A OpenAI anunciou a conquista de avanços científicos notáveis nas áreas de matemática, ciência da computação e física, afirmando que está adotando uma nova abordagem para compartilhar esses resultados com a comunidade científica. No entanto, este passo foi recebido com críticas amplas de acadêmicos que expressaram descontentamento com a continuação da empresa em impor restrições ao acesso às suas pesquisas.
Estratégia de "pastores" e resultados científicos
Na sua nova abordagem, a OpenAI baseia-se no uso de "pastores" (shepherds) de especialistas externos para determinar como os resultados serão compartilhados. As estratégias de lançamento variaram; na área da matemática, a empresa lançou diretamente os resultados gerados pela inteligência artificial, enquanto na ciência da computação, decidiu formar um grupo externo para interpretar os resultados; já na física, o lançamento foi totalmente adiado à espera de orientações de especialistas externos.
Os resultados anunciados incluem soluções para problemas complexos, como a "conjectura de Kakeya" na matemática, pesquisas sobre o "Modelo Padrão" na física, além de uma alegação de refutação da "hipótese do tempo exponencial" na ciência da computação, uma hipótese fundamental relacionada aos problemas P versus NP.
Por que esta abordagem enfurece os pesquisadores?
Apesar de os especialistas reconhecerem a importância dos resultados científicos, eles criticaram duramente o mecanismo de "seleção" seguido pela empresa. Os pesquisadores acreditam que limitar o acesso aos resultados a um grupo selecionado de cientistas reforça o poder das grandes empresas e cria um fosso no acesso ao conhecimento científico.
O "Grupo Consultivo de Matemática e Inteligência Artificial" (AGMAI) alertou sobre esta prática, afirmando que a escolha de pessoas específicas para obter os resultados primeiro é desnecessária e corre o risco de causar viés e atrasos injustificados. O grupo exigiu que a empresa disponibilizasse os resultados ao público imediatamente, especialmente porque a empresa declarou que os processos de verificação formal (Lean formalization) já foram concluídos.
O que isso significa para a comunidade científica?
Os acadêmicos indicam que o problema vai além do mero mecanismo de anúncio; alguns veem que o verdadeiro desafio reside na velocidade de geração de resultados científicos por meio da inteligência artificial sem uma contribuição humana clara, o que torna difícil para a comunidade científica ler esses artigos de pesquisa e verificar sua validade. Os pesquisadores enfatizam que disponibilizar os resultados de forma aberta e transparente não é apenas uma questão de democracia do conhecimento, mas uma necessidade para garantir a qualidade da ciência e acelerar a adoção de novas ferramentas de forma segura e confiável.