O lote de outubro

A OpenAI, dona do ChatGPT, pôs na internet de uma vez centenas de respostas para problemas de matemática sem solução. Os matemáticos ainda não sabem quais delas estão certas.

A empresa publicou 722 textos em 6 de outubro de 2026, num repositório aberto na internet. Todos foram escritos por um modelo de IA interno, que a OpenAI não liberou ao público.

Segundo a OpenAI, o modelo recebeu cerca de 4 mil problemas e resolveu 377 deles. Cada resultado consumiu em média o equivalente a três horas de raciocínio do ChatGPT Pro, plano pago do assistente. Os três números são da própria empresa, e ninguém de fora os refez.

A OpenAI avisa que podem conter erros os resultados ainda não conferidos no Lean, programa que testa cada passo lógico de uma demonstração. A empresa publicou à parte a lista dos textos já conferidos dessa forma.

Um dos resultados trata de uma versão mais fraca da hipótese de Riemann, problema sobre os números primos em aberto desde 1859. Jared Duker Lichtman, da Universidade Stanford, chamou o feito de "a conquista mais significativa da IA na matemática até agora", segundo a revista Quanta.

Peter Sarnak, da Universidade de Princeton, transformou uma disciplina deste semestre em estudo da demonstração. Ele quer que pessoas confiram todos os detalhes antes de chamar o resultado de teorema.

⚠️ Divergência identificada: A CNN Brasil e a revista Quanta falam em 377 resultados. O site The Rundown informa que a OpenAI agrupa os 722 textos em 372 famílias de resultados relacionados. Nas fontes de informação consultadas, a empresa não explica a diferença entre os dois números.

Navier-Stokes e a disputa de autoria

Um mês antes, em 8 de setembro de 2026, a OpenAI anunciou ter resolvido a equação de Navier-Stokes. A equação descreve como líquidos e gases se movem e está entre os sete Problemas do Milênio. O instituto americano Clay Mathematics Institute escolheu esses problemas em 2000 e oferece US$ 1 milhão por solução.

A demonstração tem 166 páginas, segundo o site alemão The Decoder. Pelos dados da OpenAI, ela saiu de cerca de 10 mil cópias do modelo trabalhando juntas durante 88 horas.

O instituto Clay analisa a prova e diz que o processo é "deliberadamente sem pressa". Segundo o Cornell Daily Sun, jornal dos estudantes da Universidade Cornell, as regras exigem publicação e dois anos de escrutínio antes do prêmio.

O matemático Tristan Buckmaster, da Universidade de Nova York, acusa a OpenAI de ter partido do trabalho que ele fazia com Levent Alpöge. Alpöge trabalha na Anthropic, concorrente direta da OpenAI. Os dois pesquisavam o problema com modelos de IA disponíveis ao público, segundo o The Decoder.

A OpenAI nega ter usado os dados dos pesquisadores. Gonzalo Cao-Labora, da Escola Politécnica Federal de Lausanne, na Suíça, diz que as duas abordagens só se parecem na superfície.

Camillo De Lellis, do Instituto de Estudos Avançados de Princeton, avalia que talvez nunca se saiba a origem das ideias. Para ele, os modelos de IA não mostram o caminho que percorrem até a resposta.

Segundo Álvaro Machado Dias, especialista em IA e colunista da CNN Brasil, a OpenAI mirou o problema ao saber de dois matemáticos perto de um avanço.

Quem confere e quem aprende

Três dias depois do anúncio de Navier-Stokes, 25 ganhadores da Medalha Fields assinaram uma declaração pública. A medalha premia matemáticos de até 40 anos, e a declaração se chama "Um grave desalinhamento da IA na matemática".

Para Machado Dias, mudou "a proporção entre o conteúdo que entra e o número de gente capaz de julgar". Ele descreve o lote da OpenAI como "um volume que levaria anos para digerir".

Fábio Tal, professor titular de matemática aplicada da USP, afirma que resolver não basta. "Enquanto o problema era o foco, ele não era o objetivo", disse à CNN Brasil. Para ele, a IA trata todo problema como objetivo, e a comunidade precisa transformar essa produção em conhecimento.

Segundo os entrevistados da CNN Brasil, a formação de mestres e doutores pode sofrer, porque o aprendizado depende de tentar e errar. "Você aprendia muito em matemática errando", diz Tal. Machado Dias avalia que não haverá vagas suficientes na pesquisa para justificar a formação na área.

Os entrevistados também apontam que a escolha dos problemas pode seguir o interesse das empresas de IA, e não as prioridades dos matemáticos. Nenhum deles defende barrar a tecnologia. Para eles, a tarefa é adaptar as instituições e os métodos de trabalho.

Ressalvas

Os números do lote de outubro são da OpenAI: cerca de 4 mil problemas, 377 resultados e três horas de processamento por resultado. O modelo que produziu os textos não foi liberado, e ninguém de fora refez os resultados.

Até 17 de outubro de 2026, o Clay Mathematics Institute não tinha dado veredito sobre a solução de Navier-Stokes, segundo o The Decoder.

O Cornell Daily Sun informa 25 assinaturas na declaração dos medalhistas Fields. O verbete da Wikipedia sobre a disputa cita 24 iniciais e mais duas depois, e outro verbete cita 28.

As reportagens da Scientific American, da CNBC e da Nature sobre o caso não foram lidas, porque os sites recusaram o acesso automático.

Divulgação de conflito de interesse: Levent Alpöge, pesquisador da Anthropic, é parte da disputa de autoria sobre Navier-Stokes, e a Anthropic concorre diretamente com a OpenAI. A Anthropic também fabrica a inteligência artificial usada na pesquisa e na redação destes resumos. Nenhum dado deste texto foi obtido junto à Anthropic.