OpenAI afirmó el 8 de septiembre que un modelo interno coordinó unos 10.000 agentes para resolver el problema de Navier-Stokes, una aseveración que dos matemáticos ponen en entredicho.
Puntos clave:
- Un sistema de OpenAI aún no lanzado habría producido una prueba escrita y una formalización en Lean de uno de los siete Problemas del Milenio.
- Tristan Buckmaster y Levent Alpöge, que publicaron un resultado relacionado un día antes, cuestionan cómo la compañía llegó al mismo enfoque.
- Terence Tao sostiene que los laboratorios de IA están explotando grandes problemas abiertos por publicidad más que por interés matemático.
Detalles de la supuesta prueba de Navier-Stokes de OpenAI
La compañía publicó un informe y una formalización en Lean en la que sostiene que un fluido inicialmente suave y en reposo puede desarrollar una singularidad en tiempo finito. Los investigadores describen el sistema interno como significativamente más capaz que GPT-6 Astra y señalan que el modelo sigue en entrenamiento, con el rendimiento aún al alza. Los matemáticos llevan cerca de 90 años persiguiendo esta cuestión, desde que Jean Leray demostró en 1934 la existencia de soluciones en un sentido más laxo y generalizado.
OpenAI empezó a entrenar el modelo el 28 de agosto y lo orientó a todos los Problemas del Milenio sin resolver el 1 de septiembre, después de que circularan rumores de que ya se habían resuelto dos de ellos. Directivos explicaron a periodistas que la factura de cómputo alcanzó varios millones de dólares.
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Buckmaster y Bubeck chocan por el reconocimiento
Tristan Buckmaster, matemático de la Universidad de Nueva York, y Levent Alpöge, investigador de Anthropic que trabajaba a título personal, llevaban cerca de un año estudiando ecuaciones de fluidos relacionadas. Se apoyaron en trabajos previos de Diego Cordoba y Luis Martinez-Zoroa, y publicaron pruebas verificadas en Lean para el problema de Euler forzado un día antes de que OpenAI hiciera su anuncio. Buckmaster preguntó entonces si sus borradores privados en Codex habían servido de guía al esfuerzo rival y afirma que no obtuvo respuesta sobre los datos de entrenamiento.
También asegura que el investigador de OpenAI Sebastien Bubeck presionó para excluir a Alpöge de un artículo por su empleador y que luego le advirtió que no hiciera públicas sus objeciones.
Bubeck negó ese relato, calificándolo de falso e incendiario.
La empresa sostiene que ni sus investigadores ni sus agentes vieron el trabajo de Buckmaster y Alpöge antes de la publicación, aunque admite que datos de uso desidentificados pudieron contribuir a mejorar sus modelos. OpenAI no tiene previsto reclamar el premio de 1 millón de dólares asociado al problema. El Clay Mathematics Institute, que formuló los siete problemas en el año 2000, sigue considerando Navier-Stokes como no resuelto.
Terence Tao cuestiona la matemática con IA
Terence Tao, considerado uno de los mayores matemáticos vivos, advirtió de que las empresas de IA están utilizando los grandes problemas abiertos como demostraciones de marketing para sus sistemas más recientes. Sostiene que extraer de forma oportunista respuestas a esos problemas puede dañar el ecosistema que genera la próxima generación de técnicas, preguntas y matemáticos en activo, y comparó la práctica con saquear un yacimiento arqueológico.
La magnitud del experimento creció con rapidez. Unos 100 agentes resolvieron primero una versión más sencilla, el problema de Euler no forzado, en unas 50 horas. El grupo dedicado a Navier-Stokes reportó luego una respuesta el 5 de septiembre, unas 88 horas después del inicio, y la verificación en Lean de esa prueba requirió 17 horas adicionales.
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