Il problema della matematica del Millennio è stato risolto dall'intelligenza artificiale in una settimana, ma Tao Zhexuan ha affermato che l'intera disciplina sta affrontando una crisi

Riassunto:

La rivista New Yorker ha recentemente pubblicato un articolo speciale in cui registra il violento shock che l'intelligenza artificiale porterà al mondo della matematica di base nel 2026. Mentre OpenAI e Anthropic hanno successivamente risolto molti problemi matematici secolari, il vincitore della medaglia Fields Terence Tao e molti importanti studiosi hanno iniziato a invitare la comunità accademica a premere i freni e a diffidare dell'intuizione matematica umana e dell'ecologia accademica che vengono distrutte dall'aumento della potenza di calcolo.

Il "Problema del Millennio" è stato risolto e la comunità accademica è in una crisi esistenziale

L'8 settembre di quest'anno, OpenAI ha annunciato di aver superato i problemi di esistenza e di fluidità di Navier-Stokes, uno dei "Problemi del Premio del Millennio" con una ricompensa di un milione di dollari. Tre giorni dopo, il 51enne Terence Tao è apparso sul palco del California Institute of Technology. Con una mossa rara, si è tolto la maglietta che di solito indossa durante le lezioni e ha indossato jeans e una maglietta nera con la scritta "La grande onda di Kanagawa" stampata sopra.

"Ho vissuto la settimana più strana della mia vita."

Indicò il rozzo PPT dietro di lui e rise di se stesso. Di solito utilizzava l'intelligenza artificiale per realizzare presentazioni fantasiose, ma questa volta ha utilizzato solo il software più elementare.

Ciò che rende ansioso Tao Zhexuan è la perdita di controllo dell'intera ecologia disciplinare. A partire dall’inizio del 2026, modelli di grandi dimensioni come GPT-5.2 Pro e Claude Fable 5 hanno risolto successivamente molteplici problemi di Erdős e congetture di Jacobi che hanno turbato la comunità accademica per decenni. All'inizio di ottobre, OpenAI ha pubblicato 372 nuovi risultati su problemi matematici irrisolti in un colpo solo. Tuttavia, queste risposte generate dall’intelligenza artificiale spesso mancano di dettagli di derivazione. Sono pieni di buon senso che gli studenti universitari possono capire a colpo d'occhio, ma sono scritte solo poche righe nel salto logico più critico. Le riviste di matematica sono inondate di enormi articoli sull’intelligenza artificiale e i redattori a volte non riescono nemmeno a comprendere i propri articoli. Si affidano interamente ai matematici umani per fornire manodopera gratuita per revisioni e verifiche volontarie.

"Dobbiamo rallentare, la velocità in questo momento è pazzesca."

Tao Zhexuan ha sottolineato che il mondo matematico è entrato in un’era di “eccesso di prove” a causa della “scarsità di prove” prima del 2025. Nella ricerca matematica, la risposta finale spesso non è così importante. Sono le innovazioni metodologiche sulla strada della risposta che fanno davvero avanzare la disciplina, e ora il lento processo di pensiero su cui nascono nuove domande viene distrutto.

L'operazione black-box e la gigantesca corsa all'emissione di azioni hanno causato l'indignazione dell'opinione pubblica

Oltre alla schiacciante potenza di calcolo, i matematici sono profondamente turbati anche dall'approccio chiuso e dalla feroce concorrenza dei giganti dell'intelligenza artificiale.

Nell'agosto di quest'anno, il matematico antropico Levent Alperger ha pubblicato una lunga serie di caratteri più e meno sulla piattaforma social Jody Williamson, un matematico dell'Università di Sydney, ritiene che l'intero giardino matematico sia stato spruzzato con erbicida, il che è come dare agli esseri umani la risposta definitiva di "42" ma privandoli di tutti i processi mentali.

