OpenAI ha revelado progresos en tres desafíos científicos significativos, abarcando matemáticas, informática teórica y física. A diferencia de publicaciones anteriores, la empresa ha optado por un enfoque más cauteloso en la divulgación de estos hallazgos, buscando la colaboración y validación de expertos externos. Esta nueva estrategia responde a críticas previas de la comunidad académica, priorizando la revisión y el consenso antes de la difusión masiva de los resultados.
La comunidad matemática sigue atenta a los desarrollos en inteligencia artificial. Tras la publicación masiva de más de 700 resultados matemáticos por un modelo de OpenAI el 6 de octubre, ha surgido un nuevo hito científico. El laboratorio de IA, bajo la dirección de Sam Altman, afirma haber logrado progresos en tres problemas científicos de gran complejidad. No obstante, en esta ocasión, los resultados no se limitan estrictamente a las matemáticas; uno sí lo hace, pero los otros dos se enfocan en la informática teórica y la física.
En el ámbito de las matemáticas, el modelo interno de IA de OpenAI ha contribuido, en teoría, al esclarecimiento del problema de Kakeya. Esta conjetura investiga las propiedades de los conjuntos que contienen un segmento de longitud unitaria en todas las direcciones, un desafío que ha ocupado a los matemáticos durante más de tres décadas.
Por otro lado, el resultado en informática teórica impacta la hipótesis del tiempo exponencial, que postula que ciertos problemas computacionales no pueden resolverse con algoritmos exactos en un tiempo subexponencial. El hallazgo de OpenAI pone en cuestión esta tesis.
El tercer resultado, en el campo de la física teórica, aborda la cromodinámica cuántica, que describe la interacción fuerte entre quarks y gluones.
Curiosamente, a diferencia de la publicación masiva de más de 700 resultados a principios de octubre, OpenAI no ha divulgado estos tres nuevos hallazgos de forma generalizada. Esta decisión se debe a la intención de evitar las críticas previas recibidas por parte de la comunidad matemática.
OpenAI está procediendo con cautela. Para evitar nuevas objeciones de los investigadores, debe implementar una estrategia diferente para la publicación de los resultados generados por sus modelos de IA de frontera. Precisamente, OpenAI está explorando la metodología adecuada: “Nuestro proceso de publicación sigue evolucionando en respuesta a los comentarios de las comunidades académicas de estas disciplinas. A nuestro juicio, lo más adecuado es considerar estos manuscritos como una forma de datos de investigación sin procesar”.
OpenAI asegura que los expertos consultados han sugerido tres estrategias de publicación distintas. Según el laboratorio, la comunidad académica tendrá la última palabra sobre la elección de la estrategia de publicación futura: “Para convertir estos datos de investigación sin procesar en conocimiento científico, en esta publicación estamos probando un nuevo enfoque. Contactamos con expertos externos y les pedimos que asumieran una función de coordinación, organizando grupos para comprender los nuevos resultados”.
De manera interesante, OpenAI afirma que los especialistas consultados han recomendado tres enfoques de publicación diferentes: “Para el resultado de matemáticas, publicar el contenido generado por la IA y dejar que los investigadores se organicen libremente para explicarlo [...] Para el resultado de informática, formar un grupo externo de colaboradores que lo expliquen y, al mismo tiempo, hacer público el contenido generado por la IA para que cualquiera pueda examinarlo y avanzar a partir de él [...] Para el resultado de física, formar un grupo externo de colaboradores y dejar en sus manos la decisión sobre la publicación de los materiales”.
En este contexto, es crucial comprender una premisa fundamental: que un modelo de IA presente una demostración formalizada no significa automáticamente que haya resuelto el problema científico en cuestión. La comunidad académica debe verificar la validez de los razonamientos, que la formalización se ajuste al enunciado apropiado y que las conclusiones soporten el escrutinio de los expertos.
Aún no se sabe si la academia aprobará todos los resultados que están generando los modelos de IA de OpenAI, pero es probable que no haya que esperar mucho para confirmarlo.
