Los avances de la IA preocupan a grandes matemáticos

Terence Tao, profesor en UCLA y ganador de la medalla Fields en 2006, publicó el 8 de septiembre de 2026 en la red Mathstodon una advertencia que recorrió el ámbito académico. Según él, la IA ya no se limita a asistir a los investigadores. Amenaza la esencia misma de la comprensión humana y la investigación fundamental. Y es que la inteligencia artificial seca el semillero de los «buenos problemas abiertos». Son estas preguntas sin resolver las que realmente hacen avanzar un campo científico.

La IA resuelve problemas milenarios en tiempo récord

Desde mayo de 2026, los anuncios relacionados con la inteligencia artificial se suceden a un ritmo frenético. OpenAI primero invalidó la conjetura de Erdős sobre las distancias unitarias, un problema abierto desde 1946. Unas semanas después, la misma empresa de IA afirmó haber resuelto uno de los siete «problemas del milenio» del Clay Mathematics Institute: la existencia y regularidad de las soluciones de las ecuaciones de Navier-Stokes. Estas últimas describen el movimiento de los fluidos.

Según Tristan Buckmaster, matemático a cargo de un enfoque prometedor, la IA de OpenAI habría completado en un fin de semana lo que él y su colega Levent Alpöge (empleado de Anthropic) intentaban finalizar desde hace meses.

¡Eso no es todo! En agosto de 2026, OpenAI también publicó diez nuevos resultados matemáticos e informáticos importantes obtenidos con su modelo Astra. Estos cubren:

• la geometría;
• la criptografía;
• la teoría de códigos.

Por su parte, Anthropic utilizó a Claude para formalizar la prueba del último teorema de Fermat en solo 11 días. Esta empresa de IA acaba de anunciar una salida a bolsa inminente.

Terence Tao: la IA agota las “buenas preguntas» en matemáticas

En un post publicado en Mathstodon, Terence Tao, considerado el mejor matemático vivo, lanza una advertencia sin ambigüedades. Según él, el verdadero peligro no es que la IA resuelva problemas, sino que lo haga demasiado rápido antes de que la comunidad pueda extraer todas las lecciones.

Escribió:

El uso indiscriminado de herramientas poderosas de extracción de soluciones puede alcanzar el objetivo inmediato de resolver problemas, pero al costo de sostener el ecosistema para la próxima ola de avances.

Para Tao, el valor de un problema matemático reside tanto en su solución como en el camino recorrido para llegar a ella. De hecho, este proceso permite:

• descubrir nuevos métodos;
• encontrar nuevas conexiones entre campos;
• (a veces) reformular la propia pregunta.

Sin embargo, con la IA, este camino se acorta. En este sentido, Tao advierte:

Ahora hemos visto que incluso el rumor de que alguien trabaja en un problema puede desencadenar una cantidad masiva de esfuerzo impulsado por la IA para solucionarlo antes de que el proyecto de investigación original tenga tiempo para alcanzar su máximo potencial.

Interpretación: la IA transforma las matemáticas de una disciplina de “escasez de pruebas” a una disciplina de “abundancia de pruebas”. Lo que amenaza con devaluar el trabajo humano.

¿Los matemáticos frente a una crisis identitaria con la IA?

Más allá de las declaraciones de Tao, es toda la profesión la que se cuestiona. «Si el principal objetivo de las matemáticas es probar teoremas, es fácil preguntarse: ahora que las máquinas parecen poder hacerlo casi a voluntad, ¿para qué servimos nosotros?», se pregunta Henry Yuen, matemático de la Universidad de Columbia, en una entrevista concedida a The Telegraph.

En junio de 2026, más de 3 000 matemáticos firmaron la Declaración de Leiden. Este documento llama a:

• un uso responsable de la IA;
• una verificación rigurosa de los resultados;
• una citación apropiada de las contribuciones humanas y artificiales.

Por su parte, Terence Tao propone una vía: clasificar ciertos problemas como que requieren análisis. Esto significa que una respuesta en bruto (especialmente la proporcionada por la inteligencia artificial) solo cuenta si va acompañada de un razonamiento comprensible e instructivo.

¿Qué futuro para las matemáticas en la era de la IA?

Algunos ven a la IA como una herramienta de productividad. Lo cierto es que libera a los humanos de tareas tediosas, permitiéndoles así centrarse en la formulación de nuevas preguntas. Otros temen, sin embargo, una industrialización de la prueba. Según ellos, el valor intelectual podría desaparecer en favor de la velocidad.

Tanto unos como otros coinciden en un punto: las reglas deben cambiar. La Declaración de Leiden insiste en la transparencia y el reconocimiento de las contribuciones. Pero, ¿cómo aplicar estos principios en una carrera donde los modelos de IA no son públicos y donde las pruebas se generan en pocas horas?

En cualquier caso, la IA ha superado un umbral en matemáticas. La pelota está ahora en el campo de la comunidad: definir nuevas reglas para que la inteligencia artificial siga siendo una herramienta y no un sustituto.