Una parte de la comunidad matemática está en pie de guerra contra OpenAI
Algunos matemáticos están indignados. Otros están preocupados. Y muchos de ellos están fascinados. Todos tienen motivos de peso para sentirse así. La irrupción de los modelos de inteligencia artificial (IA) de frontera en el ámbito de la investigación en matemáticas ha desencaden
Algunos matemáticos están indignados. Otros están preocupados. Y muchos de ellos están fascinados. Todos tienen motivos de peso para sentirse así. La irrupción de los modelos de inteligencia artificial (IA) de frontera en el ámbito de la investigación en matemáticas ha desencadenado una catarsis que no es del todo fácil entender.
Durante las últimas semanas OpenAI ha protagonizado varios de los grandes hitos de esta década en el terreno de las matemáticas. Y ayer mismo publicó en X un tuit en el que anticipa que está preparando la publicación de más resultados matemáticos producidos por un modelo de frontera interno.
Esto no ha hecho más que empezar. A principios de septiembre, uno de los modelos de vanguardia que por el momento solo está siendo utilizado por los investigadores de la propia compañía logró encontrar una solución al problema de Navier-Stokes, uno de los Problemas del Milenio que permanecían sin resolver.
Su resultado todavía no ha sido validado de forma independiente por la comunidad matemática, pero desvela algo mucho más profundo: una IA ya es capaz de abordar problemas que durante décadas se les han resistido a los mejores matemáticos del mundo. Tenemos otro ejemplo muy reciente. El pasado 30 de septiembre OpenAI publicó un resultado sobre una versión debilitada de la hipótesis de Riemann. Definitivamente, esto es solo el principio.
La comunidad matemática más crítica está horrorizada
"OpenAI, que actualmente se defiende en demandas por acusaciones de plagio ilegal, infracción de derechos de autor y dilución de marca, publicó un repositorio de manuscritos que supuestamente contienen soluciones a varios problemas destacados de las matemáticas. Los matemáticos no pidieron que se hiciera este trabajo [...] OpenAI ha demostrado un desprecio total por las normas de la investigación científica, normas que garantizan que las matemáticas sigan siendo fiables, se investiguen de forma ética y sirvan al interés público".
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"Publicar más de 700 archivos de golpe no es una demostración de rigor académico, sino una demostración de poder"
Este texto es un extracto del comunicado emitido ayer por la Asociación de Matemáticas Humanas como respuesta al lanzamiento de resultados matemáticos de OpenAI del 6 de octubre. Su tono es muy crítico y llega incluso más lejos de lo que cabría esperar:
"[...] Instamos a los matemáticos y al público a valorar este modelo de publicación con el debido escepticismo. Publicar más de 700 archivos de golpe no es una demostración de rigor académico, sino una demostración de poder. Instamos a los matemáticos a dejar de colaborar con OpenAI [...]".
Es evidente que los ánimos están muy caldeados. Como acabamos de ver, a algunos matemáticos no les hace ninguna gracia que un laboratorio de IA publique de golpe un aluvión de resultados sin someterse a las normas de investigación mayoritariamente aceptadas. En su artículo del 6 de octubre, OpenAI expresa su visión acerca de este asunto:
"Para establecer un procedimiento común a la hora de compartir resultados con la comunidad matemática, hemos consultado al Grupo Asesor sobre Matemáticas e Inteligencia Artificial del Instituto de Estudios Avanzados, un organismo independiente, sobre el desarrollo de buenas prácticas. Estamos incorporando sus consejos y recomendaciones públicas a nuestra forma de publicar estos resultados [...]".
"Para promover la transparencia y la apertura en la ciencia, también publicamos en el repositorio más detalles sobre cómo obtuvimos los resultados [...] Queremos que estos avances amplíen los límites del conocimiento humano y propicien nuevos progresos en matemáticas [...] Queremos poner capacidades de última generación directamente en manos de los científicos y estamos trabajando para ofrecer de forma responsable el modelo que produjo estos resultados [...]".
Hay otro problema de fondo
En la comunidad científica existe un consenso casi unánime que defiende que Terence Tao, que tiene la doble nacionalidad australiana y estadounidense, es el auténtico 'Mozart de las matemáticas'. Su prestigio se lo ha ganado a pulso. Ganó la Medalla Fields, que suele ser considerada el Nobel de las matemáticas, en 2006, cuando tenía 31 años. Y se hizo con ella por sus contribuciones en tres áreas fundamentales: la teoría de números, las ecuaciones en derivadas parciales y el análisis armónico.
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Terence Tao es actualmente uno de los mayores impulsores de Lean dentro de la comunidad científica
Tao no cree que la IA acabe sustituyendo a los investigadores; sostiene que, en realidad, es una herramienta muy valiosa que permite a los matemáticos dejar atrás la investigación individual y colaborar en proyectos mucho más grandes y ambiciosos. Y predica con el ejemplo. De hecho, ha introducido Lean en su flujo de trabajo diario.
Esta herramienta es un asistente de demostraciones y un lenguaje de programación diseñado para verificar los razonamientos matemáticos y comprobar que son totalmente correctos. Tao es actualmente uno de los mayores impulsores de Lean dentro de la comunidad científica.
En la coyuntura actual no es razonable acusar a Tao de ser un matemático contrario al uso de la IA. Pese a todo, en su artículo 'Las matemáticas en la era de la IA' ha puesto sobre la mesa con mucha lucidez algunos de los problemas derivados del uso de esta tecnología en el ámbito de la investigación en matemáticas. Una de sus preocupaciones se ciñe a las matemáticas que nos estamos perdiendo al ceder la investigación a un modelo de IA:
"Para resolver realmente un problema matemático, proporcionar una mera respuesta (incluso aunque esté formalmente certificada) no es suficiente. Lo que falta es una demostración inteligible que los matemáticos humanos puedan comprender y utilizar para hacer avanzar los objetivos de las matemáticas".
Además, Tao considera que aunque un modelo de IA produzca demostraciones correctas y comprensibles, esto no significa que "haya resuelto las matemáticas", como sostienen algunos partidarios de la IA. Según este investigador, las matemáticas no consisten únicamente en resolver problemas, sino también en desarrollar conceptos y teorías, formular nuevas preguntas, unificar áreas diferentes, educar a nuevas generaciones y construir conocimiento acumulativo.
Imagen | RF._.studio _
Más información | OpenAI | AHM
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La noticia
Una parte de la comunidad matemática está en pie de guerra contra OpenAI
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por
Laura López
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