Menos de un mes después de publicar en masa cientos de manuscritos que afirmaba contenían soluciones a preguntas matemáticas de larga data, OpenAI vuelve con tres descubrimientos "importantes" más en matemáticas, informática y física. Esta vez, la compañía ha decidido dejar que expertos externos —a los que describe como "pastores"— guíen los resultados en informática y física. Para el problema matemático, OpenAI dice que se le recomendó publicar directamente el resultado de la IA para que los investigadores pudieran elaborar sus propias explicaciones. Porque nada dice "rigor científico" como subcontratar la revisión por pares a la multitud.

El avance matemático, según OpenAI, es una prueba de "suavizado local para la ecuación de onda euclidiana". La prueba utiliza una ecuación diferencial parcial auxiliar para establecer el suavizado local de Sogge para ondas en todas las dimensiones espaciales al menos dos. También produce las conjeturas maximal y dimensional de Kakeya y las estimaciones de restricción esférica de Stein en todo el interior del rango conjeturado. OpenAI está publicando el resultado del modelo directamente, como hizo en su lanzamiento del 6 de octubre. Hace solo unos meses, la profesora de la NYU Hong Wang ganó una prestigiosa Medalla Fields de la Unión Matemática Internacional por resolver la conjetura de Kakeya en tres dimensiones. Ahora una IA dice que lo ha hecho en todas las dimensiones. Aún no se sabe si la medalla viene con una actualización de firmware.

El resultado en informática es aún más audaz: un artículo titulado "La hipótesis del tiempo exponencial es falsa". El artículo presenta un algoritmo determinista que cuenta exactamente las asignaciones satisfactorias de fórmulas CNF de ancho fijo en tiempo subexponencial y espacio polinomial. El caso de 3-SAT refuta la Hipótesis del Tiempo Exponencial (ETH). Un grupo de trabajo independiente de informáticos liderado por Russell Impagliazzo, Ramamohan Paturi y Ryan Williams examinará y explicará la prueba. A petición del grupo, OpenAI está haciendo públicos los materiales de inmediato para que otros también puedan examinarlos. Impagliazzo y Paturi formaron parte del grupo que propuso originalmente la ETH en 1999, así que al menos alguien en la sala recuerda cuando la hipótesis se consideraba verdadera.

La información de física no se ha publicado en su totalidad, pero OpenAI la describe como una "prueba de existencia matemáticamente rigurosa de ciertas teorías cuánticas de campos interactuantes que contienen campos de gauge y fermiones en cuatro dimensiones, incluida la cromodinámica cuántica (QCD) y una finalización unificada del Modelo Estándar de física de partículas". David Gross liderará un grupo que incluye a Michael Douglas, Arthur Jaffe, Igor Klebanov y Nikita Nekrasov que guiará este trabajo. Porque nada dice "tenemos confianza" como retener los detalles completos y llamar a los premios Nobel.

OpenAI admite que este enfoque podría tener sus propios problemas. El panel de asesores matemáticos de AGMAI que OpenAI reunió acaba de decir ayer que "recomendamos que las empresas de IA no adopten" las prácticas de designar a ciertas personas para recibir primero el resultado, citando acceso desigual, reputación prestada y selección sesgada como algunos de los problemas. En cambio, recomendaron que en el futuro los laboratorios de IA publiquen los resultados en repositorios académicos, con pruebas formalizadas en Lean, información sobre cómo se eligieron los problemas, financiación para las personas que trabajan en comprender los resultados y otra información. En otras palabras: tal vez no trates la ciencia revolucionaria como una preventa VIP.

El grupo de informática decidió publicar hoy el informe del resultado de la IA y la prueba en Lean en GitHub. También publicaron una carta abierta a la comunidad pidiendo aportes sobre cómo examinar la afirmación y sobre el establecimiento de normas para tratar los avances generados por IA. La carta plantea tres preguntas más amplias: ¿Qué expectativas deben regir el acceso temprano a los resultados generados por IA, la divulgación de conflictos de intereses y el uso de material no publicado para investigaciones posteriores? ¿Cómo debe reconocerse el crédito tanto los nuevos descubrimientos como el trabajo de verificar, corregir, simplificar, explicar y ampliar? ¿Cómo podemos apoyar a los estudian