IA resolve Millennium Prize em 88 horas com 10 mil agentes
Atualizado: há 1 dia
Uma solução que custou milhões de dólares, mobilizou um enxame de até 10 mil agentes durante 88 horas e resolveu um problema que ocupou quase um século foi posta cá fora porque alguém ouviu dizer que o rival já a tinha resolvido.
Navier-Stokes resolvido após rumor de que a Anthropic já o tinha feito
A OpenAI publicou a solução para um dos sete problemas do milénio. Dias depois sugeriu estar perto de outro, duas descobertas que escaparam durante décadas na mesma semana. Lançou o modelo interno depois de rumores de que a Anthropic já tinha resolvido um. O calendário segue o boato.
Há um ano, os pensadores davam cerca de 20% de probabilidade de a inteligência artificial resolver um Millennium Prize até 2030. A janela colapsou em meses. A previsão tornou-se combustível. O gráfico FrontierMath Tier 4, com dados da Epoch AI entre maio de 2025 e 2026, regista GPT-6 Astra a 100%, Claude Fable 5, GPT-5.5 Pro, GPT-5.4 Pro, GPT-5.2 Pro, GPT-5 e o4-mini numa rampa que mede cadência de lançamento.
O problema referido é o Navier-Stokes, que vexou matemáticos durante quase um século. A solução veio de um enxame que trabalhou 88 horas construindo sobre o trabalho de outros agentes e de humanos. Antes mesmo da prova aparecer online, as redes sociais levantaram a suspeita de que o modelo da OpenAI teria usado trabalho humano inédito não publicado, o que a empresa nega. Quando uma prova depende de 10 mil agentes e de arquivo humano incorporado, a autoria deixa de ser verificável como gesto isolado.
A matemática é descrita como útil para marketing, forma de publicitar capacidades crescentes dos modelos. O momento Millennium Prize é apresentado como versão mais amigável do incidente Hugging Face. Nos últimos anos os modelos fizeram o que se julgava distante: matemática básica, matemática de nível de investigação, ouro na Olimpíada de Matemática, mistérios famosos, e, feito tudo isso, só restava um Millennium Prize. Um guião de demonstrações em que cada patamar esgotado obriga ao seguinte.
No mesmo dia, um investigador da Anthropic colocou a probabilidade de extinção humana na próxima década acima de 10%, em resposta a comentários de Jacob Coxon, que trabalhou na OpenAI e na Anthropic e acusou ambas de não agirem com responsabilidade na corrida para a superinteligência autoaperfeiçoável. Horas depois, Coxon demitiu-se por receios de segurança e disse que quem constrói a IA “acredita sinceramente que pode matar-nos a todos”, ecoado por Evan Hubinger, cujo trabalho na Anthropic é garantir que a IA não nos mate a todos, com a mesma estimativa acima de 10% comparada na matéria a Stephen Curry falhar um lance livre. A prova de que se resolve um problema de um século torna credível o aviso de que se pode acabar com tudo, e o aviso torna a prova noticiável para além da matemática.
Alain Connes, medalha Fields, disse em 2000 que os sete problemas eram “totalmente inacessíveis a computadores”. Diz-se agora “extremamente positivo” sobre o progresso da IA em matemática. Terence Tao escreveu em 2023 que a IA poderia ser “radicalmente transformadora” ao ponto de manter práticas matemáticas tradicionais sem adaptação se tornar insustentável, mantém o valor dos modelos mas diz perder a fé nas empresas que os constroem. Duas dúzias de vencedores da medalha Fields alertaram que a obsessão da indústria em resolver problemas pode minar o propósito da própria matemática, com Tao a falar em cenário de pior caso para a saúde do campo e da sociedade. O problema passou a ser usado como outdoor.
No mês passado, a OpenAI acolheu em São Francisco uma cimeira de matemáticos que partiu do pressuposto de que a IA se tornará sobre-humana em matemática. Não chegaram a soluções, o objetivo era selecionar os problemas certos para trabalhar, como os matemáticos que escolheram os Millennium Prize Problems. Assumida a sobre-humanidade, resta decidir o que ainda vale a pena fazer à mão.
Depois de alinhar os factos autorizados, a pergunta que fica não é por que devemos importar-nos que a IA seja boa a matemática. Esta semana ficou provado que o raciocínio foi redefinido como capacidade para mobilizar milhões, 10 mil agentes e 88 horas depois de um rumor, e para anunciar dias depois que o próximo está quase. A surpresa deixou de ser surpresa. A suspeita de uso de trabalho inédito surge antes da publicação.
A mesma semana junta Navier-Stokes e extinção acima de 10%. Um problema que vale um milhão de dólares passou a valer como prova de que se pode ocupar primeiro o lugar onde o problema estava.
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