A OpenAI anunciou três descobertas científicas que atribui a seus modelos de inteligência artificial (IA), envolvendo matemática, ciência da computação e física. Entre as alegações estão provas que resolveriam conjecturas matemáticas de longa data, a refutação de uma hipótese importante sobre os limites da computação e um avanço teórico relacionado à física de partículas.

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Desta vez, a empresa também apresentou nova estratégia para envolver pesquisadores independentes na análise dos resultados. A proposta surge após críticas à forma como a OpenAI divulgou centenas de trabalhos matemáticos gerados por IA no início de outubro.

Os três casos terão abordagens diferentes. Na matemática, a empresa publicou diretamente o material produzido pelo modelo. Em ciência da computação, disponibilizou a prova e organizou um grupo externo para examiná-la. Já na física, os especialistas responsáveis decidiram preparar o trabalho antes de divulgar os materiais gerados pela IA.

A OpenAI afirma que os resultados ainda precisam ser transformados em conhecimento científico compreensível e verificável. Portanto, as descobertas anunciadas pela empresa não devem ser tratadas como conclusões definitivamente estabelecidas pela comunidade acadêmica.

IA afirma ter resolvido problemas matemáticos de longa data

• O resultado matemático envolve a chamada conjectura de suavização local, proposta em 1991 e relacionada ao comportamento de ondas e à concentração de energia ao longo do tempo;
• Segundo a OpenAI, seus modelos produziram prova válida em todas as dimensões espaciais a partir de duas. A empresa afirma que o resultado também resolve, em todas as dimensões, a conjectura de Kakeya e a conjectura de restrição de Stein, problemas importantes da análise matemática;
• A demonstração utiliza uma equação diferencial parcial auxiliar. A OpenAI disponibilizou tanto o texto da prova produzido pelo modelo quanto uma versão formalizada em Lean, linguagem usada para expressar demonstrações matemáticas de maneira verificável por computador;
• A divulgação ocorre poucas semanas depois de a empresa publicar centenas de manuscritos com soluções matemáticas atribuídas à IA. Na ocasião, pesquisadores questionaram se os materiais ofereciam explicações suficientes para que outros cientistas compreendessem, verificassem e desenvolvessem os resultados.

OpenAI afirma ter refutado hipótese importante da computação

A segunda descoberta envolve a Hipótese do Tempo Exponencial, conhecida pela sigla ETH. A conjectura é amplamente utilizada na ciência da computação teórica e sustenta que determinados problemas de satisfatibilidade de fórmulas booleanas não podem ser resolvidos por algoritmos exatos em tempo subexponencial.

A OpenAI afirma que seu sistema encontrou um algoritmo determinístico capaz de contar exatamente as atribuições que satisfazem fórmulas CNF de largura fixa em tempo subexponencial e espaço polinomial. No caso do problema 3-SAT, o resultado contrariaria a ETH.

Se confirmada, a conclusão poderá levar pesquisadores a reexaminar resultados teóricos que dependem dessa hipótese, utilizada em centenas de trabalhos de áreas, como teoria dos grafos, biologia computacional e geometria computacional.

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Para examinar a alegação, foi formado um grupo de especialistas liderado por Russell Impagliazzo e Ramamohan Paturi, da Universidade da Califórnia em San Diego (EUA), e Ryan Williams, do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT). Impagliazzo e Paturi participaram da formulação original da hipótese, em 1999.

A prova em linguagem natural e sua formalização em Lean foram disponibilizadas publicamente no GitHub. O grupo também pediu a colaboração da comunidade científica para avaliar o resultado e discutir como descobertas geradas por IA devem ser examinadas.

A participação dos especialistas, porém, não representa confirmação antecipada da descoberta. O próprio grupo defende que uma alegação dessa magnitude exige análise independente e cuidadosa.

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Descoberta na física envolve teorias quânticas de campos

A terceira alegação está relacionada à física teórica. A OpenAI afirma ter produzido uma demonstração matematicamente rigorosa da existência de determinadas teorias quânticas de campos interagentes em quatro dimensões, com campos de calibre e férmions.

O trabalho incluiria a cromodinâmica quântica (QCD, na sigla em inglês), teoria que descreve a interação entre partículas como quarks e glúons por meio da força forte, além de uma extensão unificada do Modelo Padrão da física de partículas.

A empresa também afirma que o resultado inclui demonstração da existência da teoria de Yang-Mills pura, relacionada a um dos problemas do Prêmio do Milênio do Instituto Clay de Matemática.

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Diferentemente dos outros dois casos, os materiais produzidos pela IA ainda não foram divulgados. David Gross, vencedor do Nobel de Física de 2004, liderará grupo que inclui Michael Douglas, Arthur Jaffe, Igor Klebanov e Nikita Nekrasov. Os especialistas decidiram preparar a explicação do trabalho antes da publicação dos materiais originais.

A existência de uma demonstração rigorosa para essas teorias seria um avanço importante para a física matemática. Por enquanto, contudo, a afirmação permanece sob análise, sem validação independente apresentada no anúncio.

Nova estratégia tenta responder às críticas dos pesquisadores

A mudança na divulgação dos resultados ocorre em meio a debate sobre o papel da IA na pesquisa científica. Um dos pontos centrais é como permitir que a comunidade examine os resultados sem concentrar o acesso inicial em um grupo escolhido pela própria empresa.

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Em 25 de outubro, o Grupo Consultivo sobre Matemática e Inteligência Artificial (AGMAI, na sigla em inglês) recomendou que empresas de IA não adotem a prática de selecionar matemáticos para receber resultados antecipadamente. Entre os problemas apontados estão o acesso desigual, a influência da reputação dos especialistas sobre a credibilidade das alegações e o risco de escolhas enviesadas.

O grupo defende que os resultados sejam disponibilizados de maneira responsável, com informações que permitam a verificação independente e favoreçam o desenvolvimento de uma compreensão científica compartilhada.

A OpenAI reconhece que sua nova estratégia também envolve riscos. A escolha de especialistas para coordenar a análise pode influenciar quem participa primeiro da discussão e criar assimetrias de informação. A empresa afirma que os colaboradores externos poderão compartilhar o trabalho e publicar suas conclusões sem acordos de confidencialidade.

A companhia também diz que não busca crédito acadêmico pelas descobertas produzidas por seus modelos. O reconhecimento, segundo a proposta, deve contemplar os pesquisadores que desenvolverem explicações, verificarem as provas e produzirem materiais que permitam compreender os resultados.

A OpenAI convidou a comunidade científica a discutir critérios para o acesso antecipado, a divulgação de conflitos de interesse, a atribuição de crédito e o apoio a estudantes e pesquisadores diante das mudanças provocadas pela IA.