Descobertas científicas da IA: OpenAI diz ter derrubado hipótese de 1999

Quem fez faculdade de computação no Brasil provavelmente ouviu, numa aula de complexidade, que certos quebra-cabeças lógicos não têm atalho: cada variável a mais multiplica o tempo de solução. Essa intuição virou hipótese formal em 1999 e sustenta centenas de artigos. Agora, a OpenAI diz que um modelo de IA dela provou que ela é falsa — e trouxe junto mais duas alegações, em matemática pura e física teórica.

As três descobertas científicas da IA

A OpenAI chama os manuscritos da máquina de “dados brutos de pesquisa”, que ainda precisam virar compreensão científica, e convidou especialistas de fora para cada resultado.

Na computação, o núcleo formalizado é um algoritmo que conta as soluções de fórmulas lógicas em tempo “subexponencial”. Segundo a Scientific American, ele é só “um pouquinho mais rápido” que o exponencial: basta para derrubar a hipótese, mas não acelera programas reais nem resolve o famoso P versus NP. Na física, o anúncio cobre a “existência” de Yang–Mills, mas não o gap de massa, que o Instituto Clay também exige para pagar o prêmio de US$ 1 milhão.

Quem está verificando as provas da IA

O Lean confere, passo a passo, se uma demonstração segue as regras da lógica. Ele elimina erros de raciocínio, mas não julga premissas nem alcance — por isso entram as pessoas.

Na computação, dois criadores da hipótese, Russell Impagliazzo e Ramamohan Paturi, lideram a análise com Ryan Williams. O grupo exigiu dados brutos públicos e uma conferência paga pela OpenAI. Na física, o Nobel David Gross coordena Michael Douglas, Arthur Jaffe, Igor Klebanov e Nikita Nekrasov, que vão escrever o resultado antes de liberar o que a IA produziu. Não há acordo de confidencialidade nem pagamento, e a OpenAI diz abrir mão do crédito acadêmico; ela também citou US$ 5 milhões à Simons Foundation para workshops sobre o tema.

“Se a alegação estiver correta, ela vai mudar uma parte importante da ciência da computação teórica. Nossa participação não deve ser tomada como certificação da alegação.”

— Russell Impagliazzo e Ramamohan Paturi (UC San Diego) e Ryan Williams (MIT), em carta à comunidade (R&D World)

O que é avanço e o que é vitrine

Timothy Gowers, medalhista Fields, escreveu no X que é “muito surpreendente e consequente” a hipótese ser falsa. Williams disse à TechCrunch que viu “duas ou três partes de aparência alienígena” na prova e que ela “provavelmente também não é a resposta final”.

A física concentra as críticas. O AGMAI, grupo consultivo de matemáticos sediado no Instituto de Estudos Avançados de Princeton, pediu em 26/10 a liberação imediata do material: se a formalização terminou, “não há razão científica” para segurar. Na véspera, o grupo recomendara que empresas parem de escolher a dedo quem recebe acesso antecipado, porque esses nomes acabam “blindando a empresa de críticas”. Peter Woit, matemático da Universidade Columbia, disse que o comunicado “não traz informação nenhuma” sobre o que exatamente foi provado.

Há também o histórico: em outubro, a OpenAI publicou centenas de manuscritos de matemática gerados por IA; três foram retirados por um erro de sinal e 14 corrigidos, segundo o Canaltech. A coincidência com a Anthropic, cuja prova foi creditada ao Claude, também levantou dúvidas sobre a origem das ideias. O inédito é a prova formal pública; o rótulo de “descoberta” ainda depende de humanos entenderem o que a máquina fez.

Dos números primos ao programa de ciência da OpenAI

Em setembro, junto com o GPT-6 Astra, um modelo interno da família Astra reduziu de 246 para 186 o limite das lacunas entre primos. Em 8/9 veio a alegação sobre Navier–Stokes, com disputa de crédito com o matemático Tristan Buckmaster, da NYU. Em 6/10, um repositório com mais de 700 manuscritos, cada um com cerca de três horas de raciocínio no modo Pro do ChatGPT, da OpenAI.

O programa OpenAI for Science, liderado por Kevin Weil, foi absorvido por outras equipes quando ele saiu da empresa, em abril; a página de ciência da OpenAI hoje destaca o GPT-6 Astra. Desta vez, a empresa não disse qual modelo gerou as provas, nem divulgou prompts e tempo de computação.

E no Brasil?

Nenhum pesquisador brasileiro aparece nos grupos de verificação, e a cobertura nacional (Olhar Digital, Canaltech) não trouxe cientistas daqui. A referência mais próxima é de junho: sobre um resultado anterior da OpenAI, o diretor-geral do IMPA, Marcelo Viana, disse ao Brazil Journal que “a OpenAI tem um conflito de interesse gigantesco, valorizando o produto dela” — e contou que colegas jovens do instituto já usam IA como assistente de pesquisa.

O ChatGPT for Academic Researchers promete acesso gratuito a 100 mil cientistas até 2027, por instituição elegível, mas não há confirmação de universidades brasileiras na lista. Para o usuário comum, nada muda no app. E sobre segurança digital: Williams contou à TechCrunch que a OpenAI checou se algum sistema de criptografia ficava vulnerável e se disse “razoavelmente confiante” de que não.

Perguntas rápidas

A IA da OpenAI resolveu um Problema do Milênio?

Não. A alegação cobre a existência da teoria de Yang–Mills, mas não o gap de massa, também exigido pelo Instituto Clay. E a prova não é pública.

O que é a Hipótese do Tempo Exponencial?

A suposição, de 1999, de que problemas como o 3-SAT exigem tempo que cresce exponencialmente com o número de variáveis. Se cair, artigos que a usam como premissa precisam ser revistos — mas P versus NP continua aberto.

Qual modelo da OpenAI fez as provas? Dá para usar?

A OpenAI fala só em “modelos internos”, sem nome, e não há indicação de acesso público. Nenhuma das provas teve revisão por pares.

Veja também

• GPT-6.1 Terra: o novo modelo da OpenAI no Work e no Codex
• GPT-6 chega a todos os usuários com a Intelligent UI
• GPT-6 Astra e o recorde nas lacunas entre números primos