel; hindi nirerepaso ng Lean file para sa isang pahayag ang buong manuskrito. Ipinaliliwanag ng [pagsusuri sa repositoryo](https://bigchange.ai/blog/openai-math-repository-manuscripts-formal-proofs) ang mga limitasyong ito nang hindi sinasabing pinatakbo ang checker.

Ipinakikita ng [anunsiyo sa Navier–Stokes noong Setyembre](https://openai.com/index/navier-stokes-solution/) kung bakit mahalaga ang pagkakaibang ito lampas sa talaan ng repositoryo. Sinabi ng OpenAI na nakakita ang panloob nitong sistema ng sapilitang pagkasira na may hangganang enerhiya kaugnay ng mga alternatibong C at D sa [opisyal na paglalahad ni Clay](https://www.claymath.org/wp-content/uploads/2022/06/navierstokes.pdf), at naglabas ito ng papel at Lean formalization. Noong Setyembre 11, [sinabi ni Clay](https://www.claymath.org/news/navier-stokes-announcement/) na “tila” nalutas na ang problema at hindi mamadaliin ang pagsusuri at pagkilala sa ambag. Walang parangal na iginawad sa tugong iyon. Nagbibigay ng teknikal na konteksto ang [naunang salaysay ng BIG CHANGE sa sunod-sunod na pangyayaring matematikal](https://bigchange.ai/blog/ai-mathematics-unit-distance-navier-stokes) . Ang punto rito ay ang pagitan ng pag-aanunsiyo at maingat na hatol.

## Bigyan ng sariling pondo at pagkilala ang pagsusuri

Ayon sa independiyenteng [Advisory Group on Mathematics and Artificial Intelligence](https://agmai.org/) , simula pa lamang ng pag-unawa ng tao ang paglalathala. Hinihiling ng [mga rekomendasyon noong Setyembre 29](https://agmai.org/general-sep29/) na magbigay ang mga laboratoryo ng pagsusuri sa literatura at attribution, nababasang patunay, impormasyon tungkol sa paggamit ng modelo at mga nabigong pagtatangka, at formalization kung maaari. Hinihiling din nila ang suporta at pondo para sa gawaing pinangungunahan ng komunidad upang maunawaan at magamit ang mga resulta. Sa [pahayag noong Oktubre 6](https://agmai.org/)sinabi ng grupo na hindi nangangahulugan ang papel na tagapayo nito ng pagsang-ayon sa proseso ng OpenAI o paghatol sa epekto ng mga resulta.

Gagawin kong karaniwang bahagi ng pagpopondo at pagtatasa ng pananaliksik ang suportang ito. Dapat ilakip sa pahayag ang bersiyon, ambag ng AI, mga palagay, pansuportang materyal, at paraan ng pag-uulat ng pagwawasto. Maaaring unahin ng mga independiyenteng espesyalista ang gawain batay sa posibleng kabuluhan ng pahayag at bunga ng pagkakamali. Kailangan ng ibang antas ng pagsusuri ang resultang pinagbabatayan ng ibang patunay kaysa sa makitid na kalkulasyon. Dapat kilalanin bilang ambag ang paliwanag, pag-uulit, bigong pagsusuri, at maingat na pagwawasto kahit hindi sila unang nag-aanunsiyo ng resulta.

Mas marami itong hinihingi sa mga institusyon nang hindi ipinapalagay na palaging tutol o mabagal ang mga akademiko. Pinoprotektahan ng pagsusuri sa matematika ang pagkilala sa ambag at nakahuhuli ng pagkakamali; mahalaga ang pagpipigil kapag magiging batayan ng susunod na gawain ang isang resulta. Magkaibang trabaho ang paglikha ng posibleng resulta at pagkakaroon ng makatwirang tiwala rito. Maaaring mabigatan ang mga institusyong maingat na gumagawa kahit mahusay ang kanilang trabaho.

## Masusubok ng praktikal na paggamit ang halaga sa loob ng saklaw nito

Maaaring magbigay ng maagang praktikal na pagsubok ang mga kumpanyang gumagamit ng pananaliksik. Maipakikita ng implementasyon kung nakatutulong ang ideya sa tiyak na gawain; maaaring ilantad naman ng bigong implementasyon ang maling palagay. Dapat ilathala ang mga obserbasyon kasama ang pamamaraan at limitasyon upang masuri ng iba. Hindi napapatunayan ng tagumpay sa negosyo lamang ang teorema sa matematika o pangkalahatang pahayag sa agham.

