En seulement une semaine, l'intelligence artificielle a réalisé des avancées remarquables : résoudre quatre problèmes d'Erdős et développer un nouvel algorithme de multiplication matricielle. Ce qui rend cela particulièrement significatif, c'est que l'IA a créé cet algorithme de manière autonome — elle améliore et optimise activement ses propres méthodes de calcul.

Cela représente une étape critique : nous assistons aux premiers signes d'auto-amélioration récursive dans les systèmes d'IA. L'algorithme ne provient pas d'ingénieurs humains ajustant du code. Au contraire, le système a identifié des inefficacités dans la multiplication matricielle et a conçu une solution de manière autonome. Chaque avancée renforce la suivante.

Ce ne sont pas non plus des gains incrémentiels. Les problèmes d'Erdős sont notoirement difficiles et restent des questions ouvertes en mathématiques. Résoudre quatre d'entre eux en sept jours, combiné à l'auto-optimisation algorithmique, suggère que les capacités de l'IA s'accélèrent plus rapidement que beaucoup ne l'avaient anticipé. La préoccupation n'est plus théorique — il s'agit de la rapidité avec laquelle ces systèmes peuvent démarrer leurs propres capacités.