Matemáticos contra el aluvión de IA: dos cartas, un millón de dólares y el futuro de la disciplina
OpenAI retiró su patrocinio al Caltech Mathathon tras una carta con 771 firmas. Un día después, 25 medallistas Fields alertaron sobre el rumbo de la investigación.
La comunidad matemática global le puso pausa a la inteligencia artificial. En menos de 48 horas, dos documentos —uno de académicos y estudiantes de doctorado, otro del selecto grupo de medallistas Fields— pusieron sobre la mesa un problema que no es técnico, sino de fondo: quién paga el costo de verificar los resultados que generan los modelos de IA y qué se pierde cuando la velocidad prima sobre la comprensión.
El Mathathon que desató la tormenta
El Caltech Mathathon, organizado por cinco estudiantes de entre 19 y 20 años, prometía 40 horas a 100 equipos con unos $20.000 en créditos de IA para resolver un problema matemático abierto. Los patrocinadores principales eran OpenAI y Anthropic, cada uno con $1 millón. La convocatoria llevaba más de 1.000 solicitudes cuando el 10 de septiembre se publicó una carta abierta firmada por 771 académicos y doctorandos. El texto pedía suspender el evento y acuñó el término «slop mathematics»: matemáticas producidas rápido para que otros las verifiquen.
El argumento central no cuestiona si la IA puede hacer matemáticas, sino quién asume el trabajo invisible. «Los matemáticos de investigación acaban verificando, difundiendo y corrigiendo los resultados que anuncian las empresas de IA. Ese trabajo no se compensa, no se acredita y no se reconoce», dice la carta, que califica la práctica de «mala conducta en la investigación». Ese mismo día, OpenAI retiró su millón de dólares en créditos. Dan Roberts, investigador principal de la empresa, escribió en X que reconocen que «el rápido progreso de la IA en matemáticas es disruptivo» y que quieren «involucrar a la comunidad matemática». Anthropic, en cambio, se quedó. La empresa, que en la misma quincena formalizó el Último Teorema de Fermat en Lean usando Claude en once días, ha apostado por construir relaciones con los matemáticos en vez de confrontarlos.
La advertencia de los medallistas Fields
Al día siguiente, el 11 de septiembre, 25 ganadores de la Medalla Fields —el máximo honor en matemáticas— publicaron una declaración titulada «A Severe Misalignment of AI in Mathematics». Entre los firmantes están Terence Tao, Peter Scholze, Maryna Viazovska, Cédric Villani, Pierre Deligne y Martin Hairer, con medallas que van de 1978 a 2026. Su argumento es más abstracto: «Resolver problemas es solo una herramienta y un proxy. El objetivo primario es la comprensión conceptual y el insight.» Los medallistas advierten que la producción masiva de enunciados verdaderos o falsos a velocidad creciente «podría destruir el terreno fértil» sobre el que florece la investigación matemática.
La declaración no menciona el Mathathon ni pide su cancelación. Es una reflexión sobre benchmarks, no sobre el evento concreto. Los organizadores —todos firmantes de la Declaración de Leiden, que pide a las empresas de IA que dejen de usar su trabajo sin permiso— respondieron el mismo día: concedieron que varias preocupaciones son válidas, agregaron el requisito de publicar un preprint en arXiv para la segunda ronda y eliminaron una frase de su web que preguntaba cuál es el papel del matemático cuando la IA resuelve conjeturas más rápido. Pero no cancelaron el concurso.
El telón de fondo: Navier-Stokes y la carrera por publicar
El detonante de todo fue el anuncio de OpenAI del 8 de septiembre sobre el problema de Navier-Stokes, que coincidió con una disputa de crédito entre Sébastien Bubeck (OpenAI) y Tristan Buckmaster (NYU). Buckmaster dijo después que «la carrera por publicar ahora no tiene sentido, el juego ha terminado». El modelo GPT-6 Astra alcanzó el 100% en ExploitBench y paridad humana en benchmarks de agencia. La competencia entre China y Estados Unidos también ha llegado a los benchmarks matemáticos.
Para un lector chileno, el debate importa porque la comunidad matemática local —desde la Universidad de Chile hasta la Pontificia Universidad Católica— se enfrenta al mismo dilema: cómo integrar herramientas de IA sin que el trabajo de verificación recaiga sobre investigadores que ya están sobrecargados. Las dos cartas marcan una línea: una reclama por condiciones laborales y reconocimiento; la otra advierte que, si los benchmarks miden solo velocidad de producción de resultados, lo que se pierde es el corazón mismo de las matemáticas: el insight conceptual. La discusión recién empieza.
Con información de WWWhat's new
