OpenAI Matematik Dünyasına Meydan Okudu: Yapay Zeka Üretimi Yüzlerce Çalışmayı GitHub’da Yayınladı

OpenAI, şirket içinde geliştirdiği henüz yayımlanmamış bir yapay zeka modelinin ürettiği yüzlerce matematik çalışmasını GitHub üzerinden kamuoyuna açtı. Koleksiyonda açık matematik problemlerinden algoritmalara ve Riemann zeta fonksiyonuna kadar uzanan çok sayıda araştırma yer alıyor.

OpenAI’ın 6 Ekim 2026 tarihinde duyurduğu yeni matematik arşivi, yapay zekanın bilimsel araştırmalardaki rolünün artık yalnızca mevcut bilgileri analiz etmekle sınırlı olmadığını gösteren en dikkat çekici örneklerden biri olabilir.

Şirketin GitHub üzerinde yayımladığı katalogda 372 farklı sonuç ailesi altında toplam 722 matematik makalesi ve destekleyici çalışma bulunuyor. OpenAI, çalışmaların şirket içinde geliştirilen bir “frontier” yapay zeka modeli tarafından oluşturulduğunu belirtiyor.

OpenAI yaklaşık 4 bin matematik problemi denedi

OpenAI’ın yayımladığı teknik bilgilere göre model, değerlendirme süreci boyunca yaklaşık 4.000 farklı matematik problemiyle karşı karşıya bırakıldı.

Bu çalışmalar arasından yeterli öneme sahip olduğu değerlendirilen sonuçlar daha sonra aileler ve ayrı makaleler halinde düzenlendi.

Daha da dikkat çekici olan nokta ise gereken hesaplama miktarı.

OpenAI, katalogdaki tipik bir sonuç için ortalama olarak yaklaşık üç saatlik ChatGPT Pro Thinking kullanımına eşdeğer hesaplama gücü harcandığını söylüyor. Çalışmaların büyük bölümünün aynı yöntemle ve şirketin henüz kullanıma sunmadığı dahili modeliyle üretildiği belirtiliyor.

Bu durum, ileri düzey matematik araştırmalarının gelecekte çok daha yüksek hızlarda gerçekleştirilebileceğine ilişkin tartışmaları da beraberinde getiriyor.

Riemann hipotezine yönelik önemli bir ara sonuç da listede

Yayımlanan çalışmalar arasında sayı teorisinin en önemli problemlerinden biri olan Riemann hipoteziyle bağlantılı sonuçlar da bulunuyor.

OpenAI’ın kataloğunda yer alan çalışmalardan biri, “Quasi-Riemann Hypothesis” olarak bilinen daha zayıf bir problemi ele alıyor.

Çalışmada Riemann zeta fonksiyonu ve Dirichlet L-fonksiyonlarının belirli bir yarı düzlemde sıfıra sahip olmadığına yönelik bir sonuç sunuluyor. OpenAI deposundaki ana çalışmada sınır Re(s) > 7/8 olarak veriliyor.

Burada önemli bir ayrım bulunuyor: Bu sonuç, ünlü Riemann hipotezinin tamamen çözüldüğü anlamına gelmiyor.

Riemann hipotezi çok daha güçlü bir iddiada bulunuyor ve kritik bölgedeki önemsiz olmayan sıfırların tamamının gerçek kısmının 1/2 olduğunu öngörüyor. OpenAI’ın yayımladığı çalışma ise bu büyük probleme giden yolda önemli olabilecek farklı bir sıfırsız bölge sonucu ortaya koyuyor.

Lean ile bilgisayar tarafından kontrol edilebilen kanıtlar hazırlanıyor

Bu ölçekte yapay zeka tarafından matematiksel sonuç üretilmesi beraberinde çok temel bir sorunu getiriyor:

İnsan matematikçiler yüzlerce yeni kanıtı nasıl kontrol edecek?

OpenAI bu sorunun çözümünün bir bölümünü Lean isimli formal kanıt sistemiyle sağlamaya çalışıyor.

Lean, matematiksel ifadelerin ve kanıtların bilgisayar tarafından adım adım kontrol edilmesine imkan tanıyor. Böylece bir kanıtın yalnızca ikna edici görünmesi yerine, belirli mantıksal kurallar altında makine tarafından doğrulanması mümkün hale geliyor.

OpenAI, yayımlanan çalışmaların önemli bir bölümü için Lean formalizasyonları bulunduğunu, diğer çalışmalar için de formalizasyon eklemeye devam edeceğini belirtiyor.

Ancak şirket aynı zamanda önemli bir uyarıda bulunuyor: Koleksiyondaki bütün sonuçlar aynı doğrulama aşamasında değil ve henüz formalize edilmemiş çalışmalarda hatalar bulunabilir.

Dolayısıyla GitHub’daki çalışmaların tamamını bugün itibarıyla matematik dünyası tarafından kesin biçimde kabul edilmiş sonuçlar olarak değerlendirmek doğru olmaz.

