El último choque de OpenAI con la comunidad matemática comenzó cuando sus modelos empezaron a producir resultados que acaparaban titulares sobre problemas considerados durante mucho tiempo como las pruebas más difíciles de la disciplina. La empresa atrajo especial atención después de afirmar que sus sistemas habían encontrado una singularidad en las ecuaciones de Navier-Stokes, una cuestión de 90 años vinculada a uno de los Problemas del Premio del Milenio.¹

La reacción adversa llegó rápidamente. OpenAI se retiró de un «hackatón de matemáticas» de Caltech después de que matemáticos advirtieran que el evento podría perjudicar a su comunidad, mientras que 28 ganadores de la Medalla Fields sostuvieron que utilizar la resolución de problemas matemáticos como referencia para la IA era «perjudicial para la ciencia de las matemáticas y para la comunidad matemática».¹

La preocupación de los investigadores no es simplemente que la IA pueda resolver problemas. Han criticado los lanzamientos de OpenAI por estar escasamente explicados, atribuidos de manera inadecuada y verificados de forma insuficiente, lo que deja a los matemáticos la laboriosa tarea de comprobarlos después de los anuncios. Este mes, la empresa publicó cientos de resultados, a menudo mediante informes breves que, según los investigadores, eran difíciles de seguir.²

Altman, hablando en el pódcast Cheeky Pint, dijo que entiende la inquietud, pero rechaza una pausa. «Creo que, en conjunto, el mundo merece entender cómo funciona el universo», afirmó. «Pero sí tengo empatía por el método».² Más tarde explicitó la disyuntiva: «La humanidad merece conocimiento fundamental, y no deberíamos estar guardándonos un gran descubrimiento científico fundamental».²

Esa postura se complica por la propia contención de OpenAI. La empresa ha retenido detalles de un supuesto resultado sobre Yang-Mills después de consultar a un grupo selecto de expertos, pese a las críticas de que esto equivale al mismo control de acceso que Altman condena.²

Altman dijo que OpenAI ha gastado cientos de millones de dólares en matemáticas, incluidos aproximadamente 10 millones de dólares en Navier-Stokes, y confirmó que tiene más descubrimientos en reserva: «Los tenemos. Por supuesto».² Para él, la tarea consiste en hacer el proceso más sensible. Para los críticos, la pregunta sin responder es si un laboratorio de IA bien financiado puede avanzar a toda velocidad sin rehacer las matemáticas a su alrededor.