OpenAI admite que lanzó miles de agentes sobre los Problemas del Milenio después de escuchar rumores sobre el trabajo de Tristan Buckmaster y Levent Alpöge, pero niega haber accedido a su investigación inédita. La compañía tampoco puede descartar que datos desidentificados derivados del uso que los matemáticos hicieron de sus productos hayan ayudado a mejorar sus modelos. La controversia revela un problema nuevo para la ciencia: qué ocurre cuando el investigador, su herramienta intelectual y la empresa que compite por el descubrimiento forman parte de la misma infraestructura.
El anuncio de uno de los mayores resultados científicos producidos hasta ahora por inteligencia artificial apenas tuvo unas horas para ser celebrado antes de convertirse también en una disputa sobre crédito, datos, competencia entre laboratorios y las reglas que deberán gobernar la investigación científica cuando los modelos de IA participen directamente en los descubrimientos.
OpenAI anunció este 8 de septiembre que un sistema interno de inteligencia artificial produjo una posible solución al problema de existencia y suavidad de las ecuaciones de Navier-Stokes, uno de los siete Problemas del Milenio establecidos por el Clay Mathematics Institute. Un modelo todavía en entrenamiento, que la empresa describe como significativamente más capaz que GPT-6 Astra, coordinó del orden de 10 mil agentes concurrentes para atacar el problema. Después de unas 88 horas, los agentes produjeron una construcción matemática que desarrolla una singularidad en tiempo finito; Astra necesitó otras 17 horas para formalizar y verificar la demostración en Lean.
Pero OpenAI no comenzó aquel experimento de manera espontánea. La propia compañía reconoce ahora que el 1 de septiembre escuchó rumores de que habían sido resueltos dos Problemas del Milenio. Motivada tanto por esos rumores como por el salto de rendimiento de su nuevo modelo interno, decidió lanzar agentes contra todos los Problemas del Milenio todavía abiertos y algunos otros desafíos científicos. Posteriormente comprendió que el rumor estaba relacionado con dos matemáticos: Levent Alpöge, empleado de Anthropic, y Tristan Buckmaster, profesor de la Universidad de Nueva York. Esa coincidencia temporal se encuentra en el corazón de una controversia mucho más extraña que una disputa convencional por plagio.
«El martes 1 de septiembre, nos llegaron rumores de que se habían resuelto dos problemas del Premio del Milenio. Inspirados por estos rumores y por el notable mejoría en el rendimiento de nuestro modelo interno, iniciamos un proyecto para evaluarlo en todos los problemas abiertos del Premio del Milenio y en algunos otros problemas de gran impacto», expresó OpenAI.
Dos matemáticos, Claude y Codex
Buckmaster y Alpöge llevaban meses trabajando en privado sobre problemas de formación de singularidades en ecuaciones de fluidos. La colaboración, según Buckmaster, era personal y no constituía un proyecto institucional de Anthropic o de sus respectivos empleadores. Tampoco trabajaban únicamente entre humanos.
Buckmaster explicó que utilizaron varios modelos durante la investigación, entre ellos Claude, Codex con GPT-5.6 Sol y posteriormente GPT-6 Astra, aunque este último fue empleado principalmente para redacción y auditoría de argumentos. Su programa tampoco había nacido desde cero.
«Mi trabajo con Levent ha sido una colaboración puramente personal, ajena a cualquier acuerdo institucional o participación oficial por parte de nuestros respectivos empleadores. A lo largo del proceso utilizamos varios modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM): Claude de Anthropic, Codex de OpenAI —especialmente con GPT-5.6 Sol— y, más recientemente, Astra. Este último se empleó únicamente para la redacción de textos y la revisión crítica de nuestros argumentos», explicó Buckmaster.
Buckmaster atribuyó expresamente la idea matemática fundamental a Diego Córdoba y Luis Martínez-Zoroa, quienes habían desarrollado durante años una línea para construir singularidades mediante fuerzas externas. Buckmaster y Alpöge intentaron, con una participación sustancial de modelos de lenguaje, llevar aquel programa desde fuerzas menos regulares hasta fuerzas suaves y extenderlo a otras ecuaciones de fluidos.
