OpenAI anunció que su modelo interno, más potente que el GPT‑6 Astra, habría encontrado una demostración del problema de existencia y regularidad de Navier‑Stokes, uno de los siete Problemas del Milenio del Clay Mathematics Institute. La compañía publicó tanto la prueba analítica como su formalización en el asistente de pruebas Lean, aunque reconoce que la comunidad matemática aún debe validar el resultado antes de otorgarle el premio de un millón de dólares.
Para llegar a este hallazgo, OpenAI empleó alrededor de diez mil agentes de IA coordinados que trabajaron 88 horas continuas, consumiendo varios millones de dólares en recursos de cómputo. El proceso se basó en un modelo interno que la empresa describe como “significativamente más capaz” que sus versiones públicas, y que sigue en fase de entrenamiento. La magnitud del esfuerzo subraya el creciente papel del poder de cálculo en la investigación matemática de frontera.
El problema no fue elegido al azar. Matemáticos como Tristan Buckmaster (NYU) y Levent Alpöge (Anthropic) habían hecho avances sustanciales en áreas vinculadas, siguiendo una línea iniciada por los españoles Diego Córdoba y Luis Martínez‑Zoroa. OpenAI admitió haber tomado como punto de partida esas investigaciones públicas, una práctica habitual en la ciencia, pero que ha generado controversia sobre los límites del uso de herramientas de IA en trabajos privados.
Buckmaster y Alpöge habían utilizado Codex, otra IA de OpenAI, durante sus propias investigaciones. El primero llegó a insinuar que OpenAI podría haber accedido a sus prompts o demostraciones antes de que se hicieran públicos. La empresa niega haber revisado esas conversaciones, aunque admite que datos anonimizados derivados del uso de Codex podrían haber influido indirectamente en el entrenamiento de sus modelos.
El debate también se intensifica por la participación de Sébastien Bubeck, investigador de OpenAI, quien habría propuesto incluir a Buckmaster en la publicación del resultado, pero habría excluido a Alpöge, empleado de Anthropic. Bubeck asegura que la intención era definir quién podría co‑autorizar la publicación, y no una maniobra para marginar a Anthropic.
Más allá de la disputa de méritos, el caso plantea una cuestión estructural: la resolución de problemas matemáticos de gran envergadura parece depender cada vez más de recursos computacionales masivos y de grandes inversiones. La capacidad de generar y coordinar miles de agentes de IA podría convertirse en la nueva moneda de cambio en la investigación, desplazando la primacía de la sola genialidad humana.
Mientras la comunidad matemática revisa la prueba, el episodio deja en evidencia cómo la inteligencia artificial está remodelando el panorama de la ciencia, planteando preguntas éticas y prácticas sobre la autoría, la transparencia y el acceso a la infraestructura necesaria para resolver los mayores retos del conocimiento.
Fuente: xataka