“¿Qué cantidad de belleza hemos perdido?” Los matemáticos reaccionan con sorpresa y repulsa cuando OpenAI arrasa su campo.

“¿Qué cantidad de belleza hemos perdido?” Los matemáticos reaccionan con sorpresa y repulsa mientras OpenAI arrasa su campo.

Los matemáticos de todo el mundo están reaccionando a la publicación masiva por parte de OpenAI de cientos de pruebas alegadas. Más de cien investigadores han compartido sus respuestas, que van desde la fascinación intelectual hasta el profundo dolor por una forma de trabajar perdida.

Los modelos de IA han luchado durante mucho tiempo con las matemáticas. Hace solo unos años, fallaban en problemas que los estudiantes avanzados podían resolver rutinariamente. Pero los avances han ido acumulándose desde mediados de 2026. Primero llegó la Conjetración de la Distancia Unitaria, luego Navier-Stokes, y después diez soluciones presentadas en la presentación del modelo Astra de OpenAI.

El 6 de octubre de 2026, OpenAI hizo mucho más. La empresa publicó más de 700 manuscritos a la vez, afirmando soluciones a cientos de problemas matemáticos abiertos. El blog de matemáticas Proofs and Prompts luego recopiló más de 100 respuestas de investigadores.

Resultados prometedores van acompañados de dudas sobre cómo se publicaron

Es demasiado pronto para evaluar completamente la sustancia matemática de lo que OpenAI subió a GitHub. Algunos artículos ya han sido retirados, y otros han recibido críticas por ser difíciles de leer. Sin embargo, varios expertos dicen que los resultados les impresionaron.

Medallista de Campo Peter Scholze instó a la paciencia. “Debemos recordar que estamos todos juntos en esto; las matemáticas son una maratón, no un sprint; y el objetivo es, y siempre será, la comprensión humana de las matemáticas, lo cual inevitablemente llevará tiempo”.

Scholze también advirtió sobre los riesgos que van más allá de las matemáticas. Planteó la posibilidad de que estos sistemas pudieran encontrar formas de romper los métodos de cifrado ampliamente utilizados. Escribió que la dificultad para encontrar tales algoritmos “para mis ojos, que no soy experto, no supera significativamente lo que estos sistemas pueden hacer ahora”. Las consecuencias para la infraestructura digital serían catastróficas.

Terence Tao describió sentimientos contradictorios respecto a la publicación. Las pruebas generadas por IA parecían “introducir nuevas ideas ingeniosas que serán fructíferas una vez comprendidas”, escribió. Pero también estaba “profundamente frustrado” por la ausencia de personas que pudieran discutir el trabajo, presentarlo en conferencias o enseñarle a los estudiantes. Lamentó el “camino no tomado” y pidió solidaridad. “[…] la comunidad necesita unirse más que nunca”.

Alvaro Lozano-Robledo calificó el 6 de octubre como “posiblemente el día más importante en la historia de las matemáticas hasta ahora”, al mismo tiempo que señaló los límites de los modelos. OpenAI se había enfocado en la Hipótesis de Riemann, la conjetura no resuelta más famosa de las matemáticas, pero logró solo una variante más débil. “[…] la quasi-RH es enorme. Pero no es RH”.

Algunos resultados dejaron Ben Green atónico. Lo describió como “absolutamente impactante para mí”. Según Green, la publicación resolvió aproximadamente tres cuartas partes de los objetivos de investigación cubiertos por un prestigioso financiamiento europeo que había recibido ese mismo mes de junio.

Roman Sauer reconoció una técnica que había desarrollado a lo largo de años en las soluciones de OpenAI para dos problemas completamente diferentes. “Estoy atónico”.

Johannes Schmitt sostuvo que los artículos de investigación eran un resultado secundario de los esfuerzos de OpenAI por mejorar sus modelos, y no un ejercicio cuyo objetivo principal era avanzar en las matemáticas. En su opinión, la empresa utilizó problemas no resueltos para pruebas, ya que los modelos avanzados habían superado los desafíos más sencillos.

Ian Agol comparó la situación con Grigori Perelman's Lanzamiento de una de las pruebas más importantes del siglo en 2002. El matemático ruso dio pocas conferencias sobre su trabajo. Agol señaló que varios equipos de investigación pasaron años reconstruyendo los pasos faltantes.

"[…] una compañía de un trillón de dólares apareció y simplemente destruyó todo con TNT […]"

Pocas respuestas se centran en la calidad de las soluciones en sí. Muchos matemáticos, en cambio, describen el choque, la parálisis y los miedos sobre su futuro en la profesión.

Hugo Duminil-Copin, medallista Fields de 2022, escribió: “Esperaba que algún día fuéramos superados, y que eso ocurriera de manera sistemática. Pero el anuncio de ayer impactó con una fuerza que no había anticipado”.

Según Duminil-Copin, OpenAI afirmó haber obtenido resultados en cada problema importante que no se había resuelto y sobre el cual habló públicamente durante su carrera. “Pero no todos. No de una vez. No con tanta indiferencia”.

“El impacto es enorme. Estoy paralizado.” Agregó: “Mañana, encontraremos una manera de seguir adelante. […] Pero por ahora, simplemente no tengo energía.”

Matt Zaremsky describió cuatro años de progreso constante hacia un problema específico, con su programa de investigación logrando un avance importante aproximadamente una vez al año. Según su descripción, OpenAI intervino una vez que el problema había ganado suficiente importancia.

