Veinticinco cerebros detrás del aviso: por qué los medallistas Fields le piden un freno a la inteligencia artificial en matemática

Acá en la cuenca, mientras la radio de la cocina todavía repetía el parte del mediodía y el mate se enfriaba sobre la mesa, me topé con una noticia que me dejó pensando un buen rato. Veinticinco matemáticos que recibieron la medalla Fields, que vendría a ser algo así como el Balón de Oro de los que viven pensando en números y teoremas, decidieron juntarse y firmar una carta abierta que, en criollo, viene a decirles a las empresas de inteligencia artificial: muchachos, pará un poco la mano, porque nos están haciendo un lío bárbaro.

Porque resulta que los grandes modelos de lenguaje, esas máquinas que parecen saber de todo, mejoraron de manera notable su capacidad para enfrentarse a problemas matemáticos abiertos. Nadie lo discute. Lo que discuten los firmantes es para qué se usa esa capacidad y a qué ritmo se la exhibe. Mientras las matemáticas son, por naturaleza, una disciplina de paciencia, de idas y vueltas entre colegas, de discusiones largas en seminarios donde uno se da cuenta de que estaba equivocado, los laboratorios parecen tratar cada problema histórico como una prueba de rendimiento: lo resuelven, lo anuncian y siguen corriendo, como si la meta fuera sacarse la foto en la cima antes que el rival.

Cuando la demostración llega sin tiempo para entenderla

La carta pone el dedo en una llaga que cualquiera que haya leído un paper de matemáticas sabe que duele. Históricamente, cuando alguien demostraba un teorema importante, lo que seguía no era el festejo y el archivo. Seguía una etapa mucho más larga, más silenciosa y más querida: conversar con otros matemáticos, simplificar la prueba, reescribirla varias veces hasta que un estudiante de los primeros años pudiera entenderla, citar los trabajos anteriores que habían puesto las bases, separar lo verdaderamente nuevo de lo que se apoyaba en ideas ajenas. Era, en el fondo, la forma en que el conocimiento pasaba de generación en generación, de pizarrón en pizarrón.

Según los firmantes, las soluciones que producen estos sistemas suelen aparecer con apuro, sin esa redacción rigurosa, sin el aislamiento de los métodos nuevos y sin el cuidado de mencionar a quienes vinieron antes. Y aclaran algo que nos toca a todos, aunque no seamos matemáticos: ese ritmo genera problemas serios de atribución y de plagio, parecidos a los que ya sufren otras profesiones creativas cuando alguien se atribuye ideas que no son suyas.

Hay una frase de la carta que a mí, personalmente, me resonó fuerte, y que viene a cuento con eso que tantas veces hablamos con Marta, mi vecina de toda la vida, que tiene setenta y dos años y cada vez que le explico un avance tecnológico me pregunta con genuina curiosidad qué pasa con la gente que sabe y que enseña. Los autores describen a esa producción masiva y acelerada de afirmaciones como una amenaza al terreno fértil donde nacen las ideas nuevas, y sostienen que convertir la resolución de problemas en un fin en sí mismo puede terminar volviéndola un obstáculo para la propia disciplina. Si no quedan matemáticos dispuestos a tomar esas ideas, digerirlas y enseñarlas, dicen, la cadena de transmisión humana entre profesionales corre riesgo de interrumpirse.

Lo que les preocupa, en pocas puntas

• La desalineación entre los objetivos comerciales de los laboratorios y los valores de la investigación matemática: comprensión conceptual, debate entre pares e integración al corpus acumulado.
• El apuro en los anuncios de supuestas soluciones, que no respetan los tiempos de verificación, redacción cuidadosa y atribución debida a trabajos previos.
• Los riesgos concretos de atribución incorrecta y de plagio, comparables a los que ya afectan a otras profesiones creativas.
• La posible interrupción de la cadena humana por la cual las ideas nuevas pasan de los investigadores a los estudiantes y a las siguientes generaciones.
• Una alerta más amplia: el mismo tipo de desalineación que describen también golpea a la ingeniería de software y a otras áreas técnicas donde la inteligencia artificial se aplica de manera creciente.

Los firmantes piden que el problema se trate con urgencia, y aclaran que no están en contra de la inteligencia artificial como herramienta, sino del uso que se le está dando cuando se la pone a correr más rápido de lo que la disciplina puede digerir. Es una distinción sutil pero importante, y es la que a mí me dejó dándole vueltas al mate mientras el reloj de la cocina avanzaba: no se trata de rechazar lo nuevo, sino de no permitir que lo nuevo barra con la manera en que una comunidad construyó, durante siglos, la forma de enseñar lo que sabe. Si Marta me preguntara qué quiere decir todo esto en una frase, le diría lo que pienso de verdad: que las matemáticas no son solo un conjunto de respuestas correctas, sino una manera de llegar a esas respuestas que necesita tiempo, conversación y, sobre todo, gente que tenga ganas de pasárselas al que viene detrás.