OpenAI decidió recurrir a algunos de los matemáticos más prestigiosos del mundo para enfrentar una discusión que va mucho más allá de las capacidades de sus modelos de inteligencia artificial: quién valida, cómo se atribuye y de qué manera deben comunicarse descubrimientos científicos realizados total o parcialmente por máquinas.
La compañía anunció la creación del Advisory Group on Mathematics and Artificial Intelligence (AGMAI), integrado inicialmente por nueve académicos y concebido como una instancia independiente para asesorar sobre los resultados matemáticos obtenidos mediante IA.
La decisión se produce en medio de una fuerte controversia generada por el anuncio de OpenAI de que un nuevo modelo interno habría conseguido resolver más de un centenar de problemas matemáticos abiertos, incluido el denominado problema de existencia y suavidad de las ecuaciones de Navier-Stokes, uno de los célebres Problemas del Milenio.
El nuevo sistema comenzó su entrenamiento el pasado 28 de agosto y, según OpenAI, su velocidad de avance sorprendió incluso a los matemáticos que trabajan dentro de la propia empresa.
Un problema de US$1 millón
Las ecuaciones de Navier-Stokes son fundamentales para describir matemáticamente el movimiento de fluidos, desde el agua y el aire hasta fenómenos atmosféricos y determinados procesos industriales.
Determinar si sus soluciones tridimensionales permanecen siempre regulares o pueden desarrollar singularidades constituye uno de los siete Problemas del Milenio establecidos por el Clay Mathematics Institute. Cada uno está asociado a un premio de US$1 millón.
OpenAI ha señalado que no pretende reclamar ese premio por el resultado anunciado. Además, una eventual solución debe superar un proceso de revisión y aceptación matemática independiente antes de poder considerarse definitivamente establecido el problema.
La relevancia del episodio, por tanto, no se limita a la posibilidad de haber resuelto una interrogante matemática histórica. También abre una nueva etapa en el debate sobre el papel que tendrán los sistemas de inteligencia artificial en la producción de conocimiento científico.
La polémica por el reconocimiento de trabajos anteriores
El anuncio sobre Navier-Stokes quedó rápidamente envuelto en una disputa sobre la atribución del trabajo intelectual.
El matemático Tristan Buckmaster, de la Universidad de Nueva York, cuestionó a OpenAI por la posible utilización de ideas relacionadas con investigaciones desarrolladas junto a Levent Alpöge, investigador de Anthropic.
OpenAI rechazó que las interacciones de Buckmaster con sus sistemas hubieran influido en el resultado. Tras realizar una investigación interna, la compañía sostuvo que las consultas efectuadas por el matemático durante los dos meses anteriores a la publicación no pudieron intervenir en el entrenamiento del modelo empleado para obtener la demostración.
La empresa también argumentó que existen diferencias sustantivas entre ambos trabajos.
El episodio, sin embargo, puso sobre la mesa una cuestión que probablemente adquirirá creciente importancia: cómo determinar la autoría y reconocer las contribuciones humanas cuando una IA utiliza enormes cantidades de conocimiento matemático previo para generar una nueva demostración.
Ganadores de la Medalla Fields levantan la voz
La controversia coincidió con una reacción poco habitual de la comunidad matemática internacional.
El 11 de septiembre fue publicada la declaración “A Severe Misalignment of AI in Mathematics”, respaldada inicialmente por 25 ganadores de la Medalla Fields —considerada una de las máximas distinciones mundiales de la disciplina— y que posteriormente sumó nuevos adherentes.
Entre sus firmantes aparecen figuras como Terence Tao, Peter Scholze, Maryna Viazovska, Cédric Villani, June Huh y Martin Hairer.
La declaración no rechaza el uso de inteligencia artificial en matemáticas. Por el contrario, reconoce su capacidad para acelerar la exploración y eventualmente ampliar el conocimiento. El cuestionamiento se dirige al incentivo de utilizar la resolución de problemas abiertos como una especie de marcador competitivo para medir el desempeño de los modelos.
