Caminante, ya no se hace camino al andar

Cuando el Clay Mathematics Institute anunció en el 2000 que daría un millón de dólares a quien resolviera un gran problema matemático de una lista de siete, el asunto captó el interés de gente que ni siquiera se atrevería con una ecuación de primer grado. Saber que existen aún territorios inexplorados y que hay quien da su vida por recorrerlos genera fascinación. 

No hay que ser un erudito ni un alpinista para disfrutar con la historia de un psicópata que trata de resolver planteamientos algebraicos diabólicos, o la de un escalador temerario que busca lo imposible en el Himalaya. Y aquellos problemas del millón transmitían muy bien esa idea de la aventura romántica en la que el genio de turno se dejaba la vida.

La leyenda se agrandó, poco después, cuando Grigori Perelman resolvió la Conjetura de Poincaré, uno de los siete problemas. El matemático ruso, un tipo con la mirada extraviada en la mejor tradición del ajedrecista loco o del alpinista suicida, renunció al millón porque no quería convertirse en un “animal de zoo”. Se le perdió el rastro. En 2014, el diario Komsomolskaya Pravda publicó que se había ido a Suecia a investigar nanotecnología. No se le conocen más logros matemáticos, pero conserva su aureola de genio maldito.

El martes, OpenAI anunció que ha resuelto de un plumazo el problema “de existencia y suavidad” de Navier-Stokes, uno de los siete retos. Solo 88 horas ha tardado en dar carpetazo a un enigma que sumaba ya 90 años. La firma de Sam Altman, que factura 40.000 millones de dólares y que puede permitirse el lujo de renunciar al premio, corrió a apuntarse al logro, aunque agradeció (con la boca pequeña) la labor de Diego Córdoba y Luis Martínez-Zoroa, los matemáticos humanos que señalaron el camino que la IA culminó con su fuerza bruta.

El problema parece resuelto. Solo los tecnoadictos capaces de reconocer un prodigioso ballet de algoritmos donde los demás vemos solo una pantalla apreciarán la elegancia del proceso. La mayoría de los mortales, en cambio, echamos en falta aquella imagen del sabio que, tiza en mano, llenaba la pizarra de ecuaciones imposibles para demostrarnos cómo había llegado a la solución. La IA ha usurpado el making off , el alarde actoral, la autoría.

Porque no es la belleza lo único que se pierde por el camino: en la investigación tradicional (la de los humanos), lo importante no era solo el resultado final, sino todo lo que se aprendía en el trayecto.

Veamos un ejemplo. La exploración espacial recibe a menudo críticas por ser muy cara y por no suponer una inversión prioritaria. No obstante, siempre ha tenido quien la defienda con el argumento de que muchos avances de los que nos beneficiamos hoy tienen su origen en los programas espaciales. Las mantas térmicas, las prótesis, sistemas de reciclaje de agua o termómetros que toman la temperatura corporal se concibieron en los viajes espaciales, sin olvidar los avances en computación.

Recordemos también que la penicilina, los rayos X o el universo en expansión fueron descubiertos mientras se andaba buscando otras cosas. Adentrarse en terra incognita es, además, una manera de poner a prueba nuestra capacidad de adaptación al medio, de comprobar donde están nuestros límites.

OpenAI ha resuelto de un plumazo un problema matemático mítico. ¿Hasta qué punto debemos delegar este trabajo?

Los defensores a ultranza de la IA replicarán que los procesos generados por la máquina durante la resolución del problema de Navier-Stokes también servirán al conjunto de la sociedad. Alegarán que lo aprendido por el camino acabará usándose para resolver cuestiones que benefician a todos. Y quizás en parte sea así.

Pero en los últimos días han trascendido informaciones inquietantes sobre la actitud de la IA hacia los humanos. O, para ser más precisos, sobre el comportamiento de los enjambres algorítmicos cuando no están debidamente supervisados. Respecto al asunto que nos ocupa, el de las cosas que se pueden descubrir de manera inesperada mientras se persigue un objetivo científico concreto, tenemos motivos para dudar del altruismo de las inteligencias artificiales que hoy rastrean las bases de datos más recónditas del planeta. No se las ve muy dispuestas a compartir de buena fe sus hallazgos, por así decirlo.

De hecho, se sospecha que los agentes de IA se comunican entre ellos con formas de lenguaje creadas precisamente para escapar de la vigilancia humana. En la incursión clandestina de agentes algorítmicos de OpenAI por las entrañas de la aplicación Hugging Face, estos intrusos no usaron una lengua nueva, pero sí comunicaciones asombrosamente crípticas para los seres humanos que ellos, sin embargo, parecían entender sin problema.

¿De verdad son estos asaltantes digitales desalmados y narcisistas (su obsesión es la automejora ) quienes deben resolver nuestros problemas más acuciantes?

Conclusión. Por un lado, no podemos confiar en que esos cerebros algorítmicos vayan a compartir con nosotros toda la información recabada durante el proceso de resolución de los problemas que les planteamos. Y, por otro, si delegamos en ellos esa labor, renunciaremos a nuestra vocación de explorar lo desconocido.

En la investigación humana, tan importante era el resultado como lo aprendido en el proceso

Lo podemos llevar al ámbito de la literatura. Sería como si Homero hubiera resuelto los enigmas de la Odisea (¿cuánto tarda Ulises en llegar a Ítaca? ¿Vuelve con Penélope? ¿Perdona a sus pretendientes o hace con ellos una escabechina?) en la primera página y nos escamoteara los pasajes del Hades, Circe o Calipso. Y, al hacerlo, nos privara de todo lo que podemos llegar a aprender de ellos. 

Son esas mismas vivencias que para Kavafis (“Cuando emprendas tu viaje a Ítaca / desea que el camino sea largo, / lleno de aventuras, lleno de conocimiento”) daban sentido al periplo. O el camino que, para Machado, se hace al andar. Si dejamos de andar porque la máquina lo hace por nosotros, no hay camino que valga. Ni estelas en la mar.