OpenAI dice que su IA resolvió problemas históricos; expertos no lo avalan

Redacción GAN · Tecnología e IA

SAN FRANCISCO, 27 de octubre de 2026 (GAN).– OpenAI anunció el lunes 26 de octubre que modelos internos de inteligencia artificial produjeron tres resultados que, de confirmarse, resolverían problemas abiertos desde hace décadas en informática, matemáticas y física, según publicaron The Next Web y Unite.AI. Los expertos que revisan esas pruebas advierten de que su participación no equivale a una validación.

En informática, la empresa asegura que uno de sus modelos refutó la Hipótesis del Tiempo Exponencial (ETH), una conjetura de la que dependen cientos de artículos sobre la dificultad de los problemas computacionales. Según OpenAI, el resultado se obtuvo el 16 de octubre y se verificó al día siguiente en Lean, un lenguaje de demostración formal; la prueba está publicada en GitHub. En matemáticas, afirma haber demostrado la conjetura de «local smoothing», planteada por Christopher Sogge en 1991, en todas las dimensiones, lo que implicaría otras dos conjeturas célebres, la de Kakeya y la de restricción de Stein. En física, dice haber probado la existencia de la cromodinámica cuántica en cuatro dimensiones y de la teoría de Yang-Mills pura, que forma parte de uno de los Problemas del Milenio del Instituto Clay, según The Next Web.

La revisión de la ETH la dirigen Russell Impagliazzo y Ramamohan Paturi, de la Universidad de California en San Diego y autores de la propia hipótesis, junto a Ryan Williams, del MIT. «Nuestra participación no debe tomarse como una certificación de la afirmación», escribieron en una carta, según The Next Web; si es correcta, añadieron, «cambiará una parte importante de la informática teórica». Williams aclaró que no firmaron acuerdos de confidencialidad ni cobran por la revisión. La parte de física la examina un grupo encabezado por el premio Nobel David Gross, que redactará el trabajo por su cuenta y no publicará el material de la IA. OpenAI aportará cinco millones de dólares a la Fundación Simons para talleres y conferencias.

La propia empresa define los resultados como «datos brutos de investigación» que todavía deben convertirse en conocimiento científico, según Unite.AI. La cautela tiene un antecedente: el 7 de octubre, OpenAI retiró tres de los 722 manuscritos que había publicado un día antes por un error de signo que invalidaba su argumento central, y revisó otros 14, según Infobae.

Si los resultados se confirman, la IA habrá cruzado una frontera: la de producir conocimiento nuevo en la ciencia más abstracta. Pero en ciencia, un anuncio no es una prueba. ¿Quién verificará las máquinas cuando produzcan más resultados de los que los humanos pueden revisar?

Fuentes: The Next Web (26-oct-2026); Unite.AI (26-oct-2026); Infobae (10-oct-2026, retirada de manuscritos, contexto).

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