Leiden è una piccola città olandese ricca di storia, famosa per essere il luogo di nascita di Rembrandt e per un’antica università che vide, tra i suoi insegnanti, nientemeno che Albert Einstein. Ma da un anno è diventata, per il mondo scientifico (o più precisamente, tra i matematici) l’equivalente di quello che può rappresentare Maastricht per la nascita dell’Europa, o Bretton-Woods per la finanza mondiale. È lì che nel settembre 2025 un manipolo di una sessantina di studiosi ha iniziato a formulare le regole d’ingaggio tra la scienza dei numeri e l’intelligenza artificiale: un rapporto che può essere fecondo ma comporta anche dei rischi. Il documento che è venuto fuori nel giugno 2026 (la Dichiarazione di Leiden sull’IA e la matematica, appunto) indica in modo molto preciso quali siano quei rischi, e quali le raccomandazioni ai ricercatori, agli enti finanziatori e ai decisori politici per un utilizzo corretto delle macchine.
È un intervento che inizia a colmare un vuoto: finora il dibattito pubblico sui possibili risvolti deleteri delle IA generative si era concentrato soprattutto sui rischi di falsificazione di opere letterarie, notizie, immagini, prestazioni professionali. Sul fatto che sia sempre più complesso distinguere un articolo, un saggio o un romanzo scritto da un autore umano, rispetto a un testo confezionato da un modello linguistico. Invece non ci si è soffermati granché sui problemi per l’ambito scientifico, forse nella convinzione che sia, anzi, quello in cui l’IA possa determinare solo progressi senza effetti collaterali.
Un aspetto sottovalutato
Si tratta evidentemente di un approccio superficiale. In realtà, nell'ambito della ricerca scientifica e della matematica pura, capire quanto un risultato sia opera dell'uomo o della macchina è un problema non meno insidioso. In matematica, in particolare, una dimostrazione non è un semplice testo: è una catena logica inattaccabile su cui si edificano tutte le scoperte successive. “Le attuali tecniche automatizzate possono produrre argomentazioni plausibili ma inaffidabili (o addirittura errate), difficili da distinguere da dimostrazioni matematiche corrette”, si legge nel Preambolo della Dichiarazione di Leiden. E se un errore sottile si insinua in una pubblicazione scientifica data per buona, rischia di propagarsi inquinando le fondamenta dell'intero sapere scientifico futuro.
Del resto, l'accelerazione tecnologica in questo campo è continua. Lo scorso anno l'intelligenza artificiale Gemini Deep Think di Google ha conquistato la medaglia d'oro alle Olimpiadi Internazionali della Matematica, risolvendo correttamente cinque dei sei complessi problemi proposti, mentre nel maggio 2026 OpenAI ha annunciato di aver confutato in autonomia una celebre congettura di geometria combinatoria formulata ottant’anni fa da Paul Erdős. L'IA non viene più usata soltanto per verificare la correttezza formale dei passaggi, ma è ormai in grado di analizzare enormi database, individuare nessi invisibili all’occhio umano, suggerire direzioni di ricerca originali e persino formulare autonomamente nuovi problemi.
Ma se questo lavoro produce importanti risultati, a chi devono essere attribuiti? Alle macchine o al fattore umano che le ha addestrate, interrogate, utilizzate? Su questo punto, un caso emblematico e clamoroso si è verificato di recente, poche settimane dopo la diffusione della Dichiarazione di Leiden, e ha assunto quasi i contorni di una spy story accademica. La vicenda riguarda le equazioni di Navier-Stokes, strumenti particolarmente complessi per l’analisi della dinamica dei fluidi, e che costituiscono uno dei sette “Problemi del Millennio” stabiliti dal Clay Mathematics Institute, per ciascuno dei quali è previsto un premio di un milione di dollari in caso di risoluzione.
Forti tensioni
Come ha ricostruito Cristiano Sanna Martini sul Corriere della Sera, quando la società OpenAI ha annunciato di aver risolto l'enigma di Navier-Stokes grazie a oltre diecimila agenti artificiali in parallelo, si è scatenato un duro scontro con il mondo dei matematici. Lo scienziato Tristan Buckmaster ha denunciato forti pressioni da parte dei vertici dell'azienda per attribuire la scoperta sostanzialmente alle macchine e ridimensionare l’apporto umano, e addirittura per rimuovere dai crediti i colleghi legati ad aziende concorrenti come Anthropic. Un braccio di ferro segnato da telefonate infuocate e con minacce neanche tanto velate, almeno secondo quanto rivelato da Buckmaster.
È per prevenire simili derive che la Dichiarazione di Leiden chiama la comunità scientifica alle sue responsabilità. Il documento, nato dalla riflessione di poche decine di studiosi riuniti in quella città grande più o meno come Sassari, è poi circolato in tutto il mondo e a giugno, quando è stato diffuso, era firmato da oltre quattromila matematici. Tra loro anche le medaglie Fields Peter Scholze e Terence Tao.
La Dichiarazione evidenzia rischi etici e strutturali profondi. Anche qui, come in ambito letterario, c’è il nodo del diritto d'autore: i modelli di IA vengono addestrati attingendo all'immenso patrimonio di articoli pubblicati dai ricercatori, senza citare o remunerare le fonti originali. A questo si aggiunge una grave disparità d’accesso: la ricerca d’avanguardia rischia di diventare monopolio delle multinazionali capaci di investire miliardi nei supercomputer, emarginando le università pubbliche.
Inoltre, la dichiarazione condanna l'abitudine delle Big Tech di comunicare scoperte rivoluzionarie tramite annunci commerciali e post aziendali, prima del vaglio rigoroso della revisione tra pari. Quando la scienza viene piegata agli interessi di mercato, si corre il pericolo che vengano privilegiati soltanto i problemi calcolabili dalle macchine, abbandonando i grandi interrogativi teorici che richiedono il pensiero critico umano.
Va detto che non tutta la comunità scientifica ha espresso un'adesione unanime. La Società Matematica Europea ha preferito non sottoscrivere il testo, per evidenziare anche le opportunità dell'automazione. Tuttavia, a un anno dal vertice di Leiden, resta una forte affermazione di principio: la matematica deve rimanere un’opera fondamentale dell’ingegno umano. Difendere la trasparenza e pretendere la corretta attribuzione dei risultati non significa rifiutare l’innovazione, ma impedire che la ricerca perda la sua anima.