A OpenAI divulgou centenas de resultados matemáticos produzidos com inteligência artificial (IA) em um único dia, provocando onda de reações entre pesquisadores e levantando questionamentos sobre o futuro da matemática.
O material, que reúne dezenas de milhares de páginas, inclui avanços em questões que desafiam especialistas há décadas e pode transformar a maneira como a disciplina é pesquisada.
A repercussão foi imediata. Alex Kontorovich, chefe do departamento de matemática da Universidade Rutgers (EUA), afirmou que uma das demonstrações apresentadas pela empresa seria digna de uma Medalha Fields — uma das maiores honrarias da área — caso tivesse sido produzida por um ser humano.
“Se um humano tivesse feito isso, seria uma Medalha Fields instantânea, sem questionamentos”, escreveu o matemático nas redes sociais.
Martin Bridson, matemático da Universidade de Oxford (EUA) e presidente do Clay Mathematics Institute, instituição responsável pelos Problemas do Milênio, classificou a divulgação como “impressionante”. Para ele, até pouco tempo atrás, seria impossível imaginar que as fronteiras da matemática avançassem tanto em apenas um dia.
Os resultados abrangem diferentes áreas, incluindo álgebra, teoria dos números, ciência da computação teórica, lógica matemática e topologia. Embora nem todos tenham a mesma relevância, o conjunto sugere que sistemas de IA podem contribuir para a resolução de problemas complexos em uma escala até então difícil de alcançar.
IA avança em problema relacionado à hipótese de Riemann
Entre os resultados mais comentados está uma demonstração da chamada hipótese quase-Riemann, conjectura relacionada à célebre hipótese de Riemann, um dos problemas em aberto mais conhecidos da matemática.
A hipótese original integra os Problemas do Milênio, conjunto de sete desafios matemáticos anunciados no início dos anos 2000. Cada problema tem um prêmio de US$ 1 milhão (cerca de R$ 5,4 milhões) para uma solução aceita, mas cinco deles permanecem sem resolução.
O material divulgado pela OpenAI não resolve integralmente nenhum desses cinco problemas. Ainda assim, os resultados parecem apresentar avanços relacionados a todos eles, incluindo questões que podem contribuir indiretamente para futuras tentativas de solução.
Ken Ono, professor da Universidade da Virgínia (EUA) e matemático fundador da empresa de IA Axiom Math, disse não saber se a demonstração da hipótese quase-Riemann servirá como caminho para resolver a hipótese original. Ele destacou, porém, que um resultado desse tipo pode gerar inúmeras consequências matemáticas e abrir espaço para novas descobertas.
“Imagino que muitos matemáticos, assim como eu, sentiram como se tivessem levado um soco no estômago ontem”, afirmou Ono. “Mas essa sensação está rapidamente dando lugar à empolgação e à determinação.”
O pesquisador acrescentou que os avanços representam um desafio e um convite para que matemáticos busquem objetivos ainda mais ambiciosos.
A OpenAI, entretanto, já precisou revisar parte do material. Até esta quinta-feira (8), a empresa havia retirado três artigos do repositório público e corrigido outros documentos. Uma porta-voz afirmou que a companhia pretende corrigir prontamente os erros identificados e retirar trabalhos quando não houver solução para os problemas encontrados.
“Empolgante para muitos, assustador para outros”
- A reação da comunidade matemática combina entusiasmo com preocupação sobre como os resultados serão verificados e incorporados ao conhecimento existente;
- Bridson afirmou que a lista divulgada inclui problemas que orientaram parte de sua própria trajetória de pesquisa, especialmente em teoria dos grupos, topologia e álgebra;
- Segundo ele, o anúncio das soluções será “empolgante para muitos, assustador para outros e devastador para alguns”;
- O matemático defendeu que pesquisadores aproveitem a capacidade das máquinas, mas sem se tornarem dependentes delas. Para Bridson, um dos principais desafios será transformar as demonstrações formais produzidas pela IA em conhecimento que os seres humanos consigam compreender.
A matemática não depende apenas de chegar a uma resposta correta. Também exige entender por que uma afirmação é verdadeira, como uma demonstração se conecta a outros resultados e quais consequências podem ser extraídas dela.
