OpenAI afirmou em 8 de setembro que um modelo interno operando cerca de 10.000 agentes teria resolvido o problema de Navier-Stokes, uma alegação que dois matemáticos contestam abertamente.
Principais pontos:
- Um sistema interno e ainda inédito da OpenAI produziu uma prova escrita e uma formalização em Lean para um dos sete Problemas do Prêmio do Milênio.
- Tristan Buckmaster e Levent Alpöge, que divulgaram um resultado relacionado um dia antes, questionam como a empresa chegou à mesma abordagem.
- Terence Tao diz que laboratórios de IA estão explorando problemas abertos famosos para autopromoção, e não por interesse genuíno em avanço matemático.
Detalhes da suposta prova de Navier-Stokes da OpenAI
A empresa publicou um texto técnico e uma formalização em Lean defendendo que um fluido inicialmente suave e em repouso pode desenvolver uma singularidade em tempo finito. Pesquisadores descrevem o sistema interno como significativamente mais poderoso que o GPT-6 Astra e afirmam que o modelo continua em treinamento, com desempenho ainda em ascensão. Matemáticos perseguem essa questão há cerca de 90 anos, desde que Jean Leray mostrou, em 1934, a existência de soluções em um sentido mais fraco e generalizado.
A OpenAI começou a treinar o modelo em 28 de agosto e, em 1º de setembro, passou a direcioná‑lo para todos os Problemas do Prêmio do Milênio, após rumores de que dois deles já teriam sido resolvidos. Executivos disseram a repórteres que a conta de computação chegou à casa dos milhões de dólares.
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Buckmaster e Bubeck entram em choque sobre crédito
Tristan Buckmaster, matemático da New York University, e Levent Alpöge, pesquisador da Anthropic atuando em caráter pessoal, vinham trabalhando havia quase um ano em equações de fluidos relacionadas. Eles se basearam em trabalhos anteriores de Diego Cordoba e Luis Martinez-Zoroa, e divulgaram provas verificadas em Lean para o problema de Euler forçado um dia antes de a OpenAI tornar seu resultado público. Buckmaster então questionou se seus rascunhos privados no Codex teriam inspirado o esforço rival e disse não ter obtido respostas claras sobre os dados de treinamento.
Ele também afirmou que o pesquisador da OpenAI Sebastien Bubeck pressionou para retirar o nome de Alpöge de um artigo por causa de seu vínculo empregatício e, em seguida, o teria desencorajado de tornar o caso público.
Bubeck negou essa versão, classificando o relato como falso e inflamado.
Segundo a empresa, nem seus pesquisadores nem seus agentes tiveram acesso ao trabalho da dupla antes da divulgação, embora admita que dados de uso desidentificados possam ter contribuído para o aprimoramento de seus modelos. A OpenAI afirma não ter planos de reivindicar o prêmio de US$ 1 milhão associado ao problema. O Clay Mathematics Institute, que estabeleceu os sete problemas em 2000, continua listando Navier‑Stokes como não resolvido.
Terence Tao questiona o uso de IA em matemática
Terence Tao, amplamente considerado um dos maiores matemáticos em atividade, alertou que empresas de IA estão tratando problemas abertos famosos como peças de marketing para seus sistemas mais recentes. Ele argumenta que retirar desses problemas apenas a “resposta final” pode destruir o ecossistema que gera a próxima leva de técnicas, questões e matemáticos em formação, comparando a prática a saquear um sítio arqueológico.
A escala do esforço cresceu rapidamente. Cerca de 100 agentes primeiro resolveram uma versão mais simples, não forçada, da equação de Euler em aproximadamente 50 horas. Em seguida, o grupo dedicado a Navier‑Stokes relatou uma solução em 5 de setembro, cerca de 88 horas após o início do projeto, e a verificação em Lean dessa prova levou mais 17 horas.
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