2026年9月29日、AGMI組織は『general-sep29』というタイトルの報告書を発表し、先端AI研究所が一般の科学コミュニティからアクセスできない独自モデルで高度な数学問題をテストしている状況を検討した。報告書は、こうした社内テストが長年にわたる数学の規範—自分の仕事を検証し、セミナーで結果を説明する作者自身によるプロセス—を回避し、人間が理解や責任を持てない議論をAIが生成する場合の信頼性と信用性への懸念を引き起こすと指摘している。

数学コミュニティから600以上の返信を受けて、AGMIは責任ある公開のための2段階フレームワークを提案する。第一段階では、初期公開時に関連する既存文献に適切に帰属させ、モデルに従来の数学的様式で証明を書くよう促し、明確な導入と正確な記述を含め、結果をコメント可能なオープンな学術リポジトリに速やかに登録し、モデル名、プロンプト、思考の連鎖の要約、計算時間と見積もりコストを開示し、可能であればコミュニティ標準の成果物と、自然言語と形式的バージョンを結びつける機械可読なメタデータを用いて証明を形式化する。第二段階では、既存の非営利機関を通じて資金を提供し、会議、夏期学校、対象的ワークショップ、作業グループ、ポスドクフェローシップ、説明的執筆プロジェクトなどのコミュニティ主導の活動を支援することで、AI生成アウトプットの理解と発展を促進する。

さらに、報告書は独自の内部モデルに依存すると、一部の研究所だけが他の分野をリードし、数学コミュニティを自身の分野から疎外する2段階システムを生むリスクがあると警告する。これに対抗するため、AGMIは研究所に対して、公開可能なモデルへの広範かつ公平なアクセスを世界の数学コミュニティに提供するよう助言し、数学の進歩は集合的な検証、概念的統合、共有された直感に依存しており、先端的ツールが限られた少数だけに制限されているとこれが育たないことを強調する。文書はこれらの提案がコミュニティからの情報に基づいていることを強調し、どのAI研究所も現在これらを採用しているか、あるいはその効果を評価していることを示していない。