AIを1万体並列で88時間。OpenAIの未解決数学への挑戦がすごい

AIが賢くなるというと、これまでは「一つのモデルがどこまで賢くなるか」を想像していました。

今回のOpenAIの発表は、そのイメージをかなり変えるものです。

OpenAIは、Navier–Stokes存在と滑らかさ問題について、内部AIシステムが解を発見したと発表しました。

しかも使ったのは、一つのAIとの会話ではありません。約1万のAIエージェントを並列で動かした巨大な研究チームのような仕組みです。

約1万エージェント、88時間

OpenAIによると、GPT-6 Astraより significantly more capable とする開発中の内部モデルを使い、最終的なNavier–Stokes解に約88時間。さらにAstraによるLean形式化・検証に17時間を使いました。

全探索では約490万メッセージ、3000億output token。Navier–Stokes部分だけでも約270万メッセージ、1300億tokenとしています。

今回すごいのは「AIが難問を解いた」という結果だけではありません。約1万のAIエージェントを何十時間も並列稼働させ、巨大なAI研究チームのように使ったことです。

まだ「正式に解決」とは言えない

Navier–Stokes問題はClay Mathematics InstituteのMillennium Prize Problemsのひとつです。

ただしOpenAIが解を発表したことと、数学界が正式に解決を認めたことは別です。独立した専門家による検証はこれからです。

OpenAI自身も100万ドルの賞金を申請しないとしています。

現時点では「OpenAIが解を発見したと主張し、証明と形式化を公開した」段階。ミレニアム懸賞問題が正式解決した、と断定するのは早いです。

AIは「一人の天才」から「巨大チーム」へ？

数日前、OpenAIはAI研究インターン段階へ到達したと発表しました。

今回さらに見えてきたのは、一つのAIを長く働かせるだけではなく、大量のAIを同時に走らせ、探索や検証を並列化する使い方です。

人間の研究チームでも、1万人を同じ問題へ同時投入することは簡単ではありません。AIなら、それがソフトウェアとして可能になり始めています。

これからのAI競争は「一番賢いモデルはどれ？」だけではなく、「何体のAIを、どれだけ長く、うまく協力させられるか」も重要になるのかもしれません。