OpenAI anuncia tres descubrimientos científicos y asesores

OpenAI ha anunciado tres nuevos descubrimientos "importantes" en matemáticas, informática y física, menos de un mes después de publicar cientos de manuscritos que, según la empresa, resolvían viejas preguntas matemáticas. La novedad es que ahora cuenta con expertos externos, a quienes llama "shepherds" (pastores), para guiar el examen de los resultados.

Las tres afirmaciones

En matemáticas, OpenAI asegura que su modelo produjo una demostración de la conjetura de suavizado local en todas las dimensiones. Según la compañía, eso resuelve también la conjetura de Kakeya y la de restricción de Stein en cualquier dimensión. La salida del modelo se publica tal cual, como el 6 de octubre, porque los asesores recomendaron que los investigadores elaboren sus propias explicaciones. Hace unos meses, Hong Wang, de NYU, recibió la Medalla Fields por resolver la conjetura de Kakeya en tres dimensiones.

En informática, un artículo describe un algoritmo determinista que cuenta con exactitud las asignaciones satisfactorias de fórmulas CNF de anchura fija en tiempo subexponencial y espacio polinómico. El caso de 3-SAT refutaría la Hipótesis del Tiempo Exponencial, muy aceptada desde que se propuso en 1999. Un grupo formado por Russell Impagliazzo, Ramamohan Paturi y Ryan Williams examinará y explicará la prueba; a petición suya, el texto y la prueba en Lean se publicaron de inmediato en GitHub.

En física, la empresa habla de una "prueba de existencia matemáticamente rigurosa" de ciertas teorías cuánticas de campos con interacción, campos gauge y fermiones en cuatro dimensiones, incluida la QCD y una compleción unificada del Modelo Estándar. Los detalles aún no son públicos. David Gross liderará un grupo con Michael Douglas, Arthur Jaffe, Igor Klebanov y Nikita Nekrasov.

Un método discutido

OpenAI admite que este enfoque puede tener sus propios problemas. Un día antes, el panel de asesores matemáticos AGMAI recomendó que las empresas de IA no den acceso previo a personas concretas, por desigualdad de acceso, reputación prestada y sesgo de selección. Propone publicar en repositorios académicos con pruebas formalizadas en Lean, información sobre la elección de problemas y financiación para quienes trabajen en comprenderlos.

La compañía también publicó una carta abierta sobre las normas de acceso temprano, el reconocimiento de créditos y el apoyo a estudiantes. Hasta que expertos independientes opinen, los tres resultados siguen siendo afirmaciones pendientes de verificación.