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OpenAI afirma haber resuelto más de cien problemas matemáticos: los científicos piden cautela

OpenAI asegura que uno de sus modelos internos de inteligencia artificial ha resuelto más de cien problemas abiertos en distintas áreas de las matemáticas. De confirmarse, los resultados supondrían un avance extraordinario. Sin embargo, todavía falta información para valorar su alcance: el anuncio no incluye el listado completo de problemas con sus demostraciones ni una revisión independiente del conjunto.. En ese contexto, la compañía de Sam Altman ha anunciado un grupo asesor independiente que «asesorará sobre la revisión y la comunicación de los nuevos resultados».Según el comunicado publicado por OpenAI, el sistema comenzó a entrenarse el 28 de agosto y la velocidad de sus avances ha sorprendido a los propios matemáticos de la empresa.El precedente más destacado llegó el 8 de septiembre, cuando OpenAI presentó una propuesta de solución al problema de Navier-Stokes. En aquel caso sí publicó una demostración y su formalización en Lean, una herramienta que permite comprobar razonamientos matemáticos mediante ordenador.El nuevo grupo asesor orientará a OpenAI sobre la importancia de los resultados, su revisión, la forma de divulgarlos y el cumplimiento de los estándares académicos. Entre sus integrantes figuran matemáticos de reconocido prestigio como Timothy Gowers, Martin Hairer y Edward Witten. Según la empresa, sus miembros no recibirán remuneración y podrán publicar críticas y recomendaciones propias. «Su valor depende de que sus miembros puedan ejercer su propio criterio y cuestionar el nuestro», sostiene OpenAI. La compañía también quiere que el grupo contribuya a acercar estas herramientas a la investigación y la enseñanza. Su objetivo, afirma, es «poner en manos de los matemáticos herramientas eficaces para que puedan profundizar en las cuestiones que mejor conocen y desarrollar nuevas ideas». Sin embargo, establece un límite a ese asesoramiento: el grupo no será responsable de aconsejar a OpenAI sobre cómo marcar el ritmo de su «progreso interno en matemáticas».Qué preocupa a los matemáticos de la carrera por la IAEl anuncio llega después de que varios ganadores de la medalla Fields, uno de los mayores reconocimientos de la disciplina, publicaran una carta abierta sobre los riesgos de utilizar problemas matemáticos como pruebas de rendimiento para la IA. Los firmantes reconocen los avances de estos sistemas, pero advierten de que las prioridades de las empresas tecnológicas pueden entrar en conflicto con las de la investigación.Su preocupación va más allá de comprobar si una respuesta es correcta. Resolver un problema también debería servir para descubrir métodos, comprender por qué funcionan y construir nuevas preguntas. Ese proceso exige tiempo para estudiar las demostraciones, discutirlas, simplificarlas y transmitir sus ideas a otros investigadores y estudiantes.Los autores alertan, además, de que los anuncios precipitados pueden dejar en segundo plano la explicación de los resultados y el reconocimiento de las investigaciones anteriores. De ahí sus inquietudes sobre la atribución de las ideas y el aprovechamiento del conocimiento acumulado por la comunidad científica.

Publicado: septiembre 23, 2026, 9:00 am

La fuente de la noticia es https://www.20minutos.es/tecnologia/inteligencia-artificial/openai-ia-resuelve-cien-problemas-matematicos-verificacion_7040194_0.html

OpenAI asegura que uno de sus modelos internos de inteligencia artificial ha resuelto más de cien problemas abiertos en distintas áreas de las matemáticas. De confirmarse, los resultados supondrían un avance extraordinario. Sin embargo, todavía falta información para valorar su alcance: el anuncio no incluye el listado completo de problemas con sus demostraciones ni una revisión independiente del conjunto.. En ese contexto, la compañía de Sam Altman ha anunciado un grupo asesor independiente que «asesorará sobre la revisión y la comunicación de los nuevos resultados».

Según el comunicado publicado por OpenAIel sistema comenzó a entrenarse el 28 de agosto y la velocidad de sus avances ha sorprendido a los propios matemáticos de la empresa.

El precedente más destacado llegó el 8 de septiembre, cuando OpenAI presentó una propuesta de solución al problema de Navier-StokesEn aquel caso sí publicó una demostración y su formalización en Lean, una herramienta que permite comprobar razonamientos matemáticos mediante ordenador.

El nuevo grupo asesor orientará a OpenAI sobre la importancia de los resultados, su revisión, la forma de divulgarlos y el cumplimiento de los estándares académicos. Entre sus integrantes figuran matemáticos de reconocido prestigio como Timothy Gowers, Martin Hairer y Edward Witten. 

Según la empresa, sus miembros no recibirán remuneración y podrán publicar críticas y recomendaciones propias. «Su valor depende de que sus miembros puedan ejercer su propio criterio y cuestionar el nuestro«, sostiene OpenAI. 

La compañía también quiere que el grupo contribuya a acercar estas herramientas a la investigación y la enseñanza. Su objetivo, afirma, es «poner en manos de los matemáticos herramientas eficaces para que puedan profundizar en las cuestiones que mejor conocen y desarrollar nuevas ideas». Sin embargo, establece un límite a ese asesoramiento: el grupo no será responsable de aconsejar a OpenAI sobre cómo marcar el ritmo de su «progreso interno en matemáticas».

Qué preocupa a los matemáticos de la carrera por la IA

El anuncio llega después de que varios ganadores de la medalla Fields, uno de los mayores reconocimientos de la disciplina, publicaran una carta abierta sobre los riesgos de utilizar problemas matemáticos como pruebas de rendimiento para la IA. Los firmantes reconocen los avances de estos sistemas, pero advierten de que las prioridades de las empresas tecnológicas pueden entrar en conflicto con las de la investigación.

Su preocupación va más allá de comprobar si una respuesta es correcta. Resolver un problema también debería servir para descubrir métodos, comprender por qué funcionan y construir nuevas preguntas. Ese proceso exige tiempo para estudiar las demostraciones, discutirlas, simplificarlas y transmitir sus ideas a otros investigadores y estudiantes.

Los autores alertan, además, de que los anuncios precipitados pueden dejar en segundo plano la explicación de los resultados y el reconocimiento de las investigaciones anteriores. De ahí sus inquietudes sobre la atribución de las ideas y el aprovechamiento del conocimiento acumulado por la comunidad científica.

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