GPT-5.6 ayuda a refutar la conjetura de Maxwell, pero no la que todos pensaban

El 29 de julio, una breve nota titulada 'La conjetura de Maxwell es falsa' apareció en arXiv. A la mañana siguiente, el coautor Philip Aratun escribió en las redes sociales que la conjetura era falsa y que la IA había encontrado el contraejemplo, con los matemáticos simplemente transmitiéndolo. Greg Brockman, presidente de OpenAI, reenvió esto y la noticia se difundió. Sin embargo, muchos malinterpretaron el significado, pensando que involucraba las ecuaciones de Maxwell, lo que generó preguntas sobre electromagnetismo. La conjetura real, formulada por Gabrielov, Novikov y Shapiro en 2007, se refiere al número máximo de puntos de equilibrio no degenerados para n cargas puntuales, proponiendo que es como máximo (n−1)². El contraejemplo involucra tres cargas unitarias en los vértices de un triángulo equilátero (dando cuatro puntos de equilibrio) y agregando dos cargas diminutas a lo largo de un eje perpendicular, dividiendo el equilibrio central en 21 nuevos, totalizando al menos 24. La magnitud de las cargas agregadas debe escalar como ε³ con un coeficiente determinado de manera única. El preprint acredita al modelo de lenguaje GPT-5.6 Sol con sugerir la idea de construcción, mientras que los autores verificaron las matemáticas, utilizando Mathematica y Maple para comprobaciones. La importancia ha sido debatida: algunos la consideran nicho, pero sirve como prueba para la IA, y deja el verdadero orden de crecimiento desconocido, con límites previos siendo superexponenciales. El resultado carece de revisión por pares y formalización en Lean, pero es elemental y reproducible, y nadie ha objetado públicamente en cinco días.