Victor Bianchin
RedatorVictor Bianchin é jornalista.
A OpenAI afirma ter resolvido o problema da existência e suavidade de Navier-Stokes, que foi proposto em 1934 pelo francês Jean Leray e permanecia sem solução. Esse problema é considerado extremamente importante e, no ano 2000, foi nomeado um dos “Sete Problemas do Milênio” pelo Clay Mathematics Institute, que oferece um prêmio de um milhão de dólares a quem resolvê-lo.
A OpenAI publicou tanto a demonstração analítica quanto sua formalização em Lean. Mas isso ainda não significa que o problema esteja oficialmente resolvido — falta o escrutínio da comunidade matemática. E, para completar, surgiu uma grande polêmica por causa do trabalho prévio de matemáticos humanos. O mérito da descoberta, se é que de fato se trata de uma descoberta, agora está difuso.
Para descobrir essa suposta solução, a OpenAI utilizou um modelo interno que descreve como “significativamente mais capaz” que o já potente GPT-6 Astra, e que ainda está em treinamento. Os responsáveis pelo projeto acabaram usando cerca de 10.000 agentes coordenados, trabalhando durante 88 horas e consumindo vários milhões de dólares em computação.
A OpenAI não escolheu esse problema por acaso. Tristan Buckmaster, matemático da Universidade de Nova York, e Levent Alpöge, matemático que trabalha na Anthropic, vinham obtendo avanços importantes havia meses em problemas relacionados. Sua pesquisa dava continuidade a uma linha aberta pelos matemáticos espanhóis Diego Córdoba e Luis Martínez-Zoroa.
Quem busca soluções se apoia em conhecimentos e avanços anteriores, e foi justamente isso que, em essência, a OpenAI fez. A empresa reconhece que começou a atacar esse Problema do Milênio quando descobriu que a Anthropic estava obtendo avanços importantes. Aproveitar conhecimentos públicos ou linhas de pesquisa promissoras não é irregular e tampouco significa “trapacear”.
Captura de um "movimento local incompreensível". Fonte: OpenAI
Polêmica
Buckmaster e Alpöge haviam utilizado ferramentas de IA, incluindo o Codex, durante sua pesquisa. Buckmaster escreveu um comunicado levantando a possibilidade de que a OpenAI pudesse ter se beneficiado dessas sessões privadas. A empresa nega e afirma que nem seus pesquisadores nem seus agentes viram seus prompts, demonstrações ou trabalho privado antes que fossem tornados públicos. Até o momento, não há provas de que a OpenAI tenha “vasculhado” as conversas dos matemáticos para encontrar a solução, portanto essa acusação permanece sem comprovação.
A OpenAI afirma que, embora considere improvável, não pode descartar que “dados anonimizados” derivados do uso que Buckmaster e Alpöge fizeram do Codex possam ter contribuído para melhorar seus modelos. Isso não significa que o modelo tenha sido treinado com a demonstração deles especificamente nem que pudesse recuperá-la, mas implica que, por enquanto, não está claro onde termina o uso privado de uma ferramenta de IA e onde começa esse aprendizado que os modelos costumam aproveitar dessas conversas anonimizadas.
Quem fica com o mérito
Buckmaster afirma que Sébastien Bubeck, da OpenAI, propôs que ele participasse da publicação do novo resultado, deixando Alpöge de fora, justamente por ele trabalhar para a Anthropic, e critica a forma como essas conversas foram conduzidas. Segundo Bubeck, as coisas foram diferentes: eles não pretendiam deixar Alpöge de fora e a ideia era discutir quem poderia participar de uma possível publicação da demonstração criada pelo modelo da OpenAI. O confronto está servido.
Tornou-se normal que um laboratório de IA descubra que existe uma linha de pesquisa promissora e aplique milhares de agentes de IA para resolvê-la. No entanto, fazer isso exige investimentos enormes e insere um dilema singular: agora, o importante não é apenas ter uma boa ideia, mas dispor de capacidade computacional para conseguir resolver o problema.
Este texto foi traduzido/adaptado do site Xataka Espanha.
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