OpenAI afirma que um modelo secreto de IA resolveu centenas de problemas matemáticos em um único prompt—matemáticos querem provas

A OpenAI publicou 722 manuscritos matemáticos no GitHub na terça-feira, todos produzidos por um modelo interno que a empresa não divulgou. Um porta-voz da OpenAI disse que quase tudo veio de um único prompt entregue a um único agente de IA, embora alguns possam ter exigido várias tentativas.

É uma afirmação ousada e um potencial avanço significativo no campo da matemática. Mas nem todos estão entusiasmados ou acreditando na empolgação. Myriad: Quão alto a Nvidia irá? Clique para fazer sua previsão.

"Até que eles liberem o modelo e as pessoas possam replicar seus resultados, acho que você deve tratar qualquer afirmação sobre resolver problemas com um único agente como não verificada", disse Andrew Sutherland, um matemático do MIT, à Scientific American. "Devemos pedir provas", acrescentou.

Os artigos estão agrupados em 372 "famílias" de resultados relacionados, e uma família pode agrupar um teorema principal com argumentos acompanhantes, consequências ou provas alternativas. Isso faz com que 722 seja uma contagem de manuscritos, não de problemas resolvidos. A OpenAI afirma que apresentou aproximadamente 4.000 problemas ao modelo e manteve as saídas que considerou significativas o suficiente para publicar.

O resultado médio usou o equivalente a cerca de três horas de computação do ChatGPT Pro, segundo a OpenAI. A alegação sobre Navier-Stokes no mês passado parecia muito diferente, com 10.000 agentes coordenadores trabalhando por 88 horas.

A OpenAI lançou resumos de raciocínio abreviados para 10 dos resultados. Dito isso, apenas 162 dos 722 artigos vêm com um resultado principal verificado por computador, de acordo com um catálogo de formalização no repositório. Isso representa cerca de 22% da coleção, traduzido para Lean, um software que verifica cada passo lógico mecanicamente.

A própria OpenAI afirma que nem todos os manuscritos têm formalizações Lean e que "alguns dos resultados não formalizados podem ter problemas". Em outras palavras, muito do que publicaram pode estar errado.

Uma verificação Lean confirmada apenas garante que a prova segue a partir da declaração conforme escrita em Lean. Não mostra que a declaração corresponde ao problema original, ou que o resultado é novo ou importante, que é a parte que os matemáticos agora têm que julgar.

E é aqui que os pesquisadores levantam as sobrancelhas.

Eu estava tentando ler a prova da OpenAI de que o número cromático de um plano é >= 6. Mas é uma matemática alienígena totalmente inacreditável?

De alguma forma, o modelo descobriu que qualquer K-coloring <=> "K-coloring fracamente mensurável", que parece surgir do nada

1/2 pic.twitter.com/W13ScT3nel

--- Dmitry Rybin (@DmitryRybin1) 7 de outubro de 2026

O repositório openai/math tem os problemas desativados e nunca aceitou um pull request. Isso é decepcionante. Se você publica 722 manuscritos e pede formalizações Lean, precisa de um lugar para as pessoas enviarem.

Estou formalizando a prova da Conjectura de Saxl da OpenAI em Lean 4 contra...

--- Keith Adler (@keithadler) 7 de outubro de 2026

"Agora é o caso de que a IA pode produzir argumentos matemáticos em situações sem que o humano que a provocou consiga entender os argumentos, verificá-los ou assumir a responsabilidade por eles", disse o Instituto de Estudos Avançados em Princeton, Nova Jersey, em um comunicado. "Acreditamos que a compreensão humana da matemática continua sendo de suma importância. Como, nesta nova era, podemos trabalhar em direção a um novo paradigma que inclua a compreensão humana da matemática como parte de uma produção acadêmica responsável?"

Outros, no entanto, como o Professor Abhishek Saha, estão bastante empolgados. "É um dia muito grande para a matemática", escreveu ele, mas observou que a maioria dos problemas se encaixa nas categorias de "avanços excepcionais dentro de um programa existente" de "avanços surpreendentes".

Isso significa que a maioria dos problemas no conjunto é interessante, mas não impossível ou revolucionária como os problemas do milênio. Esse espaço é reservado para exatamente um problema entre os 722: a Hipótese Quasi-Riemann.

Alguns pensamentos adicionais sobre os 372 resultados divulgados pela OpenAI hoje, em 722 manuscritos.

Se eu fosse classificar teoremas que os matemáticos provam e publicam de acordo com sua natureza inovadora, eu (muito grosseiramente) os dividiria em quatro categorias:

A) Não-inovadores... https://t.co/BA10SxBlx7

--- Abhishek Saha (@ObhishekSaha) 7 de outubro de 2026

A divulgação também não atende ao que um grupo consultivo do Instituto de Estudos Avançados recomendou em 29 de setembro: o nome do modelo, os prompts, uma cadeia de pensamento resumida, o tempo gasto e o custo computacional para cada resultado. A OpenAI publicou números médios de computação e 10 resumos de raciocínio, mas sem prompts, e afirma que ainda está trabalhando para liberar o modelo de forma responsável.

Daniel Litt, um matemático da Universidade de Toronto, adotou a visão oposta, argumentando que não há razão para pedir à empresa que mantenha as respostas a essas questões matemáticas em segredo.

A Anthropic tomou um caminho diferente com sua prova do Último Teorema de Fermat verificada por Lean no mês passado, postando todas as 13 milhões de linhas publicamente no GitHub. Essa prova formalizou um teorema que Andrew Wiles publicou em 1995, em vez de reivindicar novos resultados.

A OpenAI afirma que adicionará formalizações Lean à medida que as obtiver; por enquanto, 162 dos 722 manuscritos têm uma.

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