Resumen:
La revista New Yorker publicó recientemente un artículo especial que registra el violento impacto que la inteligencia artificial traerá al mundo de las matemáticas básicas en 2026. Mientras OpenAI y Anthropic han resuelto sucesivamente muchos problemas matemáticos centenarios, el ganador de la Medalla Fields, Terence Tao, y muchos académicos destacados han comenzado a pedir a la comunidad académica que pise el freno y tenga cuidado con la intuición matemática humana y la ecología académica que están siendo destruidas por el aumento de la potencia informática.
El "Problema del Milenio" ha sido resuelto y la comunidad académica se encuentra en una crisis existencial
El 8 de septiembre de este año, OpenAI anunció que había superado los problemas de existencia y fluidez de Navier-Stokes, uno de los "Problemas del Premio del Milenio", con una recompensa de un millón de dólares. Tres días después, Terence Tao, de 51 años, apareció en el escenario del Instituto de Tecnología de California. En un movimiento poco común, se quitó la camisa que normalmente usa durante las conferencias y se puso jeans y una camiseta negra con "La gran ola de Kanagawa" impreso.
"Viví la semana más extraña de mi vida."
Señaló el tosco PPT detrás de él y se rió de sí mismo. Por lo general, podría usar IA para hacer una presentación elegante, pero esta vez solo usó el software más básico.Lo que pone ansioso a Tao Zhexuan es la pérdida de control de toda la ecología disciplinaria. Desde principios de 2026, modelos grandes como GPT-5.2 Pro y Claude Fable 5 han resuelto sucesivamente múltiples problemas de Erdős y conjeturas de Jacobi que han preocupado a la comunidad académica durante décadas. A principios de octubre, OpenAI publicó 372 nuevos resultados sobre problemas matemáticos sin resolver de una sola vez. Sin embargo, estas respuestas generadas por IA a menudo carecen de detalles de derivación. Están llenos de sentido común que los estudiantes universitarios pueden entender de un vistazo, pero solo se escriben unas pocas líneas en el salto lógico más crítico. Las revistas de matemáticas están inundadas de artículos masivos sobre IA y, a veces, los remitentes ni siquiera pueden entender sus propios artículos. Dependen enteramente de matemáticos humanos para que proporcionen mano de obra gratuita para la revisión y verificación voluntaria.
"Tenemos que reducir la velocidad, la velocidad en este momento es una locura."
Tao Zhexuan señaló que el mundo matemático ha entrado en una era de "desbordamiento de pruebas" debido a la "escasez de pruebas" antes de 2025. En la investigación matemática, la respuesta final a menudo no es tan importante. Son las innovaciones metodológicas en el camino hacia la respuesta las que realmente hacen avanzar la disciplina, y ahora el lento proceso de pensamiento del que nacen nuevas preguntas está siendo destruido.La operación de caja negra y la enorme prisa por emitir acciones provocaron la indignación pública
Además de la aplastante potencia informática, los matemáticos también están profundamente perturbados por el enfoque cerrado y la feroz competencia de los gigantes de la IA.
En agosto de este año, el matemático antrópico Levent Alperger publicó una larga serie de caracteres más y menos en la plataforma social Jody Williamson, un matemático de la Universidad de Sydney, siente que todo el jardín matemático ha sido rociado con herbicida, lo que es como darle a los humanos la respuesta definitiva de "42", pero privándolos de todos los procesos de pensamiento.
El anuncio de la edición de Navier Stokes en septiembre se convirtió en un Rashomon. El día antes del anuncio oficial de OpenAI, el profesor de la Universidad de Nueva York, Tristan Buckmaster, emitió un comunicado diciendo que él y Alperger habían logrado avances significativos en el problema con la ayuda de herramientas que incluyen el modelo público de OpenAI, y OpenAI, que quemó millones de dólares en potencia informática, afirmó haber completado la solución en menos de una semana. Buckmaster sospechaba que OpenAI había obtenido los datos de su investigación en segundo plano, pero OpenAI lo negó. Buckmaster reveló que Sebastian Bubeck, el jefe del equipo OpenAI, se había ofrecido a incluirlo como autor del artículo con la condición de que Alperger, del competidor Anthropic, fuera eliminado de la lista de firmas. Cuando Buckmaster se negó y estaba a punto de hacer público el asunto, le preguntaron directamente por qué quería arruinar su carrera.
Esta controversia llevó a Terence Tao y otros 25 ganadores de la Medalla Fields a publicar conjuntamente una carta abierta. La carta advertía que la resolución de problemas y el conocimiento se están desvinculando. Depender excesivamente de la IA equivale a evitar soñar despierto, debatir y pensar en profundidad. Los humanos entenderán cada vez menos en el futuro.
El problema más urgente es cómo formar a la próxima generación
A principios de este año, los medios llamaron a Tao Zhexuan el "evangelista" de la IA debido a sus conversaciones con ejecutivos de OpenAI y su cooperación en el lanzamiento de un proyecto de matemáticas de IA. Pero ahora insiste en el valor de la "fricción cognitiva". Comparó la crisis actual con la transformación urbana de los coches que sustituyen a los carruajes tirados por caballos. Hay que conservar las aceras en la ciudad y no todos los espacios pueden transformarse sólo en coches, porque nadie quiere vivir en ese tipo de ciudad.
En opinión de Tao Zhexuan,
la crisis más urgente en este momento es cómo formar a los estudiantes de posgrado.
En el pasado, los estudiantes de posgrado necesitaban pasar meses estudiando temas moderadamente difíciles y aprender a pensar como un matemático mediante prueba y error. Ahora, la IA puede resolver esos problemas en unas pocas horas. Comparó aprender matemáticas con ver la telenovela "Emily en París" con su esposa. Aunque la trama es cliché, está llena de diversión. Si a la audiencia sólo se le muestra una sinopsis de unas pocas frases de la trama, el significado de ver el programa se pierde por completo y no permitirá que las personas aprendan a filmar por sí mismas.Esta sensación de "diversión perdida" se está extendiendo en el mundo académico. El matemático del MIT John Usher, que jugó para los Baltimore Ravens de la NFL, pasó diez años estudiando el problema de la eliminación gaussiana. Para no ser arrebatado por la IA, gastó 200 dólares al mes para suscribirse a GPT-5.6 Sol y Claude Fable 5, alimentó sus pasos de investigación con la IA y finalmente obtuvo una prueba correcta pero extremadamente fea, que luego fue pulida y publicada manualmente. Aunque los resultados se conservaron, Usher dijo sin rodeos que no era nada divertido, porque la parte más fascinante de las matemáticas es precisamente la lucha de tantear en la oscuridad, y escribir todas las respuestas directamente es la parte más aburrida.
Sin embargo, la generación anterior de académicos todavía conserva el optimismo. Charlie Fefferman, profesor de 77 años de la Universidad de Princeton que escribió la descripción oficial del problema de Navier-Stokes, cree que la prueba de OpenAI probablemente sea correcta. Comparó las matemáticas con "el ajedrez del diablo del que te puedes arrepentir". Incluso si tienes mil ideas estúpidas, siempre que tengas una idea brillante, eres un buen matemático. Él cree que en el pasado, algunas ideas con sólo una tasa de éxito del 5% se vieron obligadas a abandonar porque tardaron toda una vida en verificarse. Ahora, si los resultados pueden comprobarse en sólo dos días, los matemáticos se volverán más valientes e imaginativos.
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