El martes, OpenAI publicó 722 manuscritos que abarcan 372 familias de hallazgos sobre problemas de larga data, producidos por un modelo interno aún no publicado. La escala sugirió de inmediato que el avance de la IA desde la programación hacia el razonamiento formal puede estar cobrando impulso.¹

OpenAI presentó la publicación como un lanzamiento de investigación cuidadosamente asesorado. Una publicación amplificada por Lilian Weng indicó que la empresa había consultado al grupo asesor independiente sobre matemáticas e IA del Institute for Advanced Study y se había guiado por sus recomendaciones.Lilian Weng (lilianweng)² Greg Brockman presentó la ambición más amplia como acelerar el descubrimiento científico y mejorar vidas.Greg Brockman (gdb)³

La reacción inicial, sin embargo, no fue en absoluto uniforme. Martin Bridson, matemático de Oxford y presidente del Clay Mathematics Institute, calificó la publicación de «impresionante», y dijo que había sido difícil imaginar que las fronteras matemáticas avanzaran tanto en un solo día. Alex Kontorovich, de Rutgers, dijo que una prueba generada por IA merecería «una Medalla Fields instantánea» si hubiera procedido de un ser humano.⁴

Ese asombro vino acompañado de una importante salvedad: los resultados aún no equivalen a matemáticas establecidas. OpenAI retiró soluciones a al menos tres problemas tras aparentes errores, mientras que solo algunas pruebas llegaron con formalizaciones que software especializado puede verificar. Stephen Wolfram resumió la prueba del escéptico: «Se puede producir fácilmente un billón de teoremas. El problema es que la mayoría de esos teoremas no serán de los que a alguien le importen».¹

La disputa más profunda gira en torno al control y el reconocimiento. La Association for Human Mathematics instó a sus colegas a dejar de trabajar con OpenAI y calificó la publicación masiva de «no una demostración de erudición, sino una demostración de poder». Tristan Buckmaster, por su parte, cuestionó si el trabajo de matemáticos que utilizan herramientas de OpenAI podría haber ayudado a orientar el sistema interno de la empresa hacia algunas respuestas.¹

Partidarios como el matemático de la University of Toronto Dan Litt ven un terreno fértil para los investigadores humanos, pero advierten que las afirmaciones de que la IA ha «resuelto las matemáticas» podrían privar a la disciplina de financiación y de nuevos talentos. La respuesta del grupo asesor no es el rechazo, sino la rendición de cuentas: artículos convencionales, una procedencia más clara, métodos divulgados y suficiente acceso para que los matemáticos establezcan su propia agenda.¹