{"id":100540,"date":"2025-10-20T07:55:58","date_gmt":"2025-10-20T07:55:58","guid":{"rendered":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/?p=100540"},"modified":"2025-10-20T07:55:58","modified_gmt":"2025-10-20T07:55:58","slug":"el-caso-de-las-matematicas-demuestra-que-el-hype-amenaza-con-explotarles-en-la-cara","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/?p=100540","title":{"rendered":"el caso de las matem\u00e1ticas demuestra que el hype amenaza con explotarles en la cara"},"content":{"rendered":"
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Un grupo de investigadores de OpenAI afirmaron haber \u00abencontrado soluciones para 10 problemas de Erd\u00f6s que previamente no se hab\u00edan resuelto, y se ha hecho progreso en otros 11\u00bb. La afirmaci\u00f3n parec\u00eda indicar que GPT-5 hab\u00eda dado un salto cualitativo importante en el \u00e1mbito de las matem\u00e1ticas, pero la realidad era muy distinta<\/a>. De hecho, todo result\u00f3 ser una exageraci\u00f3n que puede perjudicar la reputaci\u00f3n de OpenAI de cara al futuro.<\/p>\n

Qu\u00e9 ha pasado<\/strong>.\u00a0La afirmaci\u00f3n de los ingenieros de OpenAI era prometedora, pero exagerada. Al mensaje original de Mark Selke, uno de ellos, se le sumaron los de otros investigadores como Boris Power \u2014que se disculp\u00f3<\/a> tras darse cuenta de que hab\u00edan metido la pata\u2014,\u00a0o Sebastian Bubeck \u2014que tambi\u00e9n acab\u00f3 modificando el tuit y reconoci\u00f3 el error<\/a>\u2014. El tuit original parec\u00eda dejar claro que GPT-5 hab\u00eda logrado solucionar varios de los c\u00e9lebres problemas matem\u00e1ticos de Erd\u00f6s<\/a>. En realidad no los hab\u00eda solucionado.<\/p>\n

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GPT-5 sirvi\u00f3 para buscar las soluciones<\/strong>. El matem\u00e1tico Thomas Bloom, que precisamente se encarga de gestionar el sitio web en el se gestionan todos esos problemas abiertos, aclar\u00f3 la situaci\u00f3n r\u00e1pidamente. Como explic\u00f3 en X\/Twitter<\/a>, las afirmaciones de OpenAI eran \u00abuna interpretaci\u00f3n dram\u00e1ticamente err\u00f3nea\u00bb. Cuando \u00e9l habla de que de problemas \u00ababiertos\u00bb (\u00abopen\u00bb) en el sitio web lo que quiere decir es que \u00e9l no conoce la soluci\u00f3n, no que ese problema no haya sido resuelto. Lo \u00fanico que hizo GPT-5 fue encontrar investigaciones y estudios recientes que Bloom no hab\u00eda encontrado.\u00a0Aqu\u00ed debemos decir que la IA s\u00ed ha logrado realizar avances matem\u00e1ticos llamativos recientemente: Meta AI, por ejemplo, logr\u00f3 generalizar la funci\u00f3n de Lyapunov<\/a>.<\/p>\n

Demis Hassabis y Yann LeCun critican a OpenAI<\/strong>. Demis Hassabis, CEO de DeepMind, indic\u00f3 en X<\/a> que este suceso hab\u00eda sido \u00abvergonzoso\u00bb, mientras que Yann LeCun, uno de los m\u00e1ximos responsables de IA en Meta, destac\u00f3 c\u00f3mo OpenAI se hab\u00eda cre\u00eddo su propio mensaje de venta de hype con el mensaje<\/a> \u00abHoisted by their own GPTards\u00bb, que juega con GPT y \u00abtards\u00bb (un sufijo derivado de \u00abretards\u00bb, \u00abretrasados\u00bb), en referencia a los cr\u00e9dulos en las expectativas que vende OpenAI habitualmente.<\/p>\n

Las expectativas lo son todo<\/strong>. Aunque los investigadores e ingenieros de OpenAI admitieron su error, lo que vemos aqu\u00ed es un patr\u00f3n peligroso: uno en el que hasta los propios empleados de la empresa \u2014o los entusiastas que la siguen\u2014 pueden acabar siendo v\u00edctimas de esas expectativas. Es muy probable que internamente la presi\u00f3n por lograr grandes avances con sus modelos sea enorme, pero eso puede hacer que haya descuidos y exageraciones como esta que pueden costar caro a la reputaci\u00f3n de la empresa.\u00a0<\/p>\n

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GPT-5 no lo hizo mal del todo<\/strong>. Aunque se exager\u00f3 el papel de GPT-5 en este proceso, lo que s\u00ed hay que reconocer es que este modelo demostr\u00f3 su capacidad para convertirse en un asistente muy valioso para investigadores. As\u00ed, este modelo de IA puede recorrer internet y las librer\u00edas de estudios cient\u00edficos de forma muy potente, y puede \u00abencontrar soluciones\u00bb ya publicadasdonde los acad\u00e9micos a\u00fan no las hab\u00edan visto al intentar resolver problemas relacionados.\u00a0<\/p>\n

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Ayudante para la investigaci\u00f3n<\/strong>. Para el matem\u00e1tico Terence Tao ese es precisamente un elemento muy llamativo de estos modelos de IA: puede que no resuelvan los problemas matem\u00e1ticos m\u00e1s complejos, pero pueden acelerar tareas tediosas<\/a> como las de la b\u00fasqueda de literatura acad\u00e9mica que ayude a resolverlos. Para este experto la IA puede ayudar a \u00abindustrializar\u00bb las matem\u00e1ticas<\/a> y actuar como un catalizador o un \u00ablubricante\u00bb para las hip\u00f3tesis y teor\u00edas de los matem\u00e1ticos.\u00a0<\/p>\n

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Pero esto es importante<\/strong>. OpenAI es una m\u00e1quina de crear expectativas, y su CEO, Sam Altman, no duda en realizar promesas difusas e imposibles de verificar para lograr captar m\u00e1s inter\u00e9s por sus modelos de inteligencia artificial generativa. Hace un a\u00f1o prometi\u00f3 que la AGI llegar\u00eda \u00aben unos miles de d\u00edas\u00bb<\/a>, algo que suena a una de esas \u00abpromesas de Musk\u00bb<\/a>.\u00a0<\/p>\n

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Apuesta arriesgada<\/strong>. En las \u00faltimas semanas hemos visto c\u00f3mo OpenAI ha llegado a singulares acuerdos de financiaci\u00f3n circular con NVIDIA<\/a>, AMD<\/a> o Broadcom<\/a> para crear centros de datos, pero la realidad es que todos esos proyectos se centran en una promesa: la de que la IA ser\u00e1 parte fundamental de nuestra vida m\u00e1s temprano que tarde. Eso puede pasar, desde luego, pero si no ocurre el efecto domin\u00f3 puede ser una absoluta cat\u00e1strofe dadas las decenas de miles de millones de d\u00f3lares invertidos en dichos proyectos.<\/p>\n

Imagen | Vitaly Gariev<\/a><\/p>\n

En Xataka |\u00a0Si la pregunta es si hay una burbuja de la IA, Sam Altman acaba de dar respuesta. Una con la que \u00e9l sale ganando<\/a><\/p>\n

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Ver fuente<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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