A briga por autoria que expôs a corrida secreta das IAs para resolver o maior enigma da matemática

Um matemático da Universidade de Nova York (NYU) publicou nesta segunda-feira, 8, uma acusação pesada contra a OpenAI: a de que a empresa teria pressionado para excluir um colaborador da autoria de uma descoberta científica, só porque esse colaborador trabalha na Anthropic, principal concorrente.

O caso reacendeu um debate que vem crescendo há meses: até que ponto a inteligência artificial já está resolvendo problemas que a matemática humana não conseguiu decifrar em séculos, e o que acontece quando duas empresas rivais disputam o crédito por isso.

No centro da história estão as equações de Navier-Stokes, que descrevem o comportamento de fluidos em movimento, do redemoinho que se forma no ralo do banheiro às correntes de vento que atravessam o continente.

Formuladas há mais de 170 anos, elas funcionam bem na prática, usadas todos os dias em engenharia e meteorologia. O problema é teórico: os matemáticos nunca conseguiram provar se essas equações descrevem a realidade em qualquer cenário possível, ou se existem situações em que elas produzem resultados matematicamente absurdos, que nunca aconteceriam num fluido real.

A questão é considerada tão difícil que o Clay Mathematics Institute oferece US$ 1 milhão a quem conseguir resolvê-la, é um dos sete "Problemas do Milênio" definidos pela instituição em 2000. Até hoje, apenas um desses sete foi resolvido.

O que de fato foi provado (e o que ainda não foi)

O problema do milhão de dólares ainda não foi resolvido. O que o matemático Tristan Buckmaster, da NYU, e Levent Alpöge, pesquisador da Anthropic, anunciaram foi uma prova, verificada por computador, de que três equações "primas" da Navier-Stokes, chamadas Euler, Boussinesq e meios porosos incompressíveis, podem sim produzir esses resultados absurdos, mas apenas numa versão modificada do problema, com um termo adicional chamado "forcing" (algo como "forçamento").

A maioria dos especialistas nem considera esse termo parte do problema original proposto pelo Clay Institute. Ou seja: é um avanço real e significativo — elogiado publicamente pelo matemático australiano Terence Tao, ganhador da Medalha Fields, a maior honraria da matemática — mas não é, tecnicamente, a solução do enigma premiado.

A alegação paralela, de que um modelo interno da OpenAI teria conseguido estender essa técnica para resolver a equação completa de Navier-Stokes, segue sem verificação pública e é diretamente contestada pela própria OpenAI.

A briga por crédito

Segundo o relato de Buckmaster, ele e Alpöge trabalharam por cerca de um ano usando modelos de linguagem para explorar a técnica, batizada de "forcing", criada originalmente pelos matemáticos Diego Córdoba e Luis Martínez-Zoroa. Em 15 de agosto, a dupla conseguiu provar o resultado sobre a equação de Euler; a verificação formal, feita no software Lean, ficou pronta em 22 de agosto.

Buckmaster afirma que, em 3 de setembro, soube que informações sobre o trabalho da dupla haviam chegado à OpenAI. Três dias depois, ele teria conversado duas vezes com Sébastien Bubeck, que lidera a equipe de matemática da OpenAI, que teria dito que um modelo interno da empresa já havia produzido uma prova de cerca de 100 páginas para a versão "forçada" da Navier-Stokes completa.

Segundo Buckmaster, Bubeck propôs duas saídas: um anúncio conjunto, ou que Buckmaster publicasse sozinho o resultado da OpenAI, creditando um modelo interno não identificado — e, nos dois casos, teria pedido para excluir Alpöge da autoria, alegando ser "incômodo" que ele trabalhasse na Anthropic.

Buckmaster diz ter recusado as duas propostas e avisado que tornaria o episódio público caso a OpenAI seguisse com o anúncio da forma proposta. Segundo ele, a resposta recebida foi: "por que você estragaria sua carreira?" A OpenAI, por meio de Bubeck, classificou publicamente as acusações como "falsas e inflamatórias" nas redes sociais, prometendo uma resposta mais completa — que, até a publicação desta matéria, não incluiu contestação ponto a ponto do relato.

Um round dentro de uma guerra maior

O episódio não é isolado. A EXAME já vinha mostrando como a matemática se tornou um dos principais campos de disputa entre as grandes empresas de IA: em 2024, o AlphaProof, do Google DeepMind, alcançou desempenho de medalha de prata na Olimpíada Internacional de Matemática; pouco depois, tanto o Google quanto a OpenAI anunciaram resultados equivalentes a medalha de ouro na mesma competição.

Modelos de IA também já foram usados para atacar problemas em aberto propostos pelo lendário matemático húngaro Paul Erdős.

Terence Tao já havia alertado, antes mesmo deste episódio, que a matemática pode estar migrando de uma "era de escassez de provas" para uma "era de abundância" — na qual o desafio deixa de ser encontrar uma demonstração e passa a ser entender o que ela realmente significa.

Buckmaster fez questão de deixar claro, em sua publicação, que o crédito intelectual pela técnica central pertence a Córdoba e Martínez-Zoroa — chegando a dizer que este último "merece uma Medalha Fields". Ele também reconheceu não saber como a equipe da OpenAI teria reconstruído os detalhes do método tão rapidamente, e afirmou ter perguntado diretamente a Bubeck se o modelo da empresa teve acesso aos seus próprios comandos privados enviados ao Codex, ferramenta da própria OpenAI que a dupla usava durante a pesquisa — Bubeck teria negado, mas não respondeu se o treinamento do modelo envolveu dados de usuários que pudessem incluir esses comandos.

Para além da disputa pessoal, Buckmaster resumiu o que considera a verdadeira notícia por trás do episódio: a magnitude do que os modelos de fronteira já são capazes de fazer em matemática de pesquisa, e o que isso significa para o campo daqui para frente. "Espero que os laboratórios consigam ver isso e deixar de lado a postura mesquinha", escreveu.