El desarrollo de los modelos de inteligencia artificial ha demostrado ya ser una bendición para la ciencia. La capacidad de estos sistemas para procesar información ha permitido llevar adelante esfuerzos de investigación que de otra manera serían prácticamente imposibles. Pero el uso de los modelos también abre un nuevo universo de problemáticas que deben ser resueltas. Porque el rastreo de las contribuciones dentro de la comunidad científica es muy importante y siempre ha sido tema de polémicas y conflictos. Y las IA no son muy transparentes sobre el material que utilizan para sus entrenamientos.
OpenAI y Anthropic
A las desarrolladoras les gusta demostrar que sus modelo son capaces de lograr grandes hazañas. También contribuir al bien de la humanidad. Así pues, cuando OpenAI anunció que había resuelto el problema relacionado con las ecuaciones de Navier–Stokes para fluidos, la primera reacción fueron los aplausos.
Sin embargo, al poco tiempo apareció publicada una solución producida por Tristan Buckmaster y Levent Alpöge. Este último, cabe señalar, trabaja para Anthropic, una de las grandes rivales de OpenAI. Ambos científicos habían estado trabajando en el problema durante casi un año. Ellos también habían estado utilizando inteligencia artificial, en este caso Claude y Codex. Y dentro de Codex la IA más utilizada había sido GPT 5.6 Sol. Dado que Levent no estaba actuando en nombre de Anthropic la variedad de modelos no era un problema. Pero quizás debió haber sido más desconfiado.
El 15 de agosto anunciaron que habían logrado al fin un gran avance.
OpenAI hace la suya
A esta altura el lector podrá intuir un poco lo que estaba por ocurrir. OpenAI admite que el 1 de septiembre escucha un rumor sobre un trabajo para resolver el problema de las ecuaciones y decide comenzar a trabajar ella misma en el problema. El día 6, luego de encontrar su propia solución, se comunica con el duo investigador para reconocer la prioridad de su trabajo. También para ofrecer visibilidad en todas las consignas utilizadas en su investigación.
La versión de Buckmaster y Alpöge ofrece algunas variaciones de importancia. Apunta que al enterarse del trabajo de la competencia lo primero que preguntaron fue cuando se ingresó la primer consigna de la investigación, OpernAI reconoció luego de unos días que había sido muy recientemente. La siguiente pregunta fue si el modelo había sido entrenado con alguna de las sesiones que el duo investigador había mantenido en Codex. Allí donde se encontraban los borradores de todo el proyecto. La respuesta de OpenAI fue que el modelo no examinaba los datos del usuario. Pero esa no era la pregunta. Cuando se insistió sobre el material de entrenamiento no hubo respuesta.
OpenAI ofreció esperar a la publicación del proyecto del duo. Incluso tener a Buckmaster como autor de un informe, pero Alpöge, siendo parte de Anhropic, no estaba invitado. Tristan, que al parecer no tiene alma de traidor, no aceptó la condición y el trato nunca se hizo.
Levent ha publicado más al respecto en su cuenta de X. Un punto interesante es que señala que OpenAI saliendo a competir con los matemáticos que usan sus modelos no es una buena imagen. Esto es, no emprendiendo sus propios proyectos, sino tratando de anticiparse al trabajo de sus usuarios. Efectivamente, suena a oportunismo publicitario.
OpenAI admite que no sabe si plagio o no el trabajo de otros
OpenAI ha hecho una publicación sobre la investigación. Allí detalla el problema y como encontró su solución. También reconoce la investigación del otro grupo científico y la prioridad de su trabajo. Afirma que los investigadores nunca vieron nada de este trabajo, sino hasta que fue efectivamente publicado. Pero al final aclara que, aunque poco probable, no pueden descartar que material que atravesó un proceso de anonimato y producido por el uso de alguno de sus productos haya contribuido a mejorar alguno de sus modelos.
La compañía destaca que las pruebas de los dos grupos son diferentes, e incluso los resultado finales difieren. También señala que no tiene intención de reclamar el premio monetario por las resolución de uno de los problemas del milenio. Lo único que le interesaba era mostrar el avance de su modelo.
Las reacciones de OpenAI nos hacen pensar que de principio pudo haber actuado de buena fe, aunque con la intención de anticiparse al trabajo de otro grupo de científicos. Luego, cuando descubrió que podía estar en falta intentó retroceder lo menos posible. Es poco creíble que con herramientas similares, a pesar de los avances en IA, un trabajo de unos pocos días pueda hacer lo de otro en casi un año. El tiempo de inicio del segundo trabajo, su inicio con motivo de enterarse de la existencia del primero es también bastante sugerente.
Hasta donde hemos podido ver la comunidad científica ha saludado el trabajo de Tristan y Levent, aún cuando incompleto, y ha planteado varias dudas sobre la presentación de OpenAI. Esto no quiere decir que no puedan resolverse luego.
