OpenAI resolvió diez problemas de matemáticas de larga data con un modelo avanzado aún no lanzado, Astra, según reveló The Verge. La lista incluye cuestiones abiertas desde hace décadas y dejó a matemáticos como el medallista Fields James Maynard en medio de un “examen de conciencia” sobre el futuro de la disciplina.
Las soluciones abarcan áreas como el empaquetamiento de esferas en más de tres dimensiones, códigos de corrección de errores, redes complejas, teoría cuántica de juegos y la existencia de grupos no sóficos. La empresa publicó más de 250 páginas de artículos y certificó cada resultado con el software Lean, utilizado para verificar pruebas matemáticas.
Crédito en disputa
El anuncio generó una controversia sobre la atribución de mérito. Los investigadores dijeron que OpenAI minimizó las contribuciones de Andreas Thom y Gábor Kun, cuyos trabajos recientes fundamentaron la solución sobre los grupos no sóficos. Kun, del Instituto Alfréd Rényi de Matemática, en Hungría, calificó el lenguaje original del anuncio como “bastante cómico” y “descuidado”.
Después de la publicación, OpenAI volvió a hablar con Kun y revisó el texto. “Actualizamos el lenguaje para reflejar mejor la investigación anterior sobre la que se basan estos resultados”, afirmó el portavoz Laurance Fauconnet. Kun dijo que comenzó a preguntarse si errores similares podrían haber ocurrido en los demás resultados.
Temores para el futuro
Los matemáticos reportaron una “transición de fase” en el campo en los últimos seis meses, con avances reales producidos por IA. Al mismo tiempo, aumentaron las preocupaciones por los costos, el acceso y la influencia de las empresas privadas en una disciplina tradicionalmente abierta y de bajo costo.
OpenAI estimó en alrededor de US$ 2 mil el costo de generar las diez soluciones con el modelo Sol, un valor que los investigadores consideran alto para la realidad de las matemáticas académicas. En junio, los matemáticos publicaron la Declaración de Leiden, con principios para el uso responsable de la IA, firmada por más de 3,4 mil personas y respaldada por la Unión Matemática Internacional.
La incertidumbre afecta principalmente a los investigadores al inicio de su carrera. Muchos problemas que la IA comienza a resolver son los mismos que los estudiantes de posgrado usan para desarrollar sus habilidades, y algunos ya se dicen “realmente asustados”, según el matemático Francesco Fournier-Facio, de la Universidad de Cambridge.
Para James Maynard, de la Universidad de Oxford, los resultados de Astra son “muy impresionantes”, pero no tienen, en su evaluación inicial, el nivel conceptual de una Medalla Fields. “Aún es pronto para decirlo”, afirmó. “A veces se necesita tiempo y perspectiva para darse cuenta de que hay una idea fundamentalmente nueva.”