Nag-iiba ang pagkakaiba ayon sa larangan. Sa matematika, hindi napagpapasyahan ng gumaganang produkto ang patunay; sinusuri ng mga kuwalipikadong eksperto at, kung angkop, ng pormal na pagsusuri ang eksaktong teorema. Sa computational science, kailangan ang sapat na code, data, at setting upang ulitin ang resulta at subukan ang sensitivity. Sa biology at medicine, kailangan ang magkakahiwalay na antas ng ebidensiya, mula laboratoryo hanggang pag-aaral sa hayop at tao kung naaangkop. Sa physics, kailangang subukin ng obserbasyon o eksperimento ang prediksiyon ng teorya o simulation. Maaaring mag-ambag ang kumpanya sa alinmang yugto, ngunit hindi dapat ilipat nang tahimik ang ebidensiya sa susunod na yugto.

Tinalakay sa naunang opinyon ng BIG CHANGE tungkol sa [pribadong tuklas ng AI at pampublikong agham](https://bigchange.ai/blog/private-ai-discoveries-public-science) kung sino ang kumokontrol sa pag-access sa resulta at kasangkapan. May institusyonal na tanong pa rin kahit pampubliko ang paglalathala: may oras, kalayaan, at insentibo ba ang mga mananaliksik upang gawing maaasahang kaalaman ang mga posibleng resulta? Dapat makita ang sagot sa pinondohang pag-uulit, pampublikong paliwanag, at kinikilalang pagwawasto, hindi lamang sa susunod na bilang ng manuskrito.

## Mga sanggunian at karagdagang babasahin

- [Anunsiyo ng OpenAI tungkol sa matematika noong Oktubre 6](https://openai.com/index/sharing-ai-progress-in-mathematics/) Itinatatag ang petsa ng paglalathala, pinagmulan sa panloob na modelo, paraan ng paglalathala, bahagyang Lean formalization, at planong workshop. Paglalarawan ito ng gumawa, hindi independiyenteng pagpapatunay.
- [Pangkalahatang-ideya ng repositoryo ng OpenAI](https://github.com/openai/math/blob/main/overview.tex) at ang [manuskrito sa four-dimensional Kakeya](https://github.com/openai/math/blob/main/preprints/Every-four-dimensional-Kakeya-set-has-full-Hausdorff-dimension-September-24-2026/paper.pdf) ay nagsasaad ng tiyak na pahayag at naglalahad ng iminungkahing argumento. Sinusundan ng mga link ang nagbabagong main branch `main` ; walang isa man sa mga sangguniang ito ang nagtatatag nang mag-isa ng pagtanggap ng larangan.
- [Mga rekomendasyon ng pangkat-tagapayo](https://agmai.org/general-sep29/) ang naglalahad ng mga mungkahi para sa pinagmulan, pagpapaliwanag, formalization, at suportang pinangungunahan ng komunidad. Sinasabi ng [pahayag nito noong Oktubre 6](https://agmai.org/) na nagsisimula pa lamang ang pagtatasa sa paglalathala; hindi nangangahulugan ang papel na tagapayo ng pagsang-ayon sa proseso ng OpenAI o paghatol sa epekto. Mga posisyon ito ng grupo, hindi patunay para sa isang partikular na manuskrito.
- [Anunsiyo ng OpenAI tungkol sa Navier–Stokes noong Setyembre 8](https://openai.com/index/navier-stokes-solution/) ang naglalarawan sa inaangking sapilitang pagkasira at formalization. [Opisyal na pahayag ni Clay tungkol sa problema](https://www.claymath.org/wp-content/uploads/2022/06/navierstokes.pdf) ang nagtatakda sa mga alternatibo, at [tugon ni Clay noong Setyembre 11](https://www.claymath.org/news/navier-stokes-announcement/) ang nagbibigay ng maingat na pagtatasa at proseso ng pagsusuri. Wala sa mga ito ang anunsiyo ng paggawad ng premyo.
- Ang [pagsusuri ng repositoryo](https://bigchange.ai/blog/openai-math-repository-manuscripts-formal-proofs) ng BIG CHANGE ay nagtala ng 722 manuskrito at 372 pamilya sa naka-pin na snapshot at sa mga limitasyon ng static na pagsusuri sa proof artifact; hindi nito pinatakbo ang checker. Ipinapaliwanag ng aming [kronolohiya sa matematika](https://bigchange.ai/blog/ai-mathematics-unit-distance-navier-stokes) ang naunang resulta, samantalang tinatalakay ng [opinyon namin tungkol sa pribadong tuklas](https://bigchange.ai/blog/private-ai-discoveries-public-science) ang pag-access at kontrol. Kakayahang magsuri at gumamit ng inilabas na gawain ang paksa ng artikulong ito.

