Altman diz que simpatiza com matemáticos, mas não vai frear a IA
Em entrevista, o CEO da OpenAI admite desconforto com a forma como a empresa divulgou provas matemáticas geradas por IA, mas confirma que mais resultados não divulgados existem.
Por Elias Brandão · Analista de IA e ética
Em bom português: o que está em jogo
Sam Altman, CEO da OpenAI, empresa que criou o ChatGPT, deu uma entrevista ao podcast Cheeky Pint, apresentado por John Collison, cofundador e presidente da Stripe, empresa de processamento de pagamentos online usada por milhões de sites. No episódio, Altman falou sobre a enxurrada de resultados matemáticos que a OpenAI vem divulgando — incluindo uma suposta prova da equação de Navier-Stokes, um dos chamados "problemas do milênio" da matemática, anunciada em setembro.
Os números por trás do hype
Foto: reprodução/npr.org
Segundo Altman, a OpenAI já gastou "da ordem de centenas de milhões de dólares" em matemática, incluindo cerca de US$ 10 milhões só na prova de Navier-Stokes — e ele apostou que esse custo vai cair pra um centésimo dentro de um ano. A empresa chegou a admitir internamente que deixou o trabalho "saído de controle por uma semana", segundo um canal interno de Slack apelidado de "Model Name — Hold My Beer". Perguntado se existem outras provas não divulgadas publicamente, Altman foi direto: "Temos. Claro que temos."
Os dois lados
Do lado da OpenAI, o argumento de Altman é que "o mundo merece entender como o universo funciona" e que a humanidade "não deveria estar sentada em cima de uma descoberta científica fundamental" — ou seja, pra ele soltar os resultados rápido, mesmo sem revisão completa, é um bem maior.
Do lado dos matemáticos, a reação tem sido mais cautelosa. Terence Tao, da UCLA, criticou o que chamou de garimpo indiscriminado de problemas abertos pra servir de "prova de conceito" de marketing. Tristan Buckmaster, da NYU, acusou um pesquisador da OpenAI de pressionar pra remover um coautor humano de um artigo relacionado à prova. E James Maynard, de Oxford, resumiu à rádio pública americana NPR o problema prático: "até agora, tem sido muito difícil extrair qualquer compreensão humana dessa nova prova de IA" — ou seja, mesmo que o resultado esteja certo, ninguém consegue aprender com ele ainda.
O que falta responder
Altman admite ter empatia pelo método dos matemáticos, mas não promete desacelerar. A pergunta que fica: se a IA resolve problemas que humanos não conseguem entender, isso é avanço da ciência ou só um número bonito sem utilidade prática?