La Real Sociedad Matemática Española (RSME) ha manifestado su “preocupación urgente” por la falta de transparencia del modelo de inteligencia artificial que OpenAI empleó para abordar el célebre problema de Navier-Stokes. Según la institución, la herramienta utilizada es interna y no está disponible públicamente, lo que contradice los principios de apertura que deben regir la ciencia.
En un comunicado recogido por Europa Press, la RSME reconoce que la solución presentada por OpenAI “constituye un hito de indudable relevancia para la comunidad matemática internacional”, y destaca que demuestra un nuevo modelo de investigación basado en la colaboración directa entre humanos y sistemas de inteligencia artificial. Sin embargo, advierte que este logro “no surge en el vacío” sino que se apoya en décadas de trabajo colectivo.
Los pilares del avance
Entre los matemáticos cuyas aportaciones previas hicieron posible el resultado, la RSME menciona a Diego Córdoba, Luis Martínez-Zoroa y Fan Zheng, así como los trabajos recientes de Levent Alpöge y Tristan Buckmaster. Sin restar mérito a la velocidad del hallazgo, la sociedad considera “indispensable” reflexionar sobre las implicaciones profundas de este nuevo paradigma.
La RSME subraya que la investigación matemática “va mucho más allá de la mera resolución de problemas o de la producción masiva de respuestas o enunciados cuya verdad debe ser verificada”. Históricamente, la disciplina ha construido un cuerpo abstracto de métodos e ideas orientados a la comprensión conceptual. Los grandes problemas abiertos actúan como faros orientadores: su resolución no solo aporta una respuesta, sino que desencadena un proceso humano y colectivo de debates y discusiones que valida ese conocimiento y lo incorpora a la enseñanza.
La diferencia entre respuesta y demostración
En particular, la RSME considera “esencial” distinguir entre obtener una respuesta correcta y construir una demostración matemática rigurosa, comprensible y verificable por la comunidad científica. En este punto, defiende que una afirmación sobre la resolución de un problema abierto “no puede descansar únicamente en la confianza depositada en un sistema de inteligencia artificial, por avanzado que sea, ni en la plausibilidad de los argumentos que produzca”.
Para la organización, “la validación independiente, la identificación de las ideas esenciales y la posibilidad de explicar y reproducir los pasos de una demostración constituyen requisitos irrenunciables del conocimiento matemático”. La inteligencia artificial puede contribuir de manera extraordinaria, pero no debe sustituir esos procesos.
Riesgo de desvirtuar la investigación
La RSME alerta de un riesgo real: que el impulso de las empresas tecnológicas por usar las matemáticas como un simple banco de pruebas “desvirtúe el sentido esencial de la investigación”. Observa una “seria desalineación” entre los fines comerciales de los desarrolladores de IA y las metas científicas y formativas de la comunidad matemática. “La producción acelerada de respuestas directas amenaza con interrumpir la cadena de transmisión humana y el desarrollo de habilidades analíticas que tradicionalmente se cultivan durante años de formación investigadora”, advierte.
La RSME considera especialmente necesario proteger las oportunidades de formación y desarrollo profesional de las nuevas generaciones de matemáticos. El aprendizaje de la investigación requiere tiempo, esfuerzo, contacto con investigadores experimentados y la oportunidad de enfrentarse a problemas cuya dificultad no se mide únicamente por la posibilidad de obtener una respuesta. “Cualquier transformación tecnológica de la actividad matemática debe preservar estos espacios de aprendizaje y evitar que el acceso desigual a herramientas avanzadas amplíe las brechas existentes entre investigadores, instituciones y países”, apunta la entidad, que subraya el valor de una formación sólida en matemáticas.
Dudas sobre autoría y reconocimiento previo
Por otra parte, la presentación apresurada de resultados “plantea dudas legítimas” sobre la autoría, el crédito y el correcto reconocimiento de los trabajos previos en los que se fundamentan. En un contexto donde la contribución de los sistemas de IA puede resultar “difícil de delimitar”, la RSME recalca que “resulta especialmente importante establecer con claridad qué ideas, desarrollos y verificaciones corresponden a los investigadores y cuáles proceden de las herramientas empleadas, así como reconocer adecuadamente las aportaciones anteriores que hacen posible un avance determinado”.
La tecnología ofrece el potencial de enriquecer y acelerar el estudio matemático, pero su impacto positivo o destructivo dependerá de las decisiones humanas. La RSME apuesta por una inteligencia artificial al servicio de la investigación, capaz de ampliar capacidades “sin empobrecer la comprensión, la creatividad ni la dimensión colectiva de la ciencia”.
En este contexto, prevé que el verdadero progreso no consistirá únicamente en resolver problemas cada vez más difíciles, sino también en hacer que las ideas que los sustentan sean accesibles, verificables y fecundas para las generaciones futuras.
Por todo ello, la RSME se suma al reconocimiento del logro alcanzado, al tiempo que insta a las instituciones, a las empresas tecnológicas y a la comunidad investigadora a garantizar el acceso abierto y transparente a los modelos, asegurar el respeto riguroso a la autoría y citación del trabajo previo, preservar la igualdad de oportunidades y defender la formación de estudiantes y el diálogo humano como el corazón indispensable del progreso matemático.
Fuente: Infobae