Navier–Stokes çalışmasının ardından matematik hamlesi büyüyor

OpenAI’ın matematik alanındaki iddialı çalışmalarının ilk örneği bu değil.

Şirket, 8 Eylül 2026 tarihinde Navier–Stokes Milenyum Ödülü Problemi için şirket içi sistemlerinden biri tarafından oluşturulan bir çözüm yayımlamıştı.

Söz konusu çalışma, üç boyutlu Navier–Stokes denklemlerinde sonlu zamanda tekillik oluşabileceğini gösterdiğini iddia ediyor ve OpenAI çalışma için Lean formatında bir kanıt da yayımladı.

OpenAI daha sonra 28 Ağustos’ta eğitilmeye başlanan dahili modelin Navier–Stokes çalışmasının yanı sıra matematiğin farklı alanlarında 100’den fazla uzun süredir açık problemi çözdüğünü açıklamıştı.

Yeni GitHub arşivi ise şirketin matematik çalışmalarının bundan çok daha geniş bir ölçekte yürütüldüğünü ortaya koyuyor.

Peki neden bilimsel dergi yerine GitHub?

Yeni çalışmalarla ilgili dikkat çeken ayrıntılardan biri de OpenAI’ın geleneksel akademik yayın sürecini tercih etmemesi.

Şirket sonuçları doğrudan GitHub üzerinden yayımlıyor.

Depoda makalelerin yanı sıra kaynak dosyaları, atıf bilgileri, sürüm geçmişleri ve bazı çalışmalar için formal kanıt materyalleri bulunuyor.

OpenAI, düzeltmelerin ve yeni sürümlerin kayıt altında tutulacağını da belirtiyor.

Şirket ayrıca sonuçların paylaşım yöntemi konusunda Institute for Advanced Study bünyesindeki bağımsız Advisory Group on Mathematics and Artificial Intelligence ile görüştüğünü söylüyor. Danışma grubunda Timothy Gowers, Martin Hairer ve Edward Witten gibi önemli bilim insanları bulunuyor.

Bu yayın modeli aynı zamanda yapay zekanın bilim üretim hızının geleneksel hakem değerlendirmesi sisteminden daha hızlı ilerlemeye başladığı yönündeki tartışmaları güçlendiriyor.

Matematikçiler yapay zekanın hızından endişeli

Yapay zekanın matematikte hızla ilerlemesi bilim dünyasında yalnızca heyecan yaratmıyor.

Eylül 2026’da yayımlanan “A Severe Misalignment of AI in Mathematics” başlıklı açık mektupta çok sayıda Fields Madalyası sahibi matematikçi, yapay zeka şirketlerinin matematik problemlerini bir performans ölçütüne dönüştürmesinden duydukları endişeyi dile getirdi.

Mektubun yayımlanmasının ardından imzacı Fields Madalyası sahiplerinin sayısı da arttı. EPFL tarafından yayımlanan güncel listede 26’dan fazla Fields Madalyası sahibi matematikçi yer alıyor.

Eleştirilerin merkezinde oldukça önemli bir ayrım bulunuyor.

Matematikçiler için amaç yalnızca bir problemin doğru cevabını bulmak değil; aynı zamanda sonuca götüren kavramları, yöntemleri ve matematiksel yapıları anlamak.

Bu nedenle binlerce doğru matematiksel ifadenin makineler tarafından hızla üretilmesi teorik olarak bilimsel bilgi miktarını artırırken, bu bilginin insanlar tarafından anlaşılması ve yeni nesil araştırmacılara aktarılması konusunda yeni sorunlar yaratabilir.

Yapay zeka bilimsel keşfin hızını değiştirebilir

OpenAI ise çalışmalarının matematikçiler tarafından kullanılabilecek yeni nesil bilimsel araçların önünü açmasını hedefliyor.

Şirket, sonuçların anlaşılması ve değerlendirilmesi için çalıştaylar, konferanslar ve özel programlar finanse edeceğini duyurdu. Aynı zamanda söz konusu matematik modelini bilim insanlarının doğrudan kullanabileceği şekilde sorumlu biçimde yayımlamak üzerinde çalıştığını söylüyor.

Henüz GitHub üzerindeki yüzlerce çalışmanın ne kadarının matematik topluluğu tarafından önemli, özgün ve doğru kabul edileceğini söylemek için erken.

Ancak ortaya çıkan tablo oldukça net:

Yapay zeka artık yalnızca matematik problemlerini çözmeye çalışan bir yardımcı araç değil; doğrudan yeni matematiksel araştırmalar üreten bir sisteme dönüşmeye başlıyor.

Bundan sonraki büyük soru ise yapay zekanın ne kadar hızlı yeni sonuç üretebildiğinden çok, insanların bu hızda üretilen bilimi nasıl doğrulayacağı, anlayacağı ve kullanacağı olabilir.