A OpenAI publicou no GitHub uma coleção de 722 estudos matemáticos produzidos por um modelo de inteligência artificial que a empresa ainda não disponibilizou para uso público. A coleção abrange 372 famílias de resultados, incluindo tentativas de resolver problemas em aberto que permanecem sem solução há muito tempo, segundo a avaliação do grupo independente Advisory Group on Mathematics and Artificial Intelligence (AGMAI).
Mas a publicação desses trabalhos não significa que eles tenham sido aceitos como conquistas matemáticas definitivas. A OpenAI explica que os resultados estão em diferentes etapas de verificação e que alguns estudos informais podem conter erros, enquanto todos precisam ser revisados pela comunidade matemática e confirmados pelos canais acadêmicos habituais.
De cerca de 4 mil problemas a 722 estudos
Durante o processo de avaliação, o modelo foi testado com cerca de 4 mil problemas matemáticos. Depois de filtrar os resultados de acordo com o nível de importância, a OpenAI selecionou a coleção publicada, composta por 372 famílias e 722 estudos. A empresa afirma que a produção de um único resultado exigiu, em média, uma capacidade computacional equivalente a cerca de três horas da capacidade de raciocínio disponível para os usuários do ChatGPT Pro.
Para ampliar a possibilidade de análise, a OpenAI publicou dados adicionais sobre 10 problemas, incluindo resumos breves do percurso de raciocínio, estimativas da capacidade computacional utilizada e o número de problemas que foram tentados. Os exemplos abrangem diferentes áreas, entre elas uma medida da irracionalidade do número π, as conjecturas de Mahler, a conjectura de Kaplansky sobre finitude direta e o sistema relativístico tridimensional de Vlasov-Maxwell.
A verificação usando Lean não é abrangente
Uma parte importante das provas publicadas foi submetida a revisão usando o Lean, um sistema de verificação matemática que permite ao computador testar a consistência lógica da prova. Ainda assim, nem todos os estudos da coleção contam até agora com verificação formal por meio do Lean.
A OpenAI pretende atualizar o repositório no GitHub à medida que os processos de verificação formal forem concluídos. A empresa afirma que a maioria dos resultados foi produzida de acordo com um procedimento padronizado, com algumas exceções; um dos estudos relacionados à região livre de zeros da função zeta de Riemann, por exemplo, foi obtido de uma maneira diferente, e seu texto foi editado por um ser humano para melhorar a legibilidade.
Por que esta notícia é importante?
O principal valor da coleção não está apenas no número de estudos, mas também no teste de um novo método para produzir resultados matemáticos passíveis de revisão. A disponibilização dos arquivos, dos dados sobre o custo computacional, dos resumos de raciocínio e da verificação automática parcial fornece elementos de que os pesquisadores precisam para avaliar se o modelo produz descobertas que podem ser reexaminadas ou apenas textos que parecem convincentes.
Por outro lado, permanecem limitações claras: a verificação está incompleta, a revisão humana e acadêmica não foi concluída e os resultados do modelo ainda não representam um sistema disponível para pesquisadores nem um produto público. A AGMAI convoca as empresas de inteligência artificial a publicar resultados matemáticos por meio dos canais acadêmicos, divulgar os modelos, os custos e os métodos utilizados e não transformar as descobertas em uma ferramenta puramente de marketing.
A OpenAI também anunciou que financiará workshops, conferências e programas especiais para compreender os resultados importantes produzidos pela inteligência artificial, paralelamente ao trabalho para disponibilizar o modelo interno de maneira responsável. Por isso, a coleção atual representa uma etapa experimental na forma de documentar resultados científicos gerados automaticamente, e não um veredicto definitivo sobre a capacidade matemática do modelo.