El 15 de agosto consiguieron resultados de blowup con fuerza suave para Boussinesq y Euler. Una prueba generada con ayuda de un modelo fue verificada mediante Lean el 22 de agosto. Buckmaster describe sin ambigüedades cuánto había contribuido la IA: se refiere a una de las demostraciones como una “Prueba generada por un LLM” y reconoce que algunos de los manuscritos publicados todavía se parecen más al producto de modelos dirigidos por humanos que a artículos matemáticos escritos tradicionalmente.
El propio repositorio que publicó posteriormente refuerza esa naturaleza híbrida. fluid_lean, cargado públicamente el 8 de septiembre, contiene un gran commit que importa varios proyectos Lean y registra a Claude Fable 5.1 como coautor. No eran, por tanto, dos matemáticos trabajando aislados mientras una empresa copiaba sus cuadernos. Era un sistema de investigación formado por matemáticos humanos, trabajo académico previo, Claude, Codex, Lean y enormes cantidades de razonamiento producido por máquinas.
El rumor llega a OpenAI
El 3 de septiembre, Buckmaster supo que estaba circulando dentro del sector tecnológico el rumor de que Anthropic había resuelto un problema matemático importante y que información sobre sus avances y los de Alpöge podía haber llegado a OpenAI. Ese día escribió privadamente a un matemático destacado de OpenAI.
En el correo, reproducido posteriormente por Buckmaster, aclaró que la colaboración no pertenecía a Anthropic, explicó que tenían resultados que consideraban sólidos y señaló que pretendían publicar simultáneamente la argumentación matemática y su certificado formal en Lean. «Mi trabajo con Levent ha sido una colaboración puramente personal, ajena a cualquier acuerdo institucional o participación oficial por parte de nuestros respectivos empleadores», expresó. Mientras que en X, el investigador de OpenAI, Sebastien Bubeck compartió una captura de pantalla del mensaje que hizo llegar a Alpöge donde lo invitó a compartir detalles, “evitar competir” y ofreció incluso recursos computacionales.
OpenAI ya había puesto en marcha su propio experimento dos días antes. Según su versión oficial, el 1 de septiembre había oído un rumor sobre posibles soluciones de Problemas del Milenio y había decidido utilizarlo como oportunidad para evaluar el nuevo modelo interno. Distintos grupos de agentes recibieron diferentes formulaciones de los problemas. También atacaron problemas considerados más accesibles, entre ellos la regularidad de las ecuaciones de Euler sin fuerza externa.
Cerca de 100 agentes trabajaron durante aproximadamente 50 horas sobre Euler y produjeron una solución. Al observar ese resultado, OpenAI concentró entonces sus recursos sobre Navier-Stokes, redistribuyó agentes desde otros problemas y les proporcionó el resultado de Euler como punto de partida. Codex fue utilizado para consolidar hallazgos producidos por diferentes grupos y hacerlos circular nuevamente entre los agentes. La población que terminó encontrando la construcción para Navier-Stokes fue del orden de 10 mil agentes concurrentes.
“Cuando escuché ‘forced’, fue una bandera roja”
El 6 de septiembre, Buckmaster habló dos veces con miembros de OpenAI, entre ellos Sébastien Bubeck. Según Buckmaster, durante aquellas conversaciones se le informó de que el sistema interno había producido una demostración de singularidad para Navier-Stokes con una fuerza externa suave, correspondiente a las alternativas C y D de la formulación oficial del Problema del Milenio.
Ese detalle le preocupó inmediatamente. La vía de utilizar una fuerza suave era precisamente la dirección poco explorada desarrollada originalmente por Córdoba y Martínez-Zoroa y posteriormente perseguida en privado por él y Alpöge. “Cuando escuché ‘forced’, fue una bandera roja”, explica en su comunicado. Buckmaster sostiene que prácticamente nadie de su entorno trabajaba entonces sobre esa ruta y que no era una dirección a la que normalmente se llegara en cuestión de días entregando simplemente el enunciado del problema a un modelo.
OpenAI ofrece una explicación diferente. Su sistema no recibió exclusivamente una pista relacionada con fuerzas externas: distintos grupos fueron instruidos para explorar las cuatro alternativas A, B, C y D de la formulación del problema. La solución apareció después de que los agentes resolvieran primero la variante no forzada de Euler y OpenAI utilizara ese hallazgo para dirigir una población mucho mayor contra Navier-Stokes.
