El matemático que dejó las matemáticas. ¿Qué vamos a dejar nosotros?

El 23 de julio, en Filadelfia, Jacob Tsimerman recibió la Medalla Fields, el galardón más importante que existe en matemáticas. Se concede cada cuatro años, desde hace noventa, a un máximo de cuatro personas menores de cuarenta. Tsimerman tiene treinta y ocho, y es el primer matemático de una universidad canadiense que lo consigue.

Ese mismo día, en la rueda de prensa, anunció que pedía una excedencia en la Universidad de Toronto para incorporarse al equipo de seguridad de OpenAI.

No dimitió indignado. No denunció nada. Simplemente explicó, con la serenidad que nace del convencimiento, que la carrera matemática tal y como la conocemos no va a seguir existiendo en su forma actual. Que cree que en dos años la inteligencia artificial será mejor que los matemáticos haciendo matemáticas. Y que, por esa razón, ha dejado de aceptar doctorandos: no sabe para qué profesión los estaría preparando.

Llamativo, ¿verdad? Un hombre recibe el reconocimiento máximo de su disciplina y aprovecha el micrófono para decir que su disciplina, tal y como él la vivió, se acaba. Buena reflexión antes de irnos de vacaciones.

Por qué las matemáticas caen primero

La explicación que da Tsimerman es de una simplicidad brutal: las matemáticas son un sistema cerrado. No necesitan laboratorio, ni reactivos, ni ensayos clínicos, ni permisos, ni esperar seis meses a que crezca un cultivo. Son el epítome de la abstracción: solo necesitan pensamiento. Y todo aquello que solo necesita pensamiento avanza a la velocidad a la que se pueda producir pensamiento... que es exactamente la variable que hemos puesto a escalar con centenares de miles de millones de dólares.

Quien haya seguido esta serie reconocerá el argumento, porque ya apareció aquí por otra puerta. Cuando escribí sobre la killer app señalé que la IA brilla en programación precisamente porque un lenguaje de programación es un sistema formal diseñado para eliminar ambigüedades: cada instrucción significa una sola cosa, el resultado se verifica de forma binaria, compila o no compila. En ese terreno, "probable" y "correcto" casi coinciden, y por eso la máquina funciona tan bien.

Una demostración matemática es el caso extremo de lo mismo. O es válida o no lo es. No hay matices, ni contexto cultural, ni interpretación. Los sistemas de verificación formal permiten además comprobar la corrección sin necesidad de que un humano lea nada. Las matemáticas no caen por ser difíciles, que lo son, sino porque son el único territorio donde la máquina puede saber si ha acertado sin preguntarle a nadie.

Y las evidencias crecen muy rápido. En mayo, un modelo de OpenAI refutó la conjetura de la distancia unidad, un resultado que los especialistas consideran publicable en revistas de primer nivel. Todo un contraste con cuando, hace apenas un año, estos mismos sistemas se atascaban con problemas de olimpiada de instituto. En este agosto, la conversación entre matemáticos ya no es si la IA sirve, sino qué queda por hacer cuando produzca demostraciones a un ritmo que ningún humano pueda leer, y mucho menos entender.

Ese es, por cierto, un problema que casi nadie ha planteado en términos de negocio: qué sucede cuando la capacidad de generar conocimiento supera con mucho la capacidad de asimilarlo. Pero eso da para otro artículo.

Primero Manhattan

Leonard Cohen lo cantó en 1988 con una frialdad que todavía estremece: primero tomamos Manhattan, después tomamos Berlín. Es, casi palabra por palabra, el relato que la industria quiere vendernos. Que la caída de las matemáticas es apenas el prólogo, y que lo demás vendrá por su propio peso, en orden, sin resistencia y sin fecha que negociar.

Pero antes de comprar el billete vale la pena mirar el mapa. Las matemáticas son Manhattan: territorio compacto, reglas explícitas, victoria verificable sin discusión posible.

Berlín es otra cosa. Berlín es el derecho, la medicina, la negociación, la gestión de personas. Sitios donde no hay compilador que te diga si has acertado, donde el criterio de verdad lo aportan seres humanos que discrepan entre sí, y donde la distancia entre "probable" y "correcto" vuelve a abrirse hasta hacerse peligrosa. Llevo meses argumentando en esta serie que esa distancia es arquitectónica y que escalar no la cierra.

Así que sí: Manhattan ha caído, y sería estúpido negarlo. Pero de ahí no se deduce que a Berlín le falten dos años. Se deduce, más bien, que el orden de la conquista no es caprichoso, y que averiguar en qué punto exacto del mapa está tu oficio es probablemente el ejercicio más rentable que puedes hacer este verano.

Cómo, a nuestro parecer

Cuando leí la historia me vino a la cabeza, no sé muy bien por qué, la primera copla de Manrique. Aquello de "Cuán presto se va el placer / cómo, despues de acordado, / da dolor. / Cómo, a nuestro parecer, / cualquiera tiempo pasado / fue mejor".

Manrique escribió eso hacia 1476, como homenaje a su padre muerto. Cinco siglos y medio después seguimos citándolo porque nombra algo permanente: la sensación de que lo que se va era mejor que lo que viene. Y en el caso de Tsimerman, la nostalgia tiene fundamento. Él sabe con precisión matemática qué se pierde.

Se pierde una forma de vida que consistía en pasar años, a veces décadas, sentado delante de un problema que probablemente no tenía solución, fracasando de manera sistemática hasta desarrollar una intuición sobre dónde estaban las dificultades. Él cuenta cómo su director de tesis le daba problemas imposibles no para que los resolviera, sino para que aprendiera a reconocer qué hace difícil a un problema difícil. Tsimerman volvía cada pocos meses diciendo que no había avanzado, y su director respondía "estupendo" y le daba otro.

Eso es lo que desaparece. No un empleo sino una manera de estar en el mundo. Tsimerman puede permitirse echarla de menos porque la ejerció durante veinte años al máximo nivel al que un ser humano vivo puede ejercerla. Lo acredita su Medalla Fields.

Pero no toda nostalgia es igual de legítima.

La otra nostalgia

Sabina escribió que no hay nostalgia peor que añorar lo que nunca jamás se perdió. Es uno de esos versos que a uno se le incrustan en el alma durante treinta años sin terminar de aplicárselo del todo.

Llevo meses escuchando a profesionales de todos los sectores lamentar lo que la inteligencia artificial les va a quitar. Y en una parte considerable de los casos, lo que describen como su pérdida es algo que, si fueran honestos consigo mismos, reconocerían que nunca llegaron a tener.

El directivo que se indigna porque la IA escribe mejor que él lleva quince años firmando textos que le redactaba alguien de su equipo. El consultor que teme ser sustituido dedicaba su jornada a reempaquetar frameworks ajenos con su plantilla corporativa. El abogado que protesta porque la máquina resume contratos no leía completos los que le preparaba el junior. El analista que reivindica su criterio insustituible construía presentaciones a base de copiar el informe sectorial de turno. Ninguno de ellos está perdiendo una capacidad. Están perdiendo la coartada que les permitía no ejercerla. Y eso da vergüenza admitírselo a uno mismo.

Ya escribí aquí que llevo años pidiendo a mis alumnos, en lugar de un ensayo, la URL de su conversación con la inteligencia artificial. Porque en esa conversación se ve todo: quién ha delegado el cerebro y quién ha usado la herramienta para pensar mejor. Lo que no dije entonces es que el ejercicio funciona igual de bien fuera del aula. Y que buena parte de la angustia que rodea a esta tecnología no procede del miedo a ser sustituido, sino del miedo a que una máquina deje a la vista lo poco que había debajo de nuestra posición.

