OpenAI publicó el martes 722 manuscritos de matemáticas agrupados en 372 “familias de resultados”, todos generados por un modelo interno de IA aún no disponible al público, y dejó en manos de la comunidad matemática determinar si la compañía cumplió con las nuevas directrices de publicación.
Puntos clave:
- OpenAI subió 722 manuscritos organizados en 372 familias a GitHub, todos producidos por un modelo interno inaccesible para el público.
- Un grupo asesor independiente de matemáticos subrayó que su participación no constituye un aval ni de los resultados ni del proceso seguido.
- La empresa admite que algunos resultados sin verificación formal por ordenador podrían contener errores.
Publicación de resultados matemáticos de OpenAI
La compañía publicó el conjunto de trabajos en un repositorio público de GitHub, con normas sobre cómo revisarlos y citarlos. En el repositorio se enumeran 722 manuscritos agrupados en 372 familias, donde cada familia reúne un resultado principal con sus argumentos auxiliares, consecuencias o demostraciones alternativas. OpenAI afirma que planteó al modelo unas 4.000 cuestiones y solo conservó los resultados que consideró suficientemente relevantes.
Según la empresa, cada resultado requirió de media unas tres horas de cómputo de “pensamiento” de ChatGPT Pro. Muchas de las demostraciones se acompañan de versiones escritas en Lean, un lenguaje de programación que permite que un ordenador verifique un teorema de forma formal.
OpenAI admite que algunos resultados que no cuentan con esa verificación automática podrían presentar problemas.
También te puede interesar: El grupo Lazarus de Corea del Norte movió 1.000 M$ robados a través de blanqueadores chinos, según ZachXBT
Advertencias del grupo asesor
El Advisory Group on Mathematics and Artificial Intelligence, formado por nueve matemáticos que colaboran sin remuneración y alojado en el Institute for Advanced Study, aclaró que su función no es validar los resultados ni respaldar el procedimiento seguido por OpenAI. Añadió que solo la comunidad matemática en su conjunto puede valorar hasta qué punto la compañía ha seguido sus recomendaciones.
Esas recomendaciones, publicadas el 29 de septiembre, piden a los laboratorios de IA que citen trabajos anteriores, redacten las pruebas con el estilo de un artículo académico tradicional y revelen los prompts utilizados, resúmenes del razonamiento y costes de cómputo. También reclaman que los resultados se depositen en repositorios académicos independientes, fuera del control directo de cualquier laboratorio de IA. OpenAI señaló que sigue estudiando alternativas comunitarias a GitHub y que financiará talleres sobre resultados relevantes de IA.
Melanie Matchett Wood, profesora de matemáticas en Harvard e integrante del grupo, advirtió en septiembre, en declaraciones recogidas, de que la producción matemática de los modelos de IA “a menudo incluye plagio” y rara vez cuenta con una persona que asuma responsabilidad por ella. Un portavoz de la empresa reconoció por separado que muchos de los nuevos resultados aún no han sido plenamente comprendidos ni siquiera por los propios matemáticos de OpenAI.
Disputa por el caso Navier-Stokes de OpenAI
La publicación llega tras un mes de tensiones entre OpenAI y parte del mundo académico. El 8 de septiembre la compañía anunció lo que presentó como una solución al problema de Navier-Stokes del Premio del Milenio, lo que derivó en un conflicto de autoría con el matemático de la Universidad de Nueva York Tristan Buckmaster.
Tres días después, 25 medallistas Fields firmaron una declaración en contra de utilizar grandes problemas abiertos como pruebas de referencia para sistemas de IA, y el 21 de septiembre OpenAI afirmó que su modelo había resuelto más de un centenar de problemas adicionales.
Lee también: AMD afirma que la demanda de IA es tan alta que “impulsará sustancialmente” la oferta de chips en 2027