L'annuncio del numero di Navier Stokes a settembre si è trasformato in un Rashomon. Il giorno prima dell’annuncio ufficiale di OpenAI, il professore della New York University Tristan Buckmaster ha rilasciato una dichiarazione affermando che lui e Alperger avevano compiuto progressi significativi sul problema con l’aiuto di strumenti tra cui il modello pubblico di OpenAI, e OpenAI, che ha bruciato milioni di dollari in potenza di calcolo, ha affermato di aver completato la soluzione in meno di una settimana. Buckmaster sospettava che OpenAI avesse ottenuto i dati della sua ricerca in background, ma OpenAI lo negò. Buckmaster ha rivelato che Sebastian Bubeck, il capo del team OpenAI, si era offerto di inserirlo nell'elenco degli autori dell'articolo a condizione che Alperger del concorrente Anthropic venisse espulso dall'elenco delle firme. Quando Buckmaster rifiutò e stava per rendere pubblica la questione, gli fu chiesto direttamente perché volesse rovinare la sua carriera.

Questa controversia ha spinto Terence Tao e altri 25 vincitori della medaglia Fields a pubblicare congiuntamente una lettera aperta. La lettera avverte che la risoluzione dei problemi e l’intuizione vengono disaccoppiate. Fare eccessivo affidamento sull’intelligenza artificiale equivale a rinunciare a sognare ad occhi aperti, al dibattito e al pensiero approfondito. Gli esseri umani capiranno sempre meno in futuro.

Il problema più urgente è come formare la prossima generazione

All'inizio di quest'anno, Tao Zhexuan è stato definito dai media il "evangelista" dell'intelligenza artificiale per le sue conversazioni con i dirigenti di OpenAI e per la collaborazione nel lancio di un progetto di matematica sull'intelligenza artificiale. Ma ora insiste sul valore dell’”attrito cognitivo”. Ha paragonato la crisi attuale alla trasformazione urbana delle automobili che sostituiscono le carrozze trainate da cavalli. In città i marciapiedi vanno preservati e tutti gli spazi non possono essere trasformati solo in automobili, perché nessuno vuole vivere in quel tipo di città.

Secondo Tao Zhexuan,

la crisi più urgente in questo momento riguarda la formazione degli studenti laureati.

In passato, gli studenti laureati dovevano trascorrere mesi studiando argomenti moderatamente difficili e imparare a pensare come un matematico attraverso prove ed errori. Ora, l’intelligenza artificiale può risolvere tali problemi in poche ore. Ha paragonato l'apprendimento della matematica al guardare la soap opera "Emily in Paris" con sua moglie. Sebbene la trama sia un cliché, è piena di divertimento. Se al pubblico viene mostrata solo una sinossi di poche frasi della trama, il significato di guardare lo spettacolo viene completamente perso e ciò non consentirà alle persone di imparare a filmare da sole.

Questo senso di "divertimento perduto" si sta diffondendo nel mondo accademico. Il matematico del MIT John Usher, che ha giocato per i Baltimore Ravens della NFL, ha trascorso dieci anni a studiare il problema dell'eliminazione gaussiana. Per non essere ostacolato dall'intelligenza artificiale, ha speso $ 200 al mese per abbonarsi a GPT-5.6 Sol e Claude Fable 5, ha fornito i suoi passi di ricerca all'intelligenza artificiale e alla fine ha ottenuto una prova corretta ma estremamente brutta, che è stata poi rifinita e pubblicata manualmente. Anche se i risultati furono preservati, Usher disse senza mezzi termini che non era affatto divertente, perché la parte più affascinante della matematica è proprio la fatica di brancolare nel buio, e scrivere direttamente tutte le risposte è la parte più noiosa.

Tuttavia, la vecchia generazione di studiosi conserva ancora un ottimismo. Charlie Fefferman, un professore 77enne dell’Università di Princeton che ha scritto la descrizione ufficiale del problema di Navier-Stokes, ritiene che molto probabilmente la prova di OpenAI sia corretta. Ha paragonato la matematica agli "scacchi del diavolo di cui puoi pentirti". Anche se hai mille idee stupide, finché hai un'idea brillante, sei un buon matematico. Egli ritiene che in passato alcune idee con una percentuale di successo pari solo al 5% fossero costrette ad abbandonare perché richiedevano una vita intera per essere verificate. Ora, se i risultati potranno essere testati in soli due giorni, i matematici diventeranno più coraggiosi e fantasiosi.