Matemático de NYU acusa a OpenAI de jugar sucio con una prueba matemática

El profesor de matemáticas de NYU Tristan Buckmaster anunció el martes tres demostraciones, entre ellas un hallazgo preliminar sobre uno de los principales problemas sin resolver de las matemáticas teóricas, elaborado en colaboración con el matemático de Anthropic Levent Alpöge, usando tanto Codex de OpenAI como los modelos Claude de Anthropic. El anuncio llegó acompañado de una disputa sobre cómo manejó OpenAI un esfuerzo paralelo sobre el mismo problema.

Buckmaster y Alpöge estaban finalizando sus resultados cuando se enteraron de que información sobre su avance había llegado a OpenAI. Cuando le preguntaron a la empresa al respecto, esta dijo que ya había logrado una demostración completa del problema central, y se volvió evasiva cuando le preguntaron cuánta intervención humana hubo y cuándo comenzó el trabajo; según Buckmaster, finalmente se acordó que la primera instrucción de OpenAI sobre el problema se había enviado en los días justo anteriores, después de que información sobre su trabajo llegara a la empresa. Poco después de que la declaración de Buckmaster se hiciera pública, OpenAI publicó su propia demostración completa del problema de existencia y suavidad de Navier-Stokes —uno de los siete problemas del Milenio, cada uno con una recompensa de USD 1 millón del Clay Mathematics Institute—, atribuyéndola a un modelo de próxima generación aún no publicado y a un esfuerzo de una semana que consumió 300 mil millones de tokens de salida, con un valor de USD 22.5 millones a las tarifas de cómputo actuales de Astra. La propia publicación de OpenAI confirmó gran parte de la cronología, indicando que el último esfuerzo comenzó el 1 de septiembre, motivado por rumores de que se habían resuelto dos problemas del Milenio.

Buckmaster dijo que el enfoque específico que él y Alpöge eligieron —una ruta mucho menos común a través del planteamiento de Fefferman del problema— era uno que “casi nadie más” estaba siguiendo, lo que hacía sospechoso que el equipo de OpenAI convergiera en la misma táctica al mismo tiempo; dijo que esa no es una dirección a la que un modelo llega en pocos días a partir del solo enunciado del problema. La afiliación de Alpöge con Anthropic (no trabajaba en el proyecto en nombre de la empresa) también se volvió un punto de fricción: Buckmaster alega que el matemático de OpenAI Sébastien Bubeck le pidió eliminar el crédito de Alpöge como parte de un acuerdo propuesto, y que cuando Buckmaster insistió en hacer pública la disputa, Bubeck le advirtió: “Si no quieres que sea amable, entonces no tengo que serlo”.

Buckmaster también planteó la posibilidad de que Codex de OpenAI, que usó extensamente y que la empresa puede usar para entrenar sus modelos salvo que los usuarios lo desactiven, hubiera permitido que sus propios modelos absorbieran pistas de su trabajo. La publicación de OpenAI dijo que no accedió a los datos específicos de usuario de su equipo y que su demostración difiere significativamente de la de ellos, aunque reconoció que “no puede descartar” que datos de uso desidentificados hayan ayudado a mejorar sus modelos.

Por qué importa

La disputa sugiere que, a medida que los laboratorios de IA compiten por reivindicar el crédito de resultados matemáticos de alto perfil, la ventaja en cómputo y el acceso al uso de herramientas de los propios investigadores —no solo la capacidad del modelo— determinan cada vez más quién llega primero.