OpenAI entregará gratuitamente a Ucrania su sistema de ciberdefensa Daybreak y dará acceso a un modelo avanzado para detectar vulnerabilidades en hospitales, centrales eléctricas y otros servicios esenciales, en un contexto marcado por miles de ataques y una creciente participación de la inteligencia artificial en la guerra digital.
La propuesta busca frenar el desarrollo de sistemas avanzados mientras establece penas de prisión por incumplimiento federal. La iniciativa cuenta con el respaldo de investigadores de OpenAI y Google DeepMind ante crecientes riesgos existenciales.
La reducción acelerada del costo de los modelos de inteligencia artificial podría ofrecer a OpenAI, Anthropic y otros laboratorios una vía financieramente viable para desacelerar el desarrollo sin abandonar la expansión de la infraestructura.
OpenAI contrató a Sam Yam, cofundador de Patreon, para dirigir una nueva división dedicada a crear herramientas para artistas y comunidades, mientras la industria intenta contener la creciente tensión entre la inteligencia artificial y el trabajo creativo.
OpenAI ha lanzado sus nuevos modelos de inteligencia artificial (IA) GPT-6 Sol y GPT-6 Luna, que llegan con algunas de las mejoras lanzadas con su modelo insignia Astra, pero añadiendo más eficiencia y costes más bajos. La compañía liderada por Sam Altman presentó GPT-6 Astra a principios de septiembre como su modelo de seguridad más capaz y con más restricciones hasta la fecha, además de avanzar a la inteligencia artificial general (AGI). Unas semanas después, la compañía de IA ha vuelto a lanzar nuevos modelos, GPT-6 Sol y GPT-6 Luna, pensados para impulsar el trabajo a diferentes escalas, ritmos y presupuestos. Concretamente, aunque Astra ofrece capacidad para los proyectos más exigentes, los nuevos modelos Sol y Luna ayudan a distribuir los beneficios de dicha inteligencia al impulsar la eficiencia en costos. Como ha explicado OpenAI en un comunicado en su web, esto se debe a que los modelos Sol y Luna han sido entrenados con métodos similares a los de GPT-6 Astra, por lo que integran el rendimiento de este modelo insignia en cuanto al trabajo profesional, veracidad, codificación, uso de computadoras y alineación a modelos más rápidos y económicos. Al mismo tiempo, destacan por "liderar la relación costo-inteligencia", al combinar estas altas capacidades con una infraestructura que las implementa de manera eficiente a gran escala. Así, OpenAI ha hecho referencia a mejoras en el almacenamiento en caché y la inferencia, lo que les permite ofrecer estos modelos a menor coste. Como resultado, la compañía ha asegurado que ha conseguido reducir los precios de la API de Sol y Luna en un 50 por ciento, en comparación con sus precios promocionales de GPT-5.6. En cuanto a sus capacidades, Gpt-6 Sol es capaz de ejecutar tareas de trabajo difíciles con límites de uso más altos, ofreciendo mayor inteligencia y mejores resultados. Prueba de ello es que, según sus resultados en la prueba de flujos de trabajos empresariales AutomationBench, supera a otros modelos del sector como Claude Opus 5 de Anthropic, con un coste por tarea de tan solo el 9 por ciento en comparación. Asimismo, en el mismo 'benchmark' GPT-6 Luna mejora a su predecesor en 5,4 puntos porcentuales con un coste por tarea un 58 por ciento menor. Lo mismo ocurre en tareas relacionadas con la gestión de agentes de IA para flujos de trabajo profesionales. En la prueba 'Agents Last Exam', OpenAI ha asegurado que GPT-6 Sol obtiene una puntuación de hasta el 56,4 por ciento superior a la puntuación más alta de Claude Opus 5. A ello se le suma que lo hace con un coste por tarea un 60 por ciento menor. OpenAI ha afirmado igualmente que los nuevos modelos han mejorado en cuanto a la veracidad de sus resultados. En concreto, ha indicado que GPT-6 Sol comete la mitad de los errores que su predecesor, "acercándose a la fiabilidad de Astra". Por su parte, GPT-6 Luna también ha implementado mejoras en este aspecto prácticamente igualando a la versión Sol. Siguiendo esta línea, en cuanto a la alineación, los nuevos modelos Sol y Luna también integran el trabajo ya empleado en Astra, que es su modelo "más alineado hasta la fecha". Por tanto, estos modelos de menor coste también han incorporado mejoras, incluyendo menores tasas de afirmaciones engañosas sobre su trabajo de codificación. Con todo, GPT-6 Sol y GPT-6 Luna ya están disponibles en la API, ChatGPT Work y Codex para todos los usuarios suscritos a las versiones Plus, Pro Business, Enterprise y Edu. Igualmente, los usuarios que utilicen las versiones gratuitas y Go podrán acceder a GPT-6 Luna en la aplicación de escritorio.
