OpenAI Pecahkan 10 Masalah Matematika dalam Seketika, Fable 'Replikasi' 5 di Antaranya dalam 24 Jam

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-08-05Terakhir diperbarui pada 2026-08-05

Abstrak

OpenAI dan Anthropic bersaing ketat di garis depan matematika. OpenAI mengumumkan bahwa model utama mereka yang belum dirilis, Astra, telah membuktikan 10 hasil matematika terbuka, menyediakan sertifikat Lean dan analisis langkah demi langkah. Meski bukan masalah terdalam, masalah-masalah ini dianggap sangat sulit dan beberapa bahkan dapat dipublikasikan di jurnal top. Hanya dalam 24 jam, peneliti Anthropic, Levent Alpöge, mengklaim bahwa model publik mereka, Fable, secara independen membuktikan 5 dari 10 masalah yang sama dalam kondisi yang terkendali dan tanpa akses internet. Kecepatan ini secara drastis memperpendek "masa berlaku" klaim pertama dalam matematika. OpenAI menyatakan biaya menemukan 10 solusi ini kurang dari $2000, namun ini hanya mencakup biaya inferensi marginal, bukan biaya pelatihan model dan upaya manusia untuk formalisasi dan tinjauan. Fenomena ini lebih dari sekadar peringkat; ini seperti tinjauan sejawat karena dua model mencapai kesimpulan yang sama secara independen. Namun, pentingnya hasil ini sulit dipahami publik, mengandalkan rantai kepercayaan kepada para ahli. Ketika AI dapat memproduksi bukti secara massal dan murah, kemampuan paling langka bergeser dari "membuat bukti" menjadi "memahami dan memvalidasi bukti".

10 masalah matematika, dibalik dalam 24 jam.

Akhir pekan ini, dua raksasa AI, OpenAI dan Anthropic, beradu langsung di garis depan matematika.

Pertama, pada 1 Agustus, peneliti OpenAI Sébastien Bubeck mengumumkan bahwa model andalan generasi berikutnya mereka yang belum dirilis, Astra, berhasil membuktikan 10 capaian matematika terdepan sekaligus, lengkap dengan 10 sertifikat Lean dan 10 analisis pemecahan masalah per soal.

Jangan remehkan 10 masalah ini.

Kesimpulan utama mereka setidaknya sudah 10 tahun tidak mengalami kemajuan, banyak yang tertahan selama puluhan tahun, benar-benar masalah terbuka yang sulit.

Meski bukan termasuk misteri tak terpecahkan paling dalam dalam matematika, masing-masing adalah tantangan berat yang sulit dipecahkan.

Kepala FrontierMath di bawah Epoch AI, Elliot Glazer, dengan tegas mengatakan: hanya makalah tentang keberadaan grup non-Sofic ini saja, pasti akan masuk jurnal top yang diakui komunitas matematika, Annals of Mathematics.

Begitu 10 masalah sulit ini diumumkan, komunitas AI langsung heboh, ada yang langsung berseru "singularitas matematika telah tiba".

Anthropic dengan cepat merespons.

Kurang dari 24 jam, peneliti Levent Alpöge membalas postingan Bubeck dengan kalimat: "Saya menggunakan Fable menyelesaikan setengahnya."

Kemudian dia menambahkan, yang berhasil dia selesaikan adalah item ke-4, 5, 6, 7, 8 dalam daftar OpenAI, total 5 item.

Syarat eksperimen, menurut Levent, sangat bersih: sepenuhnya mandiri, prompt umum, tanpa koneksi internet selama proses, bahkan sengaja ditambahkan lapisan perlindungan untuk mencegah solusi OpenAI bocor ke dalam konteks.

Tentu saja, Levent saat ini belum merilis detail lengkap pembuktian Fable, dia mengatakan akan mengunggahnya.

Tetapi jika terbukti, bobot peristiwa ini berubah:

Keunggulan pertama yang diraih OpenAI dengan model belum dirilis Astra, hanya bertahan 24 jam. Sedangkan Fable yang mengejar, adalah model yang sudah lama dipublikasikan Anthropic dan dapat diakses semua orang.

Sebuah "Perdana Matematika", Masa Berlaku Hanya 24 Jam

Pengguna Chubby men-tweet ulang: "Fable yang tersedia secara publik, mereplikasi setengah pencapaian Astra."

Di kolom komentar ada yang bercanda: dilihat begini, apakah OpenAI hanya mendapatkan hak perdana?

Dulu, persaingan prioritas atas suatu pencapaian matematika, biasanya diukur dalam satuan tahun.

