La IA está resolviendo los problemas matemáticos más difíciles. Los matemáticos que dedicaron sus vidas a ellos no están celebrando.

Puntos clave

• Una prueba revisada por pares publicada en arXiv en agosto de 2026 muestra que al menos dos tercios de los ceros no triviales de la función zeta de Riemann son simples y se encuentran en la línea crítica, superando el récord anterior de cinco doceavos, y ha sido verificada formalmente en el lenguaje de verificación de pruebas Lean 4.
• OpenAI afirmó este verano haber resuelto el problema de existencia y suavidad de Navier-Stokes, uno de los siete Problemas del Milenio.
• El matemático Tristan Buckmaster alegó que la conducta de OpenAI durante el anuncio fue coercitiva y amenazante hacia investigadores que trabajaban en el mismo problema; OpenAI no respondió a solicitudes de comentarios.
• Investigadores jóvenes dicen sentirse presionados financiera y profesionalmente para usar modelos de lenguaje grandes (sistemas de IA entrenados en conjuntos de datos de texto masivos) solo para mantenerse competitivos en el mercado laboral.
• La prueba verificada en arXiv, por Ralph Furman, es independiente de cualquier afirmación de empresa de IA sobre la hipótesis de Riemann.

Las matemáticas siempre han avanzado lentamente, a propósito. Un resultado debe ser verificado y luego verificado nuevamente por personas que están intentando activamente refutarlo. Este verano, esa norma chocó de frente con una cultura muy diferente.

La colisión fue completamente evidente en el Foro Laureado de Heidelberg en septiembre de 2026, donde, como reportó IEEE Spectrum AI, las conversaciones seguían girando en torno a un tema: la velocidad a la que las empresas de IA están afirmando resolver problemas que el campo ha protegido durante generaciones.

¿Qué exactamente ha sido resuelto, y por quién?

Dos cosas sucedieron este verano, y es importante mantenerlas separadas.

Primero, un matemático humano. En agosto de 2026, Ralph Furman publicó una prueba en arXiv mostrando que al menos dos tercios de los ceros no triviales de la función zeta de Riemann (un objeto matemático específico cuyo comportamiento, según la hipótesis de Riemann de un siglo de antigüedad, gobierna la distribución de números primos) son simples y se encuentran en la línea crítica, es decir, la franja del plano complejo donde los matemáticos esperan que ocurra toda la acción. El récord incondicional anterior era cinco doceavos. Lean 4, un programa informático que verifica argumentos matemáticos línea por línea, ha verificado formalmente la prueba. Esta no es una solución a la hipótesis de Riemann en sí, pero es el progreso incondicional más fuerte en décadas.

Luego vinieron las empresas de IA. OpenAI anunció que había resuelto el problema de existencia y suavidad de Navier-Stokes, uno de los siete Problemas del Milenio del Instituto de Matemáticas Clay, cada uno con un premio de un millón de dólares y cada uno representando una pregunta que las matemáticas no habían podido responder desde 2000. Reportamos por primera vez la afirmación de OpenAI el 8 de septiembre, cuando un matemático rival también alegó que la empresa había avanzado rápidamente después de enterarse de su propio progreso. Anthropic utilizó por separado una versión no publicada de su modelo Claude para trabajar en la hipótesis de Riemann, supuestamente haciendo progreso en una pregunta relacionada sin resolver la central. Se dice que OpenAI se propone atacar la conjetura de Hodge a continuación.

¿Deberían preocuparse los matemáticos?

Muchos ya lo están, y su preocupación va más allá del orgullo profesional.

El medallista Fields Geordie Williamson (Universidad de Sydney) explicó el problema estructural claramente: las soluciones de IA pueden producir una respuesta sin generar los nuevos métodos o la comprensión conceptual que permiten a los matemáticos construir conocimiento adicional. Resolver un problema y comprenderlo no son lo mismo. Esos dos criterios son, en palabras de Williamson, cada vez más "muy, muy rápidamente no correlacionados".

El costo humano ya está apareciendo. Mita Ramabulana, un joven matemático de la Universidad de Ciudad del Cabo, descubrió que dos de los diez resultados que OpenAI anunció en agosto se superponían con su propia investigación. Ailsa Robertson, estudiante de doctorado en criptografía resistente a computadoras cuánticas en la Universidad de Ámsterdam, dice que colegas están gastando miles de euros que no tienen en tokens de IA. Robertson ha reestructurado su doctorado alejándose de las matemáticas centrales hacia las implicaciones políticas y sociales, en parte porque no quiere una carrera consistente en verificar resultados de IA.

La conducta en torno al anuncio de Navier-Stokes de OpenAI agregó su propia capa de alarma. El matemático Michael Harris (Universidad de Columbia) dijo que confía en los relatos del matemático Tristan Buckmaster (Universidad de Nueva York) describiendo la correspondencia con OpenAI que Buckmaster caracterizó como coercitiva y amenazante. Harris señaló que la mayoría de la cobertura mediática era consistente con esa caracterización. OpenAI no ha comentado.

AI2Day ha seguido de cerca las tensiones crecientes dentro de OpenAI este mes, incluida la renuncia pública de un escritor de seguridad.

Lo que más me llama la atención, habiendo seguido esta noticia durante meses, es que la crisis de verificación es la historia real. El medallista Fields Peter Scholze llamó a estos esfuerzos "una especie de truco de relaciones públicas" en el Foro, y podría estar en lo correcto sobre la motivación. Si la prueba de Navier-Stokes de OpenAI no puede ser verificada independientemente en su totalidad, el premio de un millón de dólares no es el punto: lo es la confianza. Y las matemáticas se basan enteramente en la confianza.