Modelo da OpenAI usou cerca de 10 mil agentes de IA para provar as equações de Navier-Stokes; especialistas questionam suposto uso indevido de dados privados na disputa
A OpenAI afirma ter resolvido um dos problemas mais complexos da matemática, as equações de Navier-Stokes, após colocar cerca de 10 mil agentes de inteligência artificial baseados em um modelo não divulgado, porém, mais avançado que o GPT-6 Astra, para trabalhar de forma simultânea durante 88 horas. O anúncio, no entanto, gerou uma reação de forte questionamento entre matemáticos que pesquisavam o mesmo tema havia meses, e agora acusam a empresa de ter se apropriado de linhas de investigação privadas para chegar à resposta. A polêmica reacendeu o debate sobre os limites do uso de IA em pesquisas científicas e principalmente sobre a privacidade de dados de usuários que utilizam ferramentas como ChatGPT e Codex para desenvolver estudos ainda não publicados.
A seguir, o TechTudo explica o que são as equações de Navier-Stokes, como o ChatGPT chegou à solução, quem são os pesquisadores que acusam a empresa de se apropriar de um trabalho alheio e o que está em jogo para o futuro da pesquisa científica com inteligência artificial.
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OpenAI utiliza ChatGPT e soluciona famosa equação de Navier-Stokes — Foto: Imagem gerada por IA/OpenAI
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Índice
- O que é o problema matemático de Navier-Stokes?
- Como o ChatGPT tentou resolver o problema?
- Quem são os pesquisadores que acusam a OpenAI?
- Por que eles acreditam que a OpenAI se antecipou à pesquisa?
- A OpenAI acessou dados privados dos pesquisadores?
- O que a OpenAI diz sobre a acusação?
- O caso pode mudar a forma como cientistas usam IA?
1. O que é o problema matemático de Navier-Stokes?
As equações de Navier-Stokes são fórmulas matemáticas usadas para descrever como líquidos e gases se movimentam. Elas explicam, por exemplo, como a água escoa por um cano, como o ar circula dentro de um avião ou como o sangue flui pelo corpo humano. Formuladas no século 19 pelo engenheiro francês Henri Navier e pelo físico e matemático irlandês George Gabriel Stokes, essas equações se baseiam na segunda lei de Newton, que relaciona força, massa e aceleração, e tratam o fluido como um meio contínuo, sem precisar acompanhar o comportamento de cada molécula individualmente. Por isso, elas são fundamentais em áreas como engenharia aeronáutica, meteorologia e até medicina.
A parte específica dessas equações que gerou toda a polêmica recente é chamada de "problema da existência e suavidade de Navier-Stokes", e ela integra os sete “Problemas do Milênio”, uma lista de desafios matemáticos definidos em 2000 pelo Clay Mathematics Institute, dos Estados Unidos. Cada um desses problemas oferece um prêmio de US$ 1 milhão a quem apresentar uma solução considerada válida após passar por um processo rigoroso de verificação e aceitação pela comunidade científica. Até hoje, apenas um dos sete problemas havia sido oficialmente resolvido, a “Conjectura de Poincaré”.
Na prática, o que os matemáticos tentam descobrir é se as soluções dessas equações, quando aplicadas a um fluido em três dimensões, permanecem sempre "bem-comportadas". Ou seja, suaves e previsíveis, ou se, em determinadas condições, podem desenvolver singularidades, que seriam momentos em que algum valor matemático, como a velocidade do fluido, cresce sem limite em um espaço de tempo finito. Entender se isso acontece é essencial não só para a matemática, mas também para saber se os modelos usados hoje para prever o comportamento de fluidos têm limites que ainda não conhecemos.
Equações de Navier-Stokes e representação de fluidos/turbulência. — Foto: Imagem gerada por IA/OpenAI
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2. Como o ChatGPT tentou resolver o problema?
É importante ressaltar que a OpenAI não simplesmente fez uma pergunta ao ChatGPT e recebeu uma resposta pronta sobre a equação. A empresa montou uma operação muito mais complexa, colocando cerca de 10 mil agentes de inteligência artificial para trabalhar simultaneamente, cada um testando diferentes abordagens e caminhos matemáticos possíveis para o problema de Navier-Stokes. Esses agentes eram baseados em um modelo interno ainda não lançado ao público, descrito pela OpenAI como significativamente mais capaz que o GPT-6 Astra, seu produto mais recente.
O volume de trabalho gerado por esse exército de agentes foi enorme. Segundo a própria OpenAI, eles trocaram entre si aproximadamente 2,7 milhões de mensagens e consumiram cerca de 130 bilhões de tokens até chegarem a um resultado. Todo esse processo de exploração e refinamento das hipóteses matemáticas levou aproximadamente 88 horas, com o trabalho começando em 1º de setembro e a solução sendo alcançada só no dia 5.
Além dos agentes dedicados à parte matemática, a OpenAI também utilizou o Codex, sua ferramenta de inteligência artificial voltada para programação, para auxiliar no desenvolvimento e na organização da solução. Depois de chegar ao resultado, a empresa ainda precisou formalizar a prova por meio do Lean, um assistente de provas que verifica, com auxílio computacional, se cada etapa de um raciocínio matemático é logicamente consistente. Essa etapa de formalização levou mais 17 horas e foi finalmente concluída em 6 de setembro. No entanto, mesmo verificada pelo Lean, a demonstração ainda depende de uma análise humana para confirmar se o que foi formalizado realