OpenAI anunció el 21 de septiembre que trabaja con un grupo independiente de matemáticos para orientar la revisión y publicación de los resultados de un nuevo modelo interno. La compañía afirma que el sistema, cuyo entrenamiento comenzó el 28 de agosto, ya resolvió más de 100 problemas abiertos en distintas áreas de las matemáticas, además del problema de Navier-Stokes que presentó como resuelto el 8 de septiembre. El grupo asesor no es un comité de certificación: sus integrantes dicen que no reciben pago de OpenAI, pueden publicar sus recomendaciones y no tienen autoridad para decidir qué hará la empresa. Su primera tarea será ayudar a coordinar la divulgación de ese conjunto de resultados, en medio de un debate sobre verificación independiente, atribución y cómo convertir una prueba generada por IA en conocimiento matemático utilizable.
OpenAI no ha publicado la lista de los 100 resultados
El anuncio oficial ofrece la cifra, pero no el inventario. OpenAI no identifica en esa página los problemas resueltos ni publica los manuscritos, las demostraciones o una revisión externa correspondiente a esos más de 100 resultados. Tampoco detalla cuántos serían pruebas completas, contraejemplos o avances parciales.
La distinción importa porque la propia empresa ha usado antes un lenguaje más amplio. En agosto presentó una selección de diez resultados que, según su descripción, resolvían o conseguían avances sustanciales en problemas abiertos de matemáticas y ciencias de la computación teórica. OpenAI dijo entonces que sus sistemas generaban los argumentos, mientras investigadores humanos preparaban los manuscritos y el modelo formalizaba cada resultado en Lean. El nuevo anuncio no aclara si los más de 100 trabajos tienen ese mismo nivel de documentación ni cuántos están listos para publicación.
Navier-Stokes es el antecedente que explica la cautela
El caso que volvió urgente esta discusión es la afirmación de OpenAI sobre Navier-Stokes. La empresa publicó el 8 de septiembre una prueba producida por un sistema interno y una formalización en Lean, pero el anuncio abrió una disputa con los matemáticos Tristan Buckmaster y Levent Alpöge sobre la prioridad, el momento en que comenzó el trabajo y el crédito por las ideas previas. OpenAI sostiene que su investigación fue independiente y que, según su propia investigación, los prompts de Codex de Buckmaster de los dos meses anteriores no pudieron influir en el resultado.
La controversia también dejó una pregunta más amplia: si un laboratorio puede dedicar cantidades enormes de cómputo a una línea de investigación en cuanto detecta que podría llevar a un resultado, ¿cómo se protegen la prioridad, la atribución y el trabajo todavía no publicado? FomoEra ya explicó la disputa alrededor de Navier-Stokes.
Un grupo independiente, pero sin poder para frenar a OpenAI
El Advisory Group on Mathematics and Artificial Intelligence está alojado en el Institute for Advanced Study de Princeton. Sus integrantes afirman que operan de forma independiente de cualquier empresa de IA, no reciben pago por esa labor y publicarán sus recomendaciones. También dicen que pueden asesorar a otras compañías cuyos modelos tengan un impacto importante en las matemáticas.
La independencia tiene un límite explícito: el grupo no toma decisiones dentro de OpenAI. La empresa conserva la responsabilidad de decidir qué publica, cuándo lo hace y cómo continúa su investigación. OpenAI también aclara que el grupo no tendrá la función de aconsejarle sobre el ritmo de su progreso interno.
El grupo inicial está formado por nueve matemáticos:
- François Charles, ENS-PSL.
- Camillo De Lellis, Institute for Advanced Study y GSSI.
- Timothy Gowers, Collège de France y Cambridge.
- Martin Hairer, EPFL e Imperial College London.
- Nikhil Srivastava, Berkeley y Simons Institute.
- Ulrike Tillmann, Oxford e INI.
- Ravi Vakil, Stanford.
- Edward Witten, Institute for Advanced Study.
- Melanie Matchett Wood, Harvard.
Según la página del grupo, su creación ocurrió después de que OpenAI contactara a algunos de sus integrantes para establecer un consejo externo. En lugar de convertirse en un órgano de la empresa, acordaron formar una organización independiente e invitar a más miembros.
La primera tarea será ordenar la publicación de los resultados
El grupo dice que su reto inmediato es asesorar a OpenAI sobre cómo coordinar la divulgación de una gran cantidad de resultados matemáticos que la empresa afirma haber obtenido con su modelo interno. Su mandato incluye valorar la relevancia de los hallazgos, ayudar a comunicar los resultados y discutir estándares académicos y profesionales para la investigación matemática.
Eso no equivale a una certificación colectiva de las más de 100 soluciones. El grupo puede recomendar una forma de revisión y publicación, pero no sustituye a los especialistas que tendrán que leer cada demostración, buscar errores, reconocer el trabajo anterior y decidir si las ideas aportan algo que la comunidad pueda entender y reutilizar.
La creación del órgano llega diez días después de una declaración firmada por numerosos ganadores de la Medalla Fields. El documento advirtió que la carrera de las compañías de IA por resolver problemas famosos puede producir anuncios apresurados, dificultades de atribución y preguntas de plagio. Martin Hairer, uno de los integrantes del nuevo grupo, también aparece entre los firmantes de esa declaración.
El siguiente hito verificable no será otra cifra publicada por una empresa, sino la aparición de manuscritos completos y el escrutinio independiente de sus argumentos. Hasta entonces, los más de 100 problemas forman parte de una afirmación de OpenAI, mientras el grupo asesor intenta establecer cómo debería presentarse y evaluarse ese salto de capacidad.
