La semana pasada hablamos de la controversia ética que ha generado la aparente resolución del problema de Navier-Stokes. Al haberse obtenido mediante el uso de inteligencia artificial, hay cuestionamientos sobre la autoría del resultado por la forma en que los modelos de IA son entrenados y por el hecho de que OpenAI se interesara en el problema, aparentemente, solo por una filtración que tuvo Anthropic, su principal competencia, para mostrar que su IA es más potente.
Por otra parte, en los últimos meses, las mayores empresas de IA también han llamado a una desaceleración del desarrollo de la IA debido a las decisiones cuestionables que algunos de sus modelos están tomando (el hackeo a Hugging Face y otros ataques cibernéticos, por ejemplo). Incluso, algunos de sus trabajadores han renunciado o hecho pronunciamientos sobre distintos riesgos. Sin embargo, las mismas empresas siguen lanzando nuevos modelos de inteligencia artificial, que presumen tener mayores capacidades, y también alimentan los rumores sobre la posible solución de otros problemas del milenio del Instituto Clay de Matemáticas.
Así, algunos encuentran en la situación actual paralelismos con la carrera armamentista de la Guerra Fría, mientras que otros señalan que OpenAI, Anthropic y SpaceXAI realmente buscan una captura regulatoria. ¿Qué va a pasar? Esta pregunta requiere ampliar qué hay detrás de la posible solución de Navier-Stokes por una IA. ¿Es algo importante? Sí, se trata de un problema difícil relacionado con el comportamiento del agua y el aire. ¿La IA hará todo el trabajo matemático? Maticemos.
La IA aparentemente logró formalizar algo que ya se sospechaba desde que fue posible simular computacionalmente la ecuación. De hecho, esto motivó el desarrollo de los modelos de dinámica de fluidos computacional desde los años 40. Así, la solución de la IA es un contraejemplo, es decir, una situación específica donde el fluido tiende a una velocidad infinita en condiciones “suaves”.
Los contraejemplos comúnmente se construyen variando una situación base. Algunos son fáciles de construir y otros, como el de Navier-Stokes, requieren diferentes procesos de cálculo donde hay ensayo y error. Por consiguiente, lo que hizo la IA fue plantear múltiples escenarios y hacer cálculos para seleccionar el apropiado. Esto nos dice que la IA puede desarrollar una gran capacidad de cálculo, algo esperado de una herramienta computacional.
Lo que genera mayor asombro es que pudo “entender y seleccionar” el ejemplo conveniente; nuevamente, maticemos. Poco se habla del grupo de investigadores que monitorea y revisa los trabajos de OpenAI; uno de ellos es el informático teórico Sébastien Bubeck. Es decir, personas con entendimiento del problema diseñaron el prompt para resolverlo. ¿Cómo se redactó el prompt? ¿Qué tan extenso fue? No se sabe y sería importante saberlo para una solución que se presenta en 166 páginas. Aunado a lo anterior, es claro que el modelo se alimentó de lo hecho por otros investigadores, pues la solución cita de manera explícita avances en las ecuaciones de Euler, por ejemplo.
Entonces, ¿qué va a pasar? La aparente solución al problema de Navier-Stokes nos muestra que el uso de la IA puede potenciar nuestras habilidades. Sí, es un resultado valioso respecto a procesos de cálculo, en los que el software ha mostrado ser muy eficiente desde antes del boom de la IA. Como se ha comentado en diferentes ocasiones, corresponde a la curiosidad humana plantear nuevas preguntas y direccionar el uso de la IA hacia el bien común de la sociedad.
Sí, es fascinante ver en vivo la aparente caída de un problema del milenio gracias a la capacidad de procesamiento y sintetización de la IA, pero ¿por qué no usar esos 10000 agentes de IA para generar procesos sustentables o disminuir la desigualdad?