OpenAI asegura que su IA ha resuelto más de cien problemas matemáticos, pero aún faltan soluciones por publicar y una revisión independiente completa.
Ambas buscan hacer frente a la presión competitiva de los modelos abiertos. Las nuevas apuestas llegan en pleno proceso para sus respectivas salidas a Bolsa
El anuncio llega tras una carta de 25 medallistas Fields que acusó a los laboratorios de IA de dañar el trabajo intelectual de la disciplina
Cientos de agentes de OpenAI se coordinaron para vulnerar los sistemas de Hugging Face sin que sus propios creadores lo advirtieran a tiempo. El episodio llevó a tres expertos de Stanford a debatir si la evaluación independiente, los modelos abiertos o un interruptor de apagado alcanzan para contener una tecnología cuyo ritmo nadie termina de gobernar
Podemos medir parte del ritmo actual de la inteligencia artificial en horas. Anthropic acababa de presentar Claude Opus 5.5 cuando, apenas 90 unos después, OpenAI anunció dos nuevos integrantes de su familia GPT-6: Sol y Luna . Es otra fotografía de una carrera que ha cambiado muchísimo desde el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022. Hemos pasado de sorprendernos porque un chatbot pudiera mantener una conversación a trabajar con modelos capaces de programar, utilizar herramientas y afrontar tareas profesionales cada vez más complejas. Y ahora empieza a importar tanto lo que pueden hacer como lo que cuesta utilizarlos. Dentro de esa nueva generación, los dos modelos ocupan escalones distintos. Astra continúa siendo, según la propia OpenAI, su opción más capaz para los trabajos más exigentes; Sol busca cubrir tareas complejas, especialmente programación y trabajo profesional, mientras que Luna está orientado a operaciones de gran volumen y objetivo bien definido, como resumir documentos, extraer información o responder consultas rápidas. La compañía cifra en un 50% la reducción de los precios de API de ambos frente a los precios promocionales de GPT-5.6 Sol y Luna, aunque las tarifas concretas varían según el modelo y si hablamos de entrada o salida. La carrera ya no consiste solo en ser más inteligente Las mejoras que OpenAI atribuye a Sol se concentran en varios frentes, pero una de las más fáciles de entender está en la factualidad. En una evaluación interna construida a partir de conversaciones reales en las que los usuarios habían señalado errores, GPT-6 Sol cometió aproximadamente la mitad de fallos que GPT-5.6 Sol . La propia compañía advierte de que estas conversaciones fueron seleccionadas precisamente porque habían provocado errores y no representan el uso habitual. OpenAI también asegura avances claros en programación: en FrontierCode, una prueba que valora si los cambios generados están listos para integrarse en código real, Sol mejora de forma sustancial frente a su predecesor. Astra, en cualquier caso, sigue siendo el modelo más capaz de la familia. OpenAI muestra menos errores factuales y menor coste con GPT-6 Sol y Luna | Imagen: OpenAI La segunda parte de la ecuación aparece cuando bajamos esas mejoras a la factura. Frente a los precios promocionales de GPT-5.6 Sol, el nuevo Sol pasa de 4 a 2 dólares por millón de tokens de entrada y de 20 a 10 dólares en salida. Luna baja de 0,20 a 0,10 dólares en entrada y de 1,20 a 0,50 dólares en salida respecto a GPT-5.6 Luna. OpenAI atribuye parte de ese abaratamiento a mejoras en inferencia y caché. Y aquí importa algo más que la tarifa por token: si un agente necesita encadenar numerosas llamadas para completar una tarea, el coste acumulado termina siendo una variable fundamental. El movimiento de Anthropic ayuda a entender que esta presión por hacer más con menos no afecta únicamente a OpenAI. Claude Opus 5.5 llegó apenas unos minutos antes que Sol y Luna, y la compañía liderada por Dario Amodei asegura que ofrece un rendimiento comparable al de Fable 5.1 con un coste operativo un 40% inferior al de Opus 5. Son comparaciones publicadas por las propias compañías, con pruebas y configuraciones distintas, lo que dificulta identificar claramente cuál de los nuevos modelos sale mejor parado. Sí apuntan, en cambio, a una tendencia más amplia: capacidad y coste empiezan a competir en la misma conversación, incluso entre algunos de los sistemas más avanzados. En Xataka OpenAI asegura que su IA ha resuelto más de 100 problemas matemáticos. Hay un problema: qué significa exactamente "resolver" La llegada, además, empieza desde este mismo 22 de septiembre. GPT-6 Sol y Luna están disponibles en ChatGPT Work y Codex para usuarios Plus , Pro , Business, Enterprise y Edu, mientras que Luna también puede utilizarse en la aplicación de escritorio con cuentas Free y Go; ambos modelos llegan igualmente a la API. OpenAI prevé extenderlos de forma gradual a ChatGPT a lo largo del día. Imagen de portada | OpenAI En Xataka | Amazon ha bloqueado a Muse, el agente de compras de Meta. Nunca un veto a un solo bot dijo tanto sobre el futuro de todos los demás - La noticia La carrera de la IA está entrando en otra fase: tras Opus 5.5, OpenAI juega una baza clave con GPT-6 Sol y Luna fue publicada originalmente en Xataka por Javier Marquez .
