OpenAI dice que su IA resolvió problemas abiertos de ciencia: falta verificarlo

OpenAI, la empresa detrás de ChatGPT, anunció el 26 de octubre que sus modelos de inteligencia artificial resolvieron tres “problemas abiertos”, es decir, preguntas que los expertos no habían logrado responder. Es una noticia grande, pero conviene leerla con calma: son afirmaciones de la empresa y aún falta la verificación independiente.

1. Matemáticas: ondas que se concentran

La conjetura de “local smoothing” (una idea que dice que las ondas no pueden concentrarse en exceso durante mucho tiempo) fue propuesta en 1991. Según OpenAI, sus modelos produjeron una prueba para cualquier número de dimensiones. Antes solo estaba demostrada en dos dimensiones, aclara la empresa. En este caso, OpenAI publicó el resultado y dejó que los investigadores decidan cómo explicarlo.

2. Computación: una creencia que podría caer

La Hipótesis del Tiempo Exponencial (ETH, por sus siglas en inglés) es la idea de que ciertos problemas son demasiado difíciles para resolverse rápido. Se ha usado en cientos de estudios. OpenAI dice que su sistema la refutó y que el resultado se comprobó con Lean, un programa que revisa las demostraciones paso a paso. Si se confirma, podrían aparecer mejores formas de resolver tareas en áreas como bases de datos, aunque la propia empresa admite que eso exigirá mucha investigación adicional.

3. Física: teorías cuánticas

El tercer anuncio habla de una prueba matemática rigurosa de que existen ciertas teorías cuánticas, entre ellas la cromodinámica cuántica (QCD), que describe cómo se unen los quarks, las partículas que forman protones y neutrones. Según Engadget, el grupo que revisa este trabajo todavía no ha publicado nada.

¿Quién lo va a revisar?

OpenAI formó grupos externos de expertos para entender y explicar los resultados. En computación participan Russell Impagliazzo, Ramamohan Paturi y Ryan Williams. En física, un grupo liderado por David Gross, premio Nobel de Física 2004. OpenAI aclara que ellos participan de forma voluntaria e independiente y que sus conclusiones son suyas, no de la empresa.

Además, la empresa describe estos textos como “datos de investigación en bruto”. Traducido: todavía no son ciencia confirmada.

¿Por qué te importa?

Si estudias o tienes un negocio, la lección práctica es esta: una herramienta de IA puede ser impresionante y equivocarse. Un resultado vale de verdad cuando otros expertos lo revisan y llegan a la misma conclusión. Eso todavía no ha pasado aquí.

La opinión de Mario

Si todo esto resulta cierto, estaríamos ante un cambio enorme en cómo se hace la ciencia. Pero me gusta que OpenAI haya pedido ayuda externa y que no se atribuya el crédito académico. Yo prefiero esperar: cuando los expertos revisen y opinen, volvemos a hablar. Mientras tanto, mi consejo para todos es el mismo que uso con la IA en mi negocio: verificar antes de creer.