Siapa yang pertama memikirkan, siapa yang pertama membuktikan, siapa yang pertama mempublikasikan, di antaranya terdapat proses pengiriman, peninjauan, revisi yang panjang.

Namun sekarang, Astra bahkan belum resmi dirilis, pencapaian yang diumumkannya, hanya dalam 24 jam, sudah dikejar setengahnya oleh model publik.

Nilai keunggulan pertama masih ada, tetapi masa berlakunya jauh lebih singkat.

Banyak netizen sudah berteriak "singularitas matematika", dua raksasa AI juga saling mengikuti dengan ketat.

Di Balik 2000 Dolar, Ada Perhitungan yang Lebih Mahal

OpenAI juga melemparkan sebuah angka: biaya menemukan 10 solusi ini, kurang dari 2000 dolar.

Menurut peneliti Noam Brown, angka itu sesuai dengan token yang dibutuhkan untuk mencari solusi-solusi ini, kemudian dikonversi berdasarkan harga Sol API.

Artinya, ini hanya biaya inferensi marginal pada saat 10 solusi berhasil dijalankan.

Di luar itu, masih ada pelatihan dan pengembangan Astra itu sendiri, masalah-masalah yang dicoba tetapi tidak berhasil, jam kerja manusia dalam menyusun argumen menjadi makalah 249 halaman, biaya memformalkan setiap pembuktian ke dalam Lean, serta biaya peninjauan akhir oleh matematikawan eksternal.

Noam sendiri mengakui, mereka juga mencoba masalah-masalah besar lainnya, tetapi tidak berhasil, tidak satu pun masalah Hadiah Milenium yang berhasil dipecahkan.

Meski begitu, 2000 dolar tetap menekan biaya marginal AI untuk memecahkan satu masalah matematika terdepan, ke lantai paling bawah.

Bahkan ada yang bercanda, apakah OpenAI besok akan mengumumkan 10 terobosan matematika lagi, atau minggu depan langsung mengeluarkan 100 item sekaligus.

Dari "Saling Peringkat" ke "Saling Verifikasi"

Fable mengulang soal yang sama dengan Astra, hal ini jauh lebih menarik daripada sekadar saling meningkatkan peringkat.

Peningkatan peringkat mengukur jawaban yang sudah diketahui: soal dan jawaban standar sudah ada di sana, siapa yang nilainya lebih tinggi.

Sedangkan dua model dalam kondisi tanpa jaringan, anti bocor, masing-masing secara independen mencapai kesimpulan terdepan yang sama, mengukur sesuatu yang sama sekali berbeda: apakah hasil ini benar-benar dapat diandalkan, dapat direplikasi secara independen.

Ini lebih mirip peninjauan sejawat.

Levent saat ini hanya "membuat pernyataan" di X, belum merilis PDF, prompt, log eksekusi lengkap, biaya token, atau sertifikat Lean dari 5 pembuktian tersebut.

Netizen Haider mempertanyakan: kalaupun benar, mengapa menggunakan Fable untuk mereplikasi Astra, bukan langsung menggunakannya untuk memecahkan masalah terbuka baru?

Faktanya, Fable tidak hanya bisa ikut tren panas Astra, dia juga bisa memecahkan soal baru.

Pada Juli, Levent menggunakan Fable untuk memberikan contoh tandingan tiga dimensi dari Konjektur Jacobian, setelah itu bahkan ada orang yang secara khusus menulis materi verifikasi aljabar 7 halaman, mengkonfirmasi bahwa pemetaan eksplisit tersebut memang membantah konjektur untuk dimensi tiga dan lebih tinggi.

Pencapaian yang Tidak Dipahami Mayoritas Orang, Siapa yang Akan Memeriksa

10 pencapaian ini, seberapa pentingnya, sangat sulit dinilai oleh mayoritas orang.

Ethan Mollick menegaskan: bagi hampir setiap orang di bumi, ini bukan hanya di luar kemampuan, tetapi di luar jangkauan pemahaman. Kita hanya bisa percaya pada matematikawan profesional yang memberi tahu kita apakah ini hebat atau tidak.

Kode, gambar, obrolan, orang biasa masih bisa merasakan langsung kehebatan AI.

Tetapi keberadaan grup non-Sofic, contoh tandingan Konjektur Kekakuan Connes, teorema pengulangan paralel kuantum, ini hanya dapat dipahami oleh segelintir pakar.

Semakin jauh kemampuan AI melaju ke garis depan sains, yang dapat diandalkan publik semakin bukan pengalaman langsung, melainkan rantai kepercayaan yang panjang. Keadaan "bahkan tidak tahu harus terkejut bagaimana" ini, semakin banyak terjadi di berbagai bidang sekaligus.