La compañía sostiene además que las demostraciones de ambos grupos son significativamente diferentes y que incluso los resultados de Euler no son exactamente los mismos: el resultado de Buckmaster y Alpöge utiliza fuerza externa, mientras que el obtenido por los agentes de OpenAI corresponde al problema no forzado.
La pregunta sobre Codex
Pero Buckmaster tenía otra preocupación. Durante meses, él y Alpöge habían utilizado herramientas de OpenAI como parte de su investigación y, según su comunicado, habían introducido borradores del proyecto en sesiones de Codex. En la conversación del 6 de septiembre preguntó directamente si el modelo interno de OpenAI podía haber sido entrenado con esas sesiones.
Buckmaster sostiene que primero recibió la explicación de que el sistema no “consultaba” datos de usuarios. Al insistir específicamente sobre si sus datos podían haber formado parte del entrenamiento, afirma que no obtuvo una respuesta. OpenAI ahora sí ha respondido públicamente a esa cuestión, aunque de una forma que no la cierra por completo.
La empresa afirma categóricamente que ni sus investigadores ni sus agentes vieron el trabajo de Buckmaster y Alpöge por ningún medio antes de que fuera publicado y que ningún dato específico de esos usuarios fue consultado para resolver Navier-Stokes. Pero inmediatamente introduce una salvedad: no puede descartar, aunque considera improbable, que datos desidentificados derivados del uso que los matemáticos hicieron de sus productos hayan contribuido a mejorar sus modelos.
OpenAI niega que alguien haya abierto las conversaciones de Buckmaster, leído sus borradores y entregado esas ideas a los agentes. Pero no garantiza que información derivada del uso de los productos nunca haya tenido alguna influencia estadística sobre el entrenamiento o mejora del modelo que posteriormente resolvió el problema.
Hasta ahora no existe evidencia pública que permita establecer que eso efectivamente ocurrió. El propio Buckmaster se cuida expresamente de no realizar esa acusación: señala que no ha visto la prueba de OpenAI, desconoce cómo fue producida, no sabe si sus datos fueron utilizados y no acusa a nadie de haberlo hecho.
Dos versiones de una propuesta de colaboración
Después apareció un segundo conflicto, esta vez relacionado con el crédito. Buckmaster dice que OpenAI planteó dos posibilidades. Una consistía en que él y Alpöge publicaran su resultado sobre Euler y que OpenAI publicara Navier-Stokes al día siguiente.
Otra posibilidad era que Buckmaster escribiera un artículo presentando el resultado de Navier-Stokes y reconociera que la demostración había sido obtenida por el modelo interno de OpenAI. Según Buckmaster, Bubeck insistió en dejar a Alpöge fuera de esa segunda publicación y expresó frustración porque trabajaba para Anthropic.
La versión de OpenAI es diferente. La compañía asegura que, una vez terminada su demostración y su formalización en Lean el 6 de septiembre, se acercó a los matemáticos porque todavía creía que estos habían resuelto también Navier-Stokes. Su intención, afirma, era organizar un anuncio simultáneo que reconociera la prioridad de Buckmaster y Alpöge.
Solo durante aquellas conversaciones descubrió que el resultado de ambos correspondía en realidad a Euler con fuerza externa. OpenAI dice que ofreció mostrarles todos los prompts utilizados por sus agentes y posteriormente su propia demostración, y ahora reconoce públicamente la prioridad de los matemáticos sobre ese resultado de Euler.
Bubeck también ha rechazado la interpretación de que intentara borrar a Alpöge del trabajo de ambos matemáticos. Su versión es que discutía una posible presentación de la demostración de OpenAI encabezada por Buckmaster y que consideraba problemática la inclusión como autor de un empleado de Anthropic en un resultado generado por sistemas internos de OpenAI. La propia discusión confirma, no obstante, que la afiliación corporativa de Alpöge formó parte de las decisiones sobre autoría.
“¿Por qué arriesgarías tu carrera?”
La conversación terminó deteriorándose. Buckmaster afirma que avisó que, si OpenAI publicaba su resultado en las condiciones propuestas, contaría públicamente lo ocurrido. En su comunicado atribuye entonces a Bubeck la pregunta:
“Why would you ruin your career?” («¿Por qué arruinarías tu carrera?»). Y asegura que, después de responder que era académico y preguntar por qué revelar lo ocurrido arruinaría su carrera, recibió otra frase: «Si no quieres que sea amable, entonces no tengo por qué serlo».
