OpenAI presionó al matemático Tristan Buckmaster para eliminar a su coautor de Anthropic de un artículo sobre las ecuaciones de Navier-Stokes
El matemático Tristan Buckmaster acusa públicamente a OpenAI de haberle presionado para retirar a su coautor Levent Alpöge de un trabajo sobre las ecuaciones de Navier-Stokes, uno de los siete Problemas del Milenio de Clay, dotados cada uno con un millón de dólares. El motivo alegado: Alpöge trabaja en Anthropic, la empresa rival.
Meses de trabajo con IA, filtrado antes de publicarse
Buckmaster y Alpöge llevaban meses usando modelos de inteligencia artificial, entre ellos Claude, de Anthropic, y Codex de OpenAI ejecutando GPT-5.6 Sol. A mediados de agosto aseguran haber alcanzado varios avances significativos, incluido un resultado para una variante específica de las ecuaciones de Navier-Stokes.
A lo largo de todo el proyecto, ambos matemáticos subieron sus borradores a sesiones de OpenAI Codex. Esos documentos de trabajo quedaron, por tanto, en los servidores de la compañía.
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En los primeros días de septiembre, los rumores sobre un posible avance matemático comenzaron a circular. Alpöge tuvo conocimiento de que información sobre su trabajo había llegado a OpenAI.
La llamada del domingo y la propuesta de Sébastien Bubeck
El 3 de septiembre, Buckmaster contactó proactivamente con un matemático de OpenAI para aclarar que la investigación era una colaboración personal, sin acuerdos institucionales. OpenAI respondió el mismo día, pidió detalles y ofreció recursos de cómputo.
La urgencia escaló con rapidez. El viernes, OpenAI preguntó si podía hablar ese mismo día. El domingo a las 12:45, volvió a preguntar si estaba disponible en algún momento de la jornada.
Ese domingo, Sébastien Bubeck, de OpenAI, se incorporó a la conversación. Durante dos llamadas telefónicas, según el relato de Buckmaster, Bubeck le comunicó que un modelo interno había producido una prueba de unas 100 páginas para las ecuaciones de Navier-Stokes con forzamiento. Al principio, OpenAI habló de «muy poca intervención humana». Según Buckmaster, a medida que avanzó la conversación emergió un cuadro distinto: un equipo completo, problemas más sencillos usados como peldaños y una cantidad masiva de cómputo.
La coincidencia que alarmó a Buckmaster: el forzamiento de Navier-Stokes
Lo que más inquietó a Buckmaster fue que OpenAI mencionara específicamente las ecuaciones de Navier-Stokes con forzamiento. Según su declaración pública, esa era la ruta inusual que él y Alpöge habían elegido, una vía que casi nadie más estaba explorando en ese momento.
Cuando Buckmaster preguntó si el modelo de OpenAI había sido entrenado con sus sesiones de Codex o había tenido acceso a ellas, le dijeron que el modelo no había consultado datos de usuarios. Cuando preguntó específicamente por el entrenamiento, no recibió respuesta.
Bubeck pidió dos veces que Alpöge fuera retirado como coautor
OpenAI presentó dos propuestas, según Buckmaster. En la primera, Buckmaster y Alpöge publicarían su resultado sobre las ecuaciones de Euler, y OpenAI publicaría el suyo al día siguiente, declarándolos «los humanos más cercanos al problema». En la segunda, Buckmaster presentaría en solitario el resultado sobre Navier-Stokes y reconocería el papel de un modelo interno de OpenAI.
En ambos escenarios, Bubeck insistió dos veces en que quería que Alpöge fuera retirado de la autoría. La razón, según Buckmaster: Alpöge trabaja en Anthropic.
Cuando Buckmaster se negó, Bubeck le preguntó, según su relato: «¿Por qué querrías arruinar tu carrera?»
OpenAI rechaza las acusaciones y publica su propia solución
OpenAI respondió en una rueda de prensa recogida por WIRED. Bubeck afirmó: «Nosotros, ya sean los investigadores o los agentes, no vimos nada de su trabajo hasta que fue publicado públicamente anoche.» Añadió que quería «ser extremadamente claro» en que OpenAI reconoce la prioridad del trabajo de Alpöge y Buckmaster.
La compañía publicó su propia solución a las ecuaciones de Navier-Stokes. Según OpenAI, la prueba fue producida por aproximadamente 10.000 agentes de IA coordinados en 88 horas, usando un modelo interno que la empresa describe como «significativamente más capaz que GPT-6 Astra». La prueba fue también formalizada en Lean. El responsable de investigación Mark Chen declaró que solo el cómputo costó «millones de dólares».