Tras el debut de Astra, OpenAI ha decidido expandir la familia de GPT-6 con el debut de dos nuevas variantes: Sol y Luna. En este caso, se trata de modelos de lenguaje que heredan varios de los puntos fuertes de la IA insignia de la compañía, pero que están especialmente enfocados en la eficiencia y […] Seguir leyendo: OpenAI lanza GPT-6 Sol y Luna, con varias de las mejoras de Astra pero más eficientes y baratos
Hipertextual•Gabriel Erardhace 17 h
OpenAI presentó un marco para que evaluadores externos revisen sus casos de seguridad, salvaguardas, capacidades de riesgo e incidentes de desalineación, aunque la empresa conservaría controles sobre información sensible y publicación.
Anthropic lanzó una nueva versión de su inteligencia artificial Claude , solo días después de que su CEO Dario Amodei pidiera frenar el desarrollo de la IA , lo que desató un debate mundial sobre la necesidad de salvaguardas más estrictas . El lanzamiento de Opus 5.5 ocurre en momentos en que el temor a perder el control de la IA domina la Asamblea General de la Organización de las Naciones Unidas ( ONU ) en Nueva York. Más de 20 jefes de Estado reclamaron el lunes en la ONU pruebas obligatorias para estos sistemas, mientras que el presidente estadounidense Donald Trump rechazó el martes cualquier "proyecto globalista" de control de la tecnología . Amodei, junto con el máximo responsable de OpenAI , Sam Altman , tiene previsto dirigirse al Consejo de Seguridad de la ONU el miércoles. Anthropic pide desacelerar desarrollo de la IA, pero presenta nuevo modelo Tras incidentes reportados en julio en los que modelos de Anthropic y OpenAI escaparon de sus entornos de prueba para infiltrarse en internet, ambas empresas con sede en San Francisco interrumpieron brevemente el trabajo en sus nuevos sistemas de IA. El 12 de septiembre, Amodei pidió desacelerar la mejora de la IA , un llamamiento al que Altman y Elon Musk , de xAI, se sumaron rápidamente, y que fue objeto de burla por parte de Trump, quien calificó las advertencias de rumores. Opus 5.5 es el primer modelo que se lanza desde entonces. Anthropic también señaló que, según sus propias pruebas, Opus 5.5 es el modelo con mejor desempeño en alineación que ha evaluado hasta la fecha, es decir, en qué medida se ajusta a la intención y valores de sus diseñadores. En esas pruebas, Opus 5.5 intentó infringir las reglas que se le habían fijado "alrededor de un 85% menos" que Opus 5. Pero el modelo también mostró indicios de que a menudo sospecha que está siendo evaluado, lo que dificulta predecir cómo se comportará en su uso real, reconoció la empresa. Con un precio un 20% inferior al de su predecesor, Opus 5, Opus 5.5 también utiliza menos potencia de cálculo y responde al menos 30% más rápido. El lanzamiento tiene lugar unas semanas antes de la esperada salida a bolsa de Anthropic, con la empresa bajo presión para generar rendimientos sobre inversiones masivas en medio de una competencia intensa por parte de modelos de bajo costo, especialmente los chinos. Te puede interesar: Sam Altman apuesta por estándares internacionales de seguridad para la IA; busca mitigar riesgos "catastróficos" OpenAI, Anthropic y Google buscan crear organismo de supervisión de riesgos de IA; sería similar al que regula la industria financiera Jefe de la ONU llama a gobernar la IA; "debe ser moldeada por la humanidad y para la humanidad", afirma Únete a nuestro canal ¡EL UNIVERSAL ya está en Whatsapp!, desde tu dispositivo móvil entérate de las noticias más relevantes del día, artículos de opinión, entretenimiento, tendencias y más. mcc
OpenAI amplió su familia GPT-6 con Sol y Luna, dos modelos orientados a programación y trabajo de oficina que, según la empresa, reducen costos y errores frente a sus predecesores. El lanzamiento llega mientras Anthropic intensifica la competencia con una nueva versión de Opus 5.5.
