Un singolo articolo scientifico non basta più per assumere un matematico. Lo sostiene Frank Calegari, professore all’Università di Chicago, secondo cui l’intelligenza artificiale rende troppo facile produrre dimostrazioni di livello base e mette in crisi i criteri con cui le università selezionano i giovani ricercatori.
Il bersaglio di Calegari sono quelli che definisce “comitati pigri”, cioè commissioni che scelgono un candidato sulla base di una sola pubblicazione. Il rischio è che posizioni da ricercatore junior finiscano a studenti arrivati lì solo grazie a prove generate da un modello. Per Calegari le assunzioni devono diventare più personali e i matematici devono imparare a spiegare meglio le proprie idee.
Il contesto è il lavoro di OpenAI sulla matematica. L’azienda ha pubblicato proposte di soluzione a centinaia di problemi aperti. Il Boston Globe riferisce che, a metà ottobre, ne sono arrivate quasi 400 nuove in una sola tornata. Al MIT gli studenti scorrono gli elenchi sperando che il problema su cui lavorano da anni non ci sia: se c’è, il lavoro si ferma. In un sondaggio interno tre intervistati su quattro temono che l’AI renda più difficile ottenere un posto da professore di ruolo.
Anche altri accademici vedono lo stesso cambio di mestiere. Steven Strogatz, della Cornell, ha osservato che i matematici con buone doti comunicative valgono di più, perché sanno spiegare i risultati prodotti dalle macchine e trasformarli in domande nuove. Pavel Etingof descrive il matematico del futuro come un traduttore, non più un tecnico che sforna dimostrazioni. Il lavoro può farlo l’AI, ma qualcuno deve interpretarlo e raccontarlo.
Il clima non è unanime. Terence Tao, in un testo pubblicato il primo novembre, critica gli articoli di OpenAI: contengono idee notevoli per qualità, ma sono scritti male e non rispettano le regole di attribuzione della comunità. Propone di valutare ogni lavoro come se fosse assistito dall’AI e di concentrare gli sforzi su ciò che i matematici controllano, cioè assunzioni, pubblicazioni e formazione. Alcuni professori hanno rinunciato del tutto agli strumenti AI, mentre gli studenti chiedono regole chiare sull’uso in aula.
La prossima stagione di assunzioni accademiche dirà se le commissioni cambiano davvero metodo. Colloqui, lezioni di prova e lettere dettagliate potrebbero pesare più della lista delle pubblicazioni.
