La empresa OpenAI anunció el logro de avances científicos destacados en los campos de las matemáticas, las ciencias de la computación y la física, confirmando que está adoptando un nuevo enfoque para compartir estos resultados con la comunidad científica. Sin embargo, este paso fue recibido con críticas generalizadas por parte de académicos que expresaron su descontento por la continua imposición de restricciones por parte de la empresa al acceso a sus investigaciones.
La estrategia de los "pastores" y los resultados científicos
OpenAI se basa en su nuevo enfoque en el uso de "pastores" (shepherds) de expertos externos para determinar cómo compartir los resultados. Las estrategias de lanzamiento han variado; en el campo de las matemáticas, la empresa lanzó los resultados generados por la inteligencia artificial directamente, mientras que en ciencias de la computación decidió formar un grupo externo para interpretar los hallazgos, y en física, el lanzamiento se pospuso por completo a la espera de las directrices de expertos externos.
Los resultados anunciados incluyen soluciones a problemas complejos, como la "conjetura de Kakeya" en matemáticas, investigaciones sobre el "Modelo Estándar" en física, además de una afirmación sobre la refutación de la "hipótesis del tiempo exponencial" en ciencias de la computación, una hipótesis fundamental relacionada con los problemas P frente a NP.
¿Por qué este enfoque enfurece a los investigadores?
A pesar de que los expertos reconocen la importancia de los resultados científicos, criticaron duramente el mecanismo de "selección" que sigue la empresa. Los investigadores consideran que limitar el acceso a los resultados a un grupo selecto de científicos refuerza el poder de las grandes empresas y crea una brecha en el acceso al conocimiento científico.
El "Grupo Asesor de Matemáticas e Inteligencia Artificial" (AGMAI) advirtió sobre esta práctica, confirmando que elegir a personas específicas para obtener los resultados primero es innecesario y corre el riesgo de generar sesgos y retrasos injustificados. El grupo exigió a la empresa que ponga los resultados a disposición del público de inmediato, especialmente dado que la empresa declaró que los procesos de verificación formal (Lean formalization) ya se han completado.
¿Qué significa esto para la comunidad científica?
Los académicos señalan que el problema va más allá del simple mecanismo de anuncio; algunos consideran que el verdadero desafío radica en la velocidad de generación de resultados científicos mediante inteligencia artificial sin una contribución humana clara, lo que dificulta que la comunidad científica lea estos artículos de investigación y verifique su validez. Los investigadores enfatizan que hacer que los resultados estén disponibles de manera abierta y transparente no es solo una cuestión de democracia del conocimiento, sino una necesidad para garantizar la calidad de la ciencia y acelerar la adopción de nuevas herramientas de manera segura y confiable.