Menos de un mes después de su publicación masiva de cientos de manuscritos, que según la empresa resolvían preguntas matemáticas abiertas hace décadas, OpenAI vuelve con tres descubrimientos más que califica de "importantes", en matemáticas, ciencias de la computación y física. Lo distinto esta vez es el método. En computación y física habrá grupos de expertos externos, a los que OpenAI llama "pastores" (shepherds), guiando la revisión de los resultados. Para el problema de matemáticas, la empresa dice que le aconsejaron publicar directamente lo que produjo el modelo, para que los investigadores armen sus propias explicaciones.
La empresa resumió así lo que subió ese día a GitHub:
Resultados de OpenAI agregados hoy a GitHub: Suavizado local para la ecuación de onda euclidiana. La demostración usa una ecuación en derivadas parciales auxiliar para establecer el suavizado local de Sogge para ondas en toda dimensión espacial igual o mayor que dos. También entrega las conjeturas maximal y de dimensión de Kakeya y las estimaciones de restricción esférica de Stein en todo el interior del rango conjeturado. Publicamos la salida del modelo directamente, como hicimos en nuestra entrega del 6 de octubre. La Hipótesis del Tiempo Exponencial es falsa. El artículo entrega un algoritmo determinista que cuenta con exactitud las asignaciones que satisfacen fórmulas CNF de ancho fijo en tiempo subexponencial y espacio polinomial. El caso de 3-SAT refuta la Hipótesis del Tiempo Exponencial. Un grupo de trabajo independiente de científicos de la computación, encabezado por Russell Impagliazzo, Ramamohan Paturi y Ryan Williams, examinará y explicará la demostración. A pedido del grupo, hacemos públicos los materiales de inmediato para que otros también puedan examinarlos.
Los propios asesores de OpenAI desaconsejan el método
La empresa admite que este enfoque puede traer sus propios problemas. El panel AGMAI de asesores matemáticos que OpenAI armó publicó justo el día anterior que "recomendamos que las empresas de IA no adopten" la práctica de designar a ciertas personas para recibir primero los resultados. Entre las razones citó el acceso desigual, la reputación prestada y el sesgo en la selección.
En su lugar, el panel recomendó que en adelante los laboratorios de IA publiquen sus resultados en repositorios académicos, con demostraciones formalizadas en Lean, información sobre cómo se eligieron los problemas, financiamiento para quienes trabajen en entender los resultados y otros antecedentes.
¿Qué dice el resultado de física?
La parte de física no se ha publicado completa. OpenAI la describe como una "demostración de existencia matemáticamente rigurosa de ciertas teorías cuánticas de campos con interacción, que contienen campos de gauge y fermiones en cuatro dimensiones, incluidas la Cromodinámica Cuántica (QCD) y una completación unificada del Modelo Estándar de la física de partículas".
Según OpenAI, "David Gross liderará un grupo que incluye a Michael Douglas, Arthur Jaffe, Igor Klebanov y Nikita Nekrasov, que acompañará este trabajo".
¿Por qué importa refutar la Hipótesis del Tiempo Exponencial?
La colaboración en ciencias de la computación sostiene que la Hipótesis del Tiempo Exponencial (ETH), que la comunidad daba ampliamente por cierta, es en realidad falsa. OpenAI dice que la verificación la guiará un grupo de tres expertos. Dos de ellos, Russell Impagliazzo y Ramamohan Paturi, de UC San Diego, formaron parte del equipo que propuso la hipótesis en 1999. El tercero es el profesor del MIT Ryan Williams. El grupo decidió publicar el texto generado por la IA y la demostración en Lean en GitHub ese mismo día.
Además publicaron una carta abierta a la comunidad, en la que piden opiniones sobre cómo examinar la afirmación y sobre qué normas fijar para los avances generados por IA:
Agradeceríamos una discusión sobre tres preguntas más amplias. ¿Qué expectativas deberían regir el acceso anticipado a resultados generados por IA, la declaración de conflictos de interés y el uso de material no publicado para investigaciones posteriores? ¿Cómo debería el crédito reconocer tanto los descubrimientos nuevos como el trabajo de verificarlos, corregirlos, simplificarlos, explicarlos y extenderlos? ¿Cómo podemos apoyar a estudiantes e investigadores mientras cambian los métodos y las líneas de investigación, preservando la comprensión y el juicio necesarios para cuestionar resultados y desarrollar ideas nuevas?
El resultado de matemáticas y la conjetura de Kakeya
Para el avance matemático hay documentación similar. Según OpenAI, su modelo "produjo una demostración de la conjetura de suavizado local en toda dimensión y, por lo tanto, también resuelve la conjetura de Kakeya y la conjetura de restricción de Stein en todas las dimensiones".
Hace apenas unos meses, la Unión Matemática Internacional le entregó la Medalla Fields a Hong Wang, de la Universidad de Nueva York, por resolver la conjetura de Kakeya en tres dimensiones.