Los matemáticos advierten que resolver una interrogante no constituye por sí solo el objetivo último de la disciplina. El desarrollo de nuevos métodos, la comprensión de por qué funciona una demostración, la transmisión del conocimiento y el reconocimiento de las contribuciones anteriores forman parte esencial del proceso científico.
Nueve matemáticos para supervisar una nueva etapa
En ese contexto, OpenAI conformó el nuevo consejo con François Charles, Camillo De Lellis, Timothy Gowers, Martin Hairer, Nikhil Srivastava, Ulrike Tillmann, Ravi Vakil, Edward Witten y Melanie Matchett Wood.
El grupo reúne especialistas vinculados a instituciones como Stanford, Harvard, Oxford, Cambridge, Berkeley, el Institute for Advanced Study y otras universidades y centros académicos de primer nivel.
Entre sus integrantes destaca Edward Witten, ganador de la Medalla Fields en 1990 y una de las figuras centrales de la física matemática contemporánea; Timothy Gowers, Medalla Fields de 1998 por sus contribuciones al análisis funcional y la combinatoria; y Martin Hairer, ganador de la distinción en 2014 por sus trabajos sobre ecuaciones diferenciales parciales estocásticas.
La presencia de Hairer resulta especialmente significativa porque también participó en la declaración crítica sobre la relación entre la inteligencia artificial y las matemáticas.
Independencia y sin remuneraciones
OpenAI estableció que los integrantes del consejo no recibirán remuneración de la compañía y que el organismo podrá modificar autónomamente su composición.
Además de responder consultas, los especialistas tendrán libertad para entregar recomendaciones que OpenAI no haya solicitado, pronunciarse sobre el impacto de la empresa en la investigación matemática y hacer públicas sus opiniones.
Existe, sin embargo, un límite relevante: el consejo no tendrá responsabilidad sobre el ritmo con que OpenAI desarrolle internamente sus capacidades matemáticas.
Ese punto deja abierta una de las principales interrogantes sobre la iniciativa: hasta qué grado las recomendaciones externas influirán efectivamente sobre las decisiones de una compañía inmersa en una competencia tecnológica de escala mundial.
El propio Hairer ha advertido públicamente sobre el riesgo de que las opiniones de los académicos puedan terminar integrándose a la estrategia comunicacional de las compañías de IA, lo que explica parte del escepticismo existente en sectores de la comunidad científica.
De herramienta matemática a posible investigador artificial
La discusión ocurre mientras los modelos de inteligencia artificial están pasando rápidamente de resolver ejercicios conocidos a intervenir en problemas que permanecían abiertos durante décadas.
Hasta hace pocos años, uno de los principales parámetros para evaluar estos sistemas era su rendimiento en pruebas escolares, universitarias u olimpíadas matemáticas. El salto hacia la generación de demostraciones originales introduce un escenario diferente.
Si los resultados anunciados por OpenAI y otros laboratorios continúan siendo confirmados, la IA podría convertirse no solo en una herramienta utilizada por investigadores humanos, sino en un agente capaz de proponer conjeturas, buscar contraejemplos, construir demostraciones y explorar simultáneamente grandes cantidades de estrategias.
La controversia de Navier-Stokes anticipa así un problema que podría extenderse a otras áreas de la ciencia: cuando una inteligencia artificial produzca un descubrimiento a partir del conocimiento acumulado por miles de investigadores, determinar quién aportó la idea decisiva y quién merece el reconocimiento podría resultar tan complejo como validar el propio hallazgo.
La creación del AGMAI representa el primer intento de OpenAI por institucionalizar ese diálogo con la comunidad matemática. Su efectividad dependerá ahora no solo del prestigio de quienes lo integran, sino también del grado de independencia que puedan ejercer frente a una tecnología cuya velocidad de avance comienza a superar los mecanismos tradicionales de revisión, publicación y reconocimiento científico.
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