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OpenAI diz ter resolvido em 88h problema matemático sem resposta há 90 anos — e a acusação feita por dois pesquisadores sobre a empresa

Por Ivan Marra
Atualizado em 09/09/2026 às 21:05 schedule 4 min de leitura visibility 36 visualizações share 1 compartilhamentos (0)
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OpenAI diz ter resolvido em 88h problema matemático sem resposta há 90 anos — e a acusação feita por dois pesquisadores sobre a empresa

A OpenAI, dona do ChatGPT, anunciou na terça-feira (08/09) ter encontrado em 88 horas a solução para um problema matemático complexo que ficou sem solução por 90 anos. Segundo a companhia, a questão foi resolvida com um novo modelo de inteligência artificial (IA) e cerca de 10 mil robôs que executam tarefas de forma relativamente autônoma. O problema fazia parte das equações de Navier-Stokes, que descrevem o movimento de fluidos. Por nove décadas, aspectos importantes desses problemas careciam de uma prova, ou seja, da demonstração que fundamenta uma equação matemática correta.

A solução ainda não foi verificada de forma independente nem aceita publicamente pelo Instituto Clay Mathematics, organização dos EUA que organiza o Prêmio Millennium, oferecendo grande quantia em dinheiro para quem resolver primeiro determinados quebra-cabeças matemáticos. Mas o anúncio já provocou forte reação. Tristan Buckmaster, professor de matemática da Universidade de Nova York, afirmou na terça-feira que ele e Levent Alpöge, matemático da Anthropic (empresa concorrente da OpenAI), também vinham trabalhando em uma solução para o problema. A dupla usa a ferramenta Codex, da OpenAI. Buckmaster disse que, em 3 de setembro, descobriu que "informações sobre nosso progresso haviam sido repassadas para a OpenAI".

A declaração foi feita horas antes de a OpenAI publicar sua conquista. Buckmaster alegou que a empresa só começou a trabalhar nas equações "depois que as informações sobre nosso trabalho chegaram até eles". Ele apresentou trechos de e-mails que trocou com a OpenAI sobre o trabalho e suas preocupações com prazos e métodos. O matemático afirmou não ter lido o trabalho completo feito pela OpenAI, mas sentiu-se compelido a tornar público "o que eles me disseram, quando e o que propuseram". "Porque a alternativa é deixar uma série de anúncios dizer algo que eu sei que é falso", disse.

Na terça-feira, a OpenAI parabenizou Buckmaster e Alpöge pelo seu "trabalho simultâneo", classificando-o como "extraordinário". A empresa assegurou não ter visto "qualquer trabalho deles através de qualquer meio até que eles fizessem a divulgação" e que nenhum dado de usuário foi acessado durante a resolução do problema. "Embora improvável, não podemos descartar a possibilidade de que dados anonimizados derivados do uso de nossos produtos possam ter contribuído para o aprimoramento de nossos modelos", acrescentou.

A OpenAI anunciou que, no final de agosto, começou a treinar um novo modelo que rapidamente demonstrou aptidão para matemática. A empresa admitiu que, em 1º de setembro, "ouviu rumores de que dois problemas do Prêmio Millennium tinham sido resolvidos" e decidiu colocar milhares de robôs treinados no novo modelo interno para trabalhar em questões ainda não solucionadas. Em 5 de setembro, cerca de 88 horas depois, anunciou ter resolvido o chamado problema de existência e suavidade de Navier-Stokes. A OpenAI afirmou que os robôs trocaram quase 3 milhões de mensagens e usaram 130 bilhões de tokens de saída. Pelos preços que a empresa utiliza para seus modelos mais avançados, esse esforço teria custado aproximadamente US$ 10 milhões (cerca de R$ 50 milhões). A solução resolve duas das quatro afirmações que o Prêmio Millennium exigia para confirmar a prova. O prêmio prevê US$ 1 milhão (R$ 5 milhões) para o vencedor. "Nosso objetivo ao publicar este resultado é relatar um progresso substancial de nossos modelos de IA. Não pretendemos reivindicar o Prêmio Millennium por este resultado", afirmou a OpenAI.

Esta matéria foi publicada primeiro em Internacional · BBC News Brasil e republicada aqui com tratamento editorial (síntese dos pontos mais relevantes), a partir de feed RSS. Ver publicação original.

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