La IA pasa del 2% al 35% en problemas teóricos científicos en dos años, según un estudio del MIT
Neil Thompson, investigador del MIT, junto con Gabriel Manso y Claudio Mayrink Verdun, mide que la tasa de acierto de los mejores modelos en problemas teóricos de probabilidad, estadística, economía, física de altas energías, gravedad, cosmología y física cuántica subió de unos 2% a unos 35% entre mediados de 2024 y mediados de 2026. Los problemas proceden de artículos publicados después de la fecha de corte de entrenamiento de GPT-5.5, y se bloqueó el acceso a internet, así que los modelos debían deducir las respuestas. Tras los avances en matemáticas, los autores consideran que el impacto podría extenderse a otras disciplinas teóricas.
Qué significa
Si la tendencia se confirma, disciplinas teóricas como la física o la economía podrían sufrir cambios parecidos a los de las matemáticas. Los expertos siguen siendo necesarios para plantear buenas ideas y verificar las soluciones, porque la IA también comete errores.
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