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Detenido
Septiembre, 2026
Mientras OpenAI conmocionaba a la comunidad científica al anunciar la resolución de las ecuaciones de Navier-Stokes —uno de los célebres “problemas del milenio”—, saltaba a la par la noticia de que la arquitectura conceptual del trabajo utilizaba desarrollos (sin citarlos) de dos matemáticos de origen español: Diego Córdoba y Luis Martínez Zoroa. Aunque la compañía ya hizo las correcciones al artículo (donde ya se les menciona), éste carece de bastantes citas de otros. Como señala en esta entrevista Martínez Zoroa: “La IA se ha alimentado de todo lo que se ha hecho hasta ahora y muchas de las ideas que usa no se sabe necesariamente de dónde han salido”.
Mientras OpenAI conmocionaba a la comunidad científica al anunciar la resolución de las ecuaciones de Navier-Stokes —uno de los célebres Problemas del Milenio—, saltaba la agridulce noticia de que la arquitectura conceptual del trabajo utilizaba desarrollos (sin citarlos) de dos matemáticos de origen español: Diego Córdoba (ICMAT-CSIC) y Luis Martínez Zoroa, profesor en CUNEF.
Bullían las ollas mediáticas de medio mundo, así como también las científicas —con acusaciones de plagio de por medio (que OpenAI ha desmentido)—, cuando Martínez Zoroa, al despertar aquella mañana, comprobaba aún aturdido que en su vida había tenido tantos mensajes de WhatsApp antes de desayunar. Hemos hablado con él.
—¿Hace matemáticas aún con papel y lápiz, sin usar la IA?
—Sí. Bueno, hace no tanto trabajaba así todo el mundo. Me va a tocar adaptarme, pero es verdad que hasta ahora yo no he usado inteligencia artificial.
—Así que los desarrollos que ha llevado a cabo junto con el profesor Diego Córdoba, que han sido fundamentales en la resolución del ‘problema del milenio’, ¿los ha hecho, digamos, a la antigüita, con lápiz y papel?
—Sí, pero no es raro, ¿o sí?
—En la publicación de OpenAI con la resolución al “problema del milenio”, ¿puede identificar que los 80 000 agentes de IA empleados para ello han usado sus desarrollos?
—Mirando el artículo, es verdad que hay varias ideas que creo que podrían tener origen en nuestra investigación. También es evidente que la IA ha usado un montón de resultados de este cuerpo de investigación, las matemáticas, que se han ido desarrollando en las últimas décadas.
—¿Como es posible que puedan identificarse las ideas de ustedes y no la de otros miles de matemáticos que están trabajando en modelos similares?
—Básicamente porque nuestra idea no era la más prometedora, y es llamativo que la utilizaran. Solo nosotros estábamos trabajando en esa línea de aproximación, y a partir de nuestro trabajo, Tristan Buckmaster, que ha sido quien reconoció el trabajo y dio la voz de alarma. Es posible identificar que son nuestras ideas porque solo nosotros las habíamos planteado. Aparte de la de Tristan, ha habido muy poca investigación en la dirección que nosotros proponíamos.
“En cualquier caso, nosotros estamos contentísimos porque demuestra en cierto modo que teníamos razón y que habíamos dado con herramientas muy poderosas que tenían capacidad para abrir nuevas puertas”.
—¿Hasta dónde habían llegado ustedes? ¿Dónde está su logro?
—El objetivo era demostrar la formación de singularidades, situaciones donde la velocidad de un fluido se vuelve infinita en algún punto, lo cual no es físicamente observable en la realidad y suele indicar que el modelo es incorrecto o requiere variaciones. Habíamos conseguido demostrar esta singularidad en otros modelos. Decíamos que, con las herramientas que nosotros habíamos descubierto o desarrollado, uno podía potencialmente intentar atacar problemas más difíciles, como la formación de singularidades en Navier-Stokes. Pero nosotros no habíamos trabajado directamente en estas ecuaciones.
—¿Estaba en sus cabezas hacerlo?
—Sí, nuestra intención era hacerlo, digamos, a medio plazo. Pero un equipo humano habría necesitado ocho años de trabajo.
—Ha sido OpenAI quien lo ha hecho…
—Correcto, sí. Con agentes de IA han sido capaces de combinar las distintas líneas de investigación que había para atacar este problema. Y dar una respuesta.
—El conflicto estalla cuando es una inteligencia artificial quien recoge esa información y se alimenta de todo ello sin dar el crédito correspondiente. ¿Por qué esto es tan relevante en ciencia?
—Tal y como está montado el sistema de investigación, los desarrollos son abiertos a la comunidad científica, pero es fundamental que se referencie a aquellos en los que está basado cada trabajo. Esa falta de reconocimiento afecta a los investigadores más jóvenes en la búsqueda de empleo y a los más experimentados en la obtención de financiación para proyectos. Aquí hay una problemática fundamental: la IA se ha alimentado de todo lo que se ha hecho hasta ahora y muchas de las ideas que utiliza no se sabe necesariamente de dónde han salido.
—¿Cree que en algún momento OpenAI, y cualquiera que use IA, se va a plantear referenciar el trabajo de los investigadores humanos? ¿Es un momento fundamental para la investigación y las matemáticas?
—Hicieron correcciones al artículo donde ya se nos mencionaba, pero carece de bastantes citas de otros, cuando en un artículo de investigación típico estarían presentes. Esto no ha sentado muy bien en general. Espero que hagan un esfuerzo por dar más reconocimiento a toda la investigación previa en el campo que sea. Sí, estamos ante un momento decisivo para trazar como van a referenciarse los desarrollos de IA.
“También es verdad que es un tema un poco difícil cuando tu artículo lo ha escrito una inteligencia artificial y en tu empresa no hay necesariamente ni siquiera expertos en el tema. No sería de extrañar que publicaran un artículo en un campo donde no tienen a ningún especialista, lo cual también dificulta hacer un buen trabajo. Dicho esto, creo que deberían hacer un esfuerzo más grande en esa dirección”.
—¿Y qué va a ser del millón de dólares que el Clay Mathematics Institute ofrece a quien resuelva el problema?
—¡Ay, el millón de dólares! De eso no vamos a ver ni un dólar. Ya se lo digo. 
