Humanidad vs. IA ─ La "competencia de conocimiento" visible en la Olimpiada de Matemáticas y la próxima frontera: Los "límites matemáticos" planteados por Gemini y OpenAI

1. Apertura: el público se sorprendió con "35 puntos"

Sunshine Coast, Queensland, Australia. En el centro de convenciones, donde sopla la brisa marina, se reunieron 641 jóvenes matemáticos de 112 países. La 66ª Olimpiada Internacional de Matemáticas (IMO) se disputa con tres problemas el primer día y tres el segundo, cada uno con 4.5 horas de escritura. Allí se introdujeron como "competidores no oficiales" dos grandes cerebros: "Gemini Deep Think" de Google DeepMind y un modelo no revelado de OpenAI.

En el informe del primer día, cuando se difundió que "Gemini acertó 5 problemas, 35 puntos", el público se sorprendió y la línea de tiempo de X (anteriormente Twitter) se llenó instantáneamente con "#AImath" y "#GeminiGold".Phys.org

2. Se logra la medalla de oro, pero no la victoria completa

La línea de medalla de oro de la IMO generalmente corresponde al 10% superior. Este año, el umbral fue de 35 puntos, y 67 estudiantes obtuvieron el oro, de los cuales 5 lograron la puntuación perfecta de 42 puntosReuters. Tanto Gemini como OpenAI empataron con 35 puntos, pero fueron rechazados por la barrera de la puntuación perfecta. "Los humanos aún mantienen la ventaja". El título del artículo de AFP es simbólicoPhys.org.

3. Estrategia del lado de la IA: "Resolver en lenguaje natural"

Lo que llamó la atención fue que ambas compañías hicieron que sus modelos escribieran pruebas directamente en lenguaje natural. La investigación matemática de IA convencional traduce los problemas a lenguajes formales como Coq o Lean, y los resuelve con algoritmos de búsqueda de pruebas. Esta vez, no fue una transformación secuencial basada en Llama, ni el "Chain-of-Thought" de GPT-4. Gemini recibió un prompt de instrucciones para **"no expandir demasiado el pensamiento, sino profundizar"** y completó la tarea en 4.5 horasReuters. Por otro lado, OpenAI "escaló significativamente el tiempo de cómputo de prueba", reveló el investigador Noam Brown. "Fue muy costoso", agregóReuters.

4. El entusiasmo y la duda en las redes sociales

• "1/N ¡Finalmente se logra el desafío de IA de muchos años!" — el hilo de Alexander Wei de OpenAI obtuvo 30,000 me gusta en cuatro díasX (formerly Twitter).

• La startup de ciencias de la salud DINQ felicitó con "🏅¡Felicidades! ¡OpenAI gana el oro en la IMO 2025!"X (formerly Twitter).

• En Reddit /r/math, un hilo que se burlaba del costo de los recursos computacionales con "¿$2,000 por millón de tokens es una broma?" creció rápidamenteReddit.

• El ganador de la Medalla Fields, Terence Tao, advirtió en una entrevista que "la IA debe reconocer la diferencia entre el entorno de laboratorio, donde se permite reintentar y colaborar, y el 'molde' del entorno de examen"The Times of India.

5. ¿Quién es el "ganador"? — El impacto en la educación matemática

Una estudiante del equipo de Corea del Sur (17 años), entrevistada por el autor en el lugar, dijo: "Las respuestas de la IA son fáciles de leer. Pero la 'inspiración' todavía es humana", y sonrió. Un profesor asesor comentó positivamente: "Quiero usar Gemini en clase para comparar variaciones de soluciones". Por otro lado, el equipo japonés reveló que propondrá al comité internacional "transparencia en los criterios de calificación y medidas para prevenir trampas con IA".

En el ámbito educativo, ya ha surgido una dicotomía: "¿Dejarle toda la tarea a la IA o considerarla el mejor tutor en casa?". Finlandia anunció un programa piloto para "introducir análisis de pruebas interactivas LLM en el currículo de matemáticas de secundaria" al día siguiente del evento.

6. Frontera de la investigación: el desafío de problemas no resueltos

El profesor Jung de la Universidad de Brown predice audazmente que "en menos de un año, la IA y los matemáticos serán 'coautores' de artículos en arXiv"Reuters. De hecho, Google ha insinuado en su blog que ha establecido un nuevo equipo "Gemini-Research" para abordar tres temas: la hipótesis de Riemann, la geometría algebraica y la teoría cuántica de campos topológicos. Si esto se realiza, la IA redefinirá el "libro de jugadas de la demostración de teoremas" y la definición misma de creatividad matemática se tambaleará.

7. Desafíos: recursos computacionales, medio ambiente y equidad

El consumo estimado de energía de OpenAI es de aproximadamente 1.3 MWh (estimado), equivalente a unas tres horas de un centro de datos refrigerado por agua. Además de la carga ambiental, existe el riesgo de que la brecha de recursos entre los países participantes se amplíe. El comité de la IMO está discutiendo la propuesta de "separar la participación de IA en una categoría oficial y establecer un límite de consumo de energía" para los próximos años.

Además, la detección de "fraude híbrido", como "¿qué pasa si un humano edita la respuesta de la IA?", sigue sin resolverse. DeepMind está desarrollando "tokens de auto-prueba" con firmas holográficas.

8. Visión de futuro: ¿Colaboración o competencia?

En resumen, esta IMO demostró al mundo que **"los humanos ganaron por un estrecho margen, pero la IA ya está en el mismo ring"**.
Los hashtags de las redes sociales #TeamHuman y #TeamAI a menudo se discuten en términos de conflicto. Sin embargo, los estudiantes en el lugar han comenzado a aceptar la IA como "rivales que compiten y enseñan entre sí".

En la próxima IMO 2026 (prevista en Serbia), la creación de una categoría de IA y la separación de la categoría humana se vuelven más realistas. Allí, la barrera de "35 puntos" podría perder su significado, o podría establecerse un nuevo techo: el futuro de las matemáticas brillará en el espacio donde la tiza de la pizarra y los transistores de silicio escriben juntos.