OpenAI reconhece bagunça na matemática, mas não vai desacelerar, diz Altman

A OpenAI vem despejando centenas de resultados matemáticos gerados por inteligência artificial num ritmo que deixou os pesquisadores da área tontos. E o CEO da empresa, Sam Altman, sabe disso. Mas não vai parar.

Em entrevista ao podcast Cheeky Pint publicada nesta quinta-feira (30), Altman disse que sente empatia pelos matemáticos que estão tendo que correr atrás para verificar e entender cada descoberta, mas que o direito do público ao conhecimento científico vem primeiro. “A humanidade merece saber como o universo funciona”, afirmou. “Mas eu tenho empatia pelo método.”

O método que desorganizou a matemática

Matemáticos que falaram com o The Verge nos últimos meses têm uma queixa recorrente: a OpenAI anuncia resultados com pouca ou nenhuma atribuição adequada, quase nenhum contexto e verificação insuficiente. O resultado é que os pesquisadores da área precisam fazer o trabalho pesado de checar e dar sentido às descobertas enquanto a empresa já solta a próxima leva.

Só em outubro, a OpenAI liberou centenas de resultados matemáticos, muitos acompanhados de breves resumos que os próprios matemáticos descrevem como mal escritos e difíceis de seguir. A enxurrada, ainda que animadora para quem vê potencial na IA como ferramenta de descoberta, virou um pesadelo logístico para quem trabalha com a área.

Altman reconheceu que a corrida “saiu do controle” por um período, mas disse que isso foi intencional e necessário para testar os limites dos modelos de IA da empresa. Ele mencionou um canal interno no Slack chamado “Model Name-Hold My Beer”, onde funcionários jogavam os problemas mais cabeludos que encontravam contra os modelos para ver o que acontecia.

O que a OpenAI mostra e o que esconde

A ironia é que, ao mesmo tempo que libera uma avalanche de resultados, a OpenAI também é acusada de reter descobertas importantes. Nas últimas semanas, a empresa anunciou três avanços significativos em matemática, física e ciência da computação, mas não divulgou os detalhes de um deles, um resultado envolvendo a teoria de Yang-Mills, que é a base matemática da física moderna de partículas.

A justificativa da OpenAI é que um grupo seleto de especialistas consultado pela empresa recomendou segurar a publicação. A prática contraria o conselho de um grupo anterior de matemáticos que a companhia havia ouvido, mas faz parte do que a empresa chama de “nova abordagem” para comunicar suas descobertas.

Ou seja: ao mesmo tempo que Altman defende que “a humanidade merece conhecimento fundamental” e que a OpenAI “não deveria sentar em cima de uma descoberta científica importante”, a empresa está exatamente fazendo isso com o resultado de Yang-Mills.

Centenas de milhões de dólares em problemas de matemática

Altman revelou que a OpenAI gastou centenas de milhões de dólares atacando problemas matemáticos. Só na solução das equações de Navier-Stokes, um dos lendários Millennium Prize problems, foram cerca de US$ 10 milhões (cerca de R$ 53,7 milhões), “talvez um pouco mais”, segundo ele.

O número dá uma ideia do tamanho do fosso entre o que uma empresa de IA pode gastar e o que uma universidade consegue. Pesquisadores da área temem ser expulsos do próprio campo de estudo simplesmente por não terem como competir com os recursos das big techs.

Questionado se a OpenAI tem mais descobertas na gaveta além das centenas que já soltou, Altman confirmou: “Temos. É claro.”

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Para quem esperava uma trégua na enxurrada de descobertas matemáticas da OpenAI, a mensagem de Altman foi clara: não vai ter descanso. A empresa promete melhorar a comunicação dos resultados, mas a torneira continua aberta.

Valores em reais convertidos pela cotação de fechamento do Banco Central de 29/10/2026 (US$ 1 = R$ 5,37). Conversão direta, sem impostos nem taxas de importação.

Fonte: The Verge