Modelos de IA resuelven problemas matemáticos sin progreso durante décadas

Dos grandes empresas de inteligencia artificial demostraron recientemente capacidades avanzadas en investigación matemática. Anthropic utilizó Claude para identificar debilidades criptográficas, invirtiendo aproximadamente 100 mil dólares en procesamiento mientras realizaba investigación rigurosa en seguridad. OpenAI aplicó una versión interna de su próximo modelo principal para resolver diez problemas matemáticos que habían permanecido sin progreso significativo durante al menos una década. Cada solución costó menos de 2 mil dólares en precios de tokens del GPT-5.6. Los resultados fueron divulgados con transparencia considerable: el repositorio openai/ten-proofs contiene formalizaciones de los hallazgos en Lean 4, acompañadas de un artículo técnico y un documento PDF en el cual el modelo reconstruye cómo se desarrolló cada demostración basándose en sus razonamientos internos. El matemático Terence Tao describió esta tendencia como el surgimiento de la "matemática en gran escala", donde colaboraciones descentralizadas entre humanos y máquinas transformarán la disciplina. En este escenario, las máquinas realizan el trabajo técnico pesado mientras que los humanos preservan los componentes creativos.