Bubeck ha disputado la interpretación de esa conversación, aunque reconoce haber hecho una referencia a “arriesgar” la carrera de Buckmaster. Sostiene que fue una elección de palabras extremadamente desafortunada pronunciada por frustración ante la posibilidad de que el matemático acudiera a los medios con acusaciones que consideraba incorrectas, y niega que pretendiera amenazarlo. La controversia sobre el significado exacto de aquella frase permanece abierta.
«Me confundió por qué alguien convertiría una fuente increíble de celebración (¡de sus logros!) en tal disputa, y fue entonces cuando dije que no entendía por qué alguien arriesgaría su carrera [por acusaciones infundadas]. De verdad, en ese momento, estaba tratando de cuidarlo e intentar un último esfuerzo desesperado para tener la oportunidad de darles todos los créditos que merecen. Me disculpo profundamente por esta elección de palabras extremadamente pobre», explicó Bubeck.
Buckmaster afirma además que poco después Alpöge recibió un mensaje en el que Bubeck intentaba hablar directamente con él y decía no saber si Tristan estaba siendo completamente racional en ese momento. Alpöge se negó y pidió que las conversaciones continuaran con Buckmaster.
Una disputa que el concepto de plagio no alcanza a explicar
Buckmaster y Alpöge construyeron su investigación utilizando activamente Claude y Codex. Parte del razonamiento matemático fue producida por modelos. Su trabajo ampliaba ideas originadas previamente por Córdoba y Martínez-Zoroa. Uno de los investigadores trabaja para Anthropic. Una de las herramientas que utilizaron pertenece a OpenAI. Y finalmente OpenAI utilizó otro sistema, muchísimo más potente, para atacar una ruta relacionada después de escuchar que el grupo había realizado un avance.
No existe evidencia pública de que OpenAI copiara sus documentos o entregara sus sesiones privadas a los agentes. Pero existe una pregunta nueva que seguirá ahí incluso si las dos demostraciones resultan completamente independientes: ¿puede un científico confiar investigación inédita a una herramienta de IA cuando la empresa que opera esa herramienta también compite por realizar descubrimientos científicos?
La pregunta se vuelve todavía más difícil porque un modelo no funciona como una calculadora. Puede proponer construcciones, encontrar relaciones, escribir partes de una demostración, detectar errores y producir ideas que ninguno de los participantes humanos había formulado previamente. En ese entorno, distinguir entre herramienta, colaborador y competidor deja de ser trivial.
El problema que llega después del descubrimiento
Buckmaster ha insistido posteriormente en que existe una historia mucho más importante que su disputa con OpenAI. En su comunicado describe el momento como un “Deep Blue-Kasparov moment” para las matemáticas y advierte que las capacidades actuales de los modelos obligarán a replantear la forma en que se educa a los matemáticos, se revisan artículos científicos, se asigna crédito y se decide qué problemas merecen años de atención humana.
OpenAI, curiosamente, presenta prácticamente la misma conclusión desde el otro lado. La empresa afirma que Navier-Stokes no debe verse como la culminación de sus modelos, sino como una fotografía de su capacidad durante un entrenamiento que todavía continúa. El sistema que produjo el resultado es más capaz que GPT-6 Astra y continúa mejorando. OpenAI dice que publicó el descubrimiento precisamente para mostrar al mundo la velocidad a la que están avanzando sus capacidades.
La compañía tampoco pretende reclamar el premio de un millón de dólares del Clay Mathematics Institute. Dice que el objetivo de la publicación es mostrar el progreso de sus sistemas y reconoce que el resultado representa trabajo tanto de matemáticos como de investigadores en inteligencia artificial.
Quizá por eso la pelea alrededor de Navier-Stokes sea tan importante como la demostración. La inteligencia artificial acaba de mostrar que miles de agentes pueden organizarse, compartir descubrimientos y producir en días una propuesta de solución para uno de los grandes problemas abiertos de las matemáticas.
Y casi inmediatamente apareció el siguiente problema. No estaba escrito en las ecuaciones. Era decidir quién había descubierto qué cuando humanos, modelos y empresas rivales habían participado en la misma historia.
