OpenAI ganó una carrera matemática de un millón de dólares: los rivales corrían con herramientas de OpenAI

El martes 8 de septiembre, OpenAI anunció que un modelo interno, todavía sin lanzar, resolvió el problema de Navier-Stokes, uno de los siete Problemas del Milenio que el Instituto Clay, una fundación privada de Estados Unidos, premió en el año 2000 con USD 1 millón cada uno.

Las ecuaciones de Navier-Stokes describen cómo se mueven el agua y el aire, y la pregunta abierta desde hace 90 años era si pueden romperse. OpenAI dice que sí. Según The Wall Street Journal, el sistema desplegó hasta 10 mil agentes en paralelo durante 88 horas, con un costo de millones de dólares. La empresa no va a reclamar el premio.

Hasta el martes, solo uno de los siete problemas había sido resuelto. Lo hizo Grigori Perelman, que en 2010 rechazó el millón.

La noticia matemática es esa. La noticia de negocios es otra, y empezó la noche anterior.

El resultado llegó con una disputa de crédito adjunta

El lunes a las 23:58, Tristan Buckmaster, profesor de matemática en la Universidad de Nueva York, publicó una declaración de cuatro páginas. Contó que desde hace un año trabaja con Levent Alpöge, matemático empleado de Anthropic, en la misma estrategia de demostración, usando modelos de lenguaje: Claude, de Anthropic, y Codex, la herramienta de programación de OpenAI. El 15 de agosto, los dos resolvieron el paso previo al problema completo y lo publicaron con verificación por máquina.

Buckmaster dice que el 3 de septiembre supo que información sobre su avance había llegado a OpenAI. Tres días después, tuvo dos llamadas con Sébastien Bubeck, que dirige el equipo de matemática de la empresa. Según su relato, le dijeron que un modelo interno ya tenía una prueba de Navier-Stokes por la misma ruta técnica, le propusieron firmar solo, sin Alpöge, y él leyó dos frases como amenaza a su carrera. Preguntó si el modelo había sido entrenado con sus sesiones de Codex, donde los dos volcaban todos los borradores. No tuvo respuesta. Bubeck calificó las acusaciones de “falsas e inflamatorias”, según TechCrunch.

El propio Buckmaster pone dos límites a su acusación: “No la he visto”, sobre la prueba de OpenAI, y “no sé si nuestros datos fueron usados”.

OpenAI no niega lo único que importa

La respuesta oficial de OpenAI tiene tres frases. Felicita a los dos matemáticos. Afirma que nadie en la empresa vio su trabajo hasta que fue público y que no se accedió a datos específicos de usuario. Y agrega: “Aunque es improbable, no podemos descartar que datos desidentificados derivados de su uso de nuestros productos hayan ayudado a mejorar nuestros modelos.”

Esa tercera frase es la columna. La colaboración era personal, sin acuerdo con Anthropic ni con la universidad, y Buckmaster dice que pagaba las herramientas con sus propios fondos, con una factura grande a OpenAI incluida. OpenAI se reserva en sus políticas el derecho de entrenar sus modelos con lo que pasa por Codex, salvo que el usuario lo desactive. Un año de intentos pudo haber entrado al modelo como entra todo lo demás: sin nombre, sin autor, sin reclamo posible.

Nada de eso viola las reglas que OpenAI escribió. Según Axios, el esfuerzo arrancó el 1 de septiembre, cuando dentro de la empresa circulaba el rumor de que el problema estaba resuelto en otra parte. Para un laboratorio que necesita demostrar que su modelo sin lanzar es el más capaz, llegar primero vale más que USD 1 millón.

El crédito científico cambió de dueño

Durante tres siglos, la prioridad de un descubrimiento la fijó la fecha de publicación. Buckmaster y Alpöge publicaron primero y con verificación por máquina. OpenAI anunció lo suyo en una llamada con periodistas. Hagan la cuenta de cuál de los dos anuncios llegó más lejos.

Un dato no cierra. Alpöge trabaja en Anthropic, y el rumor que puso a OpenAI a correr decía que era Anthropic la que tenía el resultado. Nadie explicó todavía cómo un trabajo de dos personas terminó atribuido a la empresa de una de ellas.

Cuando el trabajo de un matemático pasa por la nube de un competidor, la prioridad científica ya no la fija la fecha del paper. La fijan los términos de servicio, y esos los escribe el que también corre la carrera.