Medallistas Fields alertan que la carrera por resolver problemas matemáticos con IA amenaza el sentido de la investigación

Un grupo de 25 matemáticos ganadores de la Medalla Fields, considerada uno de los mayores reconocimientos mundiales en esa disciplina, advirtió que el rápido avance de los modelos de lenguaje en la solución de problemas matemáticos podría generar efectos negativos para la ciencia, si se reduce la investigación a una carrera por producir respuestas correctas.

La declaración, titulada “A Severe Misalignment of AI in Mathematics”, sostiene que las metas de las empresas de inteligencia artificial y las de la comunidad matemática se encuentran “severamente desalineadas”, especialmente cuando la resolución de problemas se utiliza como indicador de éxito sin tomar en cuenta el proceso de comprensión, discusión, escritura, atribución y formación que sostiene el desarrollo de la matemática.

Los firmantes reconocen que las capacidades matemáticas de los modelos de lenguaje han mejorado de manera considerable en los últimos meses, hasta el punto de poder abordar problemas complejos en distintas áreas. Sin embargo, advierten que resolver problemas no es el objetivo principal de la matemática, sino una vía para alcanzar comprensión conceptual, nuevos métodos e ideas que luego deben ser estudiadas, discutidas y transmitidas por la comunidad científica.

Preocupación por la velocidad y la atribución

El documento plantea que muchas soluciones generadas o impulsadas por IA se anuncian con rapidez, sin dar tiempo suficiente a una redacción adecuada, a la identificación de nuevos métodos ni al reconocimiento del trabajo previo de otros investigadores.

Para los matemáticos, esto abre preguntas sobre atribución, plagio y preservación del proceso humano mediante el cual las ideas se integran al conocimiento matemático.

También advierten que una producción masiva de enunciados verdaderos o falsos podría terminar dañando el terreno fértil donde nacen nuevas ideas, si se pierde de vista que el valor de la investigación no está solo en llegar a una respuesta, sino en comprender por qué esa respuesta importa y qué caminos abre.

Una advertencia más allá de las matemáticas

Los firmantes vinculan esta preocupación con un problema más amplio que afecta a otras profesiones científicas, creativas e intelectuales. Sostienen que, durante años, la formación no ha servido únicamente para producir resultados, sino también para desarrollar criterio, comprensión y capacidad de formular nuevas preguntas.

En ese sentido, advierten que si la inteligencia artificial empieza a producir directamente los resultados del trabajo humano sin preservar el aprendizaje, la discusión y la transmisión de conocimiento, la sociedad podría perder parte esencial del propósito de esas actividades.

La declaración no rechaza el uso de la inteligencia artificial en la matemática. Por el contrario, reconoce que puede mejorar y acelerar el estudio genuino, siempre que su desarrollo y aplicación sean guiados por decisiones humanas responsables.

Entre los firmantes figuran Artur Avila, Manjul Bhargava, Pierre Deligne, Simon Donaldson, Peter Scholze, Terence Tao, Maryna Viazovska, Cédric Villani y Efim Zelmanov, entre otros reconocidos matemáticos.