El 29 de septiembre de 2026, la organización AGMI publicó un informe titulado 'general-sep29' que examina cómo los laboratorios de IA de frontera están probando problemas matemáticos avanzados en modelos propietarios inaccesibles para la comunidad científica más amplia. El informe señala que dicha prueba interna evita las normas matemáticas arraigadas—como que los autores verifiquen su propio trabajo y expliquen los resultados en seminarios—generando preocupaciones sobre la fiabilidad y la confiabilidad cuando la IA produce argumentos que ningún humano puede comprender o asumir la responsabilidad.

En respuesta a más de 600 respuestas de la comunidad matemática, AGMI propone un marco de dos pasos para un lanzamiento responsable. Primero, durante un lanzamiento inicial, los laboratorios deberían atribuir la literatura existente relacionada, solicitar a los modelos que redacten pruebas en estilo matemático convencional con introducciones claras y enunciados precisos, depositar los resultados rápidamente en repositorios académicos abiertos que permitan comentarios, revelar el nombre del modelo, los prompts, un resumen de la cadena de pensamiento, el tiempo de cómputo y el costo estimado, y, cuando sea posible, formalizar la prueba con artefactos estándar de la comunidad y metadatos legibles por máquina que vinculen las versiones en lenguaje natural y formal. Segundo, los laboratorios deberían apoyar el desarrollo de la comprensión humana proporcionando financiación—a través de instituciones sin fines de lucro existentes—para actividades lideradas por la comunidad, como conferencias, escuelas de verano, talleres específicos, grupos de trabajo, becas postdoctorales y proyectos de escritura expositiva que ayuden a asimilar y construir sobre el resultado generado por IA.

El informe advierte además que confiar en modelos internos propietarios conlleva el riesgo de crear un sistema de dos niveles en el que pocos laboratorios adelanten al resto del campo, alejando a la comunidad matemática de su propia disciplina. Para contrarrestar esto, AGMI aconseja a los laboratorios que concedan a la comunidad matemática global un acceso amplio y equitativo a sus modelos disponibles públicamente, subrayando que el progreso en matemáticas depende de la verificación colectiva, la síntesis conceptual y la intuición compartida, que no pueden florecer cuando los instrumentos de frontera están limitados a unos pocos seleccionados. El documento enfatiza que estas recomendaciones son propuestas informadas por la comunidad y no indica que ningún laboratorio de IA las haya adoptado actualmente ni evalúa su efectividad.