A IA da OpenAI Resolveu 10 Problemas de Matemática Difíceis. Agora Matemáticos Estão a Questionar o Valor dos Seus Empregos.

Pontos-chave

• A OpenAI anunciou em 2025 que um modelo de IA interno chamado Astra resolveu 10 problemas de matemática há muito em aberto, alguns sem solução há décadas.
• Um resultado desencadeou uma disputa de crédito depois que o anúncio original da OpenAI não reconheceu dois matemáticos cujo trabalho recente a prova dependia.
• A OpenAI atualizou silenciosamente a redação do seu anúncio após reclamações dos investigadores afectados, sem adicionar uma nota de correção.
• O professor de Oxford e vencedor da Medalha Fields James Maynard disse que resolver qualquer um destes 10 problemas normalmente renderia a um investigador um emprego académico.
• Matemáticos estão agora a questionar abertamente se as universidades continuarão a financiar investigadores humanos nos níveis actuais.

A OpenAI resolveu dez problemas de matemática que deixaram investigadores profissionais perplexos, alguns durante décadas. O modelo que utilizou, chamado Astra, é uma versão interna do que a empresa descreve como o seu próximo grande lançamento. Ainda não está disponível ao público.

Os resultados abrangem uma vasta gama de campos. Um resolveu uma questão sobre o empacotamento de esferas em mais de três dimensões, o que se conecta a como os dados são comprimidos e enviados eficientemente. Outro avançou em códigos de correcção de erros, a tecnologia que ajuda o seu telemóvel a recuperar um sinal distorcido. Um terceiro resolveu duas questões em aberto sobre quando grandes redes conectadas começam a mostrar padrões estruturais previsíveis.

Um resultado atraiu particular atenção: uma prova sobre os chamados grupos não-sofic, um tipo de estrutura matemática infinita cuja existência tinha sido uma questão em aberto durante décadas. Também desencadeou uma disputa pública sobre crédito.

Quem realmente merece crédito?

O crédito pertence parcialmente aos matemáticos humanos cujo trabalho recente a prova da OpenAI se baseou directamente, e esses investigadores dizem que o anúncio original não tornou isso claro.

Francesco Fournier-Facio, matemático na Universidade de Cambridge, disse ao The Verge que o post inicial da OpenAI minimizou as contribuições de Andreas Thom e Gábor Kun. Kun, investigador no Instituto Alfréd Rényi de Matemática na Hungria, disse que foi contactado por email pouco antes da OpenAI publicar os seus resultados. Encontrou a linguagem abrangente no post original "bastante cómica", porque o artigo de investigação anexo "claramente disse que se baseia nos meus resultados de 2016 e 2019".

O post original da OpenAI dizia que estava a partilhar "resultados para problemas que estão em aberto e não viram progresso no resultado principal durante pelo menos uma década". Após reclamações, a empresa alterou essa frase para dizer que estava a partilhar "resultados, cada um dos quais resolve ou faz progresso substancial num problema em aberto há muito tempo". Nenhuma nota de correção foi adicionada.

A porta-voz da OpenAI Laurance Fauconnet confirmou a actualização, dizendo que a empresa "quis garantir que essas contribuições fossem devidamente reconhecidas". Kun disse que se perguntava se omissões semelhantes tinham ocorrido nos outros nove resultados.

O que isto significa para matemáticos como profissão?

O campo está abalado, e alguns investigadores já estão a questionar se as universidades os pagarão como pagavam antes.

James Maynard, professor de Oxford que ganhou a Medalha Fields, a maior honra em matemática, disse que cada um dos dez problemas era o tipo de questão sobre o qual investigadores sérios passaram anos e repetidamente falharam em resolver. "Existe uma sensação geral de que resolver um destes 10 problemas lhe daria um emprego na academia", disse Yang-Hui He do Instituto de Ciências Matemáticas de Londres.

Em Maio, a OpenAI disse que um modelo interno tinha resolvido uma conjectura do lendário matemático Paul Erdős, sem solução durante quase um século. Em Julho, um matemático de Harvard reportou que o Claude Fable 5 da Anthropic tinha refutado a conjectura jacobiana, um resultado que inverteu décadas de tentativas de a provar verdadeira.

Estes não são puzzles marginais. São os problemas com os quais os matemáticos realmente se preocupam.

Antes de tirar demasiadas conclusões da velocidade desta mudança, lembre-se de uma coisa: está a ouvir falar dos sucessos. Ninguém escreve manchetes sobre as centenas de problemas de matemática que a IA tentou e falhou em resolver. As vitórias são reais. Também é a selecção.

Dito isto, a pressão sobre investigadores humanos é também real. Maynard passou o último ano, nas suas próprias palavras, a "reflectir sobre" o futuro do seu campo. Dinheiro é parte da preocupação. Se as universidades continuarão a pagar matemáticos humanos aos níveis actuais é agora uma questão em aberto.

Uma conclusão honesta: se trabalha em qualquer campo de conhecimento onde o resultado é um documento, uma prova, ou um design, acompanhe o que acontece aos empregos de matemática nos próximos dois anos. É o sinal inicial mais claro que temos.