El ego es parte de la naturaleza humana; es una forma de instalarse privilegiadamente ante otros seres humanos; de esa manera aseguramos nuestra sobrevivencia en un sentido amplio. Todos los seres humanos experimentamos este sentimiento en mayor o menor grado; por supuesto que puede controlarse con educación. Los matemáticos no son la excepción.

Son seres humanos capaces de adentrarse en la solución de problemas ficticios o reales mediante conceptualizaciones y su posterior formalización. En general no es un trabajo fácil, pero resulta apasionante y adictivo en muchos aspectos. Cuando logran resolver un problema complejo, experimentan gozo, alegría, éxtasis y un ego que les cuesta disimular. Quién no ha visto a un matemático o algún profesor de Matemática (en los distintos niveles educativos) mofarse de alumnos que no aprenden, que son lentos para comprender conceptos básicos de la matemática.

La explicación antropológica de tal comportamiento tiene que ver con la naturaleza del conocimiento matemático formalizado (que no es de este mundo, es una formalización ficticia, que sólo existe en el cerebro formado para comprenderlo) y de la naturaleza humana influida por el instinto de sobrevivencia. El pretexto siempre es la curiosidad, el deseo de saber, de aprender, todo lo que motiva a un matemático a hacer lo que hace: teoremas y más teoremas.

Cada teorema, cada paper requiere meses o años de arduo trabajo individual o colectivo. Para probar el último teorema de Fermat se necesitaron ocho años de trabajo muy especializado; ahora (según noticias recientes), la Inteligencia Artificial (IA) puede hacer la prueba en pocos días. Incluso problemas no resueltos, como la conjetura de Navier-Stokes, anuncian que la IA ya tendría soluciones. Esta última noticia ha resultado lapidaria para el ego de los matemáticos, acostumbrados, durante miles de años, a ser los protagonistas en la resolución de problemas. Incluso salió a la luz un pronunciamiento de los ganadores de la medalla Fields al respecto.

En mi opinión, no hay porqué temer ni sentirse amenazados por la IA. En la historia de la matemática se observan cuatro revoluciones epistémicas: siempre ha sido para optimizar el trabajo matemático. En su momento, cada revolución produjo controversias y temores que luego fueron despejándose cuando se vio que cada cambio, cada nueva forma de trabajar, serviría para potenciar el trabajo matemático. En cada revolución se obtuvieron mejores resultados, más potentes, más formales, y con proyecciones espectaculares para la vida humana.

Se estima que, dentro de cinco años, los errores que aún comete la IA serán subsanados y cada vez tendrá más autonomía operativa. Sin embargo, la supervisión humana siempre será necesaria. Al fin y al cabo, una máquina efectúa el trabajo, lo realiza con mayor rapidez y eficiencia porque es capaz de conectar y analizar la información disponible al instante, superando a cualquier ser humano. Incluso es capaz de formular velozmente ideas matemáticas establecidas, generalizaciones y conexiones plausibles. Es decir, aquellos trabajos matemáticos con estas características no tendrán el valor o recogimiento que hoy día tienen, puesto que la IA será capaz de hacerlo al instante y posiblemente con mejores proyecciones.

Ése es el temor que tienen muchos matemáticos: que su trabajo sea el equivalente a un ejercicio que se ofrece a un estudiante universitario, un trabajo de rutina; puesto que la IA será capaz de hacerlo instantáneamente en la práctica. Sin embargo, la alta formación en la teoría matemática siempre será necesaria para supervisar el trabajo de la IA. Estamos a puertas de una nueva epistemología matemática que constituirá la quinta revolución matemática.

Una de las bondades de la IA, por su alta capacidad de procesar información matemática, consistirá en identificar papers con desarrollos matemáticos errados y/o plagiados de otros paper, lo que hoy resulta indetectable dada la vastedad del conocimiento matemático, incluso en áreas especializadas. Cuando se revisa un artículo, por mucho, se reconocen los procesos matemáticos; es difícil detectar si la idea central ya ha sido planteada por otro matemático.

Espero que la incursión en la IA contribuya a crear una mejor Matemática, y nos ayude a ser más humildes con nuestras ideas matemáticas.