"Estamos cerca que la IA resuelva un problema y los humanos no puedan explicarlo": los matemáticos opinan sobre la IA
Los modelos de inteligencia artificial (IA) han alcanzado un nivel de sofisticación tal que ahora pueden resolver problemas matemáticos que han desafiado a los humanos durante décadas. Sin embargo, surge una inquietante pregunta: ¿qué sucede si ningún matemático humano puede entender realmente cómo la IA ha llegado a esas soluciones? Este es el dilema planteado por el renombrado matemático Terence Tao durante una reciente conferencia en Filadelfia. Tao advirtió que «estamos muy, muy cerca de que un resultado matemático importante quede demostrado y verificado sin que ningún humano pueda comprenderlo y explicarlo».
La trayectoria de la IA en el ámbito matemático ha sido meteórica. Hace apenas unos años, se discutía sobre cómo la IA podría poner fin a los deberes escolares, mientras que hoy en día, estas tecnologías han superado a los humanos en competencias como las olimpiadas de matemáticas, resolviendo problemas complejos que antes parecían insuperables. La supremacía de la IA en matemáticas podría estar a la vuelta de la esquina, según Jacob Tsimerman, reciente ganador de la Medalla Fields y nuevo fichaje de OpenAI, quien afirma que la IA pronto será «robustamente sobrehumana» en este campo.
A pesar de estos avances, el uso cotidiano de la IA por parte de los matemáticos sigue siendo más modesto. Según Terence Tao, la IA actualmente actúa como un copiloto espectacular, asistiendo en tareas como la consulta de bibliografía poco conocida o la revisión de borradores. Sin embargo, el desarrollo de lenguajes como Lean, que convierten argumentos matemáticos en objetos validados por ordenadores, plantea nuevas preguntas. Estos lenguajes pueden validar la corrección de una demostración matemática sin explicar cómo o por qué es válida, lo que podría llevar a una producción masiva de resultados matemáticos que nadie comprenda realmente.
El impacto de la IA en la formación de futuros matemáticos también es motivo de preocupación. La disciplina se aprende tradicionalmente resolviendo problemas «manejables» y construyendo una intuición matemática a lo largo del tiempo. Si la IA asume este trabajo intermedio, podría alterar la forma en que las personas se convierten en investigadores en este campo. Además, si las instituciones y gobiernos comienzan a ver la IA como un sustituto de los matemáticos, el apoyo a la investigación podría disminuir, afectando negativamente a la comunidad académica.
El debate sobre el papel de la IA en las matemáticas continúa, con la Declaración Leiden como un intento de preservar valores fundamentales como la autonomía intelectual y la transparencia. Mientras tanto, algunos expertos, como Daniel Litt de la Universidad de Toronto, sugieren que la IA podría enriquecer el campo al convertir cada solución en un nuevo objeto de estudio, ayudando a los humanos a entender mejor las matemáticas.