I matematici contro l’IA: perché risolvere i problemi non basta
La matematica internazionale reagisce con preoccupazione alla crescente corsa delle aziende di intelligenza artificiale verso la soluzione dei grandi problemi ancora aperti. Al centro della polemica c’è il caso di OpenAI e delle equazioni di Navier-Stokes, uno dei celebri problemi del millennio, ma la discussione sollevata dalla comunità scientifica va ben oltre una singola dimostrazione. Secondo i matematici che hanno promosso un nuovo manifesto internazionale, il rischio è che la competizione tecnologica trasformi la ricerca matematica in una gara alla produzione di risposte, facendo passare in secondo piano ciò che da sempre costituisce il cuore della disciplina: comprendere, sviluppare idee, costruire nuovi metodi e trasmettere conoscenza.
Perché la comunità matematica sta contestando la corsa dell’intelligenza artificiale?
La reazione è arrivata rapidamente dopo l’annuncio di OpenAI relativo alla soluzione delle equazioni di Navier-Stokes. La vicenda ha assunto ulteriore rilievo anche per le contestazioni legate all’attribuzione del lavoro scientifico. Il testo di partenza riferisce infatti di accuse di plagio avanzate dal matematico Tristan Buckmaster e sottolinea come il risultato dell’intelligenza artificiale si sarebbe basato sulla ricerca di Diego Córdoba e Luis Martínez-Zoroa, riuscendo, secondo questa ricostruzione, a raggiungere il risultato attraverso una forma di forza bruta più che attraverso lo sviluppo di nuove idee matematiche.
È proprio questo il punto che preoccupa una parte consistente della comunità scientifica. Il problema non sarebbe soltanto ciò che l’IA riesce a dimostrare, ma il modo in cui questi risultati vengono ottenuti, presentati, attribuiti e successivamente integrati nella conoscenza matematica. Una dimostrazione, infatti, non rappresenta necessariamente il punto di arrivo della ricerca: può essere l’inizio di un percorso molto più lungo fatto di discussioni, semplificazioni, interpretazioni e nuovi interrogativi.
Chi ha firmato il manifesto contro l’attuale approccio delle aziende di IA?
A guidare la protesta sono 25 matematici insigniti della Medaglia Fields, il massimo riconoscimento internazionale della disciplina, tra i quali figurano nomi di assoluto rilievo come Terence Tao, Cédric Villani, Simon Donaldson, Manjul Bhargava, Alessio Figalli, Maryna Viazovska e Artur Avila. Il manifesto sostiene che gli obiettivi delle aziende di intelligenza artificiale e quelli della comunità matematica siano oggi profondamente disallineati.
La posizione dei firmatari non è però una semplice opposizione alla tecnologia. Al contrario, il documento riconosce che l’IA può avere un enorme potenziale per migliorare e accelerare lo studio della matematica. La critica riguarda piuttosto una visione nella quale la capacità di risolvere rapidamente problemi difficili diventa il principale parametro del progresso. Per i matematici, risolvere un problema è uno strumento, non necessariamente l’obiettivo finale della ricerca.
Il manifesto ricorda infatti che la matematica studia le strutture fondamentali di forme, numeri e fenomeni naturali e che, nel corso delle generazioni, ha costruito un patrimonio di idee, metodi e astrazioni utilizzato anche dalle scienze e dalle tecnologie moderne. I grandi problemi hanno spesso funzionato come punti di riferimento capaci di indicare nuove direzioni, ma il loro valore non si esaurisce nel momento in cui qualcuno trova una soluzione.
Perché una soluzione matematica non coincide necessariamente con una scoperta?
Secondo il manifesto, quando un problema importante viene risolto, la comunità matematica avvia normalmente un processo lungo e complesso. Il risultato viene discusso, analizzato, semplificato e collegato alle conoscenze precedenti, fino a diventare eventualmente parte del patrimonio condiviso della disciplina. Un’idea matematica può sopravvivere per decenni o addirittura per secoli, trasformandosi in uno strumento utilizzato da generazioni successive.
