OpenAI zegt dat nieuw AI-model tien lang onopgeloste wiskundeproblemen oploste

OpenAI zegt dat een interne, nog niet uitgebrachte versie van zijn volgende grote model, met de werknaam Astra, oplossingen heeft gevonden voor tien wiskunde- en informaticaproblemen die volgens het bedrijf al minstens tien jaar geen vooruitgang hadden geboekt. Het gaat om vraagstukken uit onder meer meetkunde, cryptografie en complexiteitstheorie, een tak van de informatica die bestudeert hoe moeilijk bepaalde rekenproblemen zijn.

Het nieuws komt van OpenAI zelf, in een blogpost die het bedrijf publiceerde. Onafhankelijke bronnen die de resultaten al hebben nagekeken, zijn er op dit moment niet. Techsite Techmeme en blogger Simon Willison bevestigen wel dat OpenAI deze claim maakt, maar spreken zich niet uit over de wiskundige juistheid ervan.

Wat heeft OpenAI precies gedaan?

OpenAI liet zijn interne testmodel loslaten op tien problemen waar wiskundigen al lange tijd op vastliepen. Volgens het bedrijf kostte het oplossen van elk probleem minder dan 2.000 dollar aan rekenkracht, berekend tegen de prijzen van het bestaande model GPT-5.6 Sol. Wat niet vermeld wordt, is hoeveel problemen het model probeerde zonder tot een oplossing te komen: die mislukte pogingen tellen niet mee in de rekensom.

Om de resultaten controleerbaar te maken, publiceerde OpenAI de bewijzen in Lean 4, een programma waarmee wiskundige bewijzen stap voor stap formeel geverifieerd kunnen worden door een computer in plaats van door een mens die alles naleest. Daarnaast bracht het bedrijf een wetenschappelijk paper uit en een extra, door het model zelf geschreven document dat probeert te reconstrueren hoe het tot de oplossing kwam. Simon Willison noemt dat een behoorlijk niveau van openheid, maar merkt op dat de exacte instructies die aan het model gegeven werden, niet gedeeld zijn.

Waarom reageren wiskundigen zo verdeeld?

De reacties in de wiskundige gemeenschap lopen uiteen van fascinatie tot ongemak. Sommige onderzoekers vergelijken het moment met de schaakcomputer Deep Blue, wiens naam voor velen synoniem staat met het gevoel dat een machine plots iets kan wat lang als typisch menselijk terrein gold. Wiskundige Kirwin Hampshire publiceerde naar aanleiding van eerdere, kleinere AI-resultaten een essay over wat hij een diepe existentiële crisis binnen het vakgebied noemt.

Andere stemmen zijn minder somber. Wiskundige Terence Tao spreekt volgens IEEE Spectrum niet over verdringing, maar over een verschuiving richting wat hij grootschalige wiskunde noemt: samenwerkingen tussen mensen en machines, waarbij mensen het creatieve denkwerk doen en AI het technische rekenwerk overneemt.

Staat dit los van andere AI-ontwikkelingen?

Nee, het past in een bredere golf van AI-labs die hun modellen inzetten op complexe onderzoeksvraagstukken. Kort voor deze aankondiging meldde ook Anthropic dat het zijn AI-model Claude cryptografische zwakheden liet opsporen, met een aanzienlijk hoger budget dan de kosten die OpenAI nu claimt.

Ondertussen speelt er ook een prijzenoorlog tussen aanbieders. Het Chinese Deepseek bracht een nieuwe versie van zijn budgetmodel uit die volgens onafhankelijke metingen van Artificial Analysis bijna even goed scoort als OpenAI’s eigen goedkopere model, maar ongeveer 60 procent minder kost per taak. Dat toont aan dat de prijzen in de sector snel blijven dalen, ook als de duurdere topmodellen almaar geavanceerdere resultaten claimen.

Wat betekent dit voor gewone AI-gebruikers?

Voorlopig weinig concreet. Astra is nog niet uitgebracht als product en de tien wiskundige resultaten zijn een showcase van wat het model in een gecontroleerde onderzoeksomgeving kan, niet een functie die in een chatbot of bedrijfstool terechtkomt. De bronnen geven geen informatie over een lanceringsdatum, een prijs voor het uiteindelijke model, of hoe dit zich vertaalt naar dagelijkse toepassingen zoals klantenservice of tekstverwerking.