Sergio Parra, National Geographic.
Terence Tao, uno de los matemáticos más prestigiosos del mundo
Los matemáticos alertan de que convertir los grandes problemas científicos en una carrera de respuestas automáticas puede erosionar las ideas, la formación y hasta la autoría.
25 ganadores de la medalla Fields han firmado una contundente declaración sobre los riesgos de la inteligencia artificial en las matemáticas, advirtiendo de una amenaza que podría extenderse mucho más allá de su disciplina: producir resultados cada vez más rápido no significa necesariamente comprender mejor el mundo.
La advertencia llega en un momento extraordinario. Las capacidades matemáticas de los grandes modelos de lenguaje han aumentado hasta permitirles enfrentarse a problemas de investigación de enorme dificultad. OpenAI, por ejemplo, anunció el 8 de setiembre de 2026 una solución al problema de Navier-Stokes, uno de los siete Problemas del Milenio.
La compañía asegura que alrededor de 10.000 agentes de IA trabajaron durante unas 88 horas hasta obtener el resultado, posteriormente formalizado y verificado con Lean.
Pero detrás del vértigo de estos avances hay una pregunta mucho más inquietante. ¿Qué ocurre si una máquina puede llegar hasta la respuesta mientras destruye, o vuelve innecesario, el camino intelectual que permitía a los humanos descubrirla? Para algunos de los matem��ticos más prestigiosos del planeta, ese dilema ya no pertenece al futuro.
25 medallistas Fields y una advertencia extraordinaria
La declaración, titulada A Severe Misalignment of AI in Mathematics, reúne las firmas de 25 ganadores de la medalla Fields, considerada la distinción más prestigiosa de las matemáticas y frecuentemente comparada, aunque con importantes diferencias, con un Nobel de la disciplina.
Entre ellos aparecen nombres extraordinariamente influyentes: Terence Tao, Artur Avila, Manjul Bhargava, Pierre Deligne, Peter Scholze, Maryna Viazovska, Cédric Villani, June Huh, James Maynard o Maxim Kontsevich. Su diagnóstico es inequívoco: los objetivos actuales de las compañías de IA y los de la comunidad matemática se encuentran “severamente desalineados”.
La declaración de los matemáticosd no sostiene que la inteligencia artificial sea intrínsecamente perjudicial para la ciencia. El problema es más sutil. Durante generaciones, los grandes enigmas matemáticos han funcionado como faros: resolverlos importaba, pero no únicamente por disponer finalmente de una respuesta.
Un problema célebre obliga a inventar herramientas, desarrollar métodos, conectar ideas y abrir territorios desconocidos. La solución es importante precisamente porque el camino hasta ella puede transformar nuestra manera de pensar. Después llega otro proceso lento: conferencias, discusiones entre investigadores, demostraciones más sencillas, correcciones y finalmente libros capaces de transmitir aquellas ideas a las generaciones siguientes.
Pero hay un detalle que inquieta especialmente a los firmantes: la IA puede alterar radicalmente esa secuencia. Si miles de agentes artificiales pueden lanzarse simultáneamente contra una cuestión matemática y generar resultados a una velocidad imposible para cualquier comunidad humana, los problemas pueden dejar de actuar como terreno de exploración intelectual para convertirse en una especie de gigantesco banco de pruebas tecnológico.
Los autores utilizan una imagen particularmente poderosa: la producción masiva y cada vez más rápida de afirmaciones de “verdadero/falso” podría destruir terreno fértil en lugar de hacer brotar nuevas ideas.
Resolver Navier-Stokes en 88 horas cambia las reglas
El episodio que permite comprender la magnitud del cambio es Navier-Stokes. Estas ecuaciones describen el comportamiento de los fluidos y tienen aplicaciones que abarcan desde la meteorología hasta la aerodinámica o el estudio del flujo sanguíneo. Una cuestión fundamental permanecía abierta desde hacía alrededor de 90 años: determinar si determinadas soluciones inicialmente suaves podían desarrollar singularidades en un tiempo finito.
OpenAI
Así se comporta el fluido cerca de la singularidad. El naranja marca las zonas que giran más rápido y el turquesa las más lentas, y las trayectorias se enroscan hacia el interior mientras el fluido se estira a lo largo del eje.
OpenAI afirma haber demostrado que esa singularidad puede producirse. Para atacar el problema, la empresa desplegó del orden de 10.000 agentes concurrentes, que intercambiaron millones de mensajes y consumieron aproximadamente 130.000 millones de tokens de salida durante el trabajo dedicado a Navier-Stokes. La solución apareció unas 88 horas después del inicio del experimento.
La magnitud computacional resulta difícil de imaginar. Es como condensar una multitud de investigadores artificiales dentro de un laboratorio que nunca duerme, capaces de explorar, descartar y combinar caminos matemáticos a una velocidad radicalmente distinta de la humana.
El resultado podría representar un hito histórico. Nature informó de que sería la primera ocasión en que un ordenador resuelve un gran problema matemático abierto de esta categoría, aunque la demostración debe atravesar el escrutinio correspondiente de la comunidad matemática. Sin embargo, la carrera también ha abierto una controversia sobre cómo reconocer las ideas humanas que hacen posibles esos saltos automáticos.
La Sociedad Matemática Europea ha señalado que el resultado no ha aparecido en un vacío intelectual, sino que sigue una estrategia estrechamente relacionada con trabajos de Diego Córdoba, Luis Martínez-Zoroa y Fan Zheng. Y el propio desarrollo del caso ha provocado discusiones acerca de investigaciones concurrentes, trabajos todavía no publicados y el reconocimiento adecuado de contribuciones previas.
Precisamente ahí aparece uno de los temores centrales de los 25 medallistas Fields. Cuando la velocidad de producción supera a la velocidad con la que los humanos pueden leer, verificar, contextualizar y atribuir una idea, el sistema tradicional de reconocimiento científico comienza a sufrir tensiones.
La declaración denuncia que algunas soluciones obtenidas con IA pueden anunciarse precipitadamente, antes de disponer de tiempo suficiente para elaborar una exposición adecuada, aislar las ideas realmente novedosas o reconocer todos los trabajos anteriores relevantes. Y entonces la pregunta deja de ser únicamente quién resolvió primero una ecuación. Pasa a ser quién es realmente el autor de una idea.
