Por Canuto  

Un anuncio público de investigadores de OpenAI sobre supuestas soluciones matemáticas de GPT-5 fue retractado tras críticas de la comunidad académica; la confusión expuso fallas en la verificación y mostró que el modelo resultó más útil como asistente de revisión bibliográfica que como descubridor autónomo de pruebas.
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  • Investigadores de OpenAI afirmaron que GPT-5 encontró soluciones a 10 problemas de Erdős; los tuits fueron luego eliminados
  • Thomas Bloom y otros aclararon que GPT-5 había identificado trabajos existentes, no nuevas demostraciones
  • Figuras como Demis Hassabis y Yann LeCun criticaron la comunicación apresurada; Terence Tao destacó el valor en la revisión de literatura

El 18 de octubre de 2025, investigadores de OpenAI anunciaron públicamente un avance notable atribuido a GPT-5.

Según la nota original, Kevin Weil, gerente de OpenAI, escribió en un tweet que GPT-5 había “encontrado soluciones a 10 (!) problemas de Erdős no resueltos” y señalado progreso en otros once problemas.

Otros investigadores dentro de OpenAI compartieron y respaldaron la afirmación en redes. Poco después, la formulación generó dudas entre matemáticos y especialistas en IA, lo que llevó a que la mayoría de los tuits fueran eliminados y las afirmaciones reconsideradas por los propios autores.

La versión pública del anuncio creó la impresión de que GPT-5 había producido de forma independiente pruebas originales para cuestiones abiertas en teoría de números, lo que habría sido un avance científico de gran calado.

Ese contexto de expectación y repercusión mediática antecede las respuestas críticas que describiremos a continuación.

Respuesta de la comunidad matemática

El matemático Thomas Bloom, responsable del sitio erdosproblems.com, respondió de inmediato y calificó la interpretación como “dramáticamente errónea”.

Bloom explicó que la etiqueta “abierto” en su sitio significa simplemente que él no conoce personalmente la solución, no que el problema sea necesariamente no resuelto por la comunidad.

De acuerdo con la aclaración publicada por Bloom, GPT-5 había puesto a la vista trabajos y resultados existentes que él mismo había pasado por alto, en lugar de generar nuevas demostraciones.

La corrección de Bloom fue clave para desacreditar la idea de pruebas originales. Tras su intervención, varios investigadores de OpenAI admitieron públicamente el error en la comunicación.

La fuente de la aclaración provino de la intervención de Bloom y la revisión posterior por parte de la propia organización.

Críticas desde líderes de la industria

El CEO de DeepMind, Demis Hassabis, calificó el episodio como “vergonzoso” y lo interpretó como un fallo en la prudencia comunicativa de OpenAI.

Asimismo, Yann LeCun, jefe de Meta AI, señaló que OpenAI se había dejado llevar por su propio bombo, en una crítica pública que añadió presión sobre los autores del anuncio.

Estas voces destacadas contribuyeron a que la discusión trascendiera la esfera académica y pasara a un debate sobre responsabilidad y verificación en publicaciones de IA.

En paralelo, se señaló que había presiones internas y externas sobre organizaciones como OpenAI, con altos intereses económicos y mediáticos en juego.

El episodio reabrió preguntas sobre los procesos internos de revisión antes de divulgar resultados técnicos sensibles.

Lo que realmente hizo GPT-5 según expertos

Más allá de la controversia, el valor práctico de GPT-5 quedó descrito de forma más precisa por varios matemáticos.

Terence Tao, citado en la cobertura de THE DECODER, opinó que el uso más inmediato y realista de IA en matemáticas es como asistente para tareas tediosas, en particular la revisión de literatura.

La herramienta demostró ser capaz de rastrear artículos relevantes y reunir referencias en problemas donde la literatura está dispersa o la terminología es inconsistente.

Ese tipo de ayuda acelera procesos de investigación, pero, según Tao y otros, la experiencia humana sigue siendo imprescindible para verificar, clasificar e integrar los resultados en trabajo científico riguroso.

En resumen, GPT-5 mostró utilidad como un acelerador documental, no como un descubridor autónomo de pruebas matemáticas inéditas.

Responsabilidad comunicativa y lecciones para la industria

El episodio pone el foco en la necesidad de protocolos más estrictos al comunicar avances técnicos, especialmente cuando involucran afirmaciones susceptibles de malinterpretación.

Varios comentaristas señalaron que la tentación de capitalizar un titular impactante puede empujar a declaraciones prematuras, con costo reputacional para las organizaciones.

Además, la interacción entre redes sociales y difusión científica crea un terreno propenso a errores de interpretación. El caso mostró cómo una redacción ambigua puede transformar una contribución útil en un reclamo exagerado.

Para muchos observadores, la conclusión práctica es reforzar verificación interna y externa antes de anunciar resultados, y clarificar siempre el alcance real de las aportaciones de modelos generativos.

THE DECODER, con Matthias Bastian como cofundador y editor, consignó el desarrollo del caso y subrayó la utilidad real de la IA en la revisión bibliográfica, manteniendo la crítica a la comunicación apresurada.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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