OpenAI는 연구자들을 오래 괴롭혀 온 대형 수학 문제 3개의 해법을 공개했다. 이 가운데 하나는 컴퓨터과학에서 중요한 가정으로 쓰여 온 Exponential Time Hypothesis, 즉 ETH를 부정하는 내용이다. ETH는 어떤 문제가 얼마나 어렵게 계산되는지 이해하는 데 큰 역할을 해 왔고, 더 넓게는 P versus NP 계열의 복잡도 논의와도 이어진다. 공개 직후 학계는 기대와 우려가 섞인 반응을 보였고, Anthropic의 Levent Alpöge는 기존 연구에 기대고 있을 수 있다고 지적했다. 이후 Anthropic도 ETH 반박 결과를 별도로 내놓았다.
이번에는 분야별 공개 방식도 달랐다. 수학자들에게는 GitHub로 자료가 공개됐고, 컴퓨터과학자들은 공개 공유와 토론을 위한 작업반을 꾸렸다. 물리학 쪽은 작업반이 결과 공개 방식을 정하기로 했다. MIT의 Ryan Williams는 UC San Diego의 Russell Impagliazzo, Ramamohan Paturi와 함께 해법 해석을 돕고 있으며, 먼저 공개 서한을 내어 관련 연구자들의 의견과 AI 기여에 대한 규범 논의를 요청했다. Williams는 일부는 익숙하지만 몇몇 부분은 공동 검토가 필요할 만큼 이질적으로 보인다고 설명했다. 핵심은 결과 자체뿐 아니라, AI가 낸 복잡도 증명을 어떤 절차로 검증하고 받아들일지도 함께 시험대에 올랐다는 점이다.