{"id":17738,"date":"2026-09-09T10:28:27","date_gmt":"2026-09-09T13:28:27","guid":{"rendered":"http:\/\/laf5.publisher.highstack.com.ar\/?p=17738"},"modified":"2026-09-09T10:28:27","modified_gmt":"2026-09-09T13:28:27","slug":"por-que-arruinarias-tu-carrera-un-matematico-acusa-a-openai-de-jugar-sucio-con-un-problema-de-un-millon-de-dolares-la-empresa-respondio-mostrando-una-ia-mas-potente-que-gpt","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/laf5.publisher.highstack.com.ar\/?p=17738","title":{"rendered":"\u201c\u00bfPor qu\u00e9 arruinar\u00edas tu carrera?\u201d: un matem\u00e1tico acusa a OpenAI de jugar sucio con un problema de un mill\u00f3n de d\u00f3lares. La empresa respondi\u00f3 mostrando una IA m\u00e1s potente que GPT-6 Astra que lo resolvi\u00f3 en 88 horas"},"content":{"rendered":"
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Uno de los mayores problemas matem\u00e1ticos del \u00faltimo siglo podr\u00eda haber encontrado finalmente una soluci\u00f3n. Pero, en lugar de una celebraci\u00f3n tranquila, el descubrimiento ha terminado provocando una disputa sobre autor\u00eda, datos privados, competencia entre laboratorios de inteligencia artificial y hasta una frase que parece sacada de cualquier lugar menos de una conversaci\u00f3n acad\u00e9mica.<\/p>\n

\u201c\u00bfPor qu\u00e9 arruinar\u00edas tu carrera?\u201d<\/strong><\/p>\n

Tristan Buckmaster, profesor de matem\u00e1ticas de la Universidad de Nueva York, asegura que eso fue lo que le dijo S\u00e9bastien Bubeck, investigador de OpenAI, cuando avis\u00f3 de que har\u00eda p\u00fablica una disputa surgida alrededor del problema de existencia y regularidad de Navier\u2013Stokes, uno de los siete Problemas del Milenio del Clay Mathematics Institute. Y mientras esa pol\u00e9mica explotaba, OpenAI hizo algo todav\u00eda m\u00e1s llamativo: anunci\u00f3 que hab\u00eda obtenido una soluci\u00f3n utilizando un modelo interno que la propia compa\u00f1\u00eda describe como significativamente m\u00e1s capaz que GPT-6 Astra. El sistema todav\u00eda est\u00e1 entren\u00e1ndose.<\/p>\n

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This model represents a step-function improvement on many benchmarks, and its training is ongoing.<\/p>\n

Our internal model group arrived at the Navier\u2013Stokes solution in 88 hours, using around 10,000 coordinating AI agents. <\/p>\n

Throughout the effort, we maintained the strict\u2026 pic.twitter.com\/97P2lsPJKs<\/a><\/p>\n

\u2014 OpenAI (@OpenAI) September 8, 2026<\/p>\n<\/blockquote>\n

Todo comenz\u00f3 con rumores sobre un problema de un mill\u00f3n de d\u00f3lares<\/h2>\n

Las ecuaciones de Navier\u2013Stokes sirven para describir el movimiento de fluidos como el agua y el aire. La cuesti\u00f3n matem\u00e1tica es mucho m\u00e1s complicada: determinar si un fluido tridimensional que comienza comport\u00e1ndose suavemente puede terminar desarrollando una singularidad, un punto en el que determinadas magnitudes crezcan sin l\u00edmite en un tiempo finito.<\/p>\n

Resolverlo oficialmente puede valer un mill\u00f3n de d\u00f3lares, aunque el premio no se entrega inmediatamente despu\u00e9s de publicar una demostraci\u00f3n: el Clay Mathematics Institute exige que el trabajo pase por publicaci\u00f3n, escrutinio de la comunidad y un periodo de tiempo antes de reconocerlo.<\/p>\n

Buckmaster llevaba trabajando aproximadamente un a\u00f1o junto a Levent Alp\u00f6ge sobre problemas relacionados. Ambos utilizaron Claude y Codex durante la investigaci\u00f3n. Seg\u00fan su propia declaraci\u00f3n, consiguieron resultados importantes sobre Boussinesq y Euler el 15 de agosto y verificaron uno de ellos mediante Lean el 22 de agosto.<\/p>\n

Entonces comenzaron los rumores.<\/p>\n

OpenAI admite algo fundamental para entender la cronolog\u00eda: el 1 de septiembre escuch\u00f3 que dos Problemas del Milenio pod\u00edan haber sido resueltos. La empresa dice que esos rumores la llevaron a probar su nuevo modelo interno contra todos los problemas todav\u00eda abiertos y que posteriormente descubri\u00f3 que parte de aquella informaci\u00f3n estaba relacionada precisamente con Alp\u00f6ge y Buckmaster.<\/p>\n

OpenAI no puso un chatbot a pensar. Puso unos 10.000 agentes<\/h2>\n
\"\u201c\u00bfPor
\u00a9 Eric Sucar \/ University of Pennsylvania.<\/figcaption><\/figure>\n

Aqu\u00ed entra la publicaci\u00f3n que cambia completamente la escala de la historia. OpenAI asegura que su nuevo modelo representa un \u201cstep-function improvement\u201d en numerosos benchmarks y que su entrenamiento ni siquiera ha terminado todav\u00eda. Para atacar Navier\u2013Stokes no utiliz\u00f3 una \u00fanica instancia: organiz\u00f3 grupos de agentes capaces de comunicarse, consultar una copia almacenada de Internet y ejecutar c\u00f3digo.<\/p>\n

El grupo que termin\u00f3 encontrando la soluci\u00f3n lleg\u00f3 a tener del orden de 10.000 agentes trabajando simult\u00e1neamente. OpenAI afirma que comenzaron el 1 de septiembre y alcanzaron el resultado el d\u00eda 5: unas 88 horas. La formalizaci\u00f3n y verificaci\u00f3n posterior en Lean necesit\u00f3 otras 17 horas utilizando GPT-6 Astra. Solo el trabajo sobre Navier\u2013Stokes produjo unos 2,7 millones de mensajes entre agentes y aproximadamente 130.000 millones de tokens de salida.<\/p>\n

La compa\u00f1\u00eda sostiene que la demostraci\u00f3n muestra que un fluido inicialmente suave puede desarrollar una singularidad en tiempo finito cuando se aplica una fuerza externa suave. La soluci\u00f3n describe un v\u00f3rtice que gira, se estira y se concentra progresivamente hasta que su velocidad crece sin l\u00edmite. Pero ah\u00ed aparece precisamente el problema denunciado por Buckmaster.<\/p>\n

La ruta elegida por la IA era demasiado familiar<\/h2>\n
\"\u201c\u00bfPor
\u00a9 Shutterstock \/ Bruce Rolff.<\/figcaption><\/figure>\n

Buckmaster afirma que \u00e9l y Alp\u00f6ge estaban trabajando en privado sobre una v\u00eda muy concreta: atacar el problema mediante fuerzas suaves, siguiendo ideas desarrolladas anteriormente por Diego C\u00f3rdoba y Luis Mart\u00ednez-Zoroa.<\/p>\n

Seg\u00fan su relato, cuando OpenAI le explic\u00f3 qu\u00e9 hab\u00eda obtenido su modelo descubri\u00f3 que hab\u00eda terminado precisamente en esa direcci\u00f3n. \u201cCasi nadie que conozca estaba trabajando en ella\u201d, escribi\u00f3 Buckmaster. Para \u00e9l, escuchar que la soluci\u00f3n utilizaba smooth forcing fue una \u201cbandera roja\u201d, porque consideraba improbable que un modelo llegara de forma independiente a esa ruta concreta despu\u00e9s de apenas unos d\u00edas.<\/p>\n

La situaci\u00f3n se volvi\u00f3 todav\u00eda m\u00e1s delicada porque Buckmaster asegura haber introducido todos los borradores del proyecto en Codex. Pregunt\u00f3 entonces si el modelo interno hab\u00eda sido entrenado con esas conversaciones. OpenAI dice que ni sus investigadores ni los agentes accedieron a trabajos privados espec\u00edficos para resolver el problema. Sin embargo, reconoce que no puede descartar que datos desidentificados procedentes del uso de sus productos hubieran contribuido anteriormente a mejorar sus modelos.<\/p>\n

Y entonces lleg\u00f3 la frase<\/h2>\n

Buckmaster sostiene que durante las conversaciones OpenAI propuso diferentes maneras de coordinar las publicaciones. Tambi\u00e9n asegura que Bubeck quiso excluir a Alp\u00f6ge de una posible presentaci\u00f3n de la demostraci\u00f3n de OpenAI debido a su empleo en Anthropic.<\/p>\n

Cuando Buckmaster respondi\u00f3 que har\u00eda p\u00fablica la situaci\u00f3n si OpenAI proced\u00eda de aquella manera, dice que recibi\u00f3 la pregunta: \u201c\u00bfPor qu\u00e9 arruinar\u00edas tu carrera?\u201d. Y despu\u00e9s otra frase: \u201cSi no quieres que sea amable, entonces no tengo por qu\u00e9 serlo\u201d. Ambas aparecen en la declaraci\u00f3n p\u00fablica del matem\u00e1tico.<\/p>\n

La disputa sobre qui\u00e9n sab\u00eda qu\u00e9, cu\u00e1ndo lo supo y cu\u00e1nto influyeron los trabajos previos todav\u00eda est\u00e1 abierta. Pero OpenAI ha conseguido convertirla involuntariamente en algo a\u00fan mayor.<\/p>\n

Porque detr\u00e1s de la pelea por un problema matem\u00e1tico hay otra revelaci\u00f3n: la compa\u00f1\u00eda asegura tener un modelo m\u00e1s potente que GPT-6 Astra, todav\u00eda en entrenamiento, capaz de coordinar miles de copias de s\u00ed mismo y atacar en menos de cuatro d\u00edas un problema que ha resistido a generaciones de matem\u00e1ticos durante casi un siglo. Y quiz\u00e1 esa termine siendo la parte de esta historia que m\u00e1s d\u00e9 que hablar.<\/p>\n<\/p><\/div>\n