Veinticinco matemáticos de élite, todos galardonados con la Medalla Fields, la máxima distinción en la disciplina, han firmado una carta abierta denunciando a OpenAI por presionar académicos y presuntamente plagiar su trabajo intelectual. La controversia estalla tras la publicación de una prueba para resolver el problema de Navier-Stokes, uno de los siete Problemas del Milenio, que la compañía de inteligencia artificial (IA) afirma haber logrado mediante el uso de 10.000 agentes coordinados durante 88 horas de inferencia, un proceso que costó el equivalente a 22,5 millones de dólares en cómputo.
El conflicto tiene un origen personal y profesional. El profesor de la Universidad de Nueva York, Tristan Buckmaster, y el investigador de Anthropic, Levent Alpöge, llevaban meses trabajando en avances significativos para resolver dicha ecuación, basándose en el trabajo previo de los matemáticos Diego Córdoba y Luis Martínez-Zoroa. Según relata Buckmaster, al descubrir que OpenAI estaba utilizando su maquinaria para resolver el problema partiendo de sus avances, solicitó explicaciones. La respuesta de la empresa no fue satisfactoria: Buckmaster afirma que recibió presiones para no dar crédito a su colaborador de Anthropic, con frases como "¿por qué arruinarías tu carrera?" y sugerencias de excluir a Alpöge de la ecuación por su vínculo con una empresa competidora. OpenAI ha confirmado parcialmente la cronología, indicando que comenzó a trabajar en el problema el 1 de septiembre tras oír rumores de que ya estaba resuelto, aunque niega haber visto el trabajo de Buckmaster antes de su publicación. No obstante, la empresa admite que no puede descartar que información de ese trabajo haya llegado a sus modelos a través del uso de la herramienta Codex por parte del propio matemático.
La carta, titulada "Una grave desalineación de la IA en las matemáticas", no ataca la IA en sí misma, sino el modus operandi de los laboratorios de IA que priorizan la velocidad sobre la rigor científico. Los firmantes argumentan que la prisa por anunciar soluciones impide una revisión adecuada, el aislamiento de nuevos métodos y la citación del trabajo previo de otros, lo que genera serias dudas sobre la atribución y el plagio. Además, advierten que sin la intervención de matemáticos humanos que integren estas ideas en el canon matemático, los resultados de la IA nunca serán plenamente útiles ni comprendidos por la comunidad.
Este incidente ha generado un clima de desconfianza. La semana pasada, OpenAI retiró su patrocinio de un evento matemático en Caltech tras ser criticada por investigadores de la universidad. Existe un temor creciente entre los matemáticos de que el uso de herramientas como Codex esté alimentando los nuevos modelos de OpenAI, lo que podría erosionar la cultura de investigación abierta. La dinámica actual, donde los laboratorios pueden gastar decenas de millones de dólares para superar a los investigadores originales en la obtención de una prueba, incentiva el secreto y la competencia desleal.
Esta denuncia sigue a la Declaración de Leiden, publicada en junio por un grupo de trabajo de matemáticos, que ya proponía recomendaciones para instituciones y responsables de políticas ante el impacto de las demostraciones generadas por grandes modelos de lenguaje. Los firmantes de la nueva carta subrayan que este no es un problema exclusivo de las matemáticas, sino una amenaza general para el trabajo intelectual. Señalan que las profesiones creativas y científicas enfrentan el mismo riesgo de perder de vista el propósito original del trabajo a medida que la IA cambia las formas de trabajar. El valor de la matemática, y de otras disciplinas, no reside solo en las pruebas o en el crédito, sino en la estructura intelectual que nutre a los estudiantes, descubre nuevas preguntas e integra el conocimiento en la civilización. La advertencia final es clara: si no se actúa ahora para regular esta carrera desenfrenada, otras áreas del saber vivirán la misma crisis de atribución y desalineación.