✨︎ Resumen (TL;DR):
- OpenAI afirma que un modelo interno, cuyo entrenamiento comenzó el 28 de agosto, resolvió más de 100 problemas abiertos; además, presentó Navier-Stokes como resuelto el 8 de septiembre.
- El grupo independiente reúne a nueve matemáticos y asesorará sobre la relevancia, revisión y publicación de los resultados.
- El órgano no certifica soluciones ni puede imponer decisiones a OpenAI; todavía faltan manuscritos completos y escrutinio externo.
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 modelo interno. La compañía afirma que el entrenamiento comenzó el 28 de agosto y que el sistema ya resolvió más de 100 problemas abiertos de matemáticas, además del problema de Navier-Stokes que presentó como resuelto el 8 de septiembre. El grupo llega para ordenar la divulgación, no para certificarla ni para decidir por la empresa.
Más de 100 resultados, pero sin inventario público
El anuncio ofrece la cifra, pero no el inventario. OpenAI no identifica los problemas resueltos ni publica los manuscritos, las demostraciones o una revisión externa correspondiente a esos más de 100 resultados.
La empresa tampoco detalla cuántos serían demostraciones completas, contraejemplos o avances parciales. Esa diferencia importa porque una cifra agregada no permite saber qué nivel de documentación tiene cada resultado.
En agosto, OpenAI presentó una selección de 10 resultados que, según su descripción, resolvían problemas abiertos o conseguían avances sustanciales en matemáticas y computación teórica. La compañía dijo entonces que sus sistemas generaban los argumentos, mientras investigadores humanos preparaban los manuscritos y el modelo formalizaba cada resultado en Lean.
El anuncio del 21 de septiembre no aclara si los más de 100 resultados tienen el mismo nivel de documentación ni cuántos están listos para publicarse.
Navier-Stokes puso el crédito en el centro
El antecedente que volvió urgente esta discusión es la afirmación de OpenAI sobre Navier-Stokes. El 8 de septiembre, la empresa publicó una prueba producida por un sistema interno y una formalización en Lean.
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 una investigación propia, los prompts de Codex de Buckmaster de los dos meses anteriores no pudieron influir en el resultado.
El episodio 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 que todavía no se publica?
Un grupo independiente con límites claros
El Advisory Group on Mathematics and Artificial Intelligence está alojado en el Institute for Advanced Study de Princeton. Sus integrantes dicen que operan de forma independiente de cualquier empresa de IA, no reciben pago por esta labor y publicarán sus recomendaciones.
También pueden asesorar a otras compañías cuyos modelos tengan un impacto importante en las matemáticas. Sin embargo, 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. El grupo tampoco tiene la función de aconsejarle sobre el ritmo de su progreso interno.
La iniciativa surgió 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.
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.
La primera tarea será ordenar la publicación
El reto inmediato del grupo es asesorar a OpenAI sobre cómo coordinar la divulgación de la 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 matemática pueda entender y reutilizar.
La creación del grupo ocurrió 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 difundida 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 deben presentarse y evaluarse.
