Especialistas temem que soluções produzidas por máquinas prejudiquem a criação de novas ideias, dificultem a verificação de resultados e ampliem a desigualdade entre países na pesquisa matemática

Problemas matemáticos – A inteligência artificial foi construída sobre séculos de conhecimento matemático, mas seus avanços recentes levantam dúvidas sobre o futuro da própria ciência. No início de outubro, a OpenAI anunciou que um modelo interno solucionou 377 problemas complexos, alguns sem resposta havia décadas. Em setembro, a empresa também afirmou ter resolvido as equações de Navier-Stokes, um dos grandes desafios da matemática.

O problema, segundo pesquisadores, não está apenas em obter resultados, mas em compreender como foram alcançados. Diferentemente dos matemáticos, que desenvolvem ideias e estratégias ao longo de anos, os sistemas de IA podem produzir demonstrações difíceis de interpretar.

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“O que fez a matemática avançar até hoje é muito mais fazer perguntas do que respondê-las. No processo, você pega ideias anteriores, interpreta e entende em profundidade. Assim, cria pontes para novas ideias. É um processo enriquecedor. A IA não faz nada disso. Ela produz um código que prova a todo custo que você resolveu o problema. Mas o que você pensou?”, questiona Marcelo Viana, diretor-geral do Instituto Nacional de Matemática Pura e Aplicada (IMPA).

O Último Teorema de Fermat ilustra a importância desse processo. Proposto em 1637 e solucionado por Andrew Wiles em 1994, o problema impulsionou áreas inteiras da matemática, com reflexos na criptografia moderna. Já os trabalhos recentes da OpenAI apresentam demonstrações extensas, poucas referências e trechos que parecem escritos para outras máquinas, não para leitores humanos.

“Por incrível que pareça, os resultados matemáticos têm de ser aceitos pela comunidade. Não há nenhum órgão que os aprove. É uma coisa comunitária, e nada é fechado em definitivo, eternamente. Então, não dá para garantir, em todos os casos da OpenAI, que o que está escrito corresponde ao que foi demonstrado. Ninguém ainda verificou”, afirma Marcelo Finger, professor da Universidade de São Paulo (USP).

Nova matemática

O avanço da IA também pode aumentar a desigualdade científica. No Brasil, a matemática se destaca internacionalmente apesar dos recursos limitados, em parte porque a pesquisa depende de bibliografia e conhecimento compartilhado. Modelos avançados, porém, exigem infraestrutura e investimentos elevados.

Segundo estimativas citadas na reportagem original, a OpenAI teria gasto US$ 20 milhões para resolver Navier-Stokes. Caso a pesquisa de ponta dependa cada vez mais de sistemas caros, universidades de países com menos recursos podem perder espaço.

A formação acadêmica também deve mudar. Trabalhos de mestrado e doutorado tradicionalmente dedicados a problemas específicos precisarão buscar questões mais amplas e conceituais.

“Teses de mestrado e doutorado não poderão mais se limitar a resolver um único problema pontual. As pesquisas acadêmicas terão de se tornar muito mais densas, conceituais e ousadas”, afirma Finger.

Para Viana, a principal função dos matemáticos continuará sendo formular perguntas. A inteligência artificial pode encontrar respostas, mas isso não significa que compreenda o significado do que produziu.

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(Com informações de O Globo)

(Foto: Reprodução/Magnific/Phonlamaistudio)