OpenAI: nova IA resolve 10 mistérios matemáticos em marco da tecnologia

A OpenAI afirma que a sua próxima família de modelos, chamada Astra, resolveu 10 problemas antigos de matemática e computação teórica com um custo estimado de cerca de US$ 2.000 em computação. Ao mesmo tempo, o anúncio reacende um desconforto: sem mais transparência sobre como a IA chegou às respostas e qual foi exatamente o papel humano, fica difícil separar "marco científico" de "demonstração de força" às vésperas de uma abertura de capital.

O que aconteceu

*A OpenAI anunciou que uma versão interna do Astra, seu próximo grande modelo (ainda não lançado), gerou soluções para 10 problemas de matemática e ciência da computação teórica que estavam abertos havia pelo menos uma década.

*Segundo a empresa, os resultados cobrem temas bem diferentes entre si - de geometria em muitas dimensões e teoria de códigos (jeitos de "empacotar" informação com menos erro) até criptografia pós-quântica e jogos quânticos.

*A OpenAI diz que o custo total para chegar às 10 soluções ficou em torno de US$ 2.000, calculado com base em preços de API da linha Sol.

*A empresa publicou um manuscrito longo (249 páginas) e também certificados de prova em Lean 4, um software usado para checar provas matemáticas passo a passo, como se fosse um "revisor automático" que aceita ou rejeita cada etapa.

*De acordo com a OpenAI, pesquisadores humanos ajudaram a transformar os argumentos gerados pela IA em textos no formato de artigo e a formalizar as provas no Lean, mas o raciocínio matemático de base teria sido produzido pelo sistema.

*Apesar da checagem formal no Lean, os resultados ainda não passaram por revisão por pares (o crivo tradicional de outros especialistas antes de uma publicação científica), segundo relatos reunidos por veículos que cobriram o anúncio.

*O anúncio acontece num momento de atrito entre empresas de IA e parte da comunidade matemática, que cobra padrões mais claros de crédito, verificação e uso de trabalhos publicados.

IAgora?

Há duas semanas, , da Anthropic. Agora, a OpenAI faz o anúncio da solução de 10 enigmas matemáticos com seu próximo modelo. Coincidência, né?

De forma alguma: ambas as empresas estão travando batalha acirrada pelo topo da tecnologia às vésperas do IPO das duas. No jogo de gato e rato, o anúncio de uma é seguido por outra dias ou semanas depois em uma estratégia de mostrar poder.

Mesmo assim, é notório o avanço que modelos de IA estão tendo em matemática, algo que era o calcanhar de Aquiles da tecnologia até pouco tempo. Vale lembrar que até há menos de dois anos os modelos comerciais falhavam em contas básicas.

Esse avanço não deve demorar a chegar em outras áreas da ciência, em que a IA pode ampliar alcances e descobertas de pesquisadores. Recentemente, tanto Anthropic quanto OpenAI anunciaram iniciativas voltadas à pesquisa científica em uma demonstração de maior conexão com o mundo acadêmico.

O que o mundo está dizendo sobre isso

OpenAI soltou um artigo de 249 páginas com novos resultados de matemática, mas não tem uma página sobre como o modelo funciona, como as provas foram verificadas, qual foi o papel (se houve) de humanos, se alguma das provas propostas tinha erros etc. O que aconteceu com a ciência?
Gary Marcus, analista e cético de IA, no X

Alguns pontos para notar: 1) a IA está ficando muito boa em matemática e ciência. 2) Dois anos atrás, LLMs não conseguiam fazer matemática básica de forma consistente. 3) Segundo @polynoamial, isso custou menos de US$ 2.000 nos custos atuais de API. 4) A OpenAI está focando em anunciar benefícios, não só riscos, de novos modelos.
Ethan Mollick, professor e pesquisa de IA em Wharton, via X

A comunidade está debatendo se as provas do Astra podem ser "nível Medalha Fields", já que foi uma máquina que fez o trabalho de pensar. A pergunta parece simples, mas vai ficar maior conforme uma IA capaz de destravar problemas de décadas a baixo custo sair da matemática e chegar a áreas como descoberta de remédios e ciência de materiais.
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Opinião

Texto em que o autor apresenta e defende suas ideias e opiniões, a partir da interpretação de fatos e dados.

** Este texto não reflete, necessariamente, a opinião do UOL.