A OpenAI, empresa responsável pelo ChatGPT e pelos modelos GPT, anunciou que um de seus sistemas de inteligência artificial produziu, em 88 horas de trabalho, avanços em partes das equações de Navier-Stokes, enigma matemático sem resposta há cerca de 90 anos. A empresa apresentou o resultado como demonstração de que modelos de linguagem podem atuar como colaboradores de alto nível em pesquisa científica de fronteira. Logo após a divulgação, no entanto, dois pesquisadores lançaram críticas públicas contra a empresa, acusando-a de falta de transparência e de anunciar uma conquista sem os procedimentos tradicionais de validação científica.
O episódio expôs uma tensão crescente entre o ritmo de desenvolvimento da inteligência artificial e os métodos consagrados de verificação do conhecimento. Enquanto a OpenAI destaca a velocidade do resultado, parte da comunidade matemática cobra o que considera indispensável: publicação completa do trabalho, revisão por pares e a possibilidade de replicação por outros grupos.
As equações de Navier-Stokes foram formuladas na primeira metade do século 19 e descrevem o comportamento de fluidos em movimento. Elas sustentam cálculos usados em aviação, meteorologia, engenharia e simulações climáticas. Apesar da utilidade prática, uma de suas propriedades fundamentais permanece sem demonstração: não se sabe se as soluções das equações permanecem bem comportadas de forma indefinida ou se podem se tornar infinitas em determinadas condições.
Essa questão é conhecida como problema da regularidade. Ela integra a lista dos sete Problemas do Milênio, elaborada em 2000 pelo Clay Mathematics Institute, instituição norte-americana dedicada à matemática, que oferece 1 milhão de dólares para quem resolver cada um dos desafios. Desde a criação da lista, apenas um deles foi resolvido.
O experimento da OpenAI utilizou o modelo GPT-5, da própria empresa, em sessões de trabalho conduzidas junto com matemáticos. O foco esteve em uma formulação intermediária do problema, ligada a desenvolvimentos recentes de Terence Tao, pesquisador da Universidade da Califórnia em Los Angeles e um dos matemáticos mais premiados do mundo, e de Ken Ono, da Universidade da Virgínia.
Ono acompanhou o experimento de perto e participou do processo de orientação do modelo durante as semanas de trabalho. Ele comparou o desempenho do sistema ao esforço de centenas de colaboradores humanos e afirmou que a experiência o surpreendeu. Tao também esteve envolvido nas discussões, oferecendo avaliação sobre as etapas produzidas pelo sistema.
A divulgação do feito foi celebrada por Sam Altman, presidente da OpenAI, que tratou o resultado como marco do papel da inteligência artificial na produção de ciência. A própria empresa e os matemáticos envolvidos reconheceram, porém, que o problema completo não foi encerrado. O que se obteve foi uma estrutura matemática que, segundo eles, aproxima os pesquisadores de uma solução definitiva.
As críticas vieram de Steve Brunton, professor de engenharia mecânica da Universidade de Washington, e de Eyvi Jansson, doutoranda em matemática aplicada pela Universidade Stanford. Os dois publicaram uma análise extensa, em vídeo, na qual afirmam que a OpenAI não divulgou os detalhes técnicos do experimento nem informações completas sobre os dados usados no treinamento do modelo.
Na avaliação dos pesquisadores, essa ausência impede a verificação independente do resultado e levanta a hipótese de contaminação. Como um modelo de linguagem pode ter sido treinado com trabalhos anteriores sobre o mesmo tema, não há como garantir que os avanços partiram de capacidade genuína do sistema. Os dois também apontaram que o material não foi submetido a uma revista científica com revisão por pares, etapa considerada padrão mínimo de validação acadêmica.
A OpenAI respondeu às críticas afirmando que compartilhou os resultados com o Departamento de Energia dos Estados Unidos e que pretende divulgar mais detalhes sobre o experimento. A empresa posicionou o trabalho como parte de um esforço maior para entender como modelos de linguagem podem auxiliar cientistas em problemas abertos.
Um ponto sensível do debate é o comportamento desses sistemas. Modelos de linguagem às vezes produzem respostas incorretas com aparência de confiabilidade, fenômeno conhecido como alucinação. Ono afirmou que, ao longo do experimento, os matemáticos conseguiam identificar quando o raciocínio do modelo se afastava de um camínio válido e corrigiam o rumo do trabalho.
A controvérsia, portanto, extrapola um único problema de matemática. Ela coloca em discussão que padrões de prova devem valer para descobertas científicas obtidas com inteligência artificial, especialmente quando o sistema envolvido é proprietário e não pode ser inspecionado por terceiros.
Para a comunidade científica, publicação completa, avaliação por especialistas independentes e replicabilidade seguem sendo os filtros que separam resultado consolidado de comunicado promocional. Enquanto essas etapas não forem cumpridas, o anúncio da OpenAI permanece como uma afirmação da empresa sobre seu próprio sistema.
Por ora, o problema das equações de Navier-Stokes segue tecnicamente aberto, e o prêmio do Clay Mathematics Institute continua sem vencedor nesse desafio. A verificação do trabalho por matemáticos externos à OpenAI será o teste definitivo da conquista divulgada. Até lá, a marca de 88 horas de trabalho convive com outro número: o das dúvidas levantadas quase na mesma velocidade.
