Resumo:
A revista New Yorker publicou recentemente um artigo especial registrando o choque violento que a inteligência artificial trará ao mundo da matemática básica em 2026. À medida que OpenAI e Antrópico resolveram sucessivamente muitos problemas matemáticos centenários, o vencedor da Medalha Fields, Terence Tao, e muitos estudiosos importantes começaram a apelar à comunidade acadêmica para pisar no freio e ter cuidado com a destruição da intuição matemática humana e da ecologia acadêmica pelo aumento do poder da computação.
O “Problema do Milénio” foi resolvido e a comunidade académica está numa crise existencial
Em 8 de setembro deste ano, a OpenAI anunciou que havia superado os problemas de existência e suavidade de Navier-Stokes, um dos "Problemas do Prêmio Milênio" com uma recompensa de um milhão de dólares. Três dias depois, Terence Tao, de 51 anos, apareceu no palco do Instituto de Tecnologia da Califórnia. Em um movimento raro, ele tirou a camisa que costuma usar nas palestras e vestiu jeans e uma camiseta preta com a inscrição “The Great Wave off Kanagawa”.
"Vivi a semana mais estranha da minha vida."
Ele apontou para o PPT grosseiro atrás dele e riu de si mesmo. Normalmente ele poderia usar IA para fazer uma apresentação sofisticada, mas desta vez ele usou apenas o software mais básico.O que deixa Tao Zhexuan ansioso é a perda de controle de toda a ecologia disciplinar. A partir do início de 2026, grandes modelos como GPT-5.2 Pro e Claude Fable 5 resolveram sucessivamente vários problemas de Erdős e conjecturas de Jacobi que perturbaram a comunidade acadêmica por décadas. No início de outubro, a OpenAI divulgou 372 novos resultados sobre problemas matemáticos não resolvidos de uma só vez. No entanto, essas respostas geradas por IA muitas vezes carecem de detalhes de derivação. Eles estão cheios de bom senso que os alunos de graduação podem entender à primeira vista, mas apenas algumas linhas são escritas no salto lógico mais crítico. Os periódicos de matemática são inundados com enormes artigos sobre IA, e os remetentes às vezes nem conseguem entender seus próprios artigos. Eles dependem inteiramente de matemáticos humanos para fornecer mão de obra gratuita para revisão e verificação voluntária.
"Temos que desacelerar, a velocidade agora é uma loucura."
Tao Zhexuan apontou que o mundo matemático entrou em uma era de "excesso de provas" devido à "escassez de provas" antes de 2025. Na pesquisa matemática, a resposta final muitas vezes não é tão importante. São as inovações metodológicas no caminho para a resposta que realmente fazem avançar a disciplina, e agora o lento processo de pensamento no qual nascem novas questões está a ser destruído.A operação de caixa preta e a corrida gigantesca para emitir ações causaram indignação pública
Além do poder esmagador da computação, os matemáticos também estão profundamente perturbados pela abordagem fechada e pela competição feroz dos gigantes da IA.
Em agosto deste ano, o matemático antrópico Levent Alperger postou uma longa série de caracteres positivos e negativos na plataforma social. Jody Williamson, matemática da Universidade de Sydney, sente que todo o jardim matemático foi pulverizado com herbicida, o que é como dar aos humanos a resposta definitiva de "42", mas privá-los de todos os processos de pensamento.
O anúncio da edição de Navier Stokes em setembro se transformou em um Rashomon. Um dia antes do anúncio oficial da OpenAI, o professor da Universidade de Nova York, Tristan Buckmaster, emitiu um comunicado dizendo que ele e Alperger haviam feito progressos significativos no problema com a ajuda de ferramentas, incluindo o modelo público da OpenAI, e a OpenAI, que queimou milhões de dólares em poder computacional, afirmou ter concluído a solução em menos de uma semana. Buckmaster suspeitou que a OpenAI havia obtido seus dados de pesquisa em segundo plano, mas a OpenAI negou. Buckmaster revelou que Sebastian Bubeck, chefe da equipe OpenAI, se ofereceu para listá-lo como autor do artigo com a condição de que Alperger, do concorrente Anthropic, fosse expulso da lista de assinaturas. Quando Buckmaster recusou e estava prestes a tornar o assunto público, ele foi questionado diretamente por que ele queria arruinar sua carreira.
Esta controvérsia levou Terence Tao e outros 25 ganhadores da Medalha Fields a publicarem conjuntamente uma carta aberta. A carta alertava que a resolução de problemas e o insight estão sendo dissociados. A dependência excessiva da IA equivale a abandonar os devaneios, o debate e o pensamento aprofundado. Os humanos compreenderão cada vez menos no futuro.
O problema mais urgente é como treinar a próxima geração
No início deste ano, Tao Zhexuan foi chamado de "evangelista" da IA pela mídia por causa de suas conversas com executivos da OpenAI e cooperação no lançamento de um projeto matemático de IA. Mas agora ele está insistindo no valor do “atrito cognitivo”. Ele comparou a crise atual à transformação urbana dos carros substituindo as carruagens puxadas por cavalos. As calçadas devem ser preservadas na cidade, e todos os espaços não podem ser transformados apenas em carros, porque ninguém quer viver nesse tipo de cidade.
Na opinião de Tao Zhexuan,
a crise mais urgente no momento é como treinar estudantes de pós-graduação.
No passado, os estudantes de pós-graduação precisavam passar meses estudando temas moderadamente difíceis e aprender a pensar como um matemático por meio de tentativa e erro. Agora, a IA pode resolver esses problemas em poucas horas. Ele comparou aprender matemática a assistir a novela “Emily in Paris” com a esposa. Embora o enredo seja clichê, é cheio de diversão. Se ao público for mostrada apenas uma sinopse de algumas frases da trama, o significado de assistir ao programa será completamente perdido e não permitirá que as pessoas aprendam a filmar por conta própria.Essa sensação de "diversão perdida" está se espalhando pela academia. O matemático do MIT John Usher, que jogou pelo Baltimore Ravens da NFL, passou dez anos estudando o problema da eliminação gaussiana. Para não ser prejudicado pela IA, ele gastou US$ 200 por mês para assinar o GPT-5.6 Sol e Claude Fable 5, transmitiu suas etapas de pesquisa à IA e finalmente obteve uma prova correta, mas extremamente feia, que foi então polida e publicada manualmente. Embora os resultados tenham sido preservados, Usher disse sem rodeios que não era nada divertido, porque a parte mais fascinante da matemática é precisamente a luta de tatear no escuro, e escrever todas as respostas diretamente é a parte mais chata.
No entanto, a geração mais velha de estudiosos ainda mantém otimismo. Charlie Fefferman, professor de 77 anos da Universidade de Princeton que escreveu a descrição oficial do problema de Navier-Stokes, acredita que a prova da OpenAI provavelmente está correta. Ele comparou fazer matemática ao “xadrez do diabo do qual você pode se arrepender”. Mesmo que você tenha mil ideias estúpidas, desde que tenha uma ideia brilhante, você é um bom matemático. Ele acredita que, no passado, algumas ideias com uma taxa de sucesso de apenas 5% foram forçadas a desistir porque levaram uma vida inteira para serem verificadas. Agora, se os resultados puderem ser testados em apenas dois dias, os matemáticos tornar-se-ão mais corajosos e imaginativos.
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