La IA de OpenAI resolvió 10 problemas matemáticos difíciles. Ahora los matemáticos se preguntan qué vale su trabajo.

Puntos clave

• OpenAI anunció en 2025 que un modelo interno llamado Astra resolvió 10 problemas matemáticos de larga data, algunos sin resolver durante décadas.
• Un resultado desencadenó una disputa sobre el reconocimiento después de que el anuncio original de OpenAI no reconociera a dos matemáticos cuyo trabajo reciente fue fundamental para la demostración.
• OpenAI actualizó discretamente la redacción de su anuncio después de que investigadores afectados se quejaran, sin añadir una nota de corrección.
• El profesor de Oxford y ganador de la Medalla Fields James Maynard dijo que resolver cualquiera de estos 10 problemas normalmente obtendría a un investigador un puesto académico.
• Los matemáticos ahora se preguntan abiertamente si las universidades seguirán financiando investigadores humanos a los niveles actuales.

OpenAI ha resuelto diez problemas matemáticos que dejaron perplejos a investigadores profesionales, algunos durante décadas. El modelo que utilizó, llamado Astra, es una versión interna de lo que la empresa describe como su próximo lanzamiento importante, y aún no es público. Reportamos el 7 de agosto que OpenAI había pausado Astra después de que pruebas internas mostraran que podría identificar y explotar fallos de seguridad en sistemas del mundo real, así que este es el mismo modelo produciendo ahora resultados matemáticos destacados.

Los problemas abarcan múltiples campos. Uno se refería a cuán ajustadamente pueden empaquetarse esferas en dimensiones más allá de tres, una pregunta vinculada a la eficiencia de codificación y transmisión de datos. Otro avanzó en códigos correctores de errores, la tecnología que ayuda a un teléfono a recuperar una señal distorsionada. Un tercero resolvió dos preguntas abiertas sobre cuándo las redes complejas conectadas comienzan a mostrar patrones estructurales predecibles.

Un resultado atrajo atención particular: una demostración sobre grupos no-sóficos, un tipo de estructura matemática infinita que no puede ser aproximada por ningún equivalente finito, y cuya existencia había sido una pregunta abierta durante décadas. También generó una disputa pública sobre el reconocimiento.

¿Quién realmente merece el reconocimiento?

El reconocimiento pertenece en parte a matemáticos humanos cuyo trabajo reciente la demostración se basaba directamente, y esos investigadores dicen que el anuncio original no dejó eso claro.

Francesco Fournier-Facio, un matemático de Cambridge, le dijo a The Verge que el post inicial de OpenAI minimizó las contribuciones de Andreas Thom y Gábor Kun. Kun, basado en el Instituto Alfréd Rényi de Matemáticas en Budapest, dijo que fue contactado por correo electrónico poco antes de que OpenAI publicara sus hallazgos. Encontró el lenguaje abarcador en el post original "bastante cómico", porque el artículo de investigación adjunto "claramente dice que se basa en mis resultados de 2016 y 2019".

El post original de OpenAI afirmaba que compartía "resultados de problemas que han estado abiertos y no han visto progreso en el resultado principal durante al menos una década". Después de las quejas, la empresa cambió esa línea para decir que compartía "resultados, cada uno de los cuales resuelve o hace un progreso sustancial en un problema abierto de larga data". No se añadió ninguna nota de corrección.

La portavoz de OpenAI, Laurance Fauconnet, confirmó la actualización, diciendo que la empresa "quería asegurar que esas contribuciones fueran debidamente reconocidas". Kun dijo que se preguntaba si se habían producido omisiones similares en los otros nueve resultados.

¿Qué significa esto para los matemáticos como profesión?

El campo está conmocionado, y algunos investigadores ya se preguntan si las universidades les pagarán lo que pagaban antes.

James Maynard, profesor de Oxford y ganador de la Medalla Fields, dijo que cada uno de los diez problemas era el tipo de pregunta en la que investigadores serios habían pasado años trabajando y fallado repetidamente en resolver. "Hay un sentimiento general de que resolver uno de estos 10 problemas te obtendría un puesto en la academia", dijo Yang-Hui He del Instituto de Ciencias Matemáticas de Londres.

OpenAI sorprendió al campo en mayo cuando un modelo interno resolvió una conjetura de Paul Erdős que había resistido solución durante casi un siglo. Luego un matemático de Harvard reportó que Claude Fable 5 de Anthropic había refutado la conjetura de Jacobian, revirtiendo décadas de intentos de demostrarla verdadera. Estos no son acertijos marginales.

Antes de sacar demasiadas conclusiones de la velocidad de este cambio, recuerda: estás oyendo sobre los éxitos. Nadie escribe titulares sobre los cientos de problemas matemáticos que la IA intentó y falló. Las victorias son reales. También lo es el sesgo de selección.

La presión sobre investigadores humanos es real de cualquier forma. Maynard ha pasado el año pasado, en sus propias palabras, "reflexionando profundamente" sobre el futuro de su campo. Si las universidades seguirán pagando por matemáticos humanos a tasas actuales es ahora una pregunta abierta, y no permanecerá teórica por mucho tiempo.

Si trabajas en cualquier campo del conocimiento donde el resultado es una demostración, un documento o un diseño, observa lo que sucede con los empleos en matemáticas durante los próximos dos años. Es la señal temprana más clara que tenemos.