✨︎ Resumen (TL;DR):
- 25 ganadores de la Medalla Fields acusan a empresas de IA de usar problemas abiertos para probar sus modelos y dañar las matemáticas.
- La declaración se publicó el 11 de septiembre de 2026, tras una semana de conversaciones, y no propone reglas concretas.
- La publicación llegó después de una acusación contra OpenAI y del retiro de su patrocinio a un evento de matemáticas en Caltech.
Veinticinco ganadores de la Medalla Fields firmaron una declaración publicada el 11 de septiembre de 2026 que acusa a las empresas de inteligencia artificial de dañar las matemáticas al usar problemas abiertos como pruebas de capacidad para sus modelos. Terence Tao difundió el documento en su blog; el texto íntegro está en mathandai.org y permanece abierto a nuevas adhesiones. Los firmantes no nombran a ninguna empresa ni proponen reglas concretas.
La IA aplicada a las matemáticas es una aplicación de modelos de inteligencia artificial que pone a prueba su capacidad con problemas abiertos. La declaración no cierra la puerta a la tecnología: reconoce que puede reforzar y acelerar el estudio matemático genuino.
Durante generaciones, los grandes problemas abiertos funcionaron como faros para la disciplina. Resolver uno mostraba que alguien había encontrado ideas y métodos nuevos. Después, la solución pasaba por charlas, discusiones y simplificaciones hasta convertirse en una presentación de libro de texto que cualquier estudiante pudiera seguir.
En esa lógica, resolver era el medio y entender, el fin. La declaración sostiene que la carrera actual invierte esa relación: producir enunciados verdaderos o falsos a un ritmo cada vez mayor puede arrasar el terreno donde germinan las ideas, en vez de alimentarlo.
Anunciar primero deja un problema de atribución
Cuando una solución se anuncia a toda prisa, sin tiempo para redactarla bien, aislar qué método es realmente nuevo y citar el trabajo previo de otras personas, aparecen preguntas de atribución y plagio que ya existen en otras profesiones creativas.
Los firmantes advierten que, sin matemáticos dispuestos a desarrollar esas ideas e integrarlas al canon, lo que concibe una IA nunca llega a estar del todo vivo. Los objetivos de las empresas de IA y de la disciplina, escriben, están “severamente desalineados”.
También sostienen que las personas que controlan la tecnología decidirán en buena medida si el cambio termina beneficiando o destruyendo a las matemáticas.
Una semana de firmas y ninguna regla
El documento salió de una semana de conversaciones entre los medallistas. Tao explicó en su blog que no hubo tiempo para un proceso más consultivo como el de la Declaración de Leiden, algo que calificó de “lamentable”. El grupo decidió publicar antes porque consideró que la situación urgía.
El sitio mathandai.org quedó abierto a nuevas adhesiones. Las nuevas incorporaciones se validan con un identificador ORCID o con un correo académico confirmado.
En junio de 2026, la Declaración de Leiden, publicada por un grupo de trabajo de matemáticos, ofreció recomendaciones para matemáticos, instituciones y responsables de política pública. La declaración firmada por los 25 medallistas no incluye una sola recomendación concreta. No pide una moratoria, no exige regulación y no fija criterios de publicación.
En lugar de medidas específicas, el texto reclama urgencia en tres frentes:
- La comunidad matemática.
- Las compañías que desarrollan la tecnología.
- Una sociedad que, según los firmantes, se topará con el mismo problema en otras formas de trabajo intelectual.
En su blog, Tao también enlazó un artículo de The Economist sobre los métodos de OpenAI. Aun así, la declaración no señala a ninguna empresa por su nombre.
Una lista que cubre casi medio siglo
Las firmas cubren casi medio siglo de premiaciones. La lista va de Pierre Deligne, premiado en 1978, a Yu Deng, medallista de 2026. Entre otros, el texto menciona:
- Pierre Deligne (1978), Simon Donaldson (1986), Pierre-Louis Lions (1994) y Maxim Kontsevich (1998).
- Terence Tao (2006), Andrei Okounkov (2006), Cédric Villani (2010) y el brasileño Artur Avila (2014).
- Peter Scholze (2018), Maryna Viazovska (2022), James Maynard (2022) y Yu Deng (2026).
El conflicto con OpenAI salió de los seminarios
El documento llegó al cierre de la semana más tensa entre los laboratorios de IA y la comunidad matemática. El martes 8 de septiembre, el matemático Tristan Buckmaster, de la Universidad de Nueva York, acusó a OpenAI de presionarlo para retirar el crédito de un colaborador que trabaja en Anthropic. También planteó si el uso que hizo de Codex durante un año pudo alimentar el esfuerzo de la empresa.
Ese mismo día, OpenAI publicó una demostración del problema de Navier-Stokes que, según TechCrunch, seguía sin verificación independiente. La compañía negó haber visto el trabajo de los dos matemáticos y el investigador señalado calificó de falsas las acusaciones.
El jueves 10 de septiembre, OpenAI retiró su patrocinio a un evento de matemáticas en Caltech después de las críticas de investigadores de esa universidad.
Detrás de ambos episodios hay un cálculo concreto: si un laboratorio detecta un camino prometedor hacia un resultado, puede gastar decenas de millones de dólares en cómputo y llegar a la demostración antes que el equipo que abrió ese camino. Ese incentivo empuja a los investigadores hacia el secreto, justo lo contrario de cómo ha funcionado la disciplina.
La declaración no obliga a nadie a nada y sus autores lo saben. Su peso está en quién firma: los laboratorios que anuncian estos resultados dependen de esa misma comunidad para que alguien los revise, los explique y los convierta en algo que otros puedan usar.
El texto deja abierta la adhesión, pero no fija una moratoria, no exige regulación y no establece criterios de publicación. La tensión pendiente es concreta: una demostración puede llegar antes que su revisión, atribución y explicación, justo los pasos que la declaración considera necesarios para que un resultado se integre al canon de la disciplina.
