I början av september 2026 publicerade OpenAI ett utkast på 166 sidor som enligt företaget skulle kunna lösa Navier–Stokes-problemet, ett av Clay Mathematics Institutes sju millennieproblem med en miljon dollar i prispengar. Utkastet är skrivet i Lean, ett språk för formell verifiering som automatiskt kontrollerar varje logiskt steg. OpenAI uppgav att beviset följde metoden från de spanska matematikerna Diego Córdoba och Luis Martínez-Zoroa.
Matematiker ser en diskrepans
Flera matematiker, däribland Gonzalo Cao-Labor vid EPFL, har granskat utkastet och säger att resonemanget inte stämmer överens med Córdoba-Martínez-Zoroas metod. De beskriver likheterna som ytliga. Clay Mathematics Institute har granskat utkastet sedan det publicerades.
Omfattande beräkningar, oklar betydelse
OpenAI körde omkring 10 000 modellinstanser i ungefär 88 timmar och bearbetade 130 miljarder token för att ta fram utkastet. Forskaren Noam Brown uppskattar att mindre än 10 % av resultatet kan tillskrivas upplägget med flera AI-agenter, vilket tyder på att det mesta av arbetet kom från själva grundmodellen. Den exakta rollen för agentgruppen är fortfarande okänd, eftersom systematiska tester i den skalan inte har genomförts.
Fler publiceringar väcker kritik
I början av oktober lade OpenAI till omkring 400 AI-genererade resultat i en löst sammanhållen GitHub-samling, något som enligt många matematiker förminskade ämnet. Den snabba strömmen av resultat har gjort att matematikvärlden har svårt att hänga med.
Varför det spelar roll
För vanliga läsare visar händelsen att även mycket stora AI-resurser kan ge upphov till arbete som experter fortfarande ifrågasätter. Den visar också att AI-genererade matematiska bevis ännu inte är någon genväg för mänsklig verifiering, så det prisbelönta problemet är fortfarande olöst.
