La inteligencia artificial avanza tan rápido que, en una misma semana, podemos hablar de cómo está ayudando a resolver algunos de los grandes retos de las matemáticas, de cómo puede acelerar la investigación de enfermedades genéticas y, al mismo tiempo, escuchar a investigadores que trabajan en este sector advertir de que quizá estamos avanzando demasiado deprisa.
Dos noticias son realmente espectaculares. La tercera es bastante menos tranquilizadora.
Una IA podría haber resuelto uno de los grandes problemas de las matemáticas
OpenAI, la empresa creadora de ChatGPT, ha presentado una solución al problema de existencia y regularidad de las ecuaciones de Navier-Stokes, uno de los siete famosos Problemas del Milenio.
No voy a intentar explicar aquí las ecuaciones —por vuestro bien y por el mío—, pero sí por qué este avance es importante.
Las ecuaciones de Navier-Stokes describen cómo se comportan los fluidos. Y cuando hablamos de fluidos no nos referimos únicamente al agua, sino también al aire.
Se utilizan, por ejemplo, para estudiar cómo circula el aire alrededor del ala de un avión, cómo se comportan las corrientes marinas, el movimiento de la atmósfera o las turbulencias.
Las ecuaciones tienen su origen en el siglo XIX, pero una cuestión matemática fundamental relacionada con ellas llevaba alrededor de 90 años sin resolverse. En el año 2000, el Clay Mathematics Institute la incluyó entre sus siete Problemas del Milenio, cada uno de ellos asociado a un premio de un millón de dólares.
Y aquí entra la inteligencia artificial.
OpenAI utilizó un sistema formado por aproximadamente 10.000 agentes de IA trabajando de manera coordinada. El grupo que consiguió llegar a la solución estuvo trabajando durante unas 88 horas desde que se pusieron en marcha los primeros agentes.
El resultado no es simplemente una respuesta generada por un chatbot. OpenAI ha publicado el desarrollo matemático y también una formalización de la demostración utilizando Lean, un sistema que permite verificar formalmente pruebas matemáticas.
Aun así, un descubrimiento de esta magnitud necesita ser estudiado y revisado por matemáticos independientes antes de que podamos hablar de un capítulo definitivamente cerrado en la historia de las matemáticas.
OpenAI, además, ha anunciado que no pretende reclamar el premio económico asociado al problema.
Más allá del millón de dólares, lo realmente interesante es otra cosa: estamos empezando a ver sistemas de inteligencia artificial trabajando conjuntamente para enfrentarse a problemas científicos que llevaban décadas abiertos.
De las matemáticas a nuestro ADN: AlphaGenome Atlas
La segunda noticia nos lleva de las matemáticas a la medicina y la genética.
Google DeepMind ha presentado AlphaGenome Atlas, una enorme base de datos creada con inteligencia artificial que contiene predicciones sobre el efecto de aproximadamente 9.000 millones de posibles cambios de una sola letra en el genoma humano.
Nuestro ADN está compuesto por miles de millones de “letras” y, en determinadas ocasiones, modificar una sola de ellas puede tener consecuencias importantes en nuestro organismo.
El problema es evidente: comprobar experimentalmente en un laboratorio los miles de millones de cambios posibles sería prácticamente imposible.
Aquí es donde entra AlphaGenome.
Su inteligencia artificial permite predecir qué efecto molecular podría tener una determinada variante genética. De esta manera, un investigador puede localizar una variante y estudiar qué podría ocurrir si esa letra concreta del ADN cambiara.
Esto puede ayudar a investigar enfermedades genéticas, identificar variantes potencialmente relevantes, comprender mejor determinados mecanismos biológicos y priorizar qué hipótesis merece la pena estudiar posteriormente en el laboratorio.
No significa que una IA vaya a diagnosticar una enfermedad simplemente mirando nuestro ADN ni que vaya a descubrir automáticamente un tratamiento.
Es una herramienta para investigadores.
Pero una herramienta capaz de analizar posibilidades a una escala que sería prácticamente imposible abordar manualmente.
Y esto representa una de las caras más prometedoras de la inteligencia artificial: utilizar una enorme capacidad de cálculo y análisis para acelerar la investigación científica.
Y ahora viene la noticia que no es tan buena
Mientras vemos avances impresionantes en matemáticas, medicina y ciencia, algunas de las personas que trabajan precisamente desarrollando inteligencia artificial están lanzando advertencias cada vez más serias.
Jacob Coxon, investigador que trabajó anteriormente en OpenAI y posteriormente en Anthropic —la empresa creadora de Claude—, dejó Anthropic y publicó una advertencia contundente sobre los riesgos del desarrollo de sistemas de inteligencia artificial cada vez más avanzados.
Según Coxon, personas que trabajan construyendo estos sistemas consideran seriamente la posibilidad de que una inteligencia artificial extremadamente avanzada pudiera provocar una catástrofe para la humanidad antes de que termine esta década.
Es importante poner esta afirmación en contexto: no estamos hablando de una predicción científica demostrada ni existe consenso sobre que este escenario vaya a producirse. Hay investigadores que consideran estos riesgos muy serios y otros expertos que creen que algunas de estas previsiones son exageradas o demasiado especulativas.
Pero el debate existe dentro de la propia industria.
Y la preocupación no tiene tanto que ver con un escenario cinematográfico tipo Terminator como con algo más complejo: que llegue un momento en el que la capacidad de los sistemas avance más rápidamente que nuestra capacidad para entenderlos, supervisarlos y controlarlos.
Entre los riesgos que se estudian están la aparición de sistemas mucho más capaces que los humanos en ámbitos como programación, investigación o ciberseguridad; agentes autónomos capaces de actuar durante largos periodos; ataques informáticos a infraestructuras críticas; el posible uso de IA para facilitar el diseño de armas biológicas o químicas; la manipulación masiva de información; o sistemas que persigan objetivos de formas que sus propios creadores no habían previsto.
El propio CEO de Anthropic, Dario Amodei, ha pedido recientemente reducir el ritmo de desarrollo en la frontera de la inteligencia artificial y reforzar las evaluaciones y mecanismos de seguridad.
Y ahí está probablemente uno de los grandes debates de los próximos años.
La misma tecnología que puede ayudarnos a comprender nuestro ADN o enfrentarse a problemas matemáticos que llevamos décadas intentando resolver también está adquiriendo capacidades a una velocidad extraordinaria.
La cuestión ya no es solamente hasta dónde puede llegar la inteligencia artificial.
También tendremos que decidir qué controles, garantías y sistemas de seguridad queremos construir mientras llegamos hasta allí.
Porque avanzar rápido está muy bien.
Pero saber hacia dónde vamos tampoco parece mala idea.
