OpenAI x matemáticos: a briga por crédito que ameaça a ciência aberta
Vinte e cinco medalhistas Fields assinaram carta acusando laboratórios de IA de atropelar o rigor matemático em nome da corrida por resultados. A OpenAI nega má-fé, mas já perdeu um patrocínio por causa do caso.
Por Elias Brandão · Analista de IA e ética
Quando a régua da ciência vira cronômetro
Imagine um professor que passa a vida inteira demonstrando um teorema no quadro, linha por linha, citando quem veio antes dele — e de repente um aluno chega com a resposta pronta, tirada de uma calculadora que ninguém sabe muito bem como funciona por dentro. É mais ou menos essa a sensação de 25 matemáticos ganhadores da Medalha Fields, o prêmio mais cobiçado da área, que assinaram uma carta aberta afirmando que os laboratórios de inteligência artificial estão passando o rodo sobre décadas de método científico só para cravar bandeira antes da concorrência.
O documento, batizado de "A Severe Misalignment of AI in Mathematics" (algo como "Um sério desalinhamento da IA na matemática") e publicado no blog do próprio Terence Tao — um dos nomes mais respeitados da matemática mundial —, reúne peso pesados como Peter Scholze, Maryna Viazovska e June Huh. A reclamação central é simples de entender: quando um modelo de IA resolve em horas um problema que levaria anos de trabalho humano, ninguém para para escrever a prova com cuidado, checar se ela é realmente original ou dar o devido crédito a quem já vinha trabalhando no tema. Os autores falam em risco de "plágio e má atribuição" e temem que se perca a "cadeia de transmissão" de conhecimento entre gerações de pesquisadores — como se um garimpo às pressas destruísse o contexto histórico dos achados, para usar a comparação do próprio Tao.
Foto: reprodução/officechai.com
O estopim: quem resolveu o quê primeiro
A gota d'água foi a equação de Navier-Stokes, um dos seis "Problemas do Milênio" do Clay Mathematics Institute, com prêmio de 1 milhão de dólares para quem decifrar. A OpenAI anunciou ter demonstrado, em 88 horas e com a ajuda de cerca de 10 mil agentes de IA trabalhando em paralelo, que as equações podem gerar uma singularidade em tempo finito. Só que na véspera do anúncio, o professor Tristan Buckmaster, da NYU, já havia postado que ele e Levent Alpöge, pesquisador da rival Anthropic, tinham resolvido as equações de Euler — um passo considerado central para chegar a Navier-Stokes.
Buckmaster acusa a OpenAI de ter percebido o avanço da dupla e adotado o mesmo método às pressas, além de sugerir que ele assinasse um artigo conjunto sozinho, deixando Alpöge de fora. Segundo ele, ao ameaçar tornar o caso público, ouviu de um pesquisador da empresa: "por que você arruinaria sua carreira?". Sébastien Bubeck, matemático da OpenAI, nega qualquer uso indevido de dados de sessões no Codex (a ferramenta de programação da empresa) e diz que o modelo chegou à solução por caminho independente — embora admita não poder descartar totalmente que dados anonimizados de uso tenham ajudado a melhorar os modelos.
Dois lados, um mesmo dilema
Do lado dos matemáticos, o medo é perder o processo — a verificação por pares, a citação cuidadosa, o tempo de maturação de uma ideia. Do lado da indústria, a lógica é a de sempre no mercado de IA: quem anuncia primeiro herda a atenção e a credibilidade. A OpenAI já sentiu o baque reputacional: retirou o patrocínio de uma competição de matemática no Caltech depois de críticas de pesquisadores da instituição. A declaração dos medalhistas Fields segue aberta a novas assinaturas, sinal de que a disputa está longe do fim.
Atualização (12/09, 09:40): ATUALIZAÇÃO (12/09): A disputa ganhou um capítulo mais detalhado. A OpenAI publicou, em 8 de setembro, a reivindicação de ter resolvido um dos sete Problemas do Milênio do Clay Mathematics Institute — a existência e suavidade das equações de Navier-Stokes, prêmio de US$ 1 milhão —, afirmando ter usado um enxame de cerca de 10 mil agentes de IA rodando por 88 horas.
O problema resolvido está diretamente ligado ao trabalho prévio do matemático da NYU Tristan Buckmaster e do pesquisador Levent Alpöge, da Anthropic, que já haviam avançado semanas antes num resultado relacionado (blow-up em tempo finito para as equações de Euler). Segundo reportagem do The Verge, a OpenAI teria oferecido a Buckmaster coautoria no anúncio sob a condição de excluir Alpöge do crédito — por ele trabalhar na concorrente Anthropic —, proposta que o matemático recusou. Uma investigação interna da OpenAI negou acesso indevido aos prompts de Buckmaster, mas admitiu que o método final seguiu abordagem semelhante à dele.
O episódio ampliou a repercussão entre matemáticos: o medalhista Fields Terence Tao publicou um ensaio alertando que laboratórios de IA hoje têm poder computacional para atropelar um problema no instante em que ouvem rumor de que alguém está perto de resolvê-lo, ameaçando as normas de colaboração aberta da matemática.