OpenAI asegura haber resuelto importante problema matemático, pero hay varias inquietudes

Lo llamativo, además de haber resuelto un problema que llevaba aproximadamente 90 años sin respuesta, fue que la demostración fue realizada por un grupo de agentes “utilizando un modelo de última generación de OpenAI significativamente más capaz que GPT-6 Astra”, según explicó la compañía. En otras palabras, el problema fue resuelto por la misma IA. 

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Sin embargo, horas antes de que se conociera el comunicado de prensa de OpenAI, Tristan Buckmaster, matemático de la Universidad de Nueva York, quien también venía trabajando en una posible solución de Navier-Stokes, junto a Levent Alpöge, investigador de Anthropic (competencia de OpenAI), publicó una declaración en su página web haciendo varias acusaciones contra OpenAI. 

En la acusación más importante, Buckmaster, quien advierte que había utilizado modelos de inteligencia artificial durante su trabajo, entre esos los de OpenAI, asegura que la empresa de Saltman y Musk se había enterado de su investigación privada en la última semana, lo que abriría preguntas sobre la verdadera autoría de la demostración matemática, al tiempo que genera dudas sobre la privacidad de los datos. 

Para entender las acusaciones y la controversia que ha generado el anuncio de OpenAI, es necesario aclarar varios puntos.

En mayo del año 2000, el Instituto Clay de Matemáticas de Cambridge (CMI, por sus siglas en inglés) estableció siete problemas premiados, que bautizó como “los problemas del Premio del Milenio”. “Estos premios se concibieron para documentar algunos de los problemas más difíciles a los que se enfrentaban los matemáticos a principios del segundo milenio”, explica el CMI en su página de internet.

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Uno de esos problemas es la ecuación de Navier-Stokes. A grandes rasgos, explica el Instituto, esta es la ecuación que rige el flujo de fluidos como el agua y el aire. Aunque la ecuación fue planteada en el siglo XIX, el CMI advierte que “no existe una prueba para las preguntas más básicas que uno pueda plantearse: ¿existen soluciones y son únicas?”

En otras palabras, señala el Instituto en su página de internet, “el reto consiste en avanzar significativamente hacia una teoría matemática que desvele los secretos ocultos en las ecuaciones de Navier-Stokes”. 

Acá es donde aparece OpenAI. Según un comunicado de prensa publicado este martes 8 de septiembre, la compañía habría llegado a “una solución al problema de existencia y suavidad de las ecuaciones de Navier-Stokes”. Para hacerlo, explicaron, hicieron falta 88 horas, 10.000 agentes de IA coordinados y un modelo interno “significativamente más potente que GPT-6 Astra”. 

La empresa reconoce que empezaron este trabajo el 1 de septiembre, luego de escuchar rumores que apuntaban a que dos investigadores habían resuelto dos problemas del Premio del Milenio. Esos investigadores, se conocería posteriormente, son Alpöge, de Anthropic, y Buckmaster, de la Universidad de Nueva York.

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En la carta que publicó el profesor de la Universidad de Nueva York en la noche del lunes 7 de septiembre, asegura que en una llamada durante el día anterior, dos trabajadores de OpenAI le aseguraron que un modelo interno de la compañía había generado una demostración de la ecuación Navier-Stokes. 

Durante esa llamada, los investigadores de OpenAI le explicaron a Buckmaster el camino que había elegido la IA para llegar a la demostración, aunque no presentaron las pruebas, según su relato. La dirección, que se basa en el trabajo de dos matemáticos españoles, había sido elegida por Buckmaster y Alpöge de “manera discreta”. “No es la dirección a la que se llega en unos pocos días al darle a un modelo la formulación del problema”, cuestiona el profesor de la universidad estadounidense.

Al ver la similitud entre la ruta que estaban trabajando y la que el modelo de OpenAI había elegido para resolver el problema, Buckmaster preguntó si este se había entrenado con las sesiones en Codex (un agente de ChatGPT de OpenAI) que los investigadores habían cargado. De acuerdo con su testimonio, no obtuvo respuesta por parte de la compañía.

Otra de las denuncias realizadas por Buckmaster apunta a que los trabajadores de OpenAI le habrían propuesto publicar sus trabajos bajo varias condiciones, como aceptar que la solución había sido lograda por un modelo de OpenAI o excluir a Alpöge, debido a su vinculación con una compañía que es competencia de la empresa de Musk y Altman. Ambas propuestas fueron rechazadas por el profesor de la Universidad de Nueva York.

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“No he visto la prueba de OpenAI. No sé qué hizo su modelo, ni cómo lo hizo. No sé si se utilizaron nuestros datos. No estoy acusando a nadie de nada. Solo estoy exponiendo lo que me dijeron, cuándo y qué me propusieron”, concluyó Buckmaster. 

En el comunicado por OpenAI, la empresa reconoce que se puso en contacto con los investigadores para ofrecerles una “publicación simultánea de nuestro resultado y reconocer su prioridad en un anuncio conjunto”, aunque no entregan detalles de qué sucedió después. 

Sobre las dudas planteadas por Buckmaster de si la IA accedió a datos privados, OpenAI afirma que “ni los investigadores ni los agentes tuvimos acceso a su trabajo hasta que lo publicaron; en particular, no se accedió a datos específicos de los usuarios para resolver este problema”.

Sin embargo, reconocen que, aunque es improbable, no pueden descartar que los datos anonimizados derivados de su uso de los productos de OpenAI “hayan contribuido a mejorar nuestros modelos”. Para la empresa, a diferencia de lo asegurado por el profesor estadounidense, las pruebas difieren significativamente.

“Reconocemos la prioridad de su trabajo sobre el problema de Euler forzado y los felicitamos por su notable logro matemático”, agregó la compañía en su comunicado.

El episodio, que ha generado una intensa discusión en redes sociales, también ha sido analizado por matemáticos reconocidos a nivel mundial, como Terence Tao, un matemático australiano de origen chino que reside en Estados Unidos.

El ganador de la Medalla Fields, que reconoce descubrimientos sobresalientes en matemáticas, cuestionó que todavía no se conozca el proceso mediante el cual se llegó a la solución de la ecuación. 

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“Si bien puede resultar técnicamente inviable prohibir por completo el uso de herramientas automatizadas para la extracción indiscriminada de soluciones, creo que aún podemos identificar muchas clases de problemas que requieren un análisis minucioso que no solo los resuelva, sino que también identifique aspectos clave del proceso de solución y permita comprender mejor la complejidad de problemas similares”, señaló Tao en sus redes sociales.

“Para estos fines, las soluciones sin análisis previo tendrían un valor insignificante o incluso negativo”, concluyó el matemático.

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