OpenAI dice que un modelo de IA secreto resolvió cientos de problemas matemáticos abiertos en un solo aviso—los matemáticos quieren pruebas

OpenAI publicó 722 manuscritos de matemáticas en GitHub el martes, todos producidos por un modelo interno que la empresa no ha lanzado. Un portavoz de OpenAI dijo que casi todo provino de un solo aviso entregado a un solo agente de IA, aunque algunos pueden haber requerido múltiples intentos.

Es una afirmación audaz y un posible avance significativo en el campo de las matemáticas. Pero no todos son fanáticos, ni compran el bombo. Myriad: ¿Hasta dónde llegará Nvidia? Haz tu predicción.

"Hasta que no liberen el modelo y las personas puedan replicar sus resultados, creo que deberías tratar cualquier afirmación sobre resolver problemas con un solo agente como no verificada", dijo Andrew Sutherland, un matemático del MIT, a Scientific American. "Deberíamos pedir pruebas", agregó.

Los documentos están agrupados en 372 "familias" de resultados relacionados, y una familia puede agrupar un teorema principal con argumentos complementarios, consecuencias o pruebas alternativas. Eso hace que 722 sea un conteo de manuscritos, no de problemas resueltos. OpenAI dice que planteó aproximadamente 4,000 problemas al modelo y mantuvo las salidas que consideró lo suficientemente significativas como para publicar.

El resultado promedio utilizó el equivalente a aproximadamente tres horas de computación de ChatGPT Pro, según OpenAI. La afirmación sobre Navier-Stokes el mes pasado se veía muy diferente, con 10,000 agentes coordinadores trabajando durante 88 horas.

OpenAI publicó resúmenes de razonamiento abreviados para 10 de los resultados. Dicho esto, solo 162 de los 722 documentos vienen con un resultado principal verificado por computadora, según un catálogo de formalización en el repositorio. Eso es aproximadamente el 22% de la colección, traducido a Lean, un software que verifica cada paso lógico mecánicamente.

OpenAI mismo dice que no todos los manuscritos tienen formalizaciones Lean y que "algunos de los resultados no formalizados podrían tener problemas". En otras palabras, gran parte de lo que publicaron podría estar mal.

Una verificación Lean aprobada confirma solo que la prueba sigue de la declaración tal como está escrita en Lean. No muestra que la declaración coincida con el problema original, o que el resultado sea nuevo o importante, que es la parte que los matemáticos ahora tienen que juzgar.

Y aquí es donde los investigadores levantan las cejas.

Estaba tratando de leer la prueba de OpenAI de que el número cromático de un plano es >= 6. Pero es una matemática alienígena totalmente increíble?

De alguna manera, el modelo encontró que cualquier K-coloración <=> "K-coloración débilmente medible", que parece surgir de la nada

1/2 pic.twitter.com/W13ScT3nel

--- Dmitry Rybin (@DmitryRybin1) 7 de octubre de 2026

El repositorio openai/math tiene los problemas desactivados y nunca ha aceptado una solicitud de extracción. Eso es decepcionante. Si publicas 722 manuscritos y pides formalizaciones Lean, necesitas un lugar para que la gente las envíe.

Estoy formalizando la prueba de la Conjetura de Saxl de OpenAI en Lean 4 contra...

--- Keith Adler (@keithadler) 7 de octubre de 2026

"Ahora es el caso que la IA puede generar argumentos matemáticos en situaciones sin que el humano que la impulsó pueda entender los argumentos, verificarlos o hacerse responsable de ellos", dijo el Instituto de Estudios Avanzados en Princeton, Nueva Jersey, en un comunicado. "Creemos que la comprensión humana de las matemáticas sigue siendo de suma importancia. ¿Cómo, en esta nueva era, podemos trabajar hacia un nuevo paradigma que incluya la comprensión humana de las matemáticas como parte de una producción académica responsable?"

Otros, sin embargo, como el profesor Abhishek Saha, están bastante emocionados. "Es un día muy grande para las matemáticas", escribió, pero señaló que la mayoría de los problemas encajan en las categorías de "avances excepcionales dentro de un programa existente" de "descubrimientos sorprendentes".

Esto significa que la mayoría de los problemas en el conjunto son interesantes, pero no imposibles o revolucionarios como los problemas del milenio. Ese lugar está reservado para exactamente un problema de los 722: la Hipótesis Cuasi-Riemann.

Algunos pensamientos adicionales sobre los 372 resultados publicados por OpenAI hoy, a través de 722 manuscritos.

Si tuviera que clasificar los teoremas que los matemáticos prueban y publican según su naturaleza innovadora, los dividiría (muy aproximadamente) en cuatro categorías:

A) No innovadores... https://t.co/BA10SxBlx7

--- Abhishek Saha (@ObhishekSaha) 7 de octubre de 2026

La publicación también no cumple con lo que un grupo asesor en el Instituto de Estudios Avanzados recomendó el 29 de septiembre: el nombre del modelo, los avisos, una cadena de pensamiento resumida, el tiempo tomado y el costo computacional para cada resultado. OpenAI publicó cifras promedio de computación y 10 resúmenes de razonamiento, pero no avisos, y dice que aún está trabajando para liberar el modelo de manera responsable.

Daniel Litt, un matemático de la Universidad de Toronto, tomó la opinión opuesta, argumentando que no hay razón para pedir a la empresa que mantenga en secreto las respuestas a estas preguntas matemáticas.

Anthropic tomó un camino diferente con su prueba del Último Teorema de Fermat verificada por Lean el mes pasado, publicando las 13 millones de líneas públicamente en GitHub. Esa prueba formalizó un teorema que Andrew Wiles publicó en 1995, en lugar de reclamar nuevos resultados.

OpenAI dice que añadirá formalizaciones Lean a medida que las obtenga; por ahora, 162 de los 722 manuscritos tienen una.

Este contenido se ofrece únicamente con fines informativos generales y no constituye un asesoramiento financiero, de inversión, legal ni fiscal. Cualquier evento, recompensa, promoción en línea o información relacionada que se mencione en el presente documento no debe considerarse como una recomendación, solicitud o invitación a comprar, vender, operar o de negociar de otra manera con cualquier criptoactivo. Los criptoactivos son sumamente volátiles y pueden provocar pérdidas. La disponibilidad de los servicios, productos y eventos relacionados de WEEX puede variar según la región. Tienes la responsabilidad de asegurarte de que tu participación esté de acuerdo con las leyes y regulaciones locales vigentes.