OpenAI divulga 377 novos resultados matemáticos

A publicação ocorre apenas um mês depois de a empresa anunciar que havia conseguido resolver a equação de Navier-Stokes, um dos chamados Problemas do Milênio, cuja solução tem uma recompensa de US$ 1 milhão.

Esse episódio já havia provocado um debate sobre os limites do raciocínio artificial na matemática, e a nova leva de resultados amplia a discussão.

O que significam os 377 resultados

Os 377 resultados foram obtidos com um modelo de inteligência artificial mais avançado, que ainda não foi disponibilizado publicamente. Trata-se do mesmo tipo de sistema que teria resolvido o problema de Navier-Stokes. Muitas das demonstrações foram verificadas com o Lean, uma linguagem de programação que permite checar formalmente a lógica matemática de cada solução.

Para apenas dez dessas soluções, a empresa apresentou resumos explicativos de como o modelo chegou aos resultados. Segundo a OpenAI, cada demonstração exigiu, em média, cerca de três horas de computação.

A origem dos problemas também chama a atenção. As empresas de inteligência artificial vinham testando seus modelos com exercícios já existentes, como os da Olimpíada Internacional de Matemática. Quando os sistemas começaram a resolvê-los com facilidade, a equipe da OpenAI desenvolveu novos parâmetros de avaliação baseados em problemas matemáticos não resolvidos e situados na fronteira da pesquisa atual. Parte desses problemas inéditos foi divulgada nesta semana.

Dan Roberts, líder de pesquisa da OpenAI, explicou que testar os modelos internamente é necessário para desenvolver ferramentas melhores e que as demonstrações matemáticas surgiram como um subproduto desse processo.

O debate sobre raciocínio versus cópia

O caso de Navier-Stokes havia deixado uma questão em aberto: os modelos da OpenAI demonstram pensamento criativo próprio ou apenas completam as etapas finais de uma demonstração a partir de ideias já desenvolvidas por matemáticos humanos? A divulgação dos 377 resultados reacende essa dúvida, agora em uma escala muito maior.

Tristan Buckmaster, matemático da Universidade de Nova York que trabalhava no problema de Navier-Stokes abordado pela OpenAI, levantou uma preocupação específica.

“É provável que haja um monte de resultados em que eles pegam o trabalho de alguém e depois o levam à sua conclusão”, disse.

Buckmaster também questionou a forma como o conjunto de resultados foi divulgado. Em entrevista, afirmou que, diante do grande volume de soluções publicadas de uma só vez, “não acho que tenham feito qualquer tipo de devida diligência”.

A controvérsia não se limita à autoria intelectual dos resultados. Também está em discussão o impacto desse ritmo de produção sobre a matemática como disciplina.

Kai Shaikh, estudante de pós-graduação em matemática da Universidade de Toronto, resumiu essa tensão:

“Acho que no centro deste problema está o fato de que os humanos temos duas naturezas contrapostas: uma tendência a competir e uma capacidade de apreciar a beleza. Para mim, este parece ser um caso da primeira tentando estrangular a segunda”.

Resposta da OpenAI

Há duas semanas, a OpenAI informou que trabalha com um conselho consultivo de matemáticos encarregado de recomendar como devem ser comunicados os resultados gerados por inteligência artificial. O grupo atua no Instituto de Estudos Avançados de Princeton, em Nova Jersey, e funciona de forma independente das empresas de IA.

O conselho havia recomendado a publicação de todas as instruções fornecidas aos agentes de inteligência artificial, juntamente com os registros do processo utilizado para chegar às soluções.

Na noite de terça-feira, o conselho divulgou um comunicado no qual classificou a publicação dos 377 resultados como “o começo, não a finalização, do processo de compreensão humana e a incorporação do trabalho ao conhecimento matemático”.

Melanie Wood, matemática de Harvard e integrante do conselho, explicou por e-mail o objetivo do grupo:

“Queremos criar padrões e práticas para que os matemáticos possam compreender os resultados que publicam os laboratórios de IA e possam fazer avançar o campo”.

Em uma publicação em seu site, a OpenAI afirmou que consultou o conselho para definir como divulgar os resultados. No entanto, a empresa não adotou uma das principais recomendações do grupo: que as companhias de inteligência artificial deixem de testar seus modelos proprietários diretamente com problemas matemáticos avançados.

Em 29 de setembro, o conselho havia sido enfático ao se posicionar contra essa prática: “Queremos dizer isso claramente desde o início: não endossamos esta prática”.