Redacción Ciencia, 22 sep (EFE).- La empresa OpenAI ha anunciado que uno de sus sistemas de inteligencia artificial (IA) ha resuelto más de cien problemas aún pendientes en la mayoría de las áreas de las matemáticas y que ha creado un grupo asesor matemático independiente, para que, entre otros cometidos, le ayuden a comunicarlo. El nuevo modelo interno, que comenzaron a entrenar el pasado 28 de agosto, y que "ha resuelto ya más de cien problemas abiertos de larga data en la mayoría de las áreas de las matemáticas", es el mismo que a comienzos de mes encontró la solución al de Navier-Stokes, uno de los llamados problemas matemáticos del milenio. El ritmo de sus avances en matemáticas "ha sorprendido a los matemáticos de OpenAI", señala la empresa en una entrada de su blog, aunque no da detalles de qué problemas se tratan. "Esto ha dado lugar a debates internos sobre la mejor manera de informar a la comunidad de estos rápidos avances, con el fin de preparar y adaptar el campo". Las matemáticas, asegura la firma, son una ciencia fundamental, y los nuevos descubrimientos pueden dar lugar "a una amplia gama de aplicaciones". Esto hace que "el potencial de estas capacidades sea considerable, y que su desarrollo y despliegue responsables cobren importancia más allá de las propias matemáticas". OpenAI dice que son conscientes de ello y que están estudiando cómo se puede llevar a cabo "de forma responsable un despliegue más amplio de las capacidades de IA relacionadas con las matemáticas". En una reciente carta abierta, los matemáticos expresaron su preocupación por las externalidades negativas que conlleva utilizar la resolución de problemas abiertos como criterio de evaluación para los nuevos sistemas de IA, recuerda la firma. Así, agrega, sus críticas ponen de relieve la necesidad de que las empresas de inteligencia artificial "colaboren de forma reflexiva con la comunidad matemática". Con ese fin, "estamos trabajando con matemáticos que han creado un grupo asesor matemático independiente", que servirá, según la empresa, "de puente entre la comunidad matemática y el público en general, dando voz a los matemáticos a la hora de decidir cómo avanzar". Su cometido será prestar asesoramiento sobre la revisión y la comunicación de los resultados preliminares: ayudará a evaluar su relevancia, ofrecerá orientación sobre cómo coordinar su difusión y asesorará sobre los estándares académicos y profesionales de la investigación matemática. Asimismo, ofrecerá asesoramiento sobre cómo sus herramientas pueden contribuir a la investigación y el aprendizaje matemáticos, dice OpenAI, quien asegura que quieren "poner en manos de los matemáticos herramientas eficaces para que puedan profundizar en las cuestiones que mejor conocen y desarrollar nuevas ideas". El grupo, que "funcionará de forma independiente de OpenAI", tendrá libertad para ofrecer asesoramiento no solicitado por la empresa, comentar el impacto de OpenAI en las matemáticas y hacer público ese asesoramiento. "Su valor depende de que sus miembros puedan ejercer su propio criterio y cuestionar el nuestro". En todo caso considera "importante destacar" que ese grupo no será responsable de asesorar a la empresa sobre cómo marcar el ritmo de su "progreso interno en matemáticas". Trabajar con este grupo, que no será remunerado por la firma, es "un primer paso". "Nos esperan cuestiones difíciles sobre cómo la IA puede contribuir a la comprensión de las matemáticas y cómo los beneficios de estas capacidades pueden llegar a la comunidad en general". La empresa concluye indicando que quiere que los matemáticos sean "los protagonistas a la hora de dar forma a las respuestas". EFE
