OpenAI sigue aplastando a los matemáticos
OpenAI forma un grupo asesor de matemáticos de élite, pero su torpe anuncio profundiza la desconfianza y la ansiedad ante resultados de IA.Resumen
En los últimos meses, OpenAI ha logrado avances impresionantes en matemáticas, pero ha fracasado repetidamente en la comunicación de esos resultados ante la comunidad matemática. El 21 de septiembre, varios matemáticos de élite anunciaron la creación del Grupo Asesor sobre Matemáticas e Inteligencia Artificial (AGMAI), un organismo independiente de nueve especialistas destinado a asesorar a OpenAI y otros laboratorios de IA frontera sobre la revisión y comunicación de nuevos resultados matemáticos. Sin embargo, la propia difusión de OpenAI generó confusión generalizada sobre si AGMAI era verdaderamente independiente o simplemente una entidad designada por la compañía. El miembro de AGMAI Martin Hairer enfatizó que el grupo no recibe apoyo financiero ni técnico de OpenAI y opera de forma independiente, pero admitió que "la manera en que redactaron su anuncio no ayudó", calificando a OpenAI como "muy buenos en relaciones públicas". El artículo señala patrones de conducta académica cuestionable: manuscritos mal redactados, escasa atención a la literatura existente, modificaciones silenciosas de documentos ya publicados sin registro claro, y declaraciones vagas sobre la resolución de problemas del milenio. OpenAI afirma que su modelo aún no publicado ha resuelto más de 100 problemas abiertos de larga data, lo que ha generado una profunda ansiedad entre los investigadores que temen que sus años o décadas de trabajo se vuelvan irrelevantes. El profesor de la Universidad de Connecticut Álvaro Lozano-Robledo criticó que OpenAI está "alimentando la paranoia" y que ningún matemático se comporta así, mientras que Colva Roney-Dougal, de la Universidad de St Andrews, expresó que la incertidumbre sobre los próximos resultados la deja paralizada respecto a cómo dirigir su investigación. El artículo resalta que, aunque la IA produce soluciones, en las matemáticas tradicionales estas han ido acompañadas de comprensión profunda, y que aún se necesitan matemáticos humanos para evaluar la importancia real de cada resultado.
(Fuente：The Verge)