## Sources

- [Pagbabahagi ng pag-unlad ng AI sa matematika](https://openai.com/index/sharing-ai-progress-in-mathematics/) — Sinusuportahan ang petsa ng paglalathala, pinagmulan sa panloob na modelo, repositoryo, ilang Lean formalization, at mga planong workshop.
- [Pangkalahatang-ideya ng repositoryo ng matematika ng OpenAI](https://github.com/openai/math/blob/main/overview.tex) — Inilalahad ng entry 074 ang pahayag na may Hausdorff dimension na apat ang four-dimensional Kakeya sets. Pahayag itong susuriin, hindi tinanggap na resulta.
- [Bawat four-dimensional Kakeya set ay may buong Hausdorff dimension](https://github.com/openai/math/blob/main/preprints/Every-four-dimensional-Kakeya-set-has-full-Hausdorff-dimension-September-24-2026/paper.pdf) — Iniuugnay ng repositoryo ang manuskritong ito sa entry 074. Ginagamit ng artikulo ang pangkalahatang-ideya para sa eksaktong salita ng teorema.
- [Responsableng paglalathala ng matematikang likha ng AI](https://agmai.org/general-sep29/) — Sinusuportahan ang mga mungkahi tungkol sa attribution, pagpapaliwanag, pinagmulan, formalization, at pagpopondong pinangungunahan ng komunidad.
- [Pahayag noong Oktubre 6 ng Advisory Group on Mathematics and Artificial Intelligence](https://agmai.org/) — Sinasabi nitong simula ng pagtatasa at pag-unawa ng tao ang paglalathala; malinaw nitong itinatanggi ang pag-endorso at paghatol sa epekto.
- [Tungkol sa Navier–Stokes Millennium Prize Problem](https://openai.com/index/navier-stokes-solution/) — Inilalarawan ang inaangking makinis at sapilitang pagkasira na may hangganang enerhiya, mga alternatibong C/D, at inilabas na papel at Lean formalization.
- [Pag-iral at kinis ng Navier–Stokes Equation](https://www.claymath.org/wp-content/uploads/2022/06/navierstokes.pdf) — Tinutukoy sa pahina 2 ang mga alternatibong C at D sa sapilitang pagkasira at inihihiwalay ang mga ito sa mga alternatibo sa walang-hanggang kinis na walang puwersa.
- [Anunsiyo sa Navier-Stokes](https://www.claymath.org/news/navier-stokes-announcement/) — Sinasabing tila nalutas ang problema at hindi mamadaliin ang pagtatasa at pagkilala; walang iginawad na premyo.
- [Repositoryo ng matematika ng OpenAI: mga manuskrito, bersiyon, at Lean proof](https://bigchange.ai/blog/openai-math-repository-manuscripts-formal-proofs) — Itinatala ang 722 manuskrito at 372 pamilya sa naka-pin na snapshot at ang limitasyon ng pagsusuri sa proof artifact.
- [Matematika ng AI: mula unit distance hanggang Navier–Stokes](https://bigchange.ai/blog/ai-mathematics-unit-distance-navier-stokes) — Nagbibigay ng konteksto sa sunod-sunod na pangyayaring matematikal noong Setyembre; walang natatanging pahayag rito ang umaasa sa hindi nasuring nilalaman.
- [Pribadong tuklas ng AI at pampublikong agham](https://bigchange.ai/blog/private-ai-discoveries-public-science) — Naka-link upang ihiwalay ang usapin nito tungkol sa pag-access at kontrol sa argumento ng artikulong ito tungkol sa kapasidad sa pagsusuri.