IA promete ter resolvido problema matemático de US$ 1 milhão — mas a que preço?
OpenAI afirma que um modelo interno, com 10 mil agentes trabalhando em conjunto por 88 horas, provou parte de um dos sete Problemas do Milênio. A comunidade matemática ainda não viu a prova completa — e já há acusações de falta de crédito.
Por Elias Brandão · Analista de IA e ética
Um xadrez com 10 mil jogadores ao mesmo tempo
Pense em uma demonstração matemática como resolver um labirinto gigantesco. Agora imagine não um, mas 10 mil exploradores soltos nesse labirinto ao mesmo tempo, trocando bilhetes entre si sobre qual caminho parece promissor. Foi essa a imagem que a OpenAI usou, em essência, para descrever como chegou a um resultado que pesquisadores consideravam distante da capacidade atual da inteligência artificial: uma possível prova de que as equações de Navier-Stokes — que descrevem o movimento de fluidos — podem explodir em tempo finito.
O problema é um dos sete Problemas do Milênio, uma lista de desafios matemáticos considerados os mais difíceis e importantes do mundo, mantida pelo Clay Mathematics Institute (instituto americano que oferece US$ 1 milhão de premiação a quem resolver cada um deles). Segundo a OpenAI, um modelo interno — ainda não lançado ao público — usou cerca de 10 mil agentes de IA trabalhando de forma autônoma e coordenada por 88 horas, trocando 2,7 milhões de mensagens e gerando algo como 130 bilhões de tokens (unidades de texto processadas pelo modelo) até chegar à solução proposta.
Foto: reprodução/techcrunch.com
A prova que (quase) ninguém viu
Aqui mora o primeiro entrave: segundo o The Verge, a OpenAI não divulgou publicamente os detalhes técnicos da prova. É como alguém anunciar que resolveu um quebra-cabeça de mil peças, mas mostrar só a caixa fechada. O Clay Mathematics Institute, responsável por validar soluções e pagar o prêmio, não reconheceu o resultado e continua listando o problema como não resolvido — a instituição exige revisão por pares e escrutínio prolongado da comunidade matemática antes de qualquer veredito. A própria OpenAI afirma não pretender reivindicar o US$ 1 milhão, tratando o caso como evidência de que seus sistemas mais avançados estão evoluindo rápido.
A outra ponta do fio: quem fez o quê primeiro
O segundo problema é de crédito, não de matemática. O matemático Tristan Buckmaster, da universidade americana NYU, e Levent Alpöge, pesquisador ligado à Anthropic (a concorrente da OpenAI em modelos de IA), vinham trabalhando há quase um ano em uma versão simplificada do mesmo problema, usando modelos públicos de ambas as empresas. Dias antes do anúncio da OpenAI, Buckmaster publicou nas redes sua própria prova de que uma versão simplificada das equações também pode "explodir".
Buckmaster foi cauteloso: disse não ter visto a prova da OpenAI nem saber se seus dados foram usados, sem acusar a empresa de nada diretamente. Ainda assim, a sequência de eventos — a OpenAI anunciando um resultado parecido pouco depois de tomar conhecimento do trabalho dele — já basta para instalar a desconfiança. É o tipo de disputa que aparece sempre que um campo de pesquisa aberto, construído com publicações e crédito coletivo, encontra o ritmo acelerado e fechado dos laboratórios de IA. Até a comunidade concluir a verificação, o caso segue como promessa, não como prova.
Atualização (07/10, 00:48): A OpenAI divulgou um novo lote de 722 manuscritos matemáticos, organizados em 372 famílias de resultados, produzidos por um modelo de fronteira interno que ainda não foi lançado publicamente. Os documentos foram publicados em repositório aberto no GitHub, sob licença Apache 2.0, acompanhados — em parte dos casos — de formalizações no Lean, linguagem que permite verificação computacional de provas matemáticas. Segundo a empresa, o modelo recebeu cerca de 4.000 problemas e os resultados julgados mais relevantes foram agrupados nessas famílias, cobrindo áreas como teoria dos números, combinatória, ciência da computação teórica e física matemática.
O novo lote amplia o debate sobre credibilidade que já envolvia a empresa, tema da matéria anterior sobre o problema de US$ 1 milhão. Matemáticos vêm alertando que a onda de artigos gerados por IA — muitos com 100 a 200 páginas — está sendo usada por pessoas sem formação suficiente para verificar os resultados, dificultando a validação por pares. O histórico recente não ajuda: em março, a OpenAI teve de recuar após a alegação de que o GPT-5 havia resolvido dez problemas abertos de Erdős — na prática, o modelo apenas encontrou soluções que já existiam na literatura. Houve ainda acusações de falta de crédito a pesquisadores humanos no caso do problema de Navier-Stokes, para o qual a própria empresa afirma não pretender reivindicar o prêmio milionário.