Es una nostalgia más ruidosa que la de Tsimerman, y bastante menos elegante. Sobre todo porque casi siempre viene envuelta en discurso humanista: la chispa, la intuición, lo que solo una persona puede aportar. Todo eso existe, desde luego. Pero la chispa no aparece por generación espontánea. Ni en cabezas vacías y apesebradas. Es el resultado de haber acumulado durante años material suficiente como para que dos ideas lejanas puedan tocarse. Quien no ha hecho ese trabajo no tiene chispa que perder. Tiene, como mucho, acceso a las mismas herramientas que todos los demás.

El que sí tenía algo que perder

Lo notable del caso de Tsimerman no es su diagnóstico. Es lo que hace con él.

Podría haberse acomodado. Tiene treinta y ocho años, la medalla en el bolsillo, una plaza fija en una gran universidad y crédito profesional para tres décadas. Nadie le habría reprochado dedicarse a dar conferencias sobre la belleza de las matemáticas mientras el mundo cambiaba a su alrededor.

En lugar de eso decidió que, si el problema más importante que ve por delante está en que estos sistemas hagan cosas que nadie les ha pedido, lo razonable es ir a trabajar sobre ese problema. El año pasado coescribió con Andrew Critch un artículo que clasifica sistemáticamente las vías por las que la inteligencia artificial podría contribuir a la extinción humana. Su argumento para elegir seguridad en lugar de capacidades es de una frialdad admirable: las capacidades avanzan perfectamente sin él, y en seguridad hay mucho más trabajo pendiente y muchísima menos gente.

Eso no es nostalgia. Es puntería. Es alguien que, teniendo todos los motivos del mundo para lamentarse, decide que lamentarse no está entre las opciones útiles.

Hay un detalle biográfico que me parece revelador. Además de matemático, Tsimerman lleva quince años haciendo improvisación teatral, y ha escrito un musical. Dice que la improvisación es lo contrario de las matemáticas: una consiste en perder el control y la otra en ganarlo. Y que aplica en su vida una regla de tres segundos: tienes tres segundos para decidir, o asumes que te has rajado.

No sé si esa regla es buena consejera para dirigir una empresa. Sospecho que no. Pero produce cierta envidia comprobar cuánta gente lleva ya tres años rajándose.

La pregunta de agosto

Su madre, profesora de matemáticas de instituto, le dijo de pequeño una frase que él reconoce no haber tomado demasiado en serio: que no tenía por qué ser matemático solo porque se le diera bien.

Varias décadas después, la frase ha resultado ser algo más que un consejo materno. Se ha convertido en la descripción exacta del problema que tenemos delante. Porque durante toda nuestra vida profesional hemos dado por hecho que lo que se nos daba bien era lo que teníamos que hacer, y que hacerlo durante suficiente tiempo constituía una carrera. Ahora resulta que la primera parte de esa ecuación puede dejar de ser cierta con un preaviso de veinticuatro meses.

Así que me voy de vacaciones con esta pregunta rondando, y se la dejo a quien quiera llevársela: cuando alguien dice que teme lo que la inteligencia artificial le va a quitar, ¿está hablando de algo que llegó a tener?

Y si la respuesta es que sí, ¿qué estás haciendo al respecto, aparte de decirlo?

Este artículo forma parte de una serie iniciada en "¡Menos madera, es la guerra!", que continúa en "¿El final de la barra libre de tokens?", "¿Y si la Misión Génesis fuera un inmenso error?", "¿Dónde está la bolita?", "Del paquete al token y vuelta a empezar", "Invirtiendo en máquinas de escribir", "¿Llegará a tiempo la "Killer App?", "¿Nos están haciendo un hueco?", "Encuentre las 8 diferencias" , "¿Acabará la IA en una mochila?". "¿Será Nvidia la nueva Kodak?", "¿Es CUDA la poción mágica de Nvidia?", "Ni conciencia ni consciencia", "Ni Hawking ni Einstein. El verdadero origen de la inteligencia". Y continuará...