Por una parte, la incorporación de la IA a la investigación en matemáticas tiene un gran potencial y este potencial va a aumentar a medida que estas nuevas herramientas se van perfeccionando. Pero, por otra parte, también plantea preguntas muy importantes sobre muchos de los procesos asociados a la investigación, incluyendo la evaluación de resultados científicos, el uso de los datos que introducimos en los LLMs o la formación de jóvenes investigadores en la era de la IA.   

Por encima de todo, hay un tema de fondo muy importante sobre la comprensión de los resultados de investigación producidos. El objetivo principal (posiblemente único) de la investigación matemática es el avance del conocimiento matemático: la comprensión de los objetos y las estructuras, el desarrollo de nuevas teorías, etc. La resolución de problemas, por muy importantes que estos sean, es una medida de este avance, pero nunca el fin en sí mismo. Ahora nos encontramos en un momento histórico en el que se produce un cambio de paradigma curioso: la existencia de toda una batería de resultados que sabemos que son ciertos, porque vienen acompañados de una certificación de validez, pero que, en cambio, nadie comprende del todo.   

Como comunidad, debemos continuar insistiendo en la necesidad de comprender los avances que se realizan y también respetar y fomentar los espacios, las estructuras y los procesos que garanticen que esto sea posible.

ES