“[...] parece que hemos estado trabajando en una excavación arqueológica durante 4 años, descubriendo gradualmente cada vez más un esqueleto de dinosaurio muy impresionante. Luego apareció una empresa valorada en un trillón de dólares y simplemente destruyó todo con TNT, nos entregó todo el esqueleto y se fue.” Resumió la experiencia como “no muy buena”.

Tasmin Chu se vio atada a un problema de teoría de probabilidades mientras era estudiante. Fue eso lo que la llevó a la investigación. “[...] Lo que más quería, más que saber que pc<pu es verdadero, fue el tiempo y el espacio para pensar en ello durante los próximos años.”

Chu distinguió entre su amor personal por el pensamiento matemático, que dijo que permanecía suyo, y su capacidad para dar forma a su propio trabajo profesional. “Para ser honesta, me siento absolutamente repugnada por la sociedad en la que vivo”.

Para el estudiante de doctorado Tristan Humbert, el anuncio amenazó tanto sus planes de investigación como su búsqueda de empleo. Esa mañana se enteró de que OpenAI afirmaba haber resuelto el problema en el centro de su tesis.

Humbert describió la tristeza seguida de la pánico relacionados con sus solicitudes de posgrado. Pasó la mañana revisando su plan de investigación. Al leer el artículo, esos sentimientos se transformaron en ira cuando se encontró con lo que él llamó “una mierda casi imposible de leer”.

Enrico Fatighenti dijo que los investigadores mantienen los artículos generados por IA a un nivel diferente al del trabajo humano. Rechazaría una presentación si su página de apertura estuviera escrita demasiado mal para ser comprendida. Sin embargo, argumentó que ahora se le pide a la comunidad que decifre y explique los artículos generados por sistemas de IA.

“Esto implica un costo considerable para nosotros en términos de tiempo y esfuerzo, mientras que ellos simplemente pueden seguir adelante y avanzar con las próximas conjeturas. Y, por supuesto, el crédito sigue siendo suyo.”

Henry Wilton fue más directo. “Si OpenAI quisiera destruir la comunidad matemática, esta sería una gran forma de hacerlo”.

Wilton criticó a OpenAI por ocultar los nombres de los autores y la información sobre las tasas de fracaso. Sostuvo que la falta de nombres de autores implicaba “que las matemáticas ya no son un esfuerzo humano”.

Sam Hughes expresó sus sentimientos en tres oraciones. “Fue un privilegio de toda la vida poder hacer matemáticas de nivel de investigación. Pero no así. ¿Cuánta belleza hemos perdido?”

Matemático japonés Koji Fujiwara respondió con letras musicales basadas en “Jolene” de Dolly Parton.

"IA, IA, IA, IA
Te ruego, por favor, no tomes mi matemática
IA, IA, IA, IA
Por favor, no la tomes solo porque puedes"

Los investigadores no están de acuerdo sobre lo que queda para los humanos

Algunos investigadores encuentran razones para el optimismo. Danny Calegari dijo que su curiosidad personal ha guiado su elección de proyectos durante los últimos 15 años, y la publicación de OpenAI no ha afectado su trabajo actual.

Calegari describió una colaboración con un músico para la banda sonora de una animación matemática. Claude de Anthropic escribió el código. “Si eso no vale la pena celebrar, no sé qué sí vale”.

Constantin Kogler había estado trabajando con Astra en un problema que OpenAI también afirmaba haber resuelto. Publicó su propio artículo en arXiv un día después de la publicación de la empresa. “[...] No puedo evitar sentirme como si viviera en un reino de maravillas matemáticas, donde la próxima idea que define un campo se descubre cada vez que estoy listo para ello.”

Giovanni Mongardi vio un futuro mucho más desolador. “Hoy, algo se pierde para siempre”. Describió el papel que quedaba para los matemáticos como “sacerdotes del Dios-Máquina” y temió que “el futuro de la mente será un desierto, sin preguntas que nos guíen más allá del horizonte”.

La preocupación por los investigadores más jóvenes se refleja en casi todas las respuestas. Mark Hagen dijo que las solicitudes de ayuda de colegas en etapa temprana y angustiados tenían prioridad sobre el examen de los preprints ese día.

Petra Schwer dijo que ella y otros matemáticos se habían vuelto más cautelosos al discutir investigaciones. “La desconfianza está extendiéndose, y eso no es bueno”. Mitchell Taylor dijo que muchos colegas estaban experimentando “ansiedad severa, depresión y pérdida de propósito”.

Martin Bridson reconoció tanto las oportunidades como las pérdidas. Pero advirtió contra dejar que los laboratorios de IA definan la agenda de investigación. “Al mismo tiempo, debemos resistir la tentación de creer que extraer conocimientos de las publicaciones de los laboratorios de IA se convertirá en la tarea más importante de nuestra época”. “Debemos aprovechar el poder que ofrecen las máquinas, pero no debemos estar obligados a seguir su ejemplo”.

Los meses de tensión se han convertido en una crisis personal

La Asociación para la Matemática Humana ya había solicitado un boicote contra OpenAI, acusando a la empresa de violar las normas fundamentales de la investigación científica. Veinticinco ganadores de la Medalla Fields, incluyendo Tao y Scholze, también emitieron una declaración conjunta advirtiendo de un grave desajuste entre los objetivos de la industria de la IA y los de las matemáticas.

Tao había esbozado una “Era Math 2.0” en la que resolver problemas por sí solos ya no podía ser el foco central del campo. Las respuestas hasta ahora muestran cuán profundamente personal es este cambio para los matemáticos.

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