Matemáticos de Harvard avaliam IA e confirmam avanço em problemas complexos

Trinta renomados matemáticos se reuniram recentemente em Harvard para uma tarefa incomum: corrigir provas elaboradas por sistemas de inteligência artificial. O projeto First Proof submeteu quatro modelos de IA a dez problemas matemáticos inéditos, que haviam sido resolvidos por humanos, mas nunca publicados. A iniciativa visa estabelecer critérios claros para a avaliação da capacidade da IA na resolução de desafios complexos, um tema de crescente interesse em centros de pesquisa como os da Região dos Lagos e do Norte Fluminense.

Os resultados, divulgados na semana passada, surpreenderam a comunidade científica: sete dos dez problemas receberam ao menos uma solução correta por parte das IAs. Os sistemas testados utilizaram principalmente o GPT-5.5 Pro, da OpenAI, e o Gemini 3.1 Pro Preview, do Google, com o Claude Opus 4.7, da Anthropic, aparecendo como modelo secundário em uma das configurações. Algumas das soluções foram classificadas como “impecáveis”, e em um caso, a inteligência artificial empregou uma estratégia de resolução diferente da humana, impressionando os avaliadores.

O desafio da inteligência artificial na matemática

A criação do teste pelos matemáticos surgiu de uma insatisfação com a forma como as empresas de tecnologia divulgam os avanços da IA. Frequentemente, as companhias anunciam grandes conquistas, mas a verificação das soluções é complexa e a consistência dos modelos ainda é um ponto de interrogação. Martin Hairer, matemático do Imperial College London e vencedor da Medalha Fields, expressou ao Washington Post que a IA “não escreve da forma como nós escrevemos – de certa forma, não escreve de maneira honesta”.

Humanos alpinistas, IA saltadores: uma analogia

Para ilustrar a diferença fundamental entre a abordagem humana e a da IA, Terry Tao, outro medalhista Fields e professor da Universidade da Califórnia em Los Angeles, utilizou uma analogia perspicaz. Ele compara os especialistas humanos a alpinistas, que exploram o terreno com paciência, identificam submetas e colaboram. Já os sistemas de IA seriam “saltadores”, capazes de alcançar alturas que humanos não atingiriam de uma só vez, mas que, ao falhar, não o fazem com elegância. Uma tentativa fracassada da IA raramente oferece informações úteis para um próximo passo ou para a compreensão do processo.

O que a IA ainda não compreende na matemática

Apesar dos avanços na resolução de problemas, o ponto crítico, segundo os matemáticos, não é apenas resolver, mas sim escolher quais problemas valem a pena ser investigados. Essa capacidade exige julgamento, intuição e uma percepção do contexto maior da disciplina. Lauren Williams, professora em Harvard e uma das líderes do First Proof, exemplificou ao Washington Post que, embora um geólogo possa perguntar qual é a cor média de uma pedra na Terra – uma pergunta válida –, ela provavelmente não é interessante. A IA, por enquanto, não consegue distinguir entre validade e relevância.

Sébastien Bubeck, matemático da OpenAI, concorda que os modelos resolvem, mas não compreendem o porquê da resolução, nem qual o papel daquele problema no panorama mais amplo da matemática. Essa lacuna de entendimento contextual é um dos maiores desafios para a integração plena da IA no campo da pesquisa científica.

Diretrizes éticas e o futuro da colaboração

Em um movimento paralelo aos testes, mais de 2.300 matemáticos lançaram a Declaração de Leiden, um manifesto internacional que estabelece diretrizes para o uso ético e transparente da IA. A declaração reconhece o potencial da tecnologia, mas alerta para riscos como a falta de crédito às ideias utilizadas pelos modelos e a promoção de sucessos sem transparência sobre as falhas. A discussão sobre a ética na IA é um tema relevante para a comunidade acadêmica em Macaé e Rio das Ostras, que acompanha de perto as inovações tecnológicas.

Essa iniciativa da comunidade científica surge como uma resposta organizada aos anúncios de empresas de tecnologia, como o da OpenAI em maio, que afirmou que um modelo havia refutado uma conjectura de Paul Erdős sem solução há 80 anos. Em vez de apenas reagir, os matemáticos agora definem seus próprios critérios de avaliação, buscando uma colaboração mais transparente e consciente com a inteligência artificial. O Rio das Ostras Jornal continuará acompanhando os desdobramentos dessa importante discussão.