OpenAI anuncia solución a problema matemático histórico, y cuál es la controversia

OpenAI anunció el 8 de septiembre que un sistema interno de inteligencia artificial encontró una solución al problema de existencia y suavidad de Navier-Stokes, uno de los siete Problemas del Milenio del Clay Mathematics Institute.

El resultado todavía tiene que pasar por una revisión matemática independiente antes de considerarse resuelto. La empresa publicó un desarrollo de 165 páginas y una formalización de la prueba en Lean.

Diez mil agentes a la vez

No fue un solo chatbot. OpenAI dice que usó una red de agentes que exploraban caminos distintos y compartían resultados. En Navier-Stokes participaron del orden de 10.000 agentes simultáneos. Empezaron el 1 de septiembre y llegaron a la solución el 5: unas 88 horas después.

En el conjunto de problemas matemáticos que atacaron, los agentes intercambiaron 4,9 millones de mensajes y generaron alrededor de 300.000 millones de tokens. Solo en Navier-Stokes: 2,7 millones de mensajes y unos 130.000 millones de tokens. Después, otro modelo formalizó y verificó en Lean durante 17 horas más.

La estrategia: dividir el problema, explorar enfoques en paralelo y consolidar lo prometedor con Codex. OpenAI afirma que los agentes demostraron que las ecuaciones pueden desarrollar una singularidad en tiempo finito: magnitudes que dejan de permanecer acotadas.

La polémica por la prioridad

El anuncio se cruzó con el trabajo de Tristan Buckmaster (NYU) y Levent Alpöge (Anthropic), que venían por el mismo camino, apoyados en ideas de Diego Córdoba y Luis Martínez-Zoroa.

Buckmaster sostiene que OpenAI empezó a competir después de enterarse de avances de ambos. OpenAI confirma que arrancó el 1 de septiembre tras escuchar rumores de progreso sobre Problemas del Milenio.

El punto más delicado: Buckmaster y Alpöge habían usado Codex y habían cargado borradores privados. Preguntaron si esos datos pudieron entrenar o influir en los modelos. Según Buckmaster, les dijeron que el modelo no consultó datos de usuarios, pero no obtuvo una respuesta clara sobre el entrenamiento.

OpenAI niega haber visto el trabajo de ambos antes de que se publicara. Reconoce, eso sí, que no puede descartar del todo que datos desidentificados del uso de sus productos hayan mejorado sus modelos. No está probado un “robo” directo de borradores; la duda es más fina: si lo aportado antes a herramientas de OpenAI pudo empujar, de algún modo, el resultado.

También hubo pelea por el crédito. Tras el anuncio, OpenAI agregó referencias a Córdoba y Martínez-Zoroa, omitidas al principio. La comunidad matemática criticó esa falta.

¿Está resuelto?

Todavía no se puede afirmar del todo. Hay demostración y Lean, pero hace falta examen externo. Lo histórico ya está: una empresa dice haber atacado un problema del milenio con miles de agentes en paralelo y haber sacado una prueba que ahora mirará la ciencia. El avance técnico y la disputa por el origen de las ideas corren, esta vez, juntos.