"J'en ai même pleuré": perché i progressi dell'IA in matematica scatenano una crisi esistenziale
Il 6 ottobre 2026 OpenAI ha pubblicato più di 700 articoli matematici su GitHub, affermando di aver risolto più di 300 problemi complessi, dalla algebra alla logica, dalla geometria alle probabilità. I risultati hanno spinto la comunità dei matematici in un “mix di vertigine, paura e depressione”, come descritto dai ricercatori intervistati.
Tra i successi più sensazionali vi è la soluzione, in meno di quattro giorni, dell’equazione di Navier‑Stokes, uno dei problemi del Millennio formulato nel 1845. Generazioni di studiosi avevano tentato invano di affrontare questa equazione, che descrive il moto dei fluidi liquidi e gassosi. Terence Tao, vincitore della Medaglia Fields, ha definito il risultato “completamente sconvolgente” e ha firmato, insieme a 24 altri premiati, una tribuna su Le Monde che denuncia un “grave disallineamento” tra l’attuale uso dell’IA e le pratiche matematiche tradizionali.
Il caos nella comunità matematica
La stessa data, OpenAI ha caricato 722 articoli relativi a parti della congettura di Hodge e dell’ipotesi di Riemann, due dei famosi “Problemi del Millennio”. Cédric Villani, premio Nobel della matematica (medaglia Fields), ha commentato su France Inter: “È probabilmente il cambiamento più radicale in matematica dagli ultimi quattro secoli, forse addirittura da mille anni”.
Altri modelli concorrenti hanno mostrato risultati altrettanto impressionanti: il modello cinese RedNote ha ottenuto il punteggio perfetto alle Olimpiadi Internazionali di Matematica a Shanghai nel luglio 2026, mentre Claude di Anthropic ha verificato la dimostrazione dell’ultimo teorema di Fermat in undici giorni, tempo di cui gli esseri umani avevano impiegato 360 anni.
Dal sogno di “catene d’argomenti” ai timori di “hallucinations”
Antonio Auffinger, professore di matematica presso l’Università di Northwestern, ricorda che un anno fa i modelli di IA “producevano continuamente hallucinations”, ovvero errori grossolani o invenzioni infondate. Ora, secondo lui, “l’IA è capace di produrre lunghe catene di argomenti senza divagare”, aprendo la porta a progressi concreti nella ricerca.
Tim Gowers, della University of Cambridge, ha contribuito alla verifica di una delle dimostrazioni generate da OpenAI e, in un articolo per The Atlas citato da Courrier International, sostiene che “probabilmente entreremo in un periodo in cui sarà molto difficile per gli esseri umani competere con l’IA nella risoluzione di problemi matematici”.
Il prezzo della potenza computazionale
OpenAI ha dichiarato che, in media, ogni risultato ha richiesto “risorse di calcolo equivalenti a circa tre ore di riflessione di ChatGPT Pro”. Il modello utilizzato non è commercializzato né pubblico, sollevando interrogativi sull’accessibilità futura di una tecnologia che potrebbe rivoluzionare la ricerca matematica.
Villani ha osservato in un’intervista a 20 Minutes che “nessuna università al mondo produce matematica di alto livello a questo ritmo”. Ha aggiunto che la notizia ha generato un “risultato di caos nella comunità matematica, un rischio esistenziale per la disciplina, per la formazione degli studenti, per le carriere, per il sapere e la cultura matematica”.
Reazioni emotive dei leader del settore
Hugo Duminil‑Copin, medaglia Fields 2022, ha dichiarato in una trasmissione su RTS: “È stato un choc monumentale. I‑le ho persino pianto”. Il matematico ha aggiunto che “ci vuole una completa reinvenzione del modo in cui facciamo matematica”. Duminil‑Copin stava lavorando su 16 problemi inclusi nella lista di OpenAI e prevede “un lavoro monumentale” per comprendere e valutare i risultati, che potrebbero coprire “decine, centinaia di migliaia di pagine”.
Il rischio di plagio e la questione dell’attribuzione
Quando l’IA ha risolto Navier‑Stokes, Benjamin Antieau di Northwestern ha sottolineato che “il modello non partiva da una pagina bianca, ma si è inserito nei passi di altri matematici che avevano sviluppato l’approccio per anni”. Due ricercatori dell’Università di New York, che usavano strumenti di programmazione di OpenAI, hanno accusato l’azienda di plagio. OpenAI nega le accuse; uno dei due ricercatori collabora ora con Anthropic.
Una lunga fase di verifica
La comunità dovrà affrontare un “lavoro di lettura e valutazione” per verificare la correttezza delle dimostrazioni generate dall’IA. Questo processo è fondamentale non solo per confermare i progressi, ma anche per valutare in che misura i modelli hanno sfruttato lavori preesistenti senza adeguata attribuzione.
Un elemento di speranza emerge dal fatto che, finora, l’IA ha risposto a problemi già esistenti senza creare nuove teorie o porre domande originali. “Anche se l’IA potesse rispondere a tutte le domande, i matematici avrebbero ancora un ruolo importante, perché non si tratta solo di passare dal punto A al punto B, ma di porre le domande che guideranno la società”, afferma Antonio Auffinger.
Impatto sul reclutamento e sulla formazione
Le startup di IA stanno reclutando matematici per migliorare i loro algoritmi, creando una “paura che la professione diventi meno attraente per i giovani”. La competizione tra università e industrie tecnologiche potrebbe cambiare radicalmente le prospettive di carriera, spingendo i nuovi talenti verso il settore privato.
Infine, la questione dell’accessibilità rimane centrale: se gli strumenti più avanzati rimangono riservati a pochi, la disparità nella produzione di conoscenza matematica potrebbe aumentare, minacciando l’idea di una scienza aperta e collaborativa.