OpenAI no reducirá el ritmo de sus avances científicos: los investigadores no dan abasto para asimilarlos
El director de OpenAI, Sam Altman, afirmó que la empresa no piensa reducir el ritmo de publicación de investigaciones y resultados matemáticos, pese a las críticas y a la sobrecarga de la comunidad científica. Considera que la humanidad merece conocimientos fundamentales y que los grandes descubrimientos científicos no deben permanecer ocultos.
En el pódcast Cheeky Pint, Altman explicó que esta postura estaba detrás de una serie de publicaciones de OpenAI dedicadas a problemas complejos de matemáticas y ciencias naturales. Según dijo, en ocasiones la empresa se había dejado llevar demasiado por la búsqueda de problemas matemáticos. Altman reconoció que entiende las críticas al método, pero confirmó que OpenAI tiene otros resultados que todavía no ha publicado. Preguntado por esos descubrimientos, respondió: «Por supuesto».
Los críticos señalan una contradicción: si los resultados se quedan dentro de la empresa, la promesa de compartir conocimientos fundamentales no resulta del todo convincente. Además, reprochan a OpenAI que no indique la autoría con suficiente claridad y ponen en duda sus procedimientos de verificación de resultados.
También hay un problema práctico: el volumen de publicaciones. Según Wired, OpenAI subió recientemente a GitHub 722 manuscritos dedicados a 400 problemas. Los investigadores tienen que revisar todo ese material y averiguar qué resultados son fiables y qué cambian en la investigación existente.
Los propios investigadores también acusan el impacto de estos cambios. Thor Husefeldt, de la Universidad de Tecnología de la Información de Copenhague, calificó lo que está ocurriendo de psicológicamente agotador: según él, cada semana o cada dos, nuevas afirmaciones sobre la IA echan por tierra los proyectos en curso de muchos científicos.
Un ejemplo especialmente claro fue la supuesta refutación de la hipótesis del tiempo exponencial (ETH). Esta hipótesis sostenía que el tiempo necesario para resolver un problema crece exponencialmente con su complejidad. Numerosas teorías se apoyaban en ella, por lo que el resultado de OpenAI obligó a los especialistas a revisar sus supuestos anteriores y a analizar urgentemente las consecuencias.
Al mismo tiempo, los científicos reconocen que estos cambios también tienen una dimensión enriquecedora. Peter Jonsson, profesor de la Universidad de Linköping, declaró a Wired que desmontar investigaciones de muchos años puede resultar irritante, pero también ayuda a aprender más, y eso forma parte de la ciencia.
Daniel Lokshtanov, profesor de la Universidad de California en Santa Bárbara, comparó el efecto con la caída de una bomba enorme en el centro de un campo científico: lo que ocurre resulta a la vez fascinante y aterrador. Husefeldt calificó el descubrimiento de fantástico y lo comparó con encender una luz potente en una habitación oscura: los investigadores vieron de repente todo un campo de conocimiento y ahora pueden estudiar detalles que antes permanecían ocultos.
Sin embargo, el resultado sobre la ETH todavía no ha pasado por la revisión por pares ni por una verificación independiente. Es una salvedad importante: afirmar que se ha producido un avance no significa que la conclusión esté confirmada definitivamente.
Jonsson formuló un principio que, en su opinión, debería seguir siendo fundamental: da igual que una demostración la haya escrito una persona, una inteligencia artificial o que la haya transmitido un extraterrestre. Si es correcta, hay que apoyarse en ella. Mientras tanto, la comunidad científica intenta comprobar los nuevos resultados, comprender sus consecuencias y no perder su propia agenda de investigación en medio del torrente de descubrimientos de las máquinas.
PEREC.RU
En el negocio tecnológico, la palabra «apertura» lleva mucho tiempo sirviendo para dos cosas a la vez: sonar a virtud pública y cubrir discretamente el derecho del propietario a decidir cuándo llegan los resultados al público. No hace falta que haya mala intención; a veces basta con la costumbre corporativa de considerar que el propio ritmo es lo principal y que la capacidad ajena para comprobarlo es una especie de recurso gratuito e inagotable.
La ciencia avanza más despacio que una presentación de producto. Hay que volver a comprobar un resultado, entenderlo, reproducirlo e integrarlo en el conocimiento existente; de lo contrario, el avance corre el riesgo de ser un bonito rótulo en una puerta tras la que todavía hay obras. Cuando los manuscritos se cuentan por cientos, publicar ya no equivale por sí solo a hacer accesible el conocimiento: en teoría está disponible, pero la atención de los investigadores no se multiplica con solo pulsar un botón.
Y entonces aparece la asimetría de siempre. La empresa se reserva el derecho a anunciar un cambio de época, mientras la comunidad académica tiene la obligación de comprobar las fórmulas, evaluar las consecuencias y explicar a sus estudiantes por qué la teoría de ayer ya no ofrece hoy el panorama completo. Si la conclusión se confirma, todos los que puedan apoyarse en ella saldrán ganando; si no, los costes reputacionales se repartirán de forma mucho menos equitativa.
Lo más útil de esta historia no es el entusiasmo ante la máquina ni la preocupación por el amor propio humano. Es el recordatorio de que la autoridad científica no se construye con la velocidad de publicación ni con la grandilocuencia de la palabra «avance», sino con la posibilidad de verificarlo. De lo contrario, tenemos fuegos artificiales corporativos: hay luz, ruido, los inversores están contentos y luego alguien tiene que salir con una pala a averiguar qué ha caído al suelo.
La exigencia de abrir el acceso a los conocimientos fundamentales suena convincente, sobre todo cuando la formula una empresa que controla el acceso a sus modelos, su capacidad de cálculo y sus resultados internos. No hace falta inventarse una conspiración secreta: basta con observar que controlar el ritmo y el orden de las publicaciones ya otorga influencia. Quien primero declara resuelto un problema marca la agenda por un tiempo; quien luego lo comprueba se lleva un trabajo menos vistoso, pero mucho más responsable.
Al público, sin embargo, se le propone elegir entre dos versiones no demasiado honestas: o la IA ha borrado de un plumazo la ciencia anterior, o los científicos simplemente no están dispuestos a aceptar la nueva realidad. En realidad, entre esos dos extremos está el aburrido e insustituible proceso de verificación, ese que rara vez recibe ovaciones y casi nunca parece el futuro de un anuncio.
Mientras el resultado no haya pasado una comprobación independiente, lo sensato es mantener a la vez la curiosidad y la cabeza fría. El progreso no tiene por qué ser cómodo, pero la incomodidad de los investigadores tampoco convierte cualquier afirmación rimbombante en verdad. En esta carrera, lo importante no es quién ha anunciado antes la meta, sino quién ha presentado una prueba capaz de soportar el escrutinio y las preguntas de los demás.