Bryna Kra, matemática da Universidade Northwestern e ex-presidente da Sociedade Americana de Matemática, destacou justamente essa dificuldade. Um dos resultados que chamou sua atenção foi o número 145 da lista, relacionado ao problema de Rokhlin, que investiga se uma propriedade de mistura em sistemas dinâmicos implica uma forma mais forte dessa propriedade.
A questão remonta à década de 1940. Apesar de considerar os resultados impressionantes, Kra disse que a redação apresentada torna difícil compreender a demonstração.
O volume de material também representa um obstáculo: dezenas de milhares de páginas precisam ser verificadas cuidadosamente, um trabalho que normalmente passa pela revisão por pares.
“A revisão por pares acabou nesse processo”, afirmou Kra ao The New York Times, ao questionar o impacto da divulgação em massa de demonstrações ainda não verificadas pela comunidade.
Leia mais:
- Guerra de preços aproxima OpenAI da Anthropic
- Conta não fecha: receita da OpenAI seria US$ 20 bilhões menor que o esperado
- Ex-funcionários de segurança da OpenAI contestam demissões
Pesquisadores temem prejuízos à colaboração científica
Kra também alertou para possíveis consequências da publicação em larga escala de resultados gerados por IA. Na avaliação da matemática, o processo pode enfraquecer o ecossistema de colaboração e compartilhamento de ideias que permitiu o desenvolvimento dessas pesquisas.
Ela observou que os artigos divulgados apresentam referências à literatura científica anterior, mas também há indícios de que alguns resultados podem ter se beneficiado de argumentos que ainda não foram publicados.
Nesse cenário, matemáticos interessados em usar ferramentas de IA para avançar em suas pesquisas poderiam correr o risco de expor ideias próprias antes de terem a oportunidade de desenvolvê-las e publicá-las.
O matemático francês Jean-Pierre Serre, professor emérito do Collège de France e vencedor da Medalha Fields e do Prêmio Abel, também encontrou motivos para refletir sobre as mudanças. Aos 100 anos, ele se interessou pelo resultado número 46 da lista da OpenAI, que confirma uma conjectura formulada por ele quase sete décadas atrás.
Serre afirmou que utiliza IA para tarefas, como encontrar referências e investigar possíveis erros, mas vê uma contradição no uso da tecnologia para produzir matemática.
“Os matemáticos sentem prazer em fazer matemática de duas maneiras diferentes: aprender e descobrir coisas novas”, disse. “A IA aumenta o primeiro prazer e diminui o segundo. O problema é que ela pode diminuir esse prazer demais, algo especialmente sério para os matemáticos jovens.”
Estudantes temem mudanças na formação acadêmica
Os efeitos da nova capacidade da IA podem ser especialmente profundos para estudantes de pós-graduação, que estão começando a construir suas carreiras acadêmicas.
Thomas Carlson, doutorando da Universidade Estadual de Montana (EUA), questionou como as universidades devem avaliar a formação matemática em cenário no qual sistemas de IA conseguem produzir demonstrações complexas em grande escala.
“Como garantir que um graduado de 2028 tenha um diploma com o mesmo valor que o de alguém que se formou em 2023?”, perguntou.
Kai Shaikh, doutorando em matemática na Universidade de Toronto (Canadá), argumentou que teoremas são referências úteis para avaliar sistemas de IA, mas não capturam toda a experiência intelectual da matemática.
Para ele, demonstrações sem histórias, contexto ou o esforço de investigação que tradicionalmente acompanha as descobertas podem perder parte de seu significado para os seres humanos.
Yuanning Zhang, doutorando da Universidade Northwestern (EUA), descreveu sua reação como uma espécie de vertigem. Caso os resultados sejam confirmados, afirmou, a pesquisa matemática assistida por IA poderá estar entrando em uma fase de produção em escala industrial.
A divulgação também alimentou especulações sobre novos conjuntos de resultados. Inicialmente, circularam rumores de que a OpenAI havia resolvido 400 problemas; depois, surgiram expectativas de novas publicações.
Para Zhang, a situação lembra o final de “Os Incompreendidos”, filme de François Truffaut sobre um menino julgado e afastado da sociedade. Na cena final, o personagem corre em direção ao mar, e a imagem congela sem esclarecer se aquilo representa uma fuga ou um beco sem saída.
O estudante considerou que a imagem oferece uma metáfora para o momento vivido pela matemática diante dos resultados da IA.
O post “Soco no estômago”: matemáticos reagem a descobertas divulgadas pela OpenAI apareceu primeiro em Olhar Digital.