OpenAI ha publicado de una vez soluciones de IA a 377 problemas difíciles de matemáticas y física. Según Scientific American, todas proceden de un modelo de frontera que aún no es público y fueron generadas por un único agente en respuesta a una sola instrucción. Abarcan la física, las matemáticas avanzadas y otras disciplinas, y el código se ha subido en bloque a GitHub. El presidente de OpenAI, Greg Brockman, dijo que el objetivo es «acelerar el descubrimiento científico».
Puntos clave:
- Un agente, una instrucción: a diferencia de la anterior operación con 10.000 agentes, estas 377 soluciones se obtuvieron con un solo agente y una sola instrucción, lo que muestra un gran salto en la capacidad de un único modelo.
- Dudas en el mundo académico: Melanie Matchett Wood, profesora de matemáticas de Harvard y miembro del grupo asesor independiente, afirmó sin rodeos que el trabajo matemático generado por IA suele implicar «plagio de teorías», argumentos vagos y que ningún ser humano quiere responsabilizarse de los resultados, por lo que aún está lejos de los estándares académicos rigurosos.
- Respuesta de OpenAI: ha formado un grupo asesor independiente de matemáticos para fijar normas de publicación y se ha comprometido a hacer pública la cadena de razonamiento de la IA, citar los artículos originales y presentar los argumentos matemáticos de forma comprensible para las personas.
Contexto: el mes pasado OpenAI afirmó que 10.000 agentes de IA habían resuelto un subconjunto del problema de Navier-Stokes, uno de los problemas del milenio, algo que el mundo académico criticó como «aprovechar resquicios de las matemáticas»; en esas mismas fechas se suspendió el despliegue de GPT-6.1 Astra por no cumplir los estándares de seguridad. Mientras exhibe con ruido la capacidad de la IA para acelerar la investigación, OpenAI frena por motivos de seguridad: lucha en dos frentes a la vez. Que estas 377 soluciones superen la revisión por pares exigirá que los matemáticos dediquen cientos de horas a verificarlas una por una.
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