OpenAI diz que modelo interno resolveu mais de 100 problemas matemáticos em aberto e forma grupo de matemáticos para checar os resultados
A OpenAI anunciou em 21 de setembro que um modelo interno resolveu mais de 100 problemas matemáticos que permaneciam em aberto havia anos, cobrindo a maior parte das áreas da matemática. O modelo começou a ser treinado em 28 de agosto — ou seja, o feito teria levado apenas 24 dias desde o início do treinamento até o anúncio.
O mesmo modelo por trás de outra polêmica recente
Segundo a empresa, esse é o mesmo modelo responsável pela solução anunciada há poucos dias para uma versão do problema de Navier-Stokes, um dos sete problemas do milênio do Instituto Clay — anúncio que já havia gerado controvérsia depois que um matemático da NYU acusou a OpenAI de tentar excluir um colaborador da publicação por ele trabalhar na Anthropic.
A OpenAI ainda não divulgou publicamente a maior parte dos mais de 100 resultados alegados, o que significa que pesquisadores externos não conseguem, por enquanto, avaliar de forma independente a qualidade ou a originalidade dessas soluções.
Um grupo de matemáticos de peso para arbitrar os resultados
Para lidar com a dificuldade de verificar tantos resultados de uma vez, a OpenAI formou o Advisory Group on Mathematics and Artificial Intelligence, sediado no Institute for Advanced Study de Princeton, com nove matemáticos fundadores — entre eles nomes de peso como Timothy Gowers, Edward Witten e Ravi Vakil.
Por que isso importa mesmo para quem não é matemático
Independentemente de quantos desses resultados resistirem à checagem independente, o episódio ilustra até onde já se estica o debate sobre a velocidade dos anúncios de capacidades de IA: entre treinar um modelo e alegar avanços que levariam anos de trabalho humano, o intervalo agora se mede em semanas — o que torna ainda mais importante a existência de mecanismos de verificação independente, como o grupo que a própria OpenAI acabou de criar.