Matemáticos reciben con cautela el reclamo de OpenAI sobre ETH tras errores previos
- OpenAI afirma que un modelo interno refutó la Hipótesis del Tiempo Exponencial, una conjetura sobre la que se basan cientos de artículos de informática.
- El laboratorio de IA reclutó a los autores originales de la conjetura, junto con Ryan Williams del MIT, para examinarla.
- Esos investigadores se niegan a considerarla verificada, citando la reciente exageración de OpenAI sobre el problema de Erdős, una prueba controvertida de las ecuaciones de Navier-Stokes y tres preprints retirados por un error de signo.
Los científicos que OpenAI ha nombrado para verificar su última afirmación de que uno de sus modelos internos ha refutado con éxito la Hipótesis del Tiempo Exponencial se han negado a respaldar la afirmación, señalando la controversia pasada en torno a los anuncios matemáticos del laboratorio de IA, que dicen que tienden a ser exagerados.
La Hipótesis del Tiempo Exponencial, que el laboratorio liderado por Altman afirma haber resuelto, es una medida de la dificultad para resolver la satisfacibilidad booleana, un problema vinculado a la pregunta P versus NP y una conjetura que sustenta cientos de artículos de informática.
Ryan Williams del MIT, y Russell Impagliazzo y Ramamohan Paturi de la Universidad de California en San Diego liderarán el grupo encargado de verificar de forma independiente los resultados sobre la hipótesis, originalmente propuesta por Impagliazzo y Paturi, junto con Francis Zane.
La comunidad matemática no ha aceptado la afirmación de OpenAI sobre ETH
Los tres investigadores que lideran el grupo encargado de verificar la afirmación escribieron en una carta abierta dirigida a su campo, indicando que «su participación no debe interpretarse como una certificación de la afirmación», antes de añadir que «un resultado de esta magnitud requiere un escrutinio cuidadoso e independiente».
Al escribir en su cuenta de X, Williams dijo señaló que el grupo no firmó un acuerdo de confidencialidad (NDA) y que no recibirían pago por el trabajo de «examen abierto e independiente» que se les solicitó realizar tras «un modelo interno de OpenAI haya producido una refutación supuesta de ETH».
Williams añadió que OpenAI accedió a su solicitud de publicar todos los datos brutos detrás del resultado. El laboratorio de IA también acordó financiar una conferencia sobre sus implicaciones.
Por qué el campo no respalda la afirmación de OpenAI sin pruebas
Afirmaciones anteriores de OpenAI en el campo de las matemáticas no han ido según lo planeado. Un equipo independiente de investigadores está examinando por separado la afirmación de OpenAI, incluso después de que el laboratorio verificara la refutación: los modelos internos se encontraron en Lean el 16 de octubre y al día siguiente ya estaban verificados. La descripción y la demostración en Lean están publicadas en GitHub.
Lean es un lenguaje que verifica demostraciones mediante máquinas. Sin embargo, incluso ese método ha sido refutado por Anders Hansen de Cambridge y coautores, quienes argumentaron en un artículo que una formalización verificada con Lean puede compilarse sin coincidir con la demostración en lenguaje natural que supuestamente representa. Denominaron el trabajo de OpenAI sobre Navier-Stokes como un estudio de caso.
Thomas Bloom, el matemático que mantiene el sitio de problemas de Erdős, calificó la afirmación de octubre de 2025 del vicepresidente de OpenAI, Kevin Weil, de que GPT-5 había resuelto 10 problemas previamente no resueltos de Erdős como "una distorsión dramática".
Bloom explicó que el modelo simplemente había presentado artículos existentes que él desconocía personalmente, en lugar de encontrar nuevas soluciones a las famosas conjeturas planteadas por Paul Erdős.
Ese episodio provocó burlas públicas por parte de Yann LeCun de Meta y Demis Hassabis de Google DeepMind.
OpenAI tuvo que realizar tres retiros en un solo día tras la publicación masiva de 722 preprints sobre 372 problemas matemáticos el 6 de octubre, debido a un error de signo que invalidaba un argumento y dos artículos dependientes. El laboratorio de IA revisó otros 14. El matemático de Cornell, Alex Townsend, espera que se revelen aún más errores con el tiempo.
Luego llegó el Drama de Navier-Stokes en septiembre, cuando el matemático Tristan Buckmaster alegó que OpenAI utilizó un método que él y un colega ya estaban desarrollando, cuando el laboratorio de IA afirmó que su modelo había resuelto el problema de Navier-Stokes.
OpenAI negó esa afirmación.
Dos resultados más, tres estrategias de lanzamiento
ETH fue una de las tres afirmaciones que hizo OpenAI en el mismo anuncio.
En matemáticas, OpenAI afirma que sus modelos demostraron la conjetura del suavizado local, planteada por Christopher Sogge en 1991, en todas las dimensiones, lo que también resolvería las conjeturas de Kakeya y Stein. El laboratorio publicó el artículo y una prueba en Lean.
En física, se afirma que los modelos demostraron que ciertas teorías de campos cuánticos existen en cuatro dimensiones, incluyendo una parte del problema del Premio Millennium del Instituto de Matemáticas Clay. Un grupo liderado por el laureado con el Nobel David Gross decidió retener el material de IA por ahora y redactar el trabajo en sí.
OpenAI dice que no busca crédito académico y ha donado 5 millones de dólares a la Fundación Simons para talleres sobre resultados producidos por IA. La compañía reconoce que cada uno de sus tres enfoques de lanzamiento tiene ventajas y desventajas, y desea recibir comentarios sobre lo que funciona.
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Preguntas frecuentes
¿Qué es la Hipótesis del Tiempo Exponencial?
Es una conjetura sobre la dificultad de resolver la satisfacibilidad booleana, estrechamente relacionada con el problema P versus NP. Cientos de artículos en teoría de grafos, biología computacional y otros campos la han utilizado para argumentar que ciertos problemas no pueden resolverse rápidamente.
¿Quién está verificando la afirmación de OpenAI sobre ETH?
Un grupo liderado por Russell Impagliazzo y Ramamohan Paturi de la Universidad de California en San Diego, y Ryan Williams del MIT, dos de los cuales co-propusieron la ETH, aceptó organizar un examen independiente sin remuneración ni acuerdos de confidencialidad.
¿Por qué los matemáticos son cautelosos con los resultados de OpenAI?
Debido a problemas recientes: una afirmación exagerada sobre el problema de Erdős en octubre de 2025, tres preprints retirados por un error de signo un día después de la publicación del manuscrito 722 el 6 de octubre y una prueba disputada de las ecuaciones de Navier-Stokes que OpenAI negó que estuviera influenciada por otros matemáticos.
Hannah Collymore
Hannah es escritora y editora con casi una década de experiencia en la redacción de blogs y la cobertura de eventos en el ámbito de las criptomonedas. En Cryptopolitan, Hannah contribuye a la página de noticias, informando y analizando los últimos avances en DeFi, RWA, regulación de criptomonedas, inteligencia artificial y tecnologías de vanguardia. Se graduó de la Universidad de Arcadia con una licenciatura en Administración de Empresas.
