GPT-5 n’a pas résolu des problèmes mathématiques non résolus, mais a retrouvé des solutions existantes
San Francisco, Californie – Les affirmations selon lesquelles le modèle d’intelligence artificielle GPT-5 d’OpenAI aurait résolu des problèmes mathématiques célèbres, connus sous le nom de “problèmes d’Erdős”, se sont avérées inexactes. Initialement présentés comme des percées majeures,ces résultats reposent en réalité sur la capacité de GPT-5 à identifier des recherches existantes,mais inconnues de certains experts.
L’affaire a éclaté après une publication initiale vantant la capacité de GPT-5 à résoudre des conjectures mathématiques restées ouvertes pendant des décennies. Thomas Bloom, mainteneur du site web dédié aux problèmes d’Erdős, a qualifié l’annonce de “déformation dramatique”. Il a précisé que le statut “ouvert” sur son site signifie simplement qu’il n’a pas connaissance d’une solution publiée, et non que le problème est réellement insoluble.
Sébastien Bubeck, chercheur chez OpenAI, a par la suite reconnu que GPT-5 avait simplement retrouvé des solutions déjà présentes dans la littérature scientifique. Il a toutefois souligné la difficulté de la recherche dans le vaste corpus de publications scientifiques, suggérant que la performance de GPT-5 dans ce domaine reste significative.
Les “problèmes d’Erdős” sont une collection de conjectures posées par le mathématicien hongrois Paul Erdős, connu pour son approche collaborative et son grand nombre de publications. Ces problèmes, souvent difficiles à résoudre, ont stimulé la recherche mathématique pendant des années.
Cet incident met en lumière les limites actuelles de l’IA, même la plus avancée.Si GPT-5 excelle dans la recherche et la synthèse d’informations, il ne s’agit pas d’une capacité à générer de nouvelles connaissances ou à résoudre des problèmes fondamentalement nouveaux.Il s’agit plutôt d’une prouesse dans l’organisation et l’accès à l’details existante.
L’affaire souligne également l’importance de la vérification indépendante et de la prudence dans l’interprétation des résultats produits par l’IA, en particulier dans des domaines aussi complexes que les mathématiques. La capacité à naviguer dans la littérature scientifique, bien que précieuse, ne doit pas être confondue avec la découverte de nouvelles vérités mathématiques.
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