La linea di frattura si è aperta a settembre, quando OpenAI ha dichiarato che un modello interno aveva risolto più di 100 problemi di lunga data, inclusa un'apparente soluzione alle equazioni di Navier-Stokes. L'affermazione ha suscitato entusiasmo, ma anche accuse secondo cui l'approccio dell'azienda rischiava di superare il vaglio accademico.¹

In risposta, l'Advisory Group on Mathematics and Artificial Intelligence, ospitato dall'Institute for Advanced Study, ha esortato i laboratori a pubblicare tempestivamente attraverso canali consolidati, divulgare modelli, prompt e risorse computazionali, ed evitare di trasformare le pubblicazioni matematiche in campagne di marketing. Il suo avvertimento era netto: tale promozione potrebbe causare «danni significativi» alla comunità matematica.²

Poi, martedì, OpenAI ha pubblicato 722 manoscritti che coprono 372 famiglie di risultati—centinaia di questioni aperte in campi che vanno dall'algebra e dalla topologia alla teoria dei numeri. La portata ha sbalordito i ricercatori. Il matematico di Oxford Martin Bridson ha definito la pubblicazione «mozzafiato», affermando che era diventato possibile che le frontiere della matematica avanzassero in modo drammatico «in un giorno».³ Il cofondatore di OpenAI Greg Brockman ha presentato lo sforzo come un passo «verso l'accelerazione della scoperta scientifica e il miglioramento della qualità della vita per tutti».Greg Brockman (gdb)⁴

I sostenitori vedono un'opportunità, non un necrologio per i matematici. Il professore dell'Università di Toronto Dan Litt ha definito i nuovi risultati «ottimi per la matematica», pur avvertendo che la società deve continuare a sostenere l'esperienza umana se spera di beneficiare dei progressi dell'IA.⁵ Allo stesso modo, Yann LeCun ha descritto una nuova era in cui la dimostrazione formale è in gran parte automatizzata e i matematici possono concentrarsi su concetti, astrazioni e definizioni.Yann LeCun (ylecun)⁶

Ma la reazione contraria si è intensificata quando gli studiosi hanno affrontato il carico di lavoro. Più di tre dozzine di matematici hanno dichiarato a The Verge che dare un senso al materiale potrebbe richiedere anni, ancor prima di valutarne l'originalità o la correttezza.⁷ L'Association for Human Mathematics ha definito la pubblicazione di massa «non una dimostrazione di rigore accademico, ma una dimostrazione di potere».⁸

Entro giovedì, OpenAI aveva ritirato i risultati relativi ad almeno tre problemi dopo la comparsa di apparenti errori. L'episodio ha acuito la disputa centrale: l'IA può generare più matematica che mai, ma gli esseri umani devono ancora decidere cosa sia vero, importante—e su cosa valga la pena costruire.⁹