OpenAI dice haber resuelto Navier-Stokes y las matemáticas se revuelven
La compañía asegura que 10.000 agentes y 88 horas de cómputo bastaron para atacar un problema del Milenio. Los investigadores que iban detrás del mismo resultado no lo cuentan igual.
OpenAI dice haber resuelto el problema de Navier-Stokes, uno de los siete problemas del Milenio, con un modelo que todavía no ha lanzado. La compañía cifra el esfuerzo en unos 10.000 agentes, decenas de millones de dólares en cómputo y 88 horas de trabajo. Y el anuncio ha caído como una pedrada en un campo donde las formas pesan tanto como el resultado.
Una carrera que no era solo matemática
OpenAI llegó al problema después de oír que varios investigadores llevaban ventaja. Entre ellos estaban Tristan Buckmaster, profesor en la NYU, y Levent Alpöge, investigador de Anthropic, la competencia más directa de OpenAI. Trabajaban en Navier-Stokes por varias vías y aún no tenían la demostración cerrada. Alpöge ha dicho que su colaboración con Buckmaster era personal, al margen de su empleo. A OpenAI no le sirvió de mucho: tener a alguien de Anthropic en la ecuación era un estorbo.
Los detalles de lo que vino después se discuten, aunque las dos partes coinciden en el orden de los hechos. Buckmaster cuenta que contactó con OpenAI al saber que la empresa estaba al tanto de su avance y corría hacia su propia solución. Dice que las conversaciones con Sébastien Bubeck, investigador de la compañía, se volvieron tensas y, en su lectura, amenazantes. Según su relato, le ofrecieron cómputo prácticamente ilimitado para terminar su demostración y la posibilidad de firmar en solitario el artículo del anuncio, que acreditaría las herramientas de OpenAI. "Lo único que tenía que hacer era dejar tirado a Levent", ha declarado. Rechazó la oferta, que describe como un soborno, y decidió hacer público tanto su trabajo como su versión de los hechos. Bubeck niega ese retrato de la conversación, aunque reconoce que hizo ofrecimientos de ese tipo, incluso a otros matemáticos cuyos nombres no ha dado.
El detalle de Codex
La otra pata de la disputa es de dónde salieron los datos. Buckmaster había estado usando Codex, la herramienta de programación de OpenAI, para atacar el problema, y quiere saber si ese uso pudo alimentar el sistema que luego le ganó la partida. La empresa lo niega. "Podemos decir categóricamente que es imposible que los prompts de Codex del doctor Buckmaster en los últimos dos meses hayan influido en el sistema de ningún modo, incluido el entrenamiento", ha declarado su portavoz Laurance Fauconnet. Antes, OpenAI había reconocido que no podía descartar que datos derivados del uso de sus productos acabaran mejorando el modelo. Buckmaster no se lo cree: "Dado su comportamiento hasta ahora, hay que tomar ese tipo de declaraciones con mucho escepticismo". Su despacho, dice, se ha convertido en una sala de guerra con colegas revisando su matemática y abogados de por medio.
Los problemas del Milenio los planteó el Clay Mathematics Institute en el año 2000 y cada uno lleva aparejado un millón de dólares. En un cuarto de siglo solo ha caído uno, la conjetura de Poincaré. Para una empresa de IA que quiere demostrar que sus modelos son los mejores en matemáticas, son el trofeo más grande que hay, y eso explica la furia con la que se movió al saber que otros iban cerca.
Lo que queda abierto es más incómodo para cualquiera que use herramientas de IA a diario: qué pasa con lo que uno escribe dentro de ellas. Buckmaster no pregunta por el color del logo. Pregunta si el código y los prompts que le confió a Codex acabaron dentro del modelo que le ganó la carrera.
