¿Debe dar miedo que una IA resuelva en horas uno de los problemas del milenio?: Especialista IBERO analiza caso de OpenAI

Pero hay una diferencia importante entre anunciar una solución y que ésta sea aceptada por la comunidad matemática. El Clay Mathematics Institute señaló que el problema “aparentemente” ha sido resuelto y explicó que el proceso para evaluar los resultados y asignar crédito es deliberadamente pausado.

Para el Dr. José Antonio Pardo Olaguez, Académico del Departamento de Filosofía de la Universidad Iberoamericana (IBERO) esa cautela es fundamental. Una herramienta de IA puede acelerar un proceso, pero sus resultados todavía necesitan pasar por un filtro humano.

“Si fuera el caso que sí”, plantea el académico, el hecho de que una IA encuentre una solución sería una buena noticia porque permitiría acelerar procesos de investigación. El punto, explica, es primero comprobar que la demostración sea correcta.

Cuando el conocimiento llega antes que la comprensión

El desafío filosófico es todavía más profundo. ¿Qué ocurre si una máquina obtiene una demostración correcta pero las personas necesitan tiempo para entenderla?

Para el Dr. Pardo Olaguez, esto no constituye una ruptura con la historia de las matemáticas. Durante siglos ha existido una discusión sobre qué significa que una proposición matemática tenga significado y sobre la relación entre demostrar algo y comprenderlo.

Por ello, señala, que una IA produzca una demostración que todavía no comprendemos completamente no significa que haya aparecido de pronto un problema completamente nuevo porque la cuestión de qué significa una verdad matemática ya forma parte de una discusión filosófica mucho más antigua.

Indica que lo novedoso es quién produce ahora el resultado y a qué velocidad. La IA puede explorar caminos que una investigación no habría recorrido, encontrar relaciones inesperadas y presentar una demostración que tendrá que ser analizada. En ese escenario, dice, el trabajo científico no desaparece, solo cambia de lugar.

La máquina puede producir una respuesta, pero las personas deben determinar qué significa, cómo se sostiene y qué consecuencias tiene.

De la calculadora a la IA

El Dr. Pardo Olaguez compara este momento con la aparición de tecnologías que modificaron capacidades humanas anteriores. La escritura redujo la necesidad de memorizar información; las calculadoras disminuyeron la importancia del cálculo mental.

Eso no significa, sostiene, que esas herramientas hayan empobrecido necesariamente a la humanidad. También permitieron dedicar capacidades a otras tareas y la IA puede representar una transformación semejante.

El problema, señala, no consiste en fingir que estas herramientas no existen. Para el académico, ya forman parte del ecosistema educativo y de investigación. El reto de las y los docentes es encontrar formas de utilizarlas sin eliminar los esfuerzos intelectuales que siguen siendo necesarios para aprender.

Esto implica cambiar la forma de evaluar a las y los estudiantes. Si una herramienta puede realizar determinadas tareas en segundos, la educación tendrá que concentrarse cada vez más en aquello que permita comprobar que el estudiante comprende, cuestiona, interpreta y puede utilizar lo obtenido mediante la tecnología.

¿Quién descubrió una solución creada con IA?

El caso Navier–Stokes también coloca sobre la mesa otra pregunta: ¿a quién corresponde el crédito cuando una máquina produce un resultado construido sobre décadas de conocimiento acumulado?

El Dr. Pardo Olaguez considera que no existe una respuesta sencilla. La ciencia es acumulativa y prácticamente ningún descubrimiento aparece aislado de los trabajos anteriores. La discusión sobre autoría y reconocimiento responde a sistemas de incentivos que buscan estimular la investigación y la innovación.

La IA vuelve más visible esa tensión porque puede utilizar grandes cantidades de conocimiento previo para producir algo que no estaba expresamente contenido en una sola fuente.

En matemáticas, refiere, aparece una cuestión todavía más básica: si una demostración constituye la creación de un objeto matemático o el descubrimiento de algo que ya existía.

El trabajo humano no desaparece: cambia

Asimismo, rechaza la idea de que el principal problema sea que las máquinas comiencen a hacer tareas que antes realizaban las personas. La historia de la automatización muestra que algunas actividades desaparecen mientras aparecen otras.

En su propia experiencia, dice, la IA ya le permite trabajar con mayor productividad y profundidad. También imagina lo que habría significado durante su etapa como estudiante disponer de herramientas capaces de explicar una demostración o localizar información en segundos. Más que prohibir estas tecnologías, propone aprender a utilizarlas.

El caso Navier–Stokes, menciona, no es únicamente si una IA puede resolver un problema matemático que la humanidad no había resuelto durante décadas. Es también qué hará la humanidad con una respuesta que puede llegar antes que su propia comprensión.

La demostración puede ser producida por una máquina. La tarea de verificarla, interpretarla y convertirla en conocimiento comprensible sigue siendo, por ahora, profundamente humana, puntualiza.