Meta AI เผยแพร่งานวิจัยด้านคณิตศาสตร์ 6 ชิ้น เมื่อวันที่ 2 ตุลาคม 2026 ซึ่งนักคณิตศาสตร์ทำร่วมกับโมเดล Muse Spark 1.1 และ 1.2 โดย Meta ระบุว่า 5 ใน 6 ชิ้นเป็นการตอบโจทย์ที่ยังเปิดอยู่ (open problems) ไม่ใช่โจทย์แข่งขันที่มีเฉลยอยู่แล้ว
เกิดอะไรขึ้น
- Meta บอกว่าหลังจากโมเดลของตนทำผลงาน ระดับเหรียญทองใน 5 การแข่งขัน ด้านคณิตศาสตร์ ฟิสิกส์ และเคมี ก็อยากทดสอบคำถามที่ยากกว่า: AI ช่วยได้ไหม ในโจทย์ที่ยังไม่มีใครรู้ทางไปสู่คำตอบ
- นักคณิตศาสตร์ใช้ Muse Spark ผ่าน หน้าแชต Meta AI ปกติในโหมด Thinking ไม่ได้ใช้ระบบพิเศษ
- โจทย์ครอบคลุมหลายสาขา เช่น เกณฑ์ (threshold) ของการ fit ทรงรีกับจุดสุ่มแบบ Gaussian ในทฤษฎีความน่าจะเป็น, ปัญหา การระเบิด (blow-up) ในเวลาจำกัดของสมการคลื่น, การ หักล้าง conjecture ในทฤษฎีกรุป ด้วยตัวอย่างค้านขนาด 384 สมาชิก, conjecture เกี่ยวกับ evolution algebra และงานที่เชื่อมทฤษฎีจำนวนกับทฤษฎีสตริง
- บทบาทของโมเดลคือ เขียนโค้ดค้นหา เสนอแนวพิสูจน์ ร่างบางส่วนของเปเปอร์ และหาตัวอย่างค้าน โดยในเปเปอร์ระบุชัดว่าส่วนไหน AI ร่าง ส่วนไหนนักวิจัยเขียน และมีนักคณิตศาสตร์อีกกลุ่มตรวจทาน
มีข้อโต้แย้งตามมา
Jason Dean Lee นักวิจัยที่ออกมารีวิวโต้แย้งว่า Meta อาจเคลมเกินจริง โดยมองว่ามีเพียง ราว 3 ใน 6 ข้อ ที่เป็นคำตอบใหม่จริง ส่วนที่เหลือมีผู้อื่นแก้ไว้ก่อนแล้ว
ข้อมูลประกอบก็ชี้ไปทางเดียวกันบางส่วน เช่น งานเรื่องเกณฑ์ Gaussian มีงานอิสระโพสต์ไว้ตั้งแต่ สิงหาคม 2026 และตัวอย่างค้านในทฤษฎีกรุปก็มี AI agent อีกตัวชื่อ Nilradical หาเจอเมื่อ 16 กันยายน ทั้งนี้ Meta ไม่ได้ให้ตัวเลขว่าช่วยประหยัดเวลาหรือต้นทุนได้เท่าไร
แปลว่าอะไร
ข่าวนี้ต่อยอดกระแสที่ OpenAI และ Google DeepMind ก็เคยประกาศผลงานคล้ายกันในปีนี้ สนามแข่งของ AI กำลังย้ายจาก "ทำข้อสอบได้คะแนนเต็ม" ไปสู่ "ช่วยสร้างความรู้ใหม่ที่ยังไม่มีเฉลย"
แต่ดราม่าเรื่อง "ใหม่จริงหรือไม่" ก็สะท้อนปัญหาสำคัญว่า การวัดผลงาน AI ในงานวิจัยจริงยากกว่าการวัดคะแนนสอบมาก เพราะต้องเช็กวรรณกรรมทั้งหมดว่าเคยมีใครทำมาก่อนหรือเปล่า