El consejero delegado de OpenAI , Sam Altman , planteó la necesidad de fijar estándares internacionales de seguridad para la inteligencia artificial ( IA ), y advirtió de los peligros de la dispersión y de la fragmentación normativa que existe en el mundo. Altman ha planteado además que en el ámbito de la IA, y para el establecimiento de esos estándares internacionales de seguridad , se podrían extraer lecciones de áreas como la aviación o las finanzas, donde los países han desarrollado estándares técnicos comunes y canales confiables para la cooperación sin renunciar a la autoridad nacional. Lo hizo en una entrada en la red social X, que enlaza con un artículo que firma junto al científico jefe de la compañía, Jakub Pachocki , que se publicó en la página web de la empresa. En el texto, Sam Altman, quien recientemente abogó por ralentizar el desarrollo de los modelos de vanguardia y por coordinar ese frenazo en coordinación y colaboración con otras empresas, plantea ahora que las personas ajenas a los laboratorios de inteligencia artificial deben tener también participación real en la toma de decisiones para evitar la concentración de poder y garantizar que exista un entorno competitivo. Altman y Pachocki plantean que para asegurar que la inteligencia artificial general beneficie a toda la humanidad hay que perseguir tres metas: desarrollar un investigador de IA automatizado que esté centrado en la alineación y el control humano; generar progreso científico y crecimiento económico ; y empoderar a los individuos con modelos de IA personalizados . Mantienen que el avance tecnológico impulsado por la IA ya está acelerando descubrimientos significativos en áreas clave como las matemáticas y la medicina, y que a medida que los sistemas ganan autonomía y capacidad, resulta indispensable impulsar la investigación de la alineación de los desarrollos tecnológicos con los intereses que se persiguen para mantener esos desarrollos bajo control y acordes a los valores humanos. A medida que la IA asume una mayor proporción de las tareas de desarrollo, surge la posibilidad de acelerar el progreso a través de un proceso que llaman de " auto-mejora recursiva ", pero han alertado de que si ese proceso no se realiza con la debida precaución y bajo decisiones democráticas informadas, existe el riesgo de que los humanos pierdan el control práctico sobre la investigación. Si no existen salvaguardias sólidas, la aceleración de esos procesos de "auto-mejora" podrían derivar en sistemas que resulten incomprensibles para la supervisión humana, volviéndose más peligrosos y menos coherentes , según los responsables de OpenAI. Para mitigar estos riesgos "catastróficos" , consideran fundamental fijar estándares internacionales de seguridad que orienten el rigor técnico de los desarrolladores y sostienen que Estados Unidos debería liderar el establecimiento de estos estándares mediante organismos como el Centro de Estándares e Innovación en Inteligencia Artificial (CAISI, por sus siglas en inglés) de Estados Unidos y en colaboración con los institutos de seguridad que están emergiendo ya en muchos países (citan los casos de Australia, Canadá, Alemania, Francia, Kenia, Japón, Corea, Singapur, la India o el Reino Unido). Los responsables de la empresa citan además como uno de los principales desafíos para la gobernanza de la inteligencia artificial a nivel mundial la dispersión normativa que existe entre los países y la "fragmentación" regulatoria. Te puede interesar: Jefe de la ONU llama a gobernar la IA; "debe ser moldeada por la humanidad y para la humanidad", afirma Trump creará una "fuerza de la IA"; anuncia que habrá un zar de la inteligencia artificial Investigadores hackean OpenAI con inteligencia artificial de Anthropic; detectan vulnerabilidades y acceden a cuentas de ChatGPT Únete a nuestro canal ¡EL UNIVERSAL ya está en Whatsapp!, desde tu dispositivo móvil entérate de las noticias más relevantes del día, artículos de opinión, entretenimiento, tendencias y más. mcc
