A OpenAI anunciou na segunda-feira, 26 de outubro, que seus modelos internos produziram três resultados de pesquisa: uma prova em matemática, a refutação de uma hipótese de ciência da computação e uma prova de existência em física. Os três são afirmações da própria empresa, e especialistas de fora ainda estão revisando. O de física, o mais ambicioso, não foi publicado.
O que a OpenAI diz ter resolvido
Na matemática, a empresa afirma ter provado a conjectura do local smoothing, proposta em 1991, em todas as dimensões. Segundo a cobertura, isso também resolveria as conjecturas de Kakeya e de restrição de Stein. Pra dar a escala: o caso de duas dimensões foi provado em 2019, e o de Kakeya em três dimensões só em 2025. Na computação, o alvo é a Exponential Time Hypothesis, a hipótese de que certos problemas de lógica não têm atalho e exigem um tempo que explode conforme o problema cresce. Ela aparece em centenas de artigos científicos, então derrubá-la mexe no chão de muita pesquisa.
Na física, a OpenAI diz ter uma prova de existência matemática de certas teorias quânticas de campos em quatro dimensões, incluindo a QCD, que descreve a força que segura o núcleo dos átomos. Isso incluiria a existência da teoria de Yang-Mills pura, uma parte do problema do milênio do Clay Institute, que paga US$ 1 milhão. É só a parte de existência: o problema inteiro não estaria fechado. A empresa não cita o nome dos modelos, só diz que são internos.
Quem confirmou, e quem está contestando
A cronologia divulgada ajuda a entender o método. A prova de Yang-Mills em linguagem natural é de 9 de setembro, e a empresa diz que segurou o resultado até traduzi-lo pro Lean, uma linguagem em que o computador confere cada passo da lógica. A formalização ficou pronta em 16 de outubro. A refutação da ETH saiu no mesmo dia, com a versão em Lean em 17 de outubro. Pra revisar, a OpenAI pediu a especialistas que organizassem grupos: Russell Impagliazzo e Ramamohan Paturi, da UC San Diego, na computação, e David Gross na física. A parte de matemática e a de computação foram publicadas no GitHub.
As dúvidas vieram rápido. Segundo a Scientific American, a prova de física não está pública, o que impede checagem independente, e o grupo de matemáticos que a própria OpenAI formou criticou o anúncio. Tristan Buckmaster, da NYU, contestou o prazo: pra ele, a formalização em Lean levaria no máximo uns dois dias, não mais de um mês. Michael Douglas, de Harvard, chamou de um grande avanço. Há também disputa de autoria: Levent Alpöge, da Anthropic, e Ethan Sussman já tinham publicado em 6 de outubro progresso na versão tridimensional do mesmo problema, e Alpöge criticou a OpenAI por não ter procurado Sussman.
Uma empresa que anuncia a prova antes de os outros poderem conferir está pedindo que a gente confie primeiro e verifique depois.
O que isso muda
Olhando como empresário, eu separo duas coisas. Uma é o que a ferramenta consegue fazer: se metade disso se confirmar, a IA já está trabalhando em problemas que travaram gente muito boa por décadas, e isso muda o preço do tempo de qualquer equipe que dependa de raciocínio difícil. A outra é a forma do anúncio: resultado de laboratório, sem nome de modelo, parte do material guardado e revisão feita por grupo escolhido pela própria empresa. Até a revisão sair, trato como alegação, não como fato.
Pra quem trabalha com música e marketing, a lição é mais prática. Todo mundo vai falar que a IA descobriu isso e aquilo, e a pergunta útil é sempre quem conferiu. Vale pra uma prova de física e vale pro relatório de plataforma que diz que uma campanha deu certo. Eu continuo usando IA todo dia pra ganhar velocidade, e continuo exigindo que alguém de fora olhe o número antes de eu tomar decisão em cima dele. Vou acompanhar a revisão da ETH, que é a que deve sair primeiro.