A OpenAI publicou centenas de trabalhos com soluções para problemas de matemática que estavam em aberto. Aí uma associação da área soltou uma nota dizendo, basicamente: ninguém pediu pra vocês fazerem isso.
Como assim ninguém pediu? Agora precisa de autorização pra resolver um problema?
Eu fui ler a briga no Twitter e parecia que eu tava lendo dev reclamando de IA. A máquina faz uma coisa que antes precisava de anos de estudo e aí começa: "mas não tem o aspecto humano", "mas e a jornada?", "mas não pode ser assim". É impressionante como o discurso muda quando chega na nossa profissão.
Eu gravei um vídeo sobre isso. Aqui vai a versão escrita.
Como isso começou
Pegou fogo com Navier–Stokes, em setembro de 2026. A OpenAI apresentou uma prova de que, com uma força externa suave, a velocidade de um fluido pode crescer sem limite num tempo finito. E publicou essa prova em Lean, pra ser conferida por computador. Sem a força externa, a pergunta continua aberta.
Aí, em 6 de outubro, veio mais. Centenas de trabalhos de uma vez, em várias áreas. Acabou a conversa de que era um caso isolado, e o pessoal começou a discutir se ainda ia ter trabalho pra fazer.
O que foi anunciado de fato
Antes da briga, os números, porque tem muito exagero rolando dos dois lados.
O catálogo no GitHub lista 719 manuscritos, agrupados em 372 famílias. Tem trabalho que depende de outro, tem resultado relacionado, então não sai falando que são 719 problemas diferentes resolvidos. E cerca de 42% dos resultados principais têm prova formalizada. Ainda tem bastante coisa pra conferir.
Dois exemplos pra dar a escala:
- Função zeta. É a função ligada à distribuição dos números primos. Eles afirmam ter provado que ela não tem zeros numa região com parte real acima de 7/8. Pra Hipótese de Riemann completa, o limite relevante é 1/2, então ainda falta. Mas olha o tipo de problema que essa ferramenta tá atacando. Não é conta difícil de vestibular.
- Multiplicação de matrizes. Um limite de 9/4 (2,25) pro expoente. Pra quem é dev: é sobre quanto o custo cresce quando a matriz aumenta. É um resultado teórico, não um update que você instala e o seu programa fica mais rápido. Mas é uma proposta concreta pra estudar e conferir.
Segundo a OpenAI, cada resultado levou, em média, o equivalente a três horas de raciocínio do ChatGPT Pro, usando um modelo interno. Não é um modelo público que você abre no navegador. É a empresa falando do compute que gastou.
Se esses resultados se confirmarem, pensa na diferença de escala. O que antes rendia anos de trabalho agora aparece às centenas. Dá pra entender o susto.
A reação conseguiu ser mais interessante que o anúncio
O ThePrimeagen postou que a OpenAI resolveu a matemática de uma vez. Teve quem chamou a reação de reserva de mercado. Do outro lado, o pessoal reclamando: vocês jogam esse monte de paper na internet e sobra pra nós conferir se tem erro. O Twitter virou aquela maravilha que você já conhece.
O Le Monde contou que o Hugo Duminil-Copin, que ganhou a medalha Fields, chorou depois do anúncio e ficou preocupado com quem tá começando na área. Eu entendo. Você passou anos estudando, construiu a sua vida em volta disso e aparece uma máquina fazendo aquele trabalho. É um baque. Mas eu não vou defender que uma descoberta espere só porque ela deixou alguém mal, por mais competente que essa pessoa seja.
E também teve pesquisador animado. O Ion Nechita foi listando os resultados que interessavam pra ele e falando que aquilo podia marcar uma mudança enorme na área. Nem todo mundo resolveu brigar com a ferramenta.
Agora, do lado empolgado também tem viagem. Circulou um ranking dizendo que 81% das descobertas daquela comparação tinham saído naquele dia. Como o autor chegou nisso? Pediu pra duas IAs fazerem o ranking. Pronto, virou estatística, pode postar.
Calma. Resposta de chatbot não vira estudo só porque o número ficou bonito. Eu quero ver esses resultados confirmados, mas não preciso comprar todo post empolgado.
"Ninguém pediu"
Voltando pra frase que me pegou. A nota é da Association for Human Mathematics, e o Terence Tao republicou no blog dele. Eles dizem que essa divulgação não é progresso e pedem pro pessoal parar de trabalhar com a OpenAI.
Não quer trabalhar com a empresa? Beleza. Agora, o problema tá aberto, alguém apresenta uma solução e a sua resposta é que não pediu? Eu não consigo levar esse argumento a sério. Desde quando eu preciso consultar quem trabalha na área antes de tentar resolver alguma coisa?
Tem uma reclamação que eu entendo muito mais. Um grupo consultivo de matemáticos pediu pra parar de testar esses problemas em modelos fechados, que o resto dos pesquisadores não consegue usar. A empresa tem uma ferramenta que ninguém mais tem e sai competindo com todo mundo. Eu também quero mais acesso, quero ver as provas e quero que outros consigam conferir.