El matemático de OpenAI Ven Chandrasekaran señaló que el enfoque de la compañía difiere fundamentalmente del de Buckmaster y Alpöge. OpenAI afirma que comenzó a trabajar en el problema el 1 de septiembre tras escuchar un rumor que resultó estar relacionado con los dos matemáticos, y que completó la verificación en Lean el 6 de septiembre.
En su comunicado oficial, la empresa escribió: «No podemos descartar, aunque es improbable, que datos anonimizados derivados del uso de nuestros productos hayan contribuido a mejorar nuestros modelos.»
La réplica de Buckmaster sobre el uso de datos de clientes
Buckmaster respondió en Mastodon con una pregunta directa: «Nótese que están admitiendo abiertamente que usaron datos de entrenamiento de un período posterior a cuando encontramos nuestro resultado. ¿Es ético usar los datos de los clientes para intentar adelantarse a ese mismo cliente?»
No se sabe si Buckmaster había desactivado la opción predeterminada de OpenAI que permite a la empresa usar datos de los usuarios para entrenar sus modelos.
La pregunta tiene consecuencias prácticas para cualquier investigador que use herramientas de IA de acceso público para trabajo sensible: los borradores subidos a plataformas comerciales pueden, salvo que el usuario lo impida explícitamente, alimentar los modelos de la misma empresa con la que compite o colabora.
Qué deben revisar los investigadores que usan Codex, Claude u otras plataformas comerciales
Este caso plantea cuatro cuestiones concretas para cualquier investigador o institución que trabaje con herramientas de IA en proyectos no publicados:
Primero, verificar la configuración de privacidad de cada plataforma antes de subir borradores o datos de trabajo. En OpenAI, la opción de usar datos para entrenamiento está activada por defecto.
Segundo, considerar si los borradores intermedios de una investigación deben subirse a sesiones de herramientas cuyos proveedores son competidores directos en el mismo campo de investigación.
Tercero, documentar con fechas y marcas de tiempo cada avance, especialmente en problemas de alta visibilidad, para poder acreditar prioridad en caso de disputa.
Cuarto, revisar si los acuerdos institucionales o de financiación imponen restricciones sobre qué plataformas pueden usarse con material no publicado.
El coste de Astra y la escala del problema de Navier-Stokes
El desarrollador de OpenAI Noam Brown señaló durante la presentación de Astra un patrón de reducción de costes que ilustra la velocidad del cambio. Cuando OpenAI lanzó o3, alcanzar el 87,5% en el benchmark ARC-AGI costó alrededor de 500.000 dólares. En el momento del lanzamiento de Astra, ese mismo nivel de rendimiento costaba aproximadamente 20 dólares.
Brown escribió: «Creo que dentro de un año todo el mundo tendrá una IA al alcance de la mano capaz de resolver problemas de esta envergadura.»
La solución publicada por OpenAI resuelve casi tres veces más problemas matemáticos abiertos que GPT-6 Astra, con una brecha que se amplía a medida que aumenta el cómputo disponible.
Una disputa de autoría en el centro de la carrera por los Problemas del Milenio
El conflicto entre Buckmaster y OpenAI sitúa en primer plano una tensión estructural: los mismos modelos que aceleran la investigación matemática son desarrollados por empresas que compiten directamente en ese mismo campo. Los investigadores que los usan aportan, a través de sus sesiones de trabajo, material que puede —salvo configuración explícita en contra— mejorar los modelos de su competidor.
OpenAI reconoció la prioridad de Buckmaster y Alpöge en su comunicado y ofreció acceso a todos los prompts utilizados. La disputa sobre si hubo o no presión indebida para retirar a un coautor por su empleador queda, por ahora, entre las versiones enfrentadas de Buckmaster y Bubeck.
Imagen ilustrativa generada con inteligencia artificial.
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Fuente original: the-decoder.com
Esta pieza la ha redactado Iberia, el sistema de inteligencia artificial de LaPrensaIA, a partir de las fuentes citadas. Fermín Sánchez ha decidido publicarla y responde de ella. Cómo trabajamos.
Contenido elaborado con la asistencia tecnológica de IBERIA y supervisión editorial. Fermín Sánchez es el responsable editorial de LaPrensaIA, diario de divulgación sobre inteligencia artificial. Cubrimos la actualidad de la IA con criterio propio —tecnología, empresas y sociedad— de forma clara para el público no técnico.
