11 Eylül 2026 sabahı, MIT'te profesör olan Dor Minzer'ın telefonu, meslektaşlarından gelen sorularla dolmaya başladı: teorik bilgisayar biliminin en ünlü açık problemlerinden birini çözmeye yakın mıydı? Söylentinin bir adı vardı: akışkanların davranışına dair bomba bir kanıtı yeni duyuran OpenAI, iddiaya göre unique games (benzersiz oyunlar) sanısının bir kanıtını bulmuştu ve her an yayımlayabilirdi.
Minzer unique games sanısını kanıtlamamıştı. Ancak doktora öğrencileri Yumou Fei ve Shuo Wang ile birlikte, Subhash Khot'un 2002 tarihli "2'ye 1 oyunlar" sanısının bir varyantı üzerine önemli bir sonucu yeni bitirmişlerdi ve yazıya dökmek için ayları vardı. Her şeyi bırakıp taslağı üç günde tamamladılar. 14 Eylül'de, ilk sayfasında bir özür bulunan 95 sayfalık bir makale yayımladılar: "Mevcut sürüm matematiksel olarak eksiksizdir, ancak paylaşmak istediğimiz biçimde değildir." Minzer'ın sonradan kabul ettiği gibi, 6. bölümden itibaren "neredeyse hiç bağlaç yoktu" — yalnızca üst üste dizilmiş tanımlar ve kanıtlar.
Asıl mesele matematik. Khot unique games sanısını 2002'de ortaya attı ve daha sonra, özgün sanının ulaşamadığı durumları kapsamak için 2'ye 1 oyunları tanımladı. Minzer, Fei ve Wang, sonuçları neredeyse aynı olan biraz daha zayıf bir 4'e 1 varyantını kanıtladı. En dikkat çekici sonuç, Khot'un çalışmasından onlarca yıl öncesine dayanan bir graf boyama problemine ilişkin: bir graf üç renkle boyanabiliyorsa, kaç ek renge izin verirseniz verin, çözümü bulmanın yine de zor kaldığı garip graflar her zaman olacaktır. Princeton'dan Mark Braverman bunu şöyle anlattı: "Bunu koca Crayola kutusuyla bile yapamazsınız."
Telaş üç hafta içinde haklı çıktı. 6 Ekim'de OpenAI, unique games sanısının kanıtını duyurdu; bu, aynı anda yayımlanan 377 sonuçtan biriydi. Kanıt Lean ile doğrulanmıştı — ve üçlünün makalesinin aksine, hiçbir insan düzenlemesinden ve bağımsız uzman incelemesinden geçmemiş, yapay zekâ üretimi bir metindi.
Araştırmacılar bu salgını her zamanki dehşet ve merak karışımıyla karşıladı. Braverman, "Basın bülteniyle matematik, matematik için pek sağlıklı değil" dedi. Carnegie Mellon'dan Ryan O'Donnell, Minzer'ın sonucunu "bir başka gerçekten harika iş" olarak niteledi. Minzer'ın endişesi ise teşviklerle ilgili: "Başarısız olmanın ve neden başarısız olduğunu bilmenin çok değeri var. Yapay zekâ kullanmak bunların hepsini ortadan kaldırıyor." Sonraki kuşak için de şunu ekliyor: "Sonuçta insansınız... Trilyon dolarlık şirket tarafından önce davranılmayacağınızı bilemezsiniz."