Questa dimensione collettiva e progressiva rischia però di entrare in collisione con la velocità della competizione tecnologica. Se un sistema di IA produce rapidamente una risposta classificabile come vera o falsa, il risultato può essere immediatamente trasformato in un titolo, in un benchmark o in un elemento della competizione tra aziende. Ma, sostengono i firmatari, potrebbe mancare il tempo necessario per capire davvero quali nuove idee siano emerse, quali metodi possano essere riutilizzati e quali nuove domande possano nascere dalla soluzione.
Il timore è quindi che la produzione sempre più massiccia di risposte finisca per impoverire proprio quel terreno fertile dal quale nascono le idee matematiche. Una macchina capace di risolvere potrebbe non essere automaticamente una macchina capace di far progredire la comprensione.
Che cosa c’entra il problema dell’attribuzione dei meriti?
Un’altra questione centrale riguarda citazioni, attribuzione e plagio. Il caso di OpenAI viene indicato nel manifesto come esempio di una difficoltà che potrebbe diventare molto più ampia con la diffusione dell’IA nella ricerca. Secondo il testo fornito, la prima versione dell’articolo relativo ai risultati non avrebbe citato il lavoro precedente di Córdoba e Martínez-Zoroa, nonostante le loro idee costituissero la base del risultato descritto.
Per una comunità nella quale le nuove conoscenze vengono costruite collegando continuamente il proprio lavoro a quello degli altri, la questione non è soltanto formale. Riconoscere la provenienza di un’idea significa anche ricostruire la catena attraverso la quale quella conoscenza si è sviluppata. Senza questa catena, il rischio è che il risultato finale appaia improvvisamente dal nulla, oscurando anni di ricerca e rendendo più difficile comprendere chi abbia realmente contribuito a una scoperta.
Perché i matematici temono anche le conseguenze sull’educazione?
La preoccupazione riguarda anche la formazione delle nuove generazioni. Luis Alias, professore di Geometria e Topologia all’Università di Murcia e tra i firmatari, osserva nel testo di partenza che il cambiamento portato dall’IA appare ormai inevitabile e che la questione aperta riguarda soprattutto chi riceverà il riconoscimento per le idee utilizzate.
Ancora più netta è la posizione di Ángel del Río, professore di Algebra nella stessa università, secondo il quale fare matematica non significa semplicemente stabilire se un’affermazione sia vera oppure falsa. Significa soprattutto sviluppare le idee, allenare la mente e imparare a pensare. Il paragone con un eventuale successo di una squadra di robot nel calcio rende evidente il punto: ottenere il risultato non esaurisce il significato dell’attività umana che quel risultato rappresenta.
Del Río richiama inoltre la competizione commerciale tra le aziende di IA, sostenendo che il prestigio della matematica rischia di essere utilizzato come terreno di confronto tecnologico. Secondo questa prospettiva, la crescente competizione potrebbe favorire anche maggiore segretezza nella ricerca, soprattutto se condividere nuove idee significa perdere il controllo sulle modalità e sugli scopi del loro successivo utilizzo.
L’intelligenza artificiale è quindi una minaccia per la matematica?
Il manifesto non propone di respingere l’intelligenza artificiale. La sua posizione è più articolata: l’IA può rappresentare una straordinaria opportunità per la matematica, ma il suo impatto dipenderà dalle decisioni prese da chi controlla queste tecnologie e dal modo in cui la comunità scientifica sceglierà di adattarsi.
La questione sollevata dai matematici, in realtà, potrebbe riguardare molto più della matematica. Il documento parla esplicitamente di una minaccia generalizzata per il lavoro intellettuale: in molte professioni, anni di formazione non servono soltanto a produrre una risposta o un risultato finale, ma anche a costruire comprensione, capacità critica e attitudine a formulare nuove domande.
L’intelligenza artificiale è sempre più capace di produrre direttamente risultati che in passato richiedevano anni di lavoro umano. Il vero interrogativo diventa allora più profondo: se una tecnologia può accelerare enormemente il risultato finale, come possiamo evitare di perdere il valore del percorso che conduce a quel risultato?
È questo il nodo al centro della protesta dei matematici. Non una semplice battaglia contro l’intelligenza artificiale, ma una richiesta di riflettere sul significato stesso del progresso scientifico. Perché nella matematica, come in molte altre forme di lavoro intellettuale, la risposta è soltanto una parte del viaggio: il valore più duraturo può trovarsi nelle idee che quella risposta permette di comprendere, sviluppare e trasmettere alle generazioni successive.