История, судя по источникам, ровно такая, как вы описали — просто с одной важной тонкостью: слово **“found”** (нашла) оказалось **двусмысленным**, и на этом хайп и взорвался.
* Кевин Вейл написал, что GPT-5 “нашла решения 10 ранее нерешённых задач Эрдёша” и “продвинулась в 11”. Потом пост удалил. ([eWeek][1])
* В треде владелец/админ **erdosproblems.com** прямо сказал: это **искажение**, GPT-5 **не “решала”**, а **нашла ссылки на уже опубликованные решения**. ([X (formerly Twitter)][2])
* Хассабис назвал эпизод “embarrassing”, Лекун съязвил в своём стиле (“Hoisted by their own GPTards”). ([TechCrunch][3])
* Себастьен Бубек тоже писал, что удалил пост и уточнил: речь была про **найденные в литературе решения**, а не “новые доказательства от ИИ”. ([techmeme.com][4])
А «настоящая» полезная часть тут реально интересная: **LLM как ускоритель научной рутины** — поиск, навигация по литературе, связывание хвостов. Терри Тао как раз подчёркивает, что ближайшая практическая польза — **literature review** и “апгрейд статуса” задач за счёт нахождения существующих работ. ([Mastodon hosted on mathstodon.xyz][5])
---
### Про ваш P.S.: «нет ИИ, есть поиск по BigData»
Если коротко и честно: **“просто поиск” — слишком простое объяснение**, но **“это сознательный разум” — тоже сказки**.
**Что не просто поиск:**
* LLM не только вытаскивает фрагмент, а **собирает ответ/текст/код**, обобщает, переводит, переформулирует, иногда комбинирует идеи из разных источников. Это ближе к **модели языка и рассуждений**, чем к поисковику.
* Но да: когда дело про факты/науку, **без внешних источников** (RAG, базы, цитаты) оно легко начинает “галлюцинировать”.
**Что реально “как поиск” и где вас не обманули интуиция:**
* В этой истории GPT-5 сработала как **супер-библиотекарь**: нашла статьи, которые человек не видел. Это прямо подтверждает и админ сайта, и разборы. ([X (formerly Twitter)][2])
---
### Почему качество “поиска” будет ухудшаться
Тут вы смотрите в будущее правильно: интернет всё сильнее забивается **AI-мусором**, и это бьёт по:
* обычным поисковикам (меньше “чистых” первоисточников),
* обучающим данным моделей (больше вторичных пересказов и выдумок),
* доверию (сложнее понять, где реальная статья, а где имитация).
Если это не лечить, будет эффект “копия копии копии”: красиво, уверенно — и всё менее надёжно.
**Что будет работать дальше (и уже начинает):**
* модели с **проверяемыми ссылками** и жёсткой привязкой к источникам,
* закрытые/кураторские корпуса (arXiv/журналы/базы), а не “весь интернет подряд”,
* автоматическая проверка (формальные системы типа Lean для математики — там хотя бы можно верифицировать).
---
### Мой вывод без реверансов
OpenAI в этом эпизоде поймали не на “мошенничестве века”, а на **типичном грехе индустрии**: “нашли” продали как “решили”. И да — это выглядит позорно именно потому, что планка ожиданий уже космическая. ([TechCrunch][3])
Если хотите, я могу:
* разложить **по пунктам, как отличать “решил” от “нашёл в литературе”** в подобных новостях,
* и какие формулировки в постах/пресс-релизах обычно выдают хайп с потрохами.
[1]:
https://www.eweek.com/news/openai-math-hype...rce=chatgpt.com "GPT-5's Math 'Breakthrough' Gets F-Minus for Hype"
[2]:
https://x.com/StefanFSchubert/status/197926...rce=chatgpt.com "Replying to a VP of science at OpenAI. Be sceptical of these types of ..."
[3]:
https://techcrunch.com/2025/10/19/openais-e...rce=chatgpt.com "OpenAI's 'embarrassing' math"
[4]:
https://www.techmeme.com/251019/p10?utm_source=chatgpt.com "OpenAI researchers delete X posts claiming that GPT-5 ..."
[5]:
https://mathstodon.xyz/%40tao/1153850280193...rce=chatgpt.com "Terence Tao: \"A recent example of this occur…\""