Veinticinco de las mentes más brillantes de la matemática mundial, casi todas con una medalla Fields en la vitrina —el equivalente al Nobel de la disciplina—, firmaron una carta abierta que sacudió al ambiente académico. No van contra la inteligencia artificial en sí. Van contra la forma en que los grandes laboratorios la están usando: contra la carrera por publicar primero, contra los resultados anunciados a los bombos y platillos sin revisión previa y contra la costumbre de apropiarse de avances ajenos sin dar crédito a quienes abrieron el camino.
El documento se titula «Una grave desalineación de la IA en las matemáticas» y está disponible en el sitio mathandai.org. Su frase más citada funciona como advertencia para cualquier profesión: «Estamos presenciando una amenaza general para el trabajo intelectual, con un desalineamiento entre el resultado del uso de la IA y su propósito inicial».
El episodio que encendió la mecha
El detonante fue el problema de existencia y suavidad de las ecuaciones de Navier-Stokes, uno de los siete Problemas del Milenio que el Clay Mathematics Institute puso sobre la mesa con un premio de un millón de dólares para quien lo resuelva. Esta semana, OpenAI anunció que su tecnología había dado con la prueba. La letra chica, sin embargo, cuenta otra historia.
El matemático Tristan Buckmaster, de la Universidad de Nueva York, venía trabajando en el tema desde hacía meses junto al investigador de Anthropic Levent Alpöge. Ambos, como es habitual en ciencia, se apoyaban en el trabajo previo de los matemáticos Diego Córdoba y Luis Martínez-Zoroa. Cuando ya tenían avances concretos, se enteraron de que OpenAI había puesto su maquinaria a resolver el mismo problema partiendo de esos resultados.
La respuesta que Buckmaster obtuvo cuando pidió explicaciones fue, cuanto menos, incómoda. Según su propio testimonio escrito, recibió frases cada vez menos claras y una particularmente espinosa: «¿por qué arruinarías tu carrera?». Además, uno de los matemáticos de OpenAI, Sébastien Bubeck, le sugirió dejar fuera de la ecuación a Alpöge por su vínculo laboral con Anthropic, la competencia directa.
Diez mil agentes, 88 horas y 22,5 millones de dólares
OpenAI confirmó parte de la historia en un comunicado oficial. Sostiene que comenzó a trabajar en el problema el 1 de septiembre, después de escuchar rumores de que ya estaba resuelto, y que utilizó un modelo todavía no publicado: 10.000 agentes coordinados trabajando durante 88 horas y consumiendo 300.000 millones de tokens de salida. Traducido a dinero, el equivalente a unos 22,5 millones de dólares en cómputo.
La empresa niega haber visto el trabajo de Buckmaster antes de que se publicara, pero admite que no puede descartar del todo que algo de esa información haya llegado a sus modelos a través del uso que el propio Buckmaster hizo de Codex, la herramienta de código de OpenAI. Es decir: la puerta quedó entreabierta y la duda instalada.
Qué reclaman exactamente los firmantes
La carta no pide prohibir la IA en la matemática. Pide reglas. Los firmantes sostienen que las empresas publican resultados con demasiada prisa, sin dar tiempo a la revisión por pares ni a reconocer el trabajo previo, lo que abre la puerta a plagios y atribuciones erróneas. Y dejan una advertencia que excede lo académico: si no hay profesionales de la matemática que se tomen el tiempo de entender y explicar esas ideas, los resultados de la IA nunca van a ser realmente útiles para el resto de la humanidad.
El punto es más profundo de lo que parece. Un teorema que nadie comprende no es conocimiento: es un texto. La IA puede generar la respuesta, pero la validación, la interpretación y la transmisión siguen siendo tareas humanas. Sin ese eslabón, el avance no se integra al acervo científico.
El fantasma que recorre a la ciencia
El riesgo de fondo que plantean los firmantes es el peor de todos: que quienes investigan dejen de compartir sus avances para esconderlos, con el objetivo de que una empresa con mucho dinero y mucha capacidad de cálculo no les «robe» los resultados y después se ponga a toda máquina a resolverlos. Eso marcaría un antes y un después en la forma de hacer ciencia, porque la humanidad siempre avanzó compartiendo ideas para que otras personas las revisen, las critiquen y las mejoren.
No es la primera señal de alarma. En junio de este año, la Declaración de Leiden ya había propuesto una serie de recomendaciones para instituciones y responsables de políticas públicas frente al impacto de las demostraciones generadas por grandes modelos de lenguaje. La carta de los medallistas Fields es, en cierto modo, la continuación de ese reclamo, pero con más urgencia y con un caso concreto sobre la mesa.
Lo que está en juego más allá de las matemáticas
La advertencia no se limita a los números. Cualquier disciplina creativa o científica donde el trabajo intelectual sea la materia prima —la investigación biomédica, el periodismo, el diseño de software, la música, la traducción— puede vivir una situación parecida: una herramienta con capacidad de cómputo descomunal que produce resultados a partir de insumos humanos que nunca fueron pensados para eso.
La discusión, entonces, no es tecnológica sino de incentivos. ¿Con qué datos se entrenan los modelos? ¿Los investigadores deberían poder elegir si sus conversaciones y borradores alimentan a una IA comercial? ¿Qué plazo razonable debe existir entre un hallazgo y su anuncio público? ¿Quién arbitra cuando una empresa privada se adelanta a la comunidad académica usando insumos de esa misma comunidad?
Lo que pidieron los firmantes es concreto: reglas más claras sobre cómo los laboratorios pueden —o no— usar las conversaciones de estas investigaciones para entrenar sus modelos, tiempo suficiente para la revisión antes de anunciar resultados y conciencia de que el problema no es exclusivo de la matemática.
La paradoja es incómoda. La misma tecnología que promete acelerar descubrimientos que llevarían décadas podría estar erosionando el sistema de confianza y cooperación que hizo posibles esos descubrimientos. Y esa pérdida, a diferencia de un teorema sin resolver, no se arregla con más cómputo.
La fuente original de esta información es la nota publicada por Xataka, firmada por Eva R. de Luis.
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