Un grupo de matemáticos de renombre, incluido Jeremy Avigad y Kevin Buzzard, ha publicado un análisis crítico sobre la propuesta de formalizar todo el conocimiento matemático utilizando inteligencia artificial. Aunque reconocen el potencial de la IA para verificar teoremas, los autores expresan profunda preocupación por la velocidad con la que se aboga por esta formalización masiva. Argumentan que un esfuerzo coordinado mal ejecutado podría resultar en un desperdicio de recursos y, peor aún, en daños duraderos a la comunidad matemática, ya que los artefactos formales solo tienen valor si son utilizados activamente para nuevas investigaciones.
El texto destaca casos recientes donde la IA ha generado código formalizado, como la verificación de Fermat's Last Theorem por parte de Anthropic o soluciones a las ecuaciones de Navier-Stokes por OpenAI. Sin embargo, los expertos señalan que en muchos de estos casos, el valor de los resultados es limitado porque los teoremas ya no estaban en duda, y el código generado requiere una limpieza manual extensa que a menudo supera el beneficio obtenido. Además, critican la falta de comprensión matemática en algunas publicaciones de OpenAI, donde la corrección formal no garantiza la claridad ni el valor pedagógico.
A pesar de las críticas, los autores no rechazan la tecnología, sino que abogan por una visión más matizada. Suelen que la formalización sea un proceso colaborativo donde la IA genere pruebas y el matemático las refina y verifique manualmente. La conclusión es que la formalización debe ser un medio para mejorar la investigación, no un fin en sí mismo, y requiere una gestión cuidadosa para evitar que la tecnología desincentive la exploración matemática profunda.