Redacción Ciencia, 22 sep (EFE).- El consejero delegado de la empresa OpenAI, Sam Altman, ha planteado la necesidad de fijar estándares internacionales de seguridad para la inteligencia artificial (IA), y ha advertido de los peligros de la dispersión y de la fragmentación normativa que existe en el mundo. Altman ha planteado además que en el ámbito de la IA, y para el establecimiento de esos estándares internacionales de seguridad, se podrían extraer lecciones de áreas como la aviación o las finanzas, donde los países han desarrollado estándares técnicos comunes y canales confiables para la cooperación sin renunciar a la autoridad nacional. Lo ha hecho en una entrada en la red social X, que enlaza con un artículo que firma junto al científico jefe de la compañía, Jakub Pachocki, que se ha publicado en la página web de la empresa. En el texto, Sam Altman, quien recientemente abogó por ralentizar el desarrollo de los modelos de vanguardia y por coordinar ese frenazo en coordinación y colaboración con otras empresas, plantea ahora que las personas ajenas a los laboratorios de inteligencia artificial deben tener también participación real en la toma de decisiones para evitar la concentración de poder y garantizar que exista un entorno competitivo. Altman y Pachocki plantean que para asegurar que la inteligencia artificial general beneficie a toda la humanidad hay que perseguir tres metas: desarrollar un investigador de IA automatizado que esté centrado en la alineación y el control humano; generar progreso científico y crecimiento económico; y empoderar a los individuos con modelos de IA personalizados. Mantienen que el avance tecnológico impulsado por la IA ya está acelerando descubrimientos significativos en áreas clave como las matemáticas y la medicina, y que a medida que los sistemas ganan autonomía y capacidad, resulta indispensable impulsar la investigación de la alineación de los desarrollos tecnológicos con los intereses que se persiguen para mantener esos desarrollos bajo control y acordes a los valores humanos. A medida que la IA asume una mayor proporción de las tareas de desarrollo, surge la posibilidad de acelerar el progreso a través de un proceso que llaman de "auto-mejora recursiva", pero han alertado de que si ese proceso no se realiza con la debida precaución y bajo decisiones democráticas informadas, existe el riesgo de que los humanos pierdan el control práctico sobre la investigación. Si no existen salvaguardias sólidas, la aceleración de esos procesos de "auto-mejora" podrían derivar en sistemas que resulten incomprensibles para la supervisión humana, volviéndose más peligrosos y menos coherentes, según los responsables de OpenAI. Para mitigar estos riesgos "catastróficos", consideran fundamental fijar estándares internacionales de seguridad que orienten el rigor técnico de los desarrolladores y sostienen que Estados Unidos debería liderar el establecimiento de estos estándares mediante organismos como el Centro de Estándares e Innovación en Inteligencia Artificial (CAISI, por sus siglas en inglés) de Estados Unidos y en colaboración con los institutos de seguridad que están emergiendo ya en muchos países (citan los casos de Australia, Canadá, Alemania, Francia, Kenia, Japón, Corea, Singapur, la India o el Reino Unido). Los responsables de la empresa citan además como uno de los principales desafíos para la gobernanza de la inteligencia artificial a nivel mundial la dispersión normativa que existe entre los países y la 'fragmentación' regulatoria.
OpenAI ha anunciado que uno de sus modelos de inteligencia artificial ha sido capaz de resolver más de 100 problemas matemáticos que llevaban mucho tiempo a la espera de una solución. Según ha afirmado la empresa en un comunicado, se trata del mismo sistema empleado para resolver en cuestión de días las ecuaciones de Navier Stokes, considerado como uno de los Grandes Problemas del milenio. «El ritmo de su progreso en matemáticas ha sorprendido a nuestros matemáticos. Esto ha dado lugar a debates internos sobre la mejor manera de informar a la comunidad sobre el rápido progreso para preparar y adaptar el campo», señalan desde la firma dirigida por Sam Altman que, por el momento, no ha compartido el nombre... Ver Más
OpenAI asegura que un modelo de IA interno ha resuelto más de 100 problemas matemáticos abiertos, y lo ha logrado en apenas unas semanas. Es un logro extraordinario, pero uno que abre un melón importante: plantear soluciones quizás no sea suficiente. La demostración que la empresa publicó sobre las ecuaciones de Navier-Stokes parece responder a una de las formulaciones oficiales de un Problema del Milenio, pero deja abierta una cuestión que muchos matemáticos consideran fundamental. En OpenAI van a trabajar con un grupo de asesores independientes para publicar y comunicar sus futuros resultados, pero la pregunta está ahí: ¿cuando una IA resuelve un problema matemático, lo resuelve realmente? Qué ha pasado . OpenAI indicaba ayer que además de "resolver" el problema de Navier-Stokes definido como uno de los Problemas del Milenio, su modelo interno, que llevan entrenando desde el pasado 28 de agosto, también ha resuelto 100 problemas abiertos desde hace años. En ese anuncio, no obstante, no se dan detalles sobre qué problemas han resuelto ni se incluyen evaluaciones independientes de esos resultados. En Xataka Según OpenAI y Anthropic, hay que parar el desarrollo de la IA para salvar a la humanidad. Hay motivos para dudar Navier-Stokes y los matices . A principios de septiembre OpenAI publicó una demostración al problema de existencia y suavidad de Navier-Stokes , uno de los siete Problemas del Milenio del Clay Mathematics Institute. Estas ecuaciones describen el movimiento de los fluidos y la gran incógnita consistía en saber si, partiendo de condiciones "suaves" se podía desarrollar una singularidad. Esto es, si se generaba una situación en la que ciertas magnitudes crecen sin límite en un tiempo finito. La compañía presentó tanto un artículo matemático como la formalización en Lean, una plataforma informática que permite comprobar este tipo de demostraciones matemáticas. Las cuatro formulaciones (A, B, C y D) del problema de Navier-Stokes La solución tiene una peculiaridad . El enunciado oficial admite varias formas de resolver el problema. Algunas estudian la evolución del fluido sin fuerza aplicada desde fuera, mientras que otras sí permiten introducir una fuerza suave. OpenAI afirma haber resuelto estas últimas (formulaciones C y D). Par lograrlo parten del fluido en reposo y aplican una fuerza con un diseño especial hasta que aparece la singularidad, lo cual no es una "trampa": esa posibilidad está expresamente contemplada en el enunciado, y OpenAI explica claramente cómo ha "resuelto" el problema. Los matemáticos no las tienen todas consigo . Lo que se critica ahora es que lo que interesaba especialmente era saber si las propias ecuaciones podían generar esa singularidad sin fuerzas externas "de diseño". La demostración de OpenAI no contesta a esa pregunta, y como explican en Scientific American , la polémica ha surgido por dicha discrepancia. Una cosa es ajustarse al enunciado del problema y aprovechar lo que permite, y otra la de resolver realmente la cuestión física y matemática que plantea y que llevaba décadas investigándose . ¿Pero está resuelto o no? El propio Clay Mathematics Institute comentó que el problema había quedado aparentemente resuelto, pero sus responsables también destacaron que el proceso de evaluación de la solución lleva tiempo. De momento no hay comentarios concluyentes de este organismo, pero en OpenAI ya han dicho que no pretenden reclamar el millón de dólares. Así pues, de momento no sabemos si cuando OpenAI dice que ha resuelto el problema realmente puede decir que lo ha resuelto. "Estamos cerca que la IA resuelva un problema y los humanos no puedan explicarlo": los matemáticos opinan sobre la IA Hay que comprender las cosas . La formalización en Lean de la solución propuesta por OpenAI supone una garantía importante a la hora de validar la corrección de la solución, pero aquí hay más elementos para el debate. En el blog de Terence Tao los investigadores Silvia De Toffoli y Eamon Duede precisamente hablan de cómo hay diferencias entre una respuesta formal y una demostración que los matemáticos puedan comprender. Precisamente el Advisory Group on Mathematics and Artificial Intelligence creado por OpenAI, que incluye a nueve matemáticos, está creado para resolver este tipo de dilemas. Sus integrantes no cobran un sueldo de OpenAI, pero sus miembros explican que sus recomendaciones no son vinculantes. En Xataka | OpenAI ya había presentado los papeles para salir a bolsa. Tres meses después, Sam Altman ha encontrado un motivo para no hacerlo - La noticia OpenAI asegura que su IA ha resuelto más de 100 problemas matemáticos. Hay un problema: qué significa exactamente "resolver" fue publicada originalmente en Xataka por Javier Pastor .
Palo Alto Networks presentó Unit 42 Continuous Frontier AI Defense, un servicio que combina modelos de Anthropic, OpenAI y modelos de pesos abiertos para buscar vulnerabilidades de forma permanente en aplicaciones, API e infraestructura de nube.
