Como a inteligência artificial supera os melhores matemáticos do mundo, e quais são os riscos disso

Nos anos 70, os matemáticos se preocupavam que, com a popularização da calculadora, ninguém ia decorar a tabuada e que o raciocínio seria enfraquecido por essa comodidade. Com o avanço da tecnologia, o nêmesis se tornou muito mais capaz e pode mudar todo o campo da pesquisa em matemática. Plataformas de inteligência artificial (IA) estão resolvendo problemas matemáticos que desafiam as mentes mais afiadas do mundo há séculos. E mais: essas questões estão sendo resolvidas em pouquíssimo tempo.

Só no mês de outubro, a OpenAI informou em comunicado que resolveu 372 problemas matemáticos, até então sem solução, e publicou os resultados na internet. Meses antes, a empresa já tinha anunciado uma conquista que surpreendeu a comunidade científica e também gerou reações negativas. A companhia alegou ter resolvido o Problema de Navier-Stokes (ou da Existência e Suavidade de Navier-Stokes), um dos sete problemas do milênio propostos pelo Clay Mathematics Institute, em apenas 88 horas.

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A estimativa é de que a empresa tenha usado o equivalente a US$ 15 milhões em capacidade de processamento, e o Instituto Clay de Matemática prometia US$ 1 milhão a quem conseguisse resolver o problema. Isso gerou críticas de pesquisadores, apesar de a OpenAI ter informado que não iria reivindicar o prêmio. O Instituto Clay informou que a questão aparentemente foi resolvida, embora a avaliação da prova ainda esteja em andamento.

O problema envolve equações usadas para descrever como líquidos e gases se movimentam, e têm aplicações na engenharia, na medicina, na previsão do tempo, na oceanografia e no desenvolvimento de aeronaves. Entre as muitas implicações que a descoberta pode ter indiretamente, está o aumento de eficiência no resfriamento de data centers, que processam cargas computacionais de IA, feitos com líquidos e ar. A OpenAI diz que conseguiu resolver a questão usando cerca de 10 mil agentes de IA, que agiram de forma autônoma para buscar soluções (sob supervisão humana).

A demonstração matemática da solução para a questão foi publicada em Lean, uma ferramenta que permite verificar demonstrações de cálculos no computador — criação do cientista brasileiro Leonardo de Moura.

Pouco tempo depois da publicação sobre a solução para o problema, o matemático Tristan Buckmaster, professor na New York University, publicou um longo relato acusando a OpenAI de ter seguido um caminho muito similar ao que estava investigando como solução para a questão e que, durante o processo, havia usado o Codex, ferramenta da OpenAI. A empresa nega ter usado o trabalho do pesquisador como base para sua solução ao problema.

Para Marcelo Viana, diretor-geral do Instituto Nacional de Matemática Pura e Aplicada (IMPA), a grande força da IA está em reunir e combinar ferramentas já existentes com enorme habilidade e velocidade, impulsionada por seu acesso a imensos volumes de dados e capacidade incansável de processamento. No entanto, diz, as motivações das plataformas de IA estão desalinhadas com a comunidade científica.

"Os últimos desenvolvimentos são coisas que estão acontecendo, não só ocorrem de maneira independente da comunidade matemática, mas de certa forma à revelia dela. Temos de ter consciência disso até para não sermos manipulados, porque, no final das contas, as motivações principais são de ordem comercial. Dito isso, a essa altura é inegável que a IA mudou completamente a regra do jogo na área da matemática", afirma.

Viana acredita que a IA deve ser usada para pesquisa, mesmo no campo da matemática, abrindo novas possibilidades para pesquisadores fazerem descobertas. Porém, ele diz que é preciso ver a IA como qualquer outra tecnologia, que pode trazer benefícios e riscos. "Com o mesmo bom senso com que tentamos regular outras tecnologias, essa é uma tecnologia (a IA) que precisa ser regulada, domesticada, porque machuca. Ela pode não machucar do mesmo jeito que uma bomba nuclear, mas os impactos potenciais não são muito menores do que isso", diz Viana.

Anderson Soares, diretor de IA (CAIO) da IA Brasil, comunidade para democratizar a tecnologia, vê na IA uma capacidade de especialização que não é comum em matemáticos, justamente porque a pesquisa leva as pessoas a se especializarem em temas específicos, o que nem sempre dá a visibilidade necessária para resolver problemas complexos.

"Um matemático domina a fundo uma ou duas áreas, como qualquer outro especialista. O modelo de IA é um especialista em temas mais abrangentes. Ele tem a mesma profundidade de vários especialistas. Muitos problemas ficam em aberto porque ninguém consegue conectar pedaços de conhecimento que os resolveriam. Tivemos o caso recente do Erdos, em que a solução foi ligar um problema geométrico à teoria algébrica dos números. Os modelos testam milhões de caminhos em paralelo, 'sem cansaço e sem custo', enquanto a mente humana é criativa, mas analisa poucas opções em paralelo", afirma Soares.

Riscos de usar a IA na pesquisa

Diogo Cortiz, professor do departamento de computação da PUC-SP, aponta riscos de usar a IA para solucionar problemas complexos. Para ele, isso pode levar à estagnação do raciocínio, pode terceirizar para a tecnologia o que pode levar, em última instância, a um colapso da produção de conhecimento humano por deixarmos de criar novos caminhos conceituais.

Citando um artigo do economista Daron Acemoglu, vencedor do Prêmio Nobel de Economia em 2024, Cortiz explica que o conhecimento humano progride pelo processo de tentativa e erro. Quando um pesquisador enfrenta uma questão difícil sem saber a resposta, ele explora múltiplos caminhos e gera conhecimento residual — pequenas descobertas indiretas que alimentam o progresso da ciência. Por isso, há um risco de colapso na forma como a humanidade, até agora, produzia conhecimento.

Para Cortiz, um risco importante dos avanços feitos pela IA é causar um crescimento desproporcional de alguns países em relação aos demais.

"O Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento (PNDU) coloca o risco da inteligência artificial causar o que a gente chama de uma grande divergência. Quando começou a Revolução Industrial, os países eram próximos nos níveis de desenvolvimento econômico e social. Com a revolução, o Ocidente se desenvolveu num ritmo acelerado que acabou dividindo o mundo. Isso é chamado de grande divergência", explica.

O especialista aponta países como Estados Unidos ou China, por terem tanto as plataformas de IA quanto capital o suficiente para investir no uso da tecnologia. "Nos Estados Unidos, hoje boa parte da ciência feita em inteligência artificial acaba sendo nesses laboratórios (de empresas de IA), porque eles têm as verbas, o dinheiro não só para pagar o salário de bons cérebros, mas principalmente para infraestrutura para rodar e treinar os modelos", afirma Cortiz.