25 premios Nobel de Matemáticas advierten sobre el efecto destructivo de la IA

El martes pasado, OpenAI anunció que uno de sus modelos de inteligencia artificial había resuelto el problema de Navier-Stokes en ochenta y ocho horas. Miles de agentes de IA trabajaron en paralelo para desentrañar una ecuación que ha desafiado a los matemáticos durante más de un siglo. Es uno de los siete Problemas del Milenio, cada uno dotado con un millón de dólares para quien logre resolverlo. Las ecuaciones de Navier-Stokes describen cómo se mueven los fluidos —aire, agua, gases en sistemas industriales— y están detrás de predicciones meteorológicas, diseño de aviones, turbinas y comprensión del flujo sanguíneo. El desafío consiste en demostrar si esas ecuaciones siempre tienen soluciones matemáticamente regulares o si pueden producir comportamientos extremos imposibles de predecir.

Pero el anuncio llegó acompañado de una sombra. Días después, veinticinco ganadores de la Medalla Fields —el equivalente al Nobel en matemáticas— publicaron una carta advirtiendo sobre un posible "efecto destructivo" de la inteligencia artificial en su disciplina. Entre los firmantes figuran algunos de los matemáticos más brillantes del mundo: Terence Tao, considerado uno de los más destacados de su generación; Peter Scholze; Maryna Viazovska; Cédric Villani. También Tristan Buckmaster, un matemático australiano que acusó similitudes entre sus propios trabajos y los de OpenAI, empaña el anuncio con sus cuestionamientos.

La Medalla Fields se entrega cada cuatro años a matemáticos menores de cuarenta años que hayan realizado aportes destacados. Desde su creación en 1936, se convirtió en uno de los premios más prestigiosos del mundo académico. Sus ganadores incluyen a Grigori Perelman, quien rechazó el premio después de resolver la célebre conjetura de Poincaré, y a Maryam Mirzakhani, la primera mujer en recibirlo, en 2014.

Lo que preocupa a estos veinticinco investigadores no es simplemente que la IA pueda resolver problemas. Es que los objetivos de las empresas de inteligencia artificial y los de la comunidad matemática están "gravemente desalineados". Durante generaciones, la investigación matemática ha construido un corpus de ideas, métodos y abstracciones sofisticadas. Los problemas famosos han servido como hitos para medir una mejor comprensión del paisaje matemático. Cuando alguien resuelve uno de estos problemas, eso ha sido una señal inequívoca de nuevos conocimientos y métodos interesantes, que luego la comunidad estudia mediante un proceso largo y arduo de charlas, debates y simplificaciones. Al final, idealmente, los resultados se presentan en forma de manual o libro de texto, accesibles para estudiantes de posgrado o incluso de grado. Algunas de estas ideas matemáticas continúan su recorrido hasta convertirse, décadas o siglos después, en herramientas comprendidas y utilizadas por toda la población.

Lo que la IA está haciendo es saltarse ese proceso. Resuelve problemas a velocidad de máquina, pero sin la transmisión humana de comprensión que es el corazón de la disciplina. Los matemáticos señalan que en su profesión, los recursos más valiosos son los estudiantes y las ideas. Con los estudiantes, a menudo proponen problemas con la intención fundamental de desarrollar habilidades que los posicionen favorablemente para avanzar en la investigación. Las ideas se difunden mediante charlas, conversaciones privadas y trabajos cuidadosamente elaborados, conectándolas con las ideas previas de otras personas. Estos procesos requieren inevitablemente tiempo y se basan en la interacción humana.

Resolver problemas es solamente una herramienta y un indicador indirecto para alcanzar el objetivo principal: la comprensión conceptual y la capacidad de obtener nuevas ideas. Olvidar esto en el mundo de la IA puede hacer que la herramienta termine actuando en contra del objetivo principal. La producción masiva y a un ritmo cada vez más acelerado de afirmaciones de "verdadero/falso" podría destruir un terreno fértil en lugar de dar vida a nuevas ideas. Además, estas soluciones se anuncian apresuradamente, sin dejar tiempo para una redacción adecuada, para aislar los nuevos métodos e ideas y para citar los trabajos relevantes realizados previamente. Como ocurre en todas las profesiones creativas, esto plantea graves interrogantes en materia de atribución y plagio.

Los firmantes de la carta reconocen que la IA "ofrece el potencial de reforzar y acelerar el estudio y la comprensión de las matemáticas". Advierten que "las matemáticas, como profesión, van a tener que adaptarse a estos cambios de varias maneras". Pero subrayan que son "las decisiones de los humanos que controlan esta tecnología" las que "en gran medida" determinarán "si es beneficiosa para la disciplina o si tiene un efecto destructivo". Lo que está en juego no es solo la matemática. Los problemas que enfrenta ahora la comunidad matemática son similares a los que afrontan otras profesiones científicas y creativas, y anticipan cuestiones que podría enfrentar toda la humanidad: cómo asegurarse de que, a medida que la IA cambie la manera en que se realiza el trabajo, no se pierda de vista aquello que ese trabajo estaba destinado a lograr en primer lugar.