🔬 Mark Chen, director de investigación de OpenAI, explicó a Nature sus planes para acelerar la ciencia y desarrollar futuras generaciones de IA. Según Chen, Codex ya gestiona cientos de miles de chips para experimentos internos. La empresa también busca reforzar la seguridad mediante modelos que supervisan a otros modelos.
El primer objetivo es crear un «becario»: un agente que reciba poco contexto y una tarea bien delimitada. Ese agente podría ejecutar experimentos básicos o depurar errores en ensayos internos. Chen presenta el uso de chips gestionados por Codex como un objetivo ya alcanzado.
Para 2028, OpenAI aspira a que sus agentes aborden trabajos científicos más completos, de principio a fin. Uno de los obstáculos es enseñarles a elegir qué ideas merece la pena explorar. Chen describe esa capacidad como tener «criterio investigador».
Para vigilar a los modelos, Chen defiende que otros modelos examinen las trazas de su proceso de razonamiento. Lo considera el enfoque más eficaz disponible para mantenerlos bajo control y alinear sus objetivos con los humanos. Pero señala una dificultad: los modelos más potentes realizan más cómputo antes de mostrar esas trazas, lo que complica examinar sus procesos internos.
✅ Estas herramientas podrían ampliar el trabajo científico que se delega en agentes de IA. La entrevista recoge metas y afirmaciones de OpenAI, sin aportar una evaluación independiente de la eficacia de estas medidas.