Inclusive, a OpenAI diz que seguiu recomendações desse grupo, só que o documento começa justamente pedindo pra parar esses testes. Então calma lá também: você conversou com o pessoal, não recebeu um cheque em branco. Prometer dinheiro pra conferência e workshop não resolve essa diferença.
Só que eu continuo querendo que os problemas sejam resolvidos. A resposta pra ferramenta fechada é a ferramenta chegar a mais pessoas, não segurar a descoberta pra todo mundo acompanhar no mesmo ritmo.
E o Tao?
O Tao sabe que a IA resolve problema difícil. A discussão dele é outra: resolver por resolver pode fazer mal pra área se os humanos não entenderem o que aconteceu ali. Na palestra Math 2.0, ele fala em dar menos importância à resolução de problemas, e diz que uma solução automática que chega cedo demais pode até esterilizar o trabalho em volta daquele problema.
Eu li isso e fiquei: cedo demais pra quem? O problema ficou anos aberto. Se apareceu uma solução correta, eu quero saber. Depois nós estudamos, pedimos explicação, usamos a própria IA pra simplificar a prova. Por que precisa continuar sem resposta enquanto isso?
Pra mim, matemática é a linguagem do universo. Ela não tá nem aí se você fez doutorado ou levou 20 anos. A prova tá certa ou tá errada, e a sua experiência fazendo aquilo não muda o resultado.
"Ah, mas eu gosto de fazer matemática." Continua fazendo. Eu também gosto de programar. Isso não significa que o resto do mundo tem que esperar eu terminar. Dá pra gostar de fazer uma coisa sem exigir que ela só seja feita do seu jeito.
Rigor sim, humano obrigatório não
Aí vem o argumento da revisão: precisa dar tempo pros humanos conferirem. Tá, e se uma máquina conseguir conferir melhor e mais rápido? Vai continuar esperando por quê?
É pra isso que existe o Lean. Você escreve a prova num formato que o computador consegue verificar pelas regras da lógica. Não é mandar pra outro chatbot e receber um "parece certo, parabéns". Tem um verificador conferindo cada passo.
Claro que isso não resolve tudo sozinho. Você precisa conferir se provou o problema certo, se não colocou uma hipótese que não podia, se não mudou uma definição, se não usou algo que não estava demonstrado. E o verificador também pode ter bug. O Thomas Hales escreveu um texto ótimo sobre exatamente esses cuidados.
E teve erro nesse anúncio. Três trabalhos foram retirados, porque um erro num argumento afetava os outros também. Então não, eu não tô falando pra sair aceitando qualquer PDF que a OpenAI publicar. Encontrou erro? Aponta, corrige, retira o que não se sustenta. É assim que tem que funcionar.
O que eu não aceito é transformar o humano numa etapa obrigatória pra sempre. Se dá pra montar um sistema que verifica com mais rigor que uma pessoa lendo, usa esse sistema. A pessoa cansada também deixa passar erro, e ninguém ganhou garantia de qualidade só porque tem diploma. Se ainda falta uma checagem, vamos construir essa checagem. Conforme o volume aumenta, depender de alguém lendo tudo à mão fica cada vez mais absurdo.
Crítica que dá pra ter, e ego
Olha o Francesco Maggi. Ele critica a OpenAI, mas também contou que, segundo os colegas que estão conferindo Navier–Stokes, a prova formal parece correta e tem ideias novas. E cobrou transparência e acesso à ferramenta. Beleza, essa é uma discussão que dá pra ter.
Agora, quando o problema é que foi uma máquina que fez, aí pra mim é ego.
É o dev vendo uma pessoa que não sabe programar criar um app e procurando motivo pra dizer que aquilo não vale. Você passou anos aprendendo, a outra pessoa abriu uma ferramenta e fez. Eu entendo que incomoda. Mas esses anos eram o que você precisava pra conseguir fazer aquilo, não uma dívida que o resto do mundo tem com você.
O app funciona? Resolve o problema? Dá pra testar? Então vamos falar disso. Se tem falha, mostra a falha. Exigir que o autor tenha passado pelo mesmo caminho que você é querer preservar a dificuldade porque ela te dava uma vantagem.
E é a mesma coisa aqui. Eu quero saber se o resultado tá certo, não quantos humanos precisaram sofrer antes dele aparecer.
Então, a OpenAI matou a matemática?
Não. Pra mim, resolver um problema é motivo de celebração. Se isso bagunça a profissão, a profissão vai ter que mudar. Não faz sentido deixar um problema aberto só pra preservar o trabalho de quem tava tentando resolver.
Eu quero que humano e máquina resolvam o máximo possível, do jeito mais rápido e eficiente que der, com prova que dá pra conferir, crédito pra quem contribuiu e mais pessoas podendo usar a ferramenta. E se a IA também consegue explicar, simplificar e encontrar novas perguntas, melhor ainda: usa ela pra isso também.
O que não dá é exigir que tudo continue difícil e demorado porque foi assim com você.
Vídeo no YouTube: A OpenAI matou a matemática?
Conheça meu trabalho: https://bergholz.com.br/
Obrigado por ler até aqui.
