Matemático Tristan Buckmaster acredita OpenAI usou seu trabalho para correr em frente e vencê-lo resolvendo um problema matemático lendário com uma recompensa de US$ 1 milhão.
Mas isso não foi suficiente para ele parar de usar os modelos da empresa – e ele não é o único matemático que pensa assim.
“Mesmo que você não concorde com nada disso, você está meio preso. Com a IA sendo tão útil, é difícil impedir completamente alguém de usá-la”, disse Buckmaster à WIRED. “Essas empresas têm um monopólio e não há muita escolha”, acrescenta.
Na semana e meia desde que o professor da Universidade de Nova York acusou a OpenAI de copiar sua abordagem, Buckmaster tem usado o agente de codificação Codex da empresa para organizar seus trabalhos de pesquisa. Quando ele tem tempo para fazer matemática (o que ele diz ser raro, já que as consequências o colocaram sob os holofotes), a ferramenta tem o ajudado a compreender as etapas lógicas que os agentes da OpenAI poderiam ter seguido para passar de seu trabalho anterior até a prova final.
Buckmaster usou o Codex, bem como o concorrente Claude da Anthropic, para trabalhar no que é conhecido como problema de existência e suavidade de Navier-Stokes, juntamente com Antrópico pesquisador Levent Alpöge. A OpenAI implantou dezenas de milhares de agentes para chegar à solução, mas somente depois de saber que a equação estava perto de ser resolvida, diz Buckmaster.
Quando Buckmaster tornou públicas suas afirmações, desencadeou-se uma tempestade sobre a inteligência artificial e se ela funcionaria. tornar os matemáticos humanos obsoletos. Também levou a OpenAI a fazer uma investigação e alterar seu anúncio sobre a solução de Navier-Stokes para dizer que “confirmou que as solicitações do Codex de Buckmaster nos dois meses anteriores a este anúncio e artigo de 8 de setembro de 2026 não poderiam ter influenciado o sistema de forma alguma, inclusive por meio de treinamento”. A empresa apontou a WIRED para seu anúncio por e-mail.
Mostrar que a IA estava ultrapassando os limites da matemática era “mais importante do que o resultado”, diz Buckmaster. Mas produzir soluções para problemas matemáticos de longa data sem dar crédito total ao trabalho humano que os sustenta – especialmente antes de grandes IPOs – é irresponsável e “infantil”, diz ele.
Outros matemáticos levantaram preocupações semelhantes. Apenas um punhado de pessoas no planeta entende as técnicas da teoria geométrica dos grupos que o matemático alemão Andreas Thom dedicou as últimas duas décadas a desenvolver. Então, quando OpenAI disse em agosto, que o seu modelo Astra os utilizou para provar um problema de longa data no qual ele vinha trabalhando, “fiquei surpreso”, diz Thom. “E é claro que eu estava me perguntando, como eles aprenderam sobre isso?”
Então ele diz que perguntou aos pesquisadores da OpenAI Mark Sellke e Sébastien Bubeck. Num e-mail de agosto, ele destacou que a afirmação da empresa de que “nenhum progresso” foi feito no problema na última década ignorou um artigo seu de 2019, bem como o trabalho de outros matemáticos. A empresa alterou seu comunicado à imprensa. Ele e um colega usaram o ChatGPT para ajudar no trabalho no problema nos meses que antecederam o resultado, mas quando ele perguntou se suas interações haviam sido inseridas em dados de treinamento, Thom disse que Sellke respondeu: “Isso não aconteceu”.
“Eu deixei isso de lado”, lembra Thom. “Não estou muito interessado nessas coisas políticas; quero trabalhar com matemática.”
Embora Thom tenha visto a declaração da OpenAI de que as instruções de Buckmaster não poderiam ter influenciado o sistema, ele diz que não confia nisso e admite que provavelmente nunca saberá se seu trabalho realmente alimentou o resultado.
“A IA realmente acaba com toda essa ideia de que é possível rastrear quem contribuiu com o quê”, diz ele. “Isso provavelmente acabou.”
