OpenAI afirma que sus modelos internos han producido tres resultados nuevos en investigación básica, y son de las afirmaciones más audaces que ha hecho un laboratorio. En matemáticas, anuncia una demostración de la conjetura de suavizado local de Sogge, de 1991, en todas las dimensiones, lo que resolvería también las conjeturas de Kakeya y de restricción de Stein. En informática, dice que su sistema ha demostrado que la Hipótesis del Tiempo Exponencial es falsa, una suposición muy aceptada que se usa en cientos de demostraciones de dificultad. En física, sostiene una prueba rigurosa de existencia para teorías cuánticas de campos en cuatro dimensiones, incluida la cromodinámica cuántica, con la teoría de Yang-Mills pura, parte de un problema del Premio del Milenio del Clay, como resultado parcial.
Lo interesante es qué hace OpenAI con ellos. En lugar de publicar artículos con su nombre, llama a la salida del modelo datos de investigación en bruto y ha pedido a expertos externos que decidan cómo se publica cada resultado. El resultado matemático y su demostración en Lean son públicos sin más. El de complejidad pasa a un grupo dirigido por Russell Impagliazzo, Ramamohan Paturi y Ryan Williams, que pidió publicar todos los datos en bruto y que OpenAI financie un congreso; la demostración en lenguaje natural y la formalización en Lean ya están en GitHub. El grupo de física, dirigido por el premio Nobel David Gross con Arthur Jaffe, Michael Douglas, Igor Klebanov y Nikita Nekrasov, optó por retener el material de la IA y redactar el resultado ellos mismos.
OpenAI fija cuatro reglas para estos grupos: sin acuerdos de confidencialidad, sin crédito académico para OpenAI, reconocimiento para quienes expliquen el trabajo y participación independiente y sin remuneración. También menciona una aportación de 5 millones de dólares a un programa de la Simons Foundation para estudiar resultados producidos por IA. Esto sigue a una publicación anterior el 6 de octubre y a una costumbre creciente entre laboratorios, Anthropic incluido, de publicar investigación atribuida a sus modelos.
La formalización en Lean es la prueba más sólida que se ofrece, porque una demostración verificada por máquina es difícil de falsear. No lo es todo. Una prueba formal solo vale lo que vale el enunciado que demuestra, y comprobar si las definiciones formales coinciden con las conjeturas tal como las entienden los matemáticos es justo la tarea de los grupos de trabajo. OpenAI admite además que elegir a los primeros tutores condiciona quién participa y crea una asimetría de información.
Ninguno de los tres resultados ha pasado revisión por pares, y el material de física no es público. Afirmaciones de esta escala se han desmoronado antes al leerlas los expertos. Lo sensato es esperar el veredicto de los grupos de trabajo antes de darlas por resueltas.