Um modelo de IA ainda não lançado da Anthropic conseguiu avançar em um dos grandes problemas não resolvidos da matemática: a Hipótese de Riemann. A IA aumentou significativamente o limite inferior de soluções para as quais a hipótese é válida, mas ainda não encontrou uma prova definitiva.
O resultado chama atenção pelo método usado. Um funcionário da Anthropic sem formação matemática significativa pediu que o modelo tentasse provar a hipótese e, depois, deixou a IA coordenar o trabalho por cerca de um dia e meio.
Um desafio que dura mais de 150 anos
A Hipótese de Riemann é um dos grandes mistérios da matemática e está relacionada à distribuição dos números primos. Uma prova geral da hipótese vale atualmente US$ 1 milhão, cerca de R$ 5,16 milhões.
Assim como outros modelos de inteligência artificial, o sistema da Anthropic ainda não conseguiu solucionar definitivamente o problema. Mesmo assim, o avanço mostra que essas ferramentas podem explorar problemas matemáticos complexos de maneira bem mais profunda do que simplesmente fornecer respostas baseadas em conhecimentos existentes.
Tudo começou com um pedido direto. O funcionário solicitou que a IA desse uma “tentativa de verdade” de provar a hipótese. A partir daí, o modelo passou a coordenar a tarefa durante aproximadamente 36 horas.
650 ideias testadas pela inteligência artificial
O trabalho envolveu uma quantidade impressionante de tentativas e verificações:
- 650 ideias diferentes foram testadas;
- 60 subagentes participaram da tarefa;
- 31 milhões de tokens de saída foram utilizados;
- dois subagentes desenvolveram as principais ideias matemáticas;
- outros 13 contribuíram com sugestões para esses agentes.
A divisão das funções também foi curiosa. Trinta subagentes tentaram desenvolver novas ideias, mas não conseguiram chegar a abordagens inéditas. Outros 13 ficaram encarregados de validar os argumentos. Os dois últimos ajudaram a preparar a versão inicial do artigo.
“Dos 60 subagentes, dois foram responsáveis pelo desenvolvimento das principais ideias matemáticas”, explica uma nota de rodapé do trabalho.
O resultado foi confirmado por dois matemáticos da Anthropic e formalizado com o Lean, assistente de provas de código aberto.
A matemática ainda está dividida
O episódio faz parte de uma sequência de avanços envolvendo grandes modelos de linguagem. Neste ano, diferentes sistemas de IA já ajudaram a resolver problemas de Erdős. A Anthropic também apresentou um trabalho que contestou a antiga conjectura de Jacobian, enquanto a OpenAI divulgou dez resultados comprovados por seu modelo interno, chamado Astra.
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A evolução, porém, divide opiniões. Em junho, matemáticos levantaram preocupações sobre o impacto da IA em princípios tradicionais da área, especialmente a ideia de que provas devem ser atribuídas a autores que assumam responsabilidade por suas descobertas e correção.
O medalhista Fields Timothy Gowers apresentou uma visão diferente. Para ele, a presença crescente da IA pode transformar a matemática de uma maneira mais complexa — e talvez positiva.
“Se chegarmos a um mundo em que os teoremas matemáticos não estejam mais associados aos matemáticos, talvez isso não seja mais problemático do que o fato de as estrelas não receberem nomes de astrônomos e de a maioria nem sequer ter nome”, escreveu Gowers em seu blog.
O caso da Anthropic mostra que a IA ainda não resolveu a Hipótese de Riemann, mas já consegue explorar caminhos que seriam difíceis de testar manualmente em escala semelhante.
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