El anuncio de OpenAI de que sus agentes resolvieron el problema de existencia y regularidad de Navier-Stokes —uno de los siete Problemas del Milenio del Instituto de Matemáticas Clay— ha quedado eclipsado por la controversia. La empresa afirma que su modelo interno superó drásticamente al modelo Astra lanzado recientemente para demostrar que las ecuaciones completas pueden descomponerse bajo ciertas condiciones. Sin embargo, han surgido acusaciones de que OpenAI se basó en el trabajo del matemático de NYU Tristan Buckmaster y del empleado de Anthropic Levent Alpöge sin el debido crédito. Buckmaster publicó una prueba en Mastodon el lunes mostrando que una versión simplificada de las ecuaciones de Navier-Stokes puede descomponerse, tras casi un año de investigación usando modelos públicos de OpenAI y Anthropic. Sébastien Bubeck, miembro del personal técnico de OpenAI, reconoció en una rueda de prensa que el equipo se inspiró para abordar el problema tras oír rumores sobre los esfuerzos de Buckmaster y Alpöge. OpenAI ha negado usar su trabajo directamente y ha declarado que no planea reclamar el premio de un millón de dólares. El episodio pone de relieve las crecientes tensiones en torno al descubrimiento matemático impulsado por IA y plantea interrogantes sobre cómo encajarán los matemáticos humanos en un futuro dominado por empresas de IA de vanguardia.

Buckmaster detalló sus interacciones con empleados de OpenAI en un documento público, alegando que le presentaron dos opciones: o bien él y Alpöge publicaban su trabajo y OpenAI publicaba su solución al día siguiente, o bien Buckmaster colaboraba en un artículo de OpenAI excluyendo a Alpöge debido a su afiliación con Anthropic. Buckmaster también informó haber preguntado si los agentes de OpenAI accedieron a transcripciones de su investigación y la de Alpöge, lo que negaron, y si sus modelos se entrenaron con esas transcripciones, a lo que no respondieron. MIT Technology Review contactó a Buckmaster para comentarios pero no recibió respuesta antes de la publicación.

Esta controversia subraya la dinámica cambiante en la investigación matemática, donde los modelos de IA son cada vez más esenciales para resolver problemas que antes se consideraban inalcanzables. Si solo un puñado de empresas de IA bien financiadas pueden impulsar el progreso en los desafíos matemáticos más importantes, podría alterar fundamentalmente las normas de colaboración que han definido durante mucho tiempo a las matemáticas académicas. El problema de Navier-Stokes, que involucra ecuaciones que describen el flujo de fluidos usadas ampliamente en física e ingeniería, permaneció sin resolver hasta ahora a pesar de su importancia para entender fenómenos como la velocidad infinita de fluidos bajo ciertas condiciones.