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As comportas estão abertas. Logo após o novo modelo de linguagem em larga escala da OpenAI ter produzido o maior avanço matemático em duas décadas, a empresa acaba de divulgar nada menos que 372 resultados do mesmo modelo. Cada um deles resolve ou representa um progresso substancial em uma importante questão em aberto na matemática ou na ciência da computação teórica, afirma a empresa.
A OpenAI divulgou os resultados em um repositório do GitHub às 18h (horário do leste dos EUA). A avalanche de dados levará meses para ser analisada e compreendida pelos matemáticos — incluindo a determinação se as demonstrações contêm ideias novas e importantes ou se são, em sua maioria, combinações de técnicas já existentes. Mas muitos dos resultados já foram verificados em Lean — uma linguagem de programação que valida a lógica de uma demonstração — e, portanto, é praticamente certo que estejam corretos.
Entre os resultados alegados estão uma solução para a conjectura de Kakeya em quatro dimensões, melhorias em alguns dos algoritmos de computador mais importantes do mundo e progresso real em direção ao problema mais assustador da matemática, a hipótese de Riemann.
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Um porta-voz da OpenAI disse à Scientific American que o novo modelo — que a empresa ainda não divulgou ao público — produziu quase todos os resultados em resposta a um único comando dado a um único agente de IA. Isso representaria uma diferença impressionante em relação à solução anterior da OpenAI para o problema de Navier-Stokes, que foi produzida pelo esforço coletivo de um enxame de 10.000 agentes, o qual custou milhões de dólares em poder computacional. Se confirmado, isso significaria que um poder matemático sem precedentes poderia em breve estar acessível a qualquer pessoa. No entanto, a reputação da OpenAI, entre os matemáticos, por fazer afirmações ousadas e demonstrar pouca transparência está causando considerável ceticismo.
Até que eles divulguem o modelo e as pessoas consigam replicar os resultados, acho que devemos considerar qualquer alegação de que um único agente resolve problemas com apenas uma tentativa como não verificada”, diz Andrew Sutherland, matemático do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT). “Deveríamos exigir comprovação.” (O porta-voz da OpenAI também disse à Scientific American que alguns resultados podem ter exigido múltiplas tentativas.).
A forma como a OpenAI lidou com a divulgação da solução de Navier-Stokes provou ser tão controversa que, em 21 de setembro, a empresa anunciou a formação de um grupo consultivo independente de matemáticos para fornecer recomendações sobre a publicação responsável de resultados gerados por IA. As recomendações elaboradas pelo grupo exigem que uma empresa que divulgue tais resultados torne públicos o modelo, o comando exato e o tempo de computação de cada um. Apesar das recomendações do grupo, no entanto, a OpenAI optou por revelar apenas o tempo médio de computação para um problema, com algumas estatísticas adicionais — e sem nenhum comando.
Um porta-voz da OpenAI disse à Scientific American que a equipe está levando as diretrizes do grupo consultivo a sério e fazendo o possível para cumpri-las, mas acrescentou que a empresa não está obrigada a seguir essas recomendações.
As recomendações são particularmente críticas em relação às empresas de IA que utilizam "modelos internos proprietários" que não são amplamente acessíveis aos matemáticos. A OpenAI informou à Scientific American que está trabalhando para liberar o modelo o mais rápido e responsável possível.
À medida que a disputa sobre as equações de Navier-Stokes se desenrolava, comentários de funcionários da OpenAI levaram alguns matemáticos a acreditar que o modelo da empresa havia produzido resultados adicionais, mas que ela estava hesitante em divulgá-los. Isso levanta uma questão crucial: é mais prejudicial despejar uma montanha de provas inexplicáveis na comunidade ou retê-las completamente?
Se quisermos saber as respostas para essas questões matemáticas, não vejo motivo para pedirmos à empresa que as mantenha em segredo”, diz Daniel Litt, matemático da Universidade de Toronto. “Para mim, isso será algo bom para a matemática.”
Por outro lado, o renomado matemático Terence Tao criticou veementemente a OpenAI e outros laboratórios de IA de "ponta" pelo ritmo "insano" dos resultados gerados por IA.
Esses resultados podem estar surgindo rápido demais até mesmo para os próprios laboratórios — o porta-voz da OpenAI disse à Scientific American que muitos dos resultados recentemente divulgados pela empresa ainda não foram compreendidos por seus próprios matemáticos. Mesmo assim, eles não pretendem diminuir o ritmo. A empresa quer colocar uma ferramenta o mais poderosa possível nas mãos dos matemáticos.
Além disso, a OpenAI afirma que não pode diminuir o ritmo porque esses problemas matemáticos são um teste indispensável para demonstrar que sua IA está realmente ficando mais inteligente.
Mas para os profissionais que veem a verdade matemática como um fim em si mesma, e não como um meio, as consequências dessa corrida estão se tornando cada vez mais difíceis de prever.
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