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OpenAI asegura haber conseguido en apenas 88 horas avances sustanciales en un problema matemático relacionado con las ecuaciones de Navier-Stokes, utilizando aproximadamente 10 mil agentes de inteligencia artificial. Sin embargo, el resultado todavía no ha sido verificado de forma independiente y surgieron cuestionamientos sobre la originalidad del trabajo.
La compañía explicó que utilizó un nuevo modelo interno de IA, acompañado por miles de agentes capaces de realizar tareas de manera relativamente autónoma.
El objetivo era abordar el llamado problema de existencia y suavidad de las ecuaciones de Navier-Stokes, relacionado con la descripción matemática del movimiento de los fluidos y fenómenos como la turbulencia.
Según OpenAI, los agentes encontraron una solución a parte del problema después de aproximadamente 88 horas de trabajo.
Miles de agentes de IA participaron en el problema
La magnitud computacional del experimento también llamó la atención.
OpenAI aseguró que aproximadamente 10 mil agentes de IA intercambiaron cerca de 3 millones de mensajes durante el proceso y generaron alrededor de 130 mil millones de tokens de salida.
De acuerdo con una estimación basada en los precios de los modelos más avanzados de la compañía, un esfuerzo de esta magnitud podría representar alrededor de 10 millones de dólares en capacidad computacional.
La empresa presentó el resultado como una demostración del avance que están experimentando sus sistemas para realizar investigación matemática compleja.
El resultado todavía no resuelve completamente el Premio del Milenio
Pese a la magnitud del anuncio, existe una diferencia importante entre conseguir avances sobre el problema y resolver completamente el desafío planteado por el Premio del Milenio.
La solución presentada por OpenAI aborda dos de las cuatro afirmaciones necesarias para completar la demostración requerida.
Además, el trabajo todavía no ha sido verificado de manera independiente ni aceptado públicamente por el Clay Mathematics Institute, institución responsable de los Problemas del Milenio.
OpenAI también aclaró que no pretende reclamar el premio de un millón de dólares asociado con la resolución completa del problema.
Surgen cuestionamientos sobre la originalidad del trabajo
El anuncio generó controversia después de que el matemático Tristan Buckmaster, profesor de la Universidad de Nueva York, asegurara que él y Levent Alpöge, matemático que trabaja para Anthropic, también estaban investigando el problema.
Buckmaster afirmó que el 3 de septiembre descubrió que información relacionada con el progreso de su investigación había llegado a OpenAI.
Según su versión, la compañía comenzó a trabajar específicamente en las ecuaciones después de recibir información sobre los avances que él y Alpöge estaban realizando.
El matemático publicó fragmentos de comunicaciones con OpenAI y planteó dudas sobre los tiempos y circunstancias en los que comenzó el proyecto de la compañía.
OpenAI niega haber utilizado el trabajo de los investigadores
OpenAI rechazó haber accedido directamente al trabajo de sus usuarios para desarrollar su solución.
La empresa aseguró que no vio el trabajo de Buckmaster y Alpöge antes de que fuera publicado y afirmó que no utilizó datos de usuarios directamente para resolver el problema de Navier-Stokes.
Sin embargo, reconoció que no puede descartar completamente que información anonimizada derivada del uso de sus productos haya contribuido previamente al entrenamiento o mejoramiento de sus modelos.
La compañía sostuvo además que ambas demostraciones presentan diferencias significativas.
Un experimento para medir hasta dónde puede llegar la IA
OpenAI explicó que comenzó a entrenar a finales de agosto un nuevo modelo interno que mostró capacidades especialmente fuertes en matemáticas.
Después de escuchar rumores sobre posibles avances en algunos Problemas del Milenio, la compañía decidió desplegar miles de agentes basados en ese sistema para investigar desafíos matemáticos pendientes.
Por ahora, el resultado de Navier-Stokes permanece sujeto a revisión.
Más allá de si la demostración termina siendo validada completamente, el experimento plantea una cuestión relevante para el futuro de la investigación científica: hasta qué punto miles de agentes de inteligencia artificial trabajando simultáneamente pueden acelerar problemas que durante décadas han requerido el trabajo de matemáticos humanos.
