कैलिफ़ोर्निया में हुए चौंकाने वाले सम्मेलन का पूरा विवरण: 10 मिनट में 30 प्रतिभाओं को चुप कराने वाले AI की असली पहचान

1. परिचय

17-18 मई 2025 को, कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कले के एक कोने में गुप्त गणित सम्मेलन "FrontierMath Symposium" आयोजित किया गया। इसमें आमंत्रित थे संख्या सिद्धांत, ज्यामिति, टोपोलॉजी आदि में अग्रणी 30 शोधकर्ता। उनके सामने खड़ा था, कोई मानव नहीं बल्कि OpenAI का नवीनतम "तर्क" मॉडल o4-mini। ― केवल 48 घंटों के बाद, अधिकांश प्रतिभागियों ने एक स्वर में कहा कि "AI गणित के प्रतिभा क्षेत्र में प्रवेश कर रहा है।" Live Science

2. o4-mini क्या है?

o4-mini एक LLM है जिसे अप्रैल में जारी किया गया था, जिसका उद्देश्य पारंपरिक GPT-4 श्रृंखला के लिए कठिन "गहरे तर्क" को हल्के मॉडल के साथ प्राप्त करना है। OpenAI ने NPO Epoch AI के साथ सहयोग किया और एक अप्रकाशित 300 प्रश्नों के साथ प्रदर्शन को मापने के लिए बेंचमार्क FrontierMath का निर्माण किया। परिणामस्वरूप, जहां पारंपरिक मॉडल की सही उत्तर दर 2% से कम थी, o4-mini ने कठिन प्रश्नों के **20%** को हल किया। Scientific American

3. गुप्त बैठक के पीछे की कहानी

• NDA और Signal
  सभी प्रतिभागी गणितज्ञों ने NDA पर हस्ताक्षर किए। समस्या को प्रशिक्षण डेटा में शामिल होने से रोकने के लिए, संचार केवल एन्क्रिप्टेड चैट Signal के माध्यम से किया गया। Live Science

• इनाम राशि 7,500 डॉलर
  "AI द्वारा हल न की जा सकने वाली समस्या" बनाने पर, उस प्रश्नकर्ता को इनाम दिया जाएगा। Scientific American

• अद्भुत 10 मिनट का उत्तर
  संख्या सिद्धांत के विशेषज्ञ प्रोफेसर केन ओनो ने "पीएचडी स्तर की अनसुलझी समस्या" प्रस्तुत की, लेकिन o4-mini ने 10 मिनट में इसे पूरा कर दिया। ओनो ने कहा कि वह "intimidation द्वारा प्रमाण में महारत हासिल कर चुका है" और मुस्कुराया। Live ScienceScientific American

4. मानवता बनाम AI: परिणाम की दिशा

दो दिनों की लड़ाई में, मानव पक्ष AI को पूरी तरह से चुप कराने में केवल 10 प्रश्न में सफल रहा। एक गणितज्ञ, Yang-Hui He ने कहा, "यह अब केवल एक उत्कृष्ट स्नातक छात्र नहीं बल्कि एक सह-शोधकर्ता के स्तर पर है।" Scientific American

5. सोशल मीडिया पर प्रतिक्रियाएं

जहां समर्थक "AI अनुसंधान की दक्षता में वृद्धि" का स्वागत करते हैं, वहीं संदेहवादी "यदि गणना का परिणाम सही है लेकिन तर्क गलत है?" और "सत्यापन लागत में वृद्धि" की चिंता करते हैं।

6. गणित अनुसंधान कैसे बदलेगा?

1. भूमिका का विभाजन ― गणितज्ञ समस्या सेटिंग और विचारों के सौंदर्य मूल्यांकन पर ध्यान देंगे, जबकि AI गणना और प्रमाण निर्माण पर।

2. शैक्षिक पाठ्यक्रम का पुनः डिज़ाइन ― रचनात्मकता और अंतर्ज्ञान को बढ़ावा देने वाले कार्यों पर जोर दिया जाएगा, जबकि नियमित गणना AI पर छोड़ दी जाएगी।

3. प्रमाण की विश्वसनीयता का मुद्दा ― "AI द्वारा लिखे गए प्रमाण" को मानव द्वारा जांचने की प्रणाली (मशीन-पठनीय प्रारूप या औपचारिक प्रमाण) की आवश्यकता बढ़ रही है।

7. शेष चुनौतियाँ

• अनुमान से सृजन की ओर: o4-mini मौजूदा साहित्य की "पुनर्रचना" में माहिर है, लेकिन क्या यह वास्तव में नए प्रमेय उत्पन्न कर सकता है, यह अभी तक अज्ञात है।

• ब्लैक बॉक्स प्रकृति: तर्क श्रृंखला के बाद में जोड़े जाने की संभावना (जिसे "पहले उत्तर का अनुमान लगाना और फिर स्पष्टीकरण लिखना" कहा जाता है) की ओर इशारा किया गया है। Reddit

• मूल्यांकन की निष्पक्षता: Epoch AI और OpenAI के वित्तीय संबंधों पर संदेह उठाया गया है।

8. भविष्य के परिदृश्य

9. निष्कर्ष

"सामान्य AI कभी नहीं आएगा" की पारंपरिक धारणा को, सबसे आगे के गणितज्ञों ने इस सप्ताहांत में चुनौती दी। क्या मानवता की "प्रश्न पूछने की शक्ति" और AI की "समाधान उत्पन्न करने की शक्ति" का संगम शुरू होगा? या फिर रचनात्मकता के अंतिम किले को भी सौंपने का दिन आएगा? बर्कले के बंद कमरे में गूंजती जयकार और चीखें, निकट भविष्य की बौद्धिक पारिस्थितिकी तंत्र की चेतावनी हो सकती हैं।