AitopkitOpenAI anunció el 26 de octubre de 2026 que sus modelos internos de IA han producido tres nuevos resultados científicos, en matemáticas, informática y física, y que esta vez ha dejado la verificación en manos de académicos externos en lugar de publicar en solitario. La afirmación más audaz: una prueba que refuta la hipótesis del tiempo exponencial (ETH, por sus siglas en inglés), una conjetura de 2001 que sustenta cientos de trabajos sobre lo que las computadoras no pueden resolver de forma eficiente.
Según OpenAI, la refutación de la ETH —un algoritmo determinista que cuenta las asignaciones satisfactorias de fórmulas de ancho fijo en tiempo subexponencial— fue verificada formalmente en Lean, y ahora la revisará un grupo liderado por los propios proponentes de la hipótesis, Russell Impagliazzo y Ramamohan Paturi, junto con el profesor del MIT Ryan Williams. El resultado matemático prueba la conjetura de suavizado local en todas las dimensiones, lo que según OpenAI también resuelve la conjetura de Kakeya y la conjetura de restricción de Stein. El resultado de física es una prueba rigurosa de existencia para teorías cuánticas de campos en cuatro dimensiones, incluida la cromodinámica cuántica, con la teoría pura de Yang-Mills, parte de un problema del Premio del Milenio, que será revisada por un grupo liderado por el premio Nobel David Gross.
El propio sistema de verificación es la noticia. Tras las críticas recibidas a principios de octubre por publicar cientos de afirmaciones matemáticas de golpe, OpenAI dice que los grupos externos de "acompañamiento" fijaron sus propias condiciones: sin acuerdos de confidencialidad, sin pago y con derecho a decir que no. Los proponentes de la ETH ya han trazado públicamente esa línea, insistiendo en que participar no significa respaldar el resultado y que un hallazgo de esta magnitud necesita una revisión independiente cuidadosa.
Los lectores deben tratar los tres resultados como afirmaciones, no como hechos establecidos. La verificación formal en Lean es una señal sólida para la prueba de la ETH, pero las comunidades matemáticas y físicas en general aún no han respaldado los resultados, y la historia de supuestos avances dice que conviene ser prudentes. Si aunque sea uno supera el escrutinio, cambiará la forma de hacer ciencia: un modelo que propone pruebas que luego verifican los humanos. Si no, el episodio seguirá siendo relevante: muestra que el nuevo cuello de botella de la ciencia con IA no es generar afirmaciones, sino ganarse la confianza en ellas.