10.000 agentes de IA trabajaron 88 horas en una tarea "insoluble" y la resolvieron

Los matemáticos empezaron a revisar las normas habituales de trabajo tras un brusco aumento de las capacidades de la IA. El motivo fue la nueva demostración de OpenAI para una de las variantes del problema del milenio sobre las ecuaciones de Navier-Stokes, en la que los especialistas habían trabajado durante décadas.

Alrededor de 10.000 agentes de IA buscaron la solución en paralelo y la encontraron en aproximadamente 88 horas. El sistema mostró que, bajo una determinada fuerza externa, un flujo suave de fluido puede en un tiempo finito desarrollar una singularidad, cuando la velocidad matemática del flujo crece sin límite. Luego la demostración se verificó en el sistema de verificación formal Lean. Los organizadores del premio reconocieron que la solución probablemente resuelve el problema planteado, aunque la verificación oficial aún continúa.

Surgió un nuevo problema tras obtener la respuesta. La IA es capaz de construir pruebas largas y formalmente correctas, pero los matemáticos deben desentrañar por separado por qué funciona el método encontrado, qué ideas lo sustentan y si pueden aplicarse a otros problemas. Para la ciencia no solo importa el teorema demostrado, sino también los métodos que surgen al estudiarlo.

Los cambios ya afectan la comunicación científica. Algunos participantes de una encuesta para el nuevo artículo admitieron que se han vuelto más cautelosos a la hora de publicar ideas y hipótesis no concluidas: la IA puede desarrollar rápidamente la idea de otra persona y obtener el resultado antes que el autor. Estudiantes e investigadores también recurren cada vez más a los modelos con preguntas matemáticas directamente, en lugar de discutirlas con colegas en MathOverflow.

El flujo de publicaciones también creció bruscamente. arXiv recibió más de 40.000 solicitudes en septiembre e impuso un límite de dos envíos por autor al mes. La administración mencionó por separado el aumento de trabajos cortos y fragmentados, así como de textos preparados con ayuda de la IA.

Si las máquinas siguen encontrando pruebas rápidamente, el trabajo del matemático puede cambiar notablemente. Las personas tendrán que elegir con más frecuencia las tareas realmente importantes, analizar los resultados de las máquinas, encontrar en ellos ideas comunes y convertir la multitud de pruebas individuales en una imagen matemática comprensible.