OpenAI afirma que su modelo refutó la Hipótesis del Tiempo Exponencial

OpenAI anunció el lunes que un modelo interno ha refutado la Hipótesis del Tiempo Exponencial (ETH), una conjetura en la que se apoyan cientos de artículos de informática. Ese mismo día presentó otros dos resultados, uno en matemáticas y otro en física.

La ETH trata de lo difícil que es resolver el problema de satisfacibilidad booleana, muy ligado a P frente a NP. Los investigadores la han usado para demostrar que problemas de teoría de grafos, biología computacional, bases de datos y otros campos no pueden resolverse con rapidez. Según OpenAI, el modelo encontró la refutación el 16 de octubre y la empresa la verificó en Lean, un lenguaje que comprueba pruebas por máquina, al día siguiente. El texto del modelo y la prueba en Lean están publicados en GitHub.

Los autores de la hipótesis la examinarán

Un grupo liderado por Russell Impagliazzo y Ramamohan Paturi, de la UC San Diego, y Ryan Williams, del MIT, revisará y explicará el resultado. Impagliazzo y Paturi propusieron la ETH junto con Francis Zane. En una carta abierta, los tres señalan que su participación "no debe tomarse como una certificación de la afirmación". Williams dijo que el grupo no firmó acuerdos de confidencialidad y no cobrará. Pidieron a OpenAI que publique todos los datos en bruto y financie una conferencia para la comunidad; ambas partes indican que la empresa aceptó.

Resultados en matemáticas y física

En matemáticas, OpenAI dice que sus modelos demostraron en todas las dimensiones la conjetura de suavizado local, propuesta por Christopher Sogge en 1991. Eso resolvería también la conjetura de Kakeya y la de restricción de Stein en todas las dimensiones. El suavizado local se había probado en dos dimensiones en 2019 y Kakeya en tres en 2025.

En física, la empresa afirma que sus modelos produjeron una prueba rigurosa de que ciertas teorías cuánticas de campos existen en cuatro dimensiones, entre ellas la cromodinámica cuántica. El trabajo incluye una prueba de la existencia de la teoría pura de Yang-Mills, parte de uno de los problemas del milenio del Clay Mathematics Institute. Un grupo dirigido por el Nobel David Gross, con Michael Douglas, Arthur Jaffe, Igor Klebanov y Nikita Nekrasov, decidió no publicar por ahora el material generado por IA y redactará el trabajo por su cuenta.

La cuestión del reconocimiento

OpenAI afirma que no busca crédito académico y que los investigadores de cada grupo deben recibir el reconocimiento por sus explicaciones. Además donó 5 millones de dólares a la Simons Foundation para talleres y conferencias sobre resultados generados por IA. Los tres informáticos preguntan cómo debe funcionar el crédito cuando la IA llega primero, y advierten de que el reconocimiento podría ir a quien publique antes o tenga las herramientas más potentes, mientras verificar y explicar vale menos. "Si la afirmación es correcta, cambiará una parte importante de la informática teórica", escribieron.