Críticos tildan de exageradas las afirmaciones de OpenAI sobre Astra

OpenAI anunció el 1 de agosto que su familia de modelos Astra, aún no lanzada, produjo soluciones a 10 problemas abiertos de larga data en matemáticas y ciencias de la computación teórica, publicando un manuscrito de 249 páginas y certificados de prueba totalmente verificados en Lean 4 en GitHub. Los resultados abarcan campos como la geometría de alta dimensión, la teoría de códigos, la teoría de grupos, la complejidad cuántica y la combinatoria extremal, con la empresa reportando un costo computacional total de aproximadamente 2.000 dólares a las tarifas de la API de GPT-5.6 Sol.ndtv+2

Lo que resolvió Astra

Según la publicación del blog de OpenAI, Astra generó avances en los límites de empaquetamiento de esferas, códigos de corrección de errores y la construcción del primer grupo no sófico explícito, una estructura que había permanecido como una pregunta abierta desde 1999. El modelo también demostró el teorema de repetición paralela cuántica para juegos generales de dos jugadores entrelazados y entregó resultados sobre la conjetura de volumen de Ehrhart y la conjetura de rigidez de Connes. Tres problemas adicionales del catálogo de Paul Erdős también fueron resueltos, según reportes de Quartz.qz+2

OpenAI declaró que su IA generó los argumentos matemáticos centrales, mientras que los investigadores formalizaron posteriormente cada prueba utilizando el asistente de pruebas Lean. El conteo de "sorry" en el repositorio de GitHub, un indicador de pasos no verificados, es cero, lo que significa que cada paso lógico en las diez pruebas está verificado por máquina.qz

Los escépticos responden

A pesar de la verificación formal, los críticos han cuestionado si los resultados representan un verdadero salto en la capacidad de la IA. Gary Marcus, un destacado investigador de IA, escribió que un matemático de Anthropic, Levent Alpöge, pudo replicar parcialmente la mitad de los resultados de OpenAI en 24 horas usando Fable, un modelo ya lanzado públicamente. Marcus argumentó que esto genera dudas sobre si Astra es el avance en sí mismo o si el progreso radica en identificar qué problemas son susceptibles a técnicas de búsqueda y verificación.garymarcus.substack

"OpenAI no informa qué problemas intentaron y en cuáles fallaron. Nos han dado un numerador sin denominador, siempre una señal preocupante", escribió Marcus. También señaló que OpenAI aún no ha decidido si designar a Astra como GPT-6 o GPT-5.7, sugiriendo internamente que el salto podría considerarse incremental.garymarcus.substack

El blog de comunicaciones de la ACM publicó un análisis el 4 de agosto describiendo a Astra como "asombroso, pero enormemente exagerado". Mientras tanto, la Declaración de Leiden sobre IA en matemáticas, firmada por cientos de matemáticos en junio de 2026, ha señalado preocupaciones más amplias sobre las pruebas generadas por IA poco fiables y la atribución.analyticsinsight+1

¿Qué sigue?

OpenAI no ha anunciado una fecha de lanzamiento para Astra, y el modelo deberá superar la revisión federal de seguridad de IA antes de llegar a los usuarios. La empresa reconoció el debate, afirmando que tiene "profundo respeto y comprensión por aquellos preocupados por su impacto" y planea publicar su metodología. OpenAI también lanzó recientemente ChatGPT para Investigadores Académicos, proporcionando a 100.000 científicos acceso gratuito a sus modelos más recientes.analyticsinsight+1

El matemático Terence Tao, en una conferencia del 26 de julio referenciada por Marcus, estableció una distinción entre resolver problemas abiertos aislados, donde la IA parece fuerte, y construir teoría matemática, donde aún no existe evidencia de capacidad de IA.garymarcus.substack