OpenAI anunció una demostración del problema de Navier-Stokes después de que un matemático de la Universidad de Nueva York avanzara durante semanas con ayuda de IA. La disputa abrió interrogantes sobre el crédito, el uso de datos y el nuevo papel de los investigadores humanos.
Tristan Buckmaster (en la imagen principal), matemático de la Universidad de Nueva York (NYU), llevaba semanas avanzando junto con otro investigador sobre uno de los problemas matemáticos más difíciles del mundo cuando OpenAI entró en escena y, en menos de una semana, anunció que había encontrado una respuesta.
El problema era Navier-Stokes, uno de los siete Problemas del Milenio establecidos por el Clay Mathematics Institute en 2000. La institución ofreció una recompensa de U$S 1 millón por cada problema cuya solución fuera demostrada y superara un riguroso proceso de revisión.
Buckmaster y Levent Alpöge, matemático que trabaja en Anthropic, habían logrado durante agosto avances importantes sobre el problema. Pero la carrera cambió cuando OpenAI decidió concentrarse en los Problemas del Milenio después de que surgieran rumores de que su rival Anthropic había resuelto uno o dos de ellos.
El martes, OpenAI anunció que había encontrado la respuesta para Navier-Stokes, convirtiéndose en la primera organización en presentar públicamente una solución al problema en esta nueva etapa de la investigación asistida por inteligencia artificial.
El anuncio desencadenó una fuerte discusión en redes sociales. Una de las cuestiones más sensibles fue si los agentes de IA de OpenAI podrían haber utilizado, directa o indirectamente, el trabajo reciente de Buckmaster y Alpöge para construir su demostración.
OpenAI negó haber utilizado el trabajo de Buckmaster
El conflicto se profundizó durante el fin de semana. Aunque OpenAI ya había completado su demostración, Sébastien Bubeck, quien lideró el esfuerzo de la compañía, ofreció a Buckmaster distintas alternativas.
Entre ellas estaban permitirle publicar primero sus propios resultados, convertirlo en autor principal de un trabajo de OpenAI que describiera la demostración y proporcionarle recursos informáticos para continuar su investigación. OpenAI también planteó que Buckmaster y su colaborador podrían ser considerados para recibir el premio de U$S 1 millón.
El principal obstáculo fue que Alpöge trabaja en Anthropic. Según Buckmaster, el problema fundamental era que OpenAI no quería que su colaborador formara parte del trabajo.
“Ellos no podían entender por qué yo no aceptaría este acuerdo, por qué no arrojaría a Levent debajo del autobús”, relató Buckmaster.
Bubeck ofreció otra explicación. Según el ejecutivo de OpenAI, la compañía había alcanzado acuerdos similares con otros matemáticos después de demostraciones anteriores y buscaba ayudar a Buckmaster, ya fuera proporcionándole capacidad de cómputo para completar su prueba o permitiéndole hacerse cargo de la redacción del trabajo.
Respecto de Alpöge, Bubeck explicó que OpenAI no quería incorporar a un empleado de Anthropic en un proyecto interno: “Desde nuestra perspectiva, ¿cómo podemos tener un proyecto interno de OpenAI con un empleado de Anthropic?”.
Pero había otra cuestión todavía más delicada.
Buckmaster había utilizado Codex, una herramienta de OpenAI destinada a escribir y administrar código, para ordenar y simplificar los resultados matemáticos producidos por sistemas de inteligencia artificial. Como las compañías de IA pueden utilizar datos de usuarios para entrenar sus modelos, el investigador comenzó a preguntarse si los agentes de OpenAI podían haber construido su solución a partir de la información que él había introducido en Codex.
Buckmaster reconoció que no tenía pruebas de que eso hubiera ocurrido. Sin embargo, consideró que el enfoque seguido por la demostración de OpenAI y la cronología de los acontecimientos eran “muy sugestivos” de que podía haber sucedido.
OpenAI rechazó categóricamente esa posibilidad. En una declaración difundida el miércoles por la noche, la compañía afirmó: “Podemos decir categóricamente que es imposible que las indicaciones de Codex del Dr. Buckmaster durante los últimos dos meses hayan influido en el sistema de ninguna manera, incluido el entrenamiento”.
La compañía agregó: “Después de investigar, podemos decir con plena confianza que ninguna entrada de usuario posterior al 3 de julio pudo haber influido en este sistema”.
De la matemática asistida por IA al problema del crédito humano
El caso revela una transformación profunda en la investigación matemática. Buckmaster y Alpöge habían utilizado inteligencia artificial como parte de un proceso iterativo: Buckmaster planteaba el problema, Alpöge lo introducía en un modelo de IA de Anthropic, analizaban los resultados y volvían a introducir información para avanzar sobre versiones cada vez más complejas.
Ese procedimiento les había permitido resolver versiones más sencillas de las ecuaciones.
Las ecuaciones de Navier-Stokes describen el comportamiento del flujo de fluidos como el agua y el aire. Son fundamentales para campos como la predicción meteorológica y el diseño de aeronaves, pero continúan planteando interrogantes matemáticos de enorme dificultad.
Una de las preguntas centrales es si esas ecuaciones pueden producir soluciones en las que un líquido se acelere hasta alcanzar velocidades infinitas.
La respuesta anunciada por OpenAI es que sí, al menos bajo determinadas circunstancias.
Pero Buckmaster sostiene que la discusión no debería concentrarse exclusivamente en quién llegó primero. Destacó especialmente el trabajo de Diego Córdoba y Luis Martínez-Zoroa, dos matemáticos españoles que, un par de años atrás, desarrollaron una nueva estrategia para abordar problemas relacionados con Navier-Stokes.
“El principal crédito intelectual tiene que ser para Luis y Diego”, afirmó Buckmaster.
La llegada de la IA, sin embargo, está modificando la escala temporal de este tipo de investigaciones. Antes de los modelos avanzados, los matemáticos podían disponer de años para desarrollar progresivamente una idea. Ahora, una herramienta de IA puede acelerar determinadas etapas del proceso y permitir explorar numerosas posibilidades en mucho menos tiempo.
Para Buckmaster, esa aceleración tiene una doble cara. “Por un lado es súper emocionante formar parte de esto”, dijo. “Por otro lado, esto da miedo, porque sentí que la IA me había superado”.
La pregunta que queda abierta tras el enfrentamiento con OpenAI va más allá de Navier-Stokes y del premio de U$S 1 millón: ¿cuál es exactamente el papel del ser humano cuando una inteligencia artificial comienza a participar en el descubrimiento de nuevos conocimientos matemáticos?
Y el episodio puede tener un próximo capítulo. En su declaración del miércoles, OpenAI aseguró que, después de completar Navier-Stokes, había logrado “avances sustanciales” en otro de los Problemas del Milenio y que estaba evaluando cómo compartir esos resultados.
