Veinticinco matemáticos que recibieron la medalla Fields, el reconocimiento más alto en esa disciplina, firmaron una carta abierta en la que advierten que la competencia entre laboratorios de inteligencia artificial por resolver problemas matemáticos históricos como si fueran pruebas de rendimiento perjudica a la ciencia y a quienes la practican.

La carta reconoce que los grandes modelos de lenguaje mejoraron de forma sustancial su capacidad para abordar problemas abiertos en distintas áreas de las matemáticas. Sin embargo, los firmantes sostienen que esa capacidad no está alineada con los valores que sostienen la investigación matemática: la comprensión conceptual, el debate entre pares y la integración de ideas nuevas al corpus acumulado durante generaciones.

Según el documento, la resolución de un problema célebre no termina con la demostración. Históricamente, ese momento abría un proceso de conversaciones, simplificaciones y reescrituras hasta que el resultado quedaba accesible para estudiantes de grado y posgrado. Las soluciones producidas por sistemas de inteligencia artificial, señalan los firmantes, suelen anunciarse con apuro, sin tiempo para una redacción rigurosa, el aislamiento de métodos nuevos o la cita de trabajos previos relevantes.

Ese ritmo genera, según la carta, problemas serios de atribución y plagio, comparables a los que enfrentan otras profesiones creativas. Además, advierten que sin matemáticos dispuestos a integrar esas ideas al canon de la disciplina, la cadena de transmisión humana entre profesionales corre riesgo de interrumpirse.

Los autores describen a la producción masiva y acelerada de afirmaciones como una amenaza al terreno fértil donde nacen las ideas nuevas. Para los firmantes, convertir la resolución de problemas en un fin en sí mismo, en lugar de tratarla como una herramienta al servicio de la comprensión, puede volverla un obstáculo para la propia disciplina.

La carta enmarca el problema dentro de lo que llama "desalineaciones más amplias" que afectan también a la ingeniería de software y a otras áreas donde la inteligencia artificial ya modificó los flujos de trabajo habituales. Los firmantes consideran que la sociedad enfrentará dilemas similares en otras formas de trabajo intelectual.

El documento reconoce que la inteligencia artificial tiene potencial para mejorar y acelerar el estudio de las matemáticas, y acepta que la profesión deberá adaptarse. Pero advierte que el resultado, favorable o perjudicial para el campo, dependerá en gran medida de las decisiones que tomen quienes controlan estas tecnologías. Por eso piden que los laboratorios y la comunidad científica aborden la desalineación de objetivos de forma urgente.

¿Cómo debería integrarse la IA al trabajo matemático sin desplazar el proceso humano de comprensión y transmisión del conocimiento?