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 los problemas abiertos de la disciplina como prueba de capacidad para sus modelos. Terence Tao la difundió en su blog y el texto íntegro está en mathandai.org, abierto a nuevas adhesiones. Los firmantes van de Pierre Deligne, premiado en 1978, a Yu Deng, medallista de este año. El documento salió de una semana de conversaciones entre ellos, no menciona a ninguna empresa y no incluye una sola recomendación concreta. Aparece al cierre de la semana más tensa entre los laboratorios de IA y la comunidad matemática, con una acusación pública contra OpenAI y el retiro de un patrocinio suyo en Caltech.
Los anuncios apresurados abren un problema de atribución
Durante generaciones, explican los firmantes, los grandes problemas abiertos funcionaron como faros. Resolver uno era señal de que alguien había encontrado ideas y métodos nuevos, y esa solución pasaba después por charlas, discusiones y simplificaciones hasta llegar a una presentación de libro de texto que cualquier estudiante pudiera seguir. Resolver, en esa lógica, es el medio. El fin es entender.
La declaración sostiene que la carrera actual invierte esa relación. Producir enunciados verdaderos o falsos a un ritmo cada vez mayor, advierte, puede arrasar el terreno donde germinan las ideas en lugar de alimentarlo. Cuando las soluciones se anuncian a toda prisa, sin tiempo para redactarlas bien, aislar qué método es realmente nuevo y citar el trabajo previo de otros, aparecen las mismas preguntas de atribución y plagio que ya viven otras profesiones creativas. Y sin matemáticos dispuestos a desarrollar esas ideas e integrarlas al canon, escriben, lo que concibe una IA nunca llega a estar del todo vivo.
El texto no cierra la puerta. Reconoce que la IA puede reforzar y acelerar el estudio matemático genuino, y añade que si el cambio termina beneficiando o destruyendo a la disciplina lo decidirán en buena medida las personas que controlan la tecnología. Los objetivos de unas y otra, escriben, están "severamente desalineados".
Veinticinco firmas en una semana y ninguna recomendación
La lista cubre casi medio siglo de premiaciones. Firman, entre otros, Deligne (1978), Simon Donaldson (1986), Pierre-Louis Lions (1994), Maxim Kontsevich (1998), Tao y Andrei Okounkov (2006), Cédric Villani (2010), el brasileño Artur Avila (2014), Peter Scholze (2018), Maryna Viazovska y James Maynard (2022), y Deng (2026).
Tao contó en su blog que la declaración nació de conversaciones entre ellos durante la última semana y que no hubo tiempo para un proceso más consultivo como el de la Declaración de Leiden, algo que calificó de "lamentable". Decidieron publicar antes porque consideraron que la situación urgía. La página mathandai.org quedó abierta a nuevas adhesiones, validadas con un identificador ORCID o con un correo académico confirmado.
Esa prisa explica lo que el documento no trae. La Declaración de Leiden, publicada en junio de 2026 por un grupo de trabajo de matemáticos, ofrecía un conjunto de recomendaciones para matemáticos, instituciones y responsables de política pública, según TechCrunch. La de ahora no propone ninguna. No pide moratoria, no exige regulación y no fija criterios de publicación. Lo único que reclama es urgencia en tres frentes: la comunidad matemática, las compañías que desarrollan la tecnología y una sociedad que, escriben, se topará con lo mismo en muchas otras formas de trabajo intelectual. El propio Tao enlaza en su blog un artículo de The Economist sobre los métodos de OpenAI, aunque la declaración no señala a ninguna empresa por su nombre.
El pleito ya salió de los seminarios
El documento cae al final de una semana áspera. 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, y planteó si el uso que él hizo de Codex durante un año pudo alimentar el esfuerzo de la empresa. OpenAI publicó ese mismo día una demostración del problema de Navier-Stokes que, apunta TechCrunch, sigue sin verificación independiente. La compañía niega haber visto el trabajo de los dos matemáticos, y el investigador señalado calificó de falsas las acusaciones.
Gerardo Pavez
El jueves 10, según el mismo medio, 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 que TechCrunch describe sin rodeos: 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.
