OpenAI ha publicado cientos de soluciones a problemas matemáticos complejos, pero la comunidad académica señala que estas no cumplen con los estándares de verificación establecidos por el Grupo Consultivo de Matemáticas e Inteligencia Artificial (AGMAI). Aunque la empresa consultó a expertos para evitar controversias previas, los matemáticos advirtieron que la falta de comprensión humana de los resultados es un riesgo crítico. Un nuevo estudio de la Universidad de Cambridge y King's College de Londres revela discrepancias entre las explicaciones en lenguaje natural y el código formalizado en Lean para un problema de un millón de dólares derivado de las ecuaciones de Navier-Stokes. Solo el 42% de las 719 manuscritos de OpenAI fueron formalizados, y solo 10 de ellos incluyeron la cadena de pensamiento del modelo. Terence Tao, matemático de renombre, criticó que los modelos actúan como 'prompters' autónomos que no interactúan con el campo tras resolver el problema. Melanie Wood, profesora de Harvard, señaló que la responsabilidad de la comprensión humana comienza solo después de la publicación. AGMAI recomienda a OpenAI financiar a matemáticos humanos para validar estas soluciones, algo que la empresa no ha hecho hasta la fecha.
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