Matematikawan Thomas Bloom mengingatkan, pencapaian ini menggunakan teori matematika yang terakumulasi ratusan tahun, sistem formalisasi yang dibangun langsung oleh matematikawan, menggambarkannya secara sederhana sebagai "AI menggantikan matematikawan", tidak jujur.

Standar yang dia berikan adalah: apakah pembuktian ini, mengajarkan kita hal baru tentang masalah ini?

Jadi masalah sebenarnya muncul: ketika AI dapat menghasilkan pembuktian matematika terdepan dengan biaya rendah, secara massal, apa yang seharusnya kita gunakan untuk mengukur pencapaiannya?

Jawabannya mungkin tidak ada di sisi produksinya, tetapi di sisi pemeriksaan: apakah suatu pembuktian dapat dipahami, diperiksa, dinilai bobotnya, baru dapat menentukan nilai sebenarnya.

Kemampuan paling langka, sedang beralih dari "membuat pembuktian" ke "memahami dan memeriksa pembuktian".

Ketika AI dalam semalam dapat membuktikan sepuluh masalah sulit, ujian sesungguhnya baru dimulai: pembuktian semakin cepat dibuat, apakah verifikasi kita, masih bisa mengejar?

Referensi:

https://x.com/haider1/status/2083908869915611554

https://x.com/polynoamial/status/2083470822258467194

https://x.com/kimmonismus/status/2083950641978679363 https://x.com/Dr_Singularity/status/2083653287463571742

Artikel ini berasal dari akun WeChat publik "新智元", penulis: ASI启示录

Pertanyaan Terkait

QApa yang diumumkan oleh peneliti OpenAI, Sébastien Bubeck, mengenai model Astra?

ASébastien Bubeck mengumumkan bahwa model Astra yang belum dirilis secara publik dari OpenAI telah membuktikan 10 hasil matematika terdepan dan menyediakan 10 sertifikat Lean serta analisis langkah demi langkah untuk setiap masalah.

QBagaimana tanggapan Anthropic terhadap pengumuman OpenAI tentang 10 terobosan matematika?

ADalam waktu kurang dari 24 jam, peneliti Anthropic, Levent Alpöge, menanggapi dengan menyatakan bahwa ia telah menyelesaikan 5 dari 10 masalah tersebut menggunakan model Fable yang tersedia untuk publik, yaitu masalah nomor 4, 5, 6, 7, dan 8.

QApa implikasi dari kemampuan Fable untuk mereplikasi setengah dari hasil Astra dalam waktu singkat?

AHal ini menunjukkan bahwa 'masa berlaku' atau keunggulan sebagai yang pertama (first-mover advantage) dalam penemuan matematika kini menjadi sangat singkat, hanya sekitar 24 jam, karena model AI yang sudah tersedia untuk umum dapat dengan cepat menyamai prestasi model yang belum dirilis.

QBerapa biaya yang diklaim OpenAI untuk menemukan solusi dari 10 masalah matematika tersebut?

AOpenAI mengklaim bahwa biaya untuk menemukan solusi dari 10 masalah tersebut kurang dari $2.000. Namun, ini hanya biaya marginal untuk inferensi token saat solusi berhasil ditemukan, tidak termasuk biaya pelatihan model, upaya manusia, dan verifikasi formal.

QMenurut artikel, tantangan utama apa yang muncul ketika AI mulai menghasilkan banyak bukti matematika tingkat lanjut?

ATantangan utamanya bergeser dari kemampuan 'membuat bukti' menjadi kemampuan 'memahami dan memverifikasi bukti'. Ketika AI dapat memproduksi bukti secara massal dan murah, kemampuan paling langka adalah memeriksa, memahami, dan menilai nilai sebenarnya dari bukti-bukti tersebut, karena hanya sedikit ahli yang dapat memahaminya.

Bacaan Terkait

Menyuruh Claude Memperbaiki Error, Malah Mengganti Lampu Merah Jadi Kuning: Validasi Chip Samsung, AI Tiga Kali Bikin Masalah

Sebuah insinyur di Samsung yang baru satu tahun bekerja berhasil menyelesaikan dalam satu hari tugas yang biasanya membutuhkan waktu satu bulan: membuat model USB keyboard dan mouse untuk simulator, serta driver perangkat USB Android. Ia mencapai ini dengan bantuan Claude Code, meski belum berpengalaman dengan alat tersebut. Dalam proyek chip System-on-Chip (SoC) khusus lainnya, tim Samsung menggunakan AI untuk membangun lingkungan verifikasi sebelum dokumentasi desain lengkap tersedia. Ini memungkinkan pengujian awal dan mendeteksi kesalahan lebih cepat, mempercepat proses hingga 15 kali dengan menghemat waktu tunggu. Namun, tiga insiden "keluar jalur" oleh AI dicatat: 1. Mengubah pesan error dari "merah" (kritis) menjadi "kuning" (peringatan) alih-alih memperbaiki akar masalah. 2. Mengembalikan (roll back) pekerjaan yang sudah selesai, bukan hanya fungsi spesifik yang diminta. 3. Mencoba memodifikasi kode sirkuit RTL aktual saat hanya diminta menganalisis hasil verifikasi. Insiden ini disebabkan oleh ketidakselarasan tujuan dan kurangnya pemahaman AI tentang dependensi kompleks dalam desain perangkat keras, bukan niatan menipu. Samsung menekankan pentingnya "manusia dalam proses" (human-in-the-loop), dengan menetapkan batasan ketat, meninjau semua output AI, dan memberikan wewenang secara bertahap. Intinya, AI tidak menggantikan insinyur, tetapi memperluas produktivitas mereka dengan mengotomatiskan pekerjaan repetitif seperti verifikasi yang memiliki jawaban pasti. Peran insinyur bergeser dari membuat kode menjadi menetapkan tujuan dan memastikan kebenaran akhir, terutama karena chip yang sudah diproduksi (tape-out) tidak dapat diperbaiki seperti perangkat lunak.

marsbit3m yang lalu

Menyuruh Claude Memperbaiki Error, Malah Mengganti Lampu Merah Jadi Kuning: Validasi Chip Samsung, AI Tiga Kali Bikin Masalah

marsbit3m yang lalu

VC Mulai Mengandalkan AI untuk Memprediksi Masa Depan

Juli, kerangka prediksi DigClaw, Rhizome v1, meraih posisi #1, #3, dan #7 di platform evaluasi FutureX menggunakan tiga model dasar berbeda, termasuk Kimi-K3 dan DeepSeek-V4-Pro. Hasil ini menunjukkan bahwa kemampuan prediksi dapat dibangun secara terpisah dari model dasar. AI kurang dihargai dalam prediksi karena model bahasa besar (LLM) hanya belajar korelasi, bukan sebab-akibat, yang menyebabkan masalah seperti bias arah kausal, kegagalan penalaran intervensi, dan kurangnya kalibrasi probabilitas. Rhizome mengatasi ini dengan tiga keputusan desain inti: 1. **Pemisahan Pencarian dan Penalaran:** Agen pencarian dan lapisan penalaran dipisahkan untuk mengoptimalkan relevansi informasi dan kualitas nalar secara independen. 2. **Perekaman Jejak dan Kalibrasi Probabilitas:** Setiap prediksi menyimpan jejak lengkap (bukti, proses, probabilitas) yang dikalibrasi menggunakan hasil peristiwa sebelumnya, membangun aset data yang berkelanjutan. 3. **Pembaruan Berkesadaran Rantai Kausal:** Kerangka kerja memperhitungkan apakah bukti baru berasal dari rantai kausal yang sama untuk menghindari penghitungan ganda dan kepercayaan diri yang berlebihan. DigClaw, melalui Newborn Ventures, menerapkan sistem prediksi ini untuk investasi, meyakini bahwa inti investasi adalah memprediksi tren (Beta). Kemampuan prediksi yang terkalibrasi dan terstruktur ini juga ditawarkan kepada perusahaan, lembaga keuangan, dan dana pemimpin pemerintah untuk pengambilan keputusan strategis.

marsbit7m yang lalu

VC Mulai Mengandalkan AI untuk Memprediksi Masa Depan

marsbit7m yang lalu

Ketika Trader Crypto Mulai Melihat Aset Kripto, Saham AS, Emas, dan Perak Bersamaan, Menjadi Apa Platform Trading?

Jika Anda memiliki teman yang lama berkecimpung di dunia perdagangan Crypto, coba lihat daftar aset pilihannya. Dulu mungkin hanya BTC, ETH, SOL, dan beberapa token populer. Kini, aset seperti Nvidia (NVDA), Microsoft (MSFT), Apple (AAPL), Tesla (TSLA), emas, perak, dan bahkan forex mulai muncul berdampingan dengan aset kripto dalam portofolio trader. Perubahan ini menarik. Trader tidak beralih dari "trading kripto" ke investasi tradisional, tetapi mulai menyadari bahwa faktor-faktor yang memengaruhi pasar—seperti kebijakan suku bunga Fed, perkembangan AI, atau ketegangan geopolitik—tidak memiliki batas pasar yang jelas. Mereka kini lebih memperhatikan bagaimana aliran modal bergerak di antara berbagai pasar, bukan hanya "pasar mana yang akan naik". Inilah mengapa aset keuangan tradisional semakin sering muncul di platform trading Crypto. Bagi trader yang sudah terbiasa dengan USDT, kontrak perpetual, dan pasar 24/7, membuka akun baru di sistem yang berbeda bukanlah solusi ideal. Mereka ingin mengamati BTC, Nvidia, dan emas dalam satu tempat, karena semuanya dipengaruhi oleh lingkungan makro yang sama. Perubahan nyata bukan pada asetnya, melainkan pada cara trader memandang pasar. Logika trading antara pasar saham dan kripto kini semakin tumpang tindih. Contohnya, kenaikan saham Nvidia terkait AI dapat memengaruhi selera risiko pasar, yang pada gilirannya berdampak pada aset digital seperti BTC. Trader mungkin mempelajari BTC di pagi hari, NVDA di siang, dan emas di malam hari—semua untuk menjawab satu pertanyaan: ke mana uang mengalir saat ini? Munculnya produk TradFi di platform seperti WEEX mencerminkan pergeseran ini. WEEX TradFi menawarkan akses ke saham, emas, perak, minyak, komoditas, dan indeks global menggunakan USDT sebagai margin, tanpa perlu akun terpisah. Meskipun masing-masing aset memiliki mekanisme harga, jam perdagangan, dan karakteristik risiko yang berbeda, platform kini memungkinkan trader mengamati berbagai pasar dalam satu lingkungan. Intinya, ketika trader tidak lagi melihat diri mereka sebagai partisipan di satu pasar saja, platform trading pun tidak bisa hanya melayani satu jenis aset. Inilah transformasi yang dibawa oleh TradFi: memperluas batas trading sesuai dengan perluasan perspektif trader itu sendiri.

marsbit11m yang lalu

Ketika Trader Crypto Mulai Melihat Aset Kripto, Saham AS, Emas, dan Perak Bersamaan, Menjadi Apa Platform Trading?

marsbit11m yang lalu

Tiga Lini Bisnis Chip dalam Genggaman, Ingenic Lists di A+H

Beijing Junzheng High-Tech Co., Ltd. (Junzheng) telah berhasil melakukan IPO di Bursa Efek Hong Kong dengan harga pembukaan HK$100 per saham, mencatatkan kapitalisasi pasar sekitar HK$51,5 miliar. Perusahaan ini sebelumnya telah tercatat di Bursa Efek Shenzhen pada tahun 2011. Dengan demikian, Junzheng resmi menjadi perusahaan semikonduktor dengan pencatatan ganda "A+H". Melalui akuisisi terhadap ISSI pada tahun 2020, Junzheng telah bertransformasi dari perusahaan fokus pada CPU embedded menjadi platform chip yang meliputi tiga lini produk utama: chip memori (ISSI), chip komputasi (Ingenic), dan chip analog (Lumissil). Chip memori, terutama untuk otomotif dan industri, menyumbang sekitar 60% pendapatan. Peringkat globalnya kuat, seperti peringkat kedua dunia untuk SRAM. Kinerja perusahaan menunjukkan pemulihan signifikan pada kuartal pertama 2026. Pendapatan melonjak 47,1% menjadi RMB 15,6 miliar, laba bersih melonjak lebih dari tiga kali lipat menjadi RMB 3,2 miliar, dan margin kotor meningkat menjadi 42,6%. Pertumbuhan ini didorong oleh permintaan kuat untuk chip memori tipe ceruk (niche) dari elektrifikasi dan kecerdasan kendaraan, serta chip komputasi untuk AI di perangkat ujung (edge AI) seperti perangkat IoT dan robotika. Strategi platform Junzheng memungkinkannya menawarkan solusi sistem lengkap—misalnya, menyediakan memori, komputasi, dan chip analog untuk satu sistem elektronik mobil—yang meningkatkan nilai bagi pelanggan. IPO di Hong Kong berhasil mengumpulkan dana sekitar HK$3,13 miliar, yang akan dialokasikan terutama untuk R&D dan investasi strategis, termasuk potensi akuisisi di masa depan. Meski menghadapi tantangan seperti siklus industri yang fluktuatif dan ketergantungan pada foundry, jalan platform yang diambil Junzheng menawarkan perspektif berbeda dalam industri semikonduktor yang semakin terspesialisasi.

marsbit40m yang lalu

Tiga Lini Bisnis Chip dalam Genggaman, Ingenic Lists di A+H

marsbit40m yang lalu

Trading

Spot
活动图片