La primera versión del documento, publicada el 8 de septiembre, no hacía mención al trabajo previo de los investigadores españoles Diego Córdoba y Luis Martínez-Zoroa, cuyo método metodológico resultó ser la base fundamental sobre la cual la inteligencia artificial estructuró la demostración matemática.
Cambios en el artículo y disputas de autoría.
Los registros de Wayback Machine permitieron constatar que OpenAI añadió las citas apenas tres horas después del anuncio público, tras las críticas en redes científicas como Mastodon. El estado actual de la controversia académica revela los siguientes puntos:
- Exclusión de la competencia: A pesar de la actualización, OpenAI no ha incluido en sus referencias a Levent Alpöge (matemático de Anthropic) ni a Tristan Buckmaster, quienes semanas antes habían avanzado en el mismo problema utilizando la metodología de los españoles.
- Respuesta corporativa: OpenAI negó que la corrección responda a la presión académica. En la red social X, aseguraron que no utilizaron las pruebas o prompts de Anthropic para guiar a sus modelos, aunque admitieron la remota posibilidad de que datos derivados del uso de sus productos hubieran influido de forma indirecta.
- Confirmación del hallazgo: El célebre matemático Charles Fefferman, creador del enunciado original del problema en el año 2000 para el Instituto Clay, confirmó que el resultado de la IA es matemáticamente correcto. Sin embargo, Fefferman advirtió que para estar «totalmente convencido» se requerirá una reescritura en prosa clásica y una auditoría de expertos que tomará meses, más allá de la verificación automática en el lenguaje computacional Lean.
- Patrón de omisiones: El incidente no es un hecho aislado. La revista Scientific American reportó que otros dos de los diez hallazgos atribuidos al modelo Astra de OpenAI usaron ideas de estudios previos sin la debida acreditación, lo que ha generado acusaciones de «mala praxis académica».
Una crisis de incentivos en la ciencia.
El caso ha abierto un intenso debate deontológico sobre el futuro de las matemáticas. Figuras de la disciplina, como el medallista Fields Terence Tao, advierten que la velocidad y los recursos de las grandes tecnológicas amenazan el modelo de colaboración abierta: si el mínimo indicio de una idea puede ser procesado inmediatamente por miles de agentes de IA respaldados por millones de dólares, los científicos perderán los incentivos para compartir hipótesis antes de que estén completamente finalizadas.