A OpenAI afirma que um modelo de IA ainda não lançado ajudou a produzir mais de 700 manuscritos sobre mais de 370 tópicos matemáticos, cada um levando, em média, três horas. O trabalho, publicado em outubro, provocou um debate entre matemáticos sobre como pesquisas geradas por IA devem ser avaliadas e compartilhadas.

Os tópicos incluem a hipótese de Riemann, um famoso problema não resolvido relacionado aos números primos. A OpenAI não a resolveu, e trabalhos anteriores da Anthropic também não solucionaram o problema, embora seus resultados tenham sido descritos como um avanço na área.

A Association for Human Mathematics, fundada por matemáticos de todo o mundo, criticou a escala da publicação da OpenAI. Publicar mais de 700 arquivos de uma só vez, argumentou a associação, não demonstra competência científica e pode ser, em vez disso, uma demonstração de poder.

Uma preocupação central é que a pesquisa matemática envolve mais do que produzir uma resposta correta. A Sociedade Matemática Alemã (DMV) afirma que os sistemas de IA tendem a priorizar os resultados, enquanto os pesquisadores também valorizam os métodos e o raciocínio que levam a eles. Demian Nahuel Goos, da Universidade Humboldt de Berlim, disse que uma demonstração, por si só, pode oferecer pouca compreensão.

Pesquisadores também levantaram questões sobre a verificação: quem pode conferir um volume tão grande de trabalhos, como os resultados foram obtidos e se dependem de premissas falsas. A DMV alertou que os sistemas de IA podem recorrer a materiais existentes que ainda não foram analisados por especialistas e afirmou que usar o trabalho de outras pessoas sem o devido reconhecimento violaria as normas científicas. Em uma disputa separada sobre uma solução matemática, dois matemáticos disseram que não receberam o devido reconhecimento.

O debate também suscitou preocupações sobre os efeitos no intercâmbio aberto de ideias e nos pesquisadores em início de carreira. O presidente da DMV, Jürg Kramer, disse que alguns pesquisadores pararam de publicar suas descobertas na internet, o que, alertou, poderia desacelerar o progresso e restringir o debate na comunidade matemática. Christian Hesse, professor de matemática em Stuttgart, disse à Agência Alemã de Imprensa que a pesquisa de doutorado talvez precise mudar se a IA puder resolver, em minutos, problemas nos quais estudantes trabalharam por anos. Ele afirmou que, no futuro, o trabalho poderá dar mais ênfase à elaboração de perguntas, à compreensão da matemática e à avaliação crítica dos resultados.

Alguns matemáticos receberam os avanços com entusiasmo. Hesse chamou de sensacional o trabalho da OpenAI em matemática, ressaltando que as demonstrações ainda precisam ser verificadas quanto à correção e à originalidade. Ele argumentou que as limitações da IA não justificam proteger a área das mudanças. Robert Lange, pesquisador de IA e membro fundador da Sakana AI, sediada no Japão, observou que o debate diz respeito à ciência pura, na qual o caminho para tornar as descobertas um recurso público ainda é relativamente longo.

A DMV sugeriu que as editoras acadêmicas poderiam desempenhar um papel mais importante ao publicar trabalhos aprovados na revisão por pares. Hesse se opôs à dependência de barreiras de acesso pagas, dizendo que a ciência depende do intercâmbio, e não da exclusão. A OpenAI afirmou que quer expandir as fronteiras do conhecimento humano e avaliar seus modelos internos em matemática e outras ciências para desenvolver ferramentas que promovam essas áreas.

Para Hesse, o desafio mais profundo é decidir o que significa compreender a matemática: uma demonstração correta não é necessariamente o mesmo que entender por que uma afirmação é válida, que conexões ela revela ou que perguntas suscita. Ele acredita que a IA não eliminará a matemática, mas poderá assumir parte do trabalho e desafiar as suposições sobre o quanto os matemáticos humanos são indispensáveis.

Fontes: t3n.