OpenAI afirma que un modelo de IA aún no publicado ayudó a producir más de 700 manuscritos sobre más de 370 temas matemáticos, y que cada manuscrito llevó un promedio de tres horas. El trabajo, publicado en octubre, ha suscitado un debate entre los matemáticos sobre cómo deberían evaluarse y compartirse las investigaciones generadas por IA.

Los temas incluyen la hipótesis de Riemann, un famoso problema sin resolver relacionado con los números primos. OpenAI no la ha resuelto, y trabajos anteriores de Anthropic tampoco solucionaron el problema, aunque sus resultados se describieron como un avance en el campo.

La Association for Human Mathematics, fundada por matemáticos de todo el mundo, criticó la magnitud de la publicación de OpenAI. Publicar más de 700 archivos de una sola vez, argumentó, no demuestra competencia científica y podría ser más bien una exhibición de poder.

Una preocupación central es que la investigación matemática implica más que producir una respuesta correcta. La Sociedad Matemática Alemana (DMV) afirma que los sistemas de IA tienden a priorizar los resultados, mientras que los investigadores también valoran los métodos y el razonamiento que conducen a ellos. Demian Nahuel Goos, de la Universidad Humboldt de Berlín, dijo que una demostración puede aportar poca comprensión por sí sola.

Los investigadores también han planteado preguntas sobre la verificación: quién puede revisar un volumen de trabajo tan grande, cómo se obtuvieron los resultados y si se basan en suposiciones falsas. La DMV advirtió que los sistemas de IA podrían recurrir a material existente que los especialistas aún no han revisado, y afirmó que utilizar el trabajo de otras personas sin el debido reconocimiento infringiría las normas científicas. En una disputa aparte sobre una solución matemática, dos matemáticos han dicho que no se les reconoció su contribución.

El debate también ha suscitado preocupaciones sobre los efectos en el intercambio abierto y en los investigadores que inician su carrera. El presidente de la DMV, Jürg Kramer, dijo que algunos investigadores habían dejado de publicar sus hallazgos en línea, algo que, advirtió, podría ralentizar el progreso y restringir el debate dentro de la comunidad matemática. Christian Hesse, profesor de matemáticas en Stuttgart, dijo a la Agencia Alemana de Prensa que la investigación doctoral quizá tenga que cambiar si la IA puede resolver en minutos problemas en los que los estudiantes han trabajado durante años. Afirmó que el trabajo futuro podría centrarse más en formular preguntas, comprender las matemáticas y evaluar críticamente los resultados.

Algunos matemáticos han acogido con satisfacción los avances. Hesse calificó de sensacional el trabajo matemático de OpenAI, aunque recalcó que sus demostraciones aún deben revisarse para comprobar su corrección y originalidad. Sostuvo que las deficiencias de la IA no justifican proteger al campo del cambio. Robert Lange, investigador de IA y miembro fundador de Sakana AI, con sede en Japón, señaló que el debate se refiere a la ciencia pura, donde el camino para convertir los hallazgos en un recurso público sigue siendo relativamente largo.

La DMV sugirió que las editoriales académicas podrían desempeñar un papel más importante si publicaran trabajos que hubieran superado la revisión por pares. Hesse se opuso a depender de los muros de pago y dijo que la ciencia depende del intercambio, no de la exclusión. OpenAI afirmó que quiere ampliar las fronteras del conocimiento humano y evaluar sus modelos internos en matemáticas y otras ciencias para desarrollar herramientas que impulsen esos campos.

Para Hesse, el desafío más profundo es decidir qué significa la comprensión matemática: una demostración correcta no equivale necesariamente a entender por qué se cumple una afirmación, qué conexiones revela o qué preguntas plantea. Cree que la IA no acabará con las matemáticas, pero quizá se haga cargo de parte del trabajo y cuestione las ideas sobre cuán indispensables son los matemáticos humanos.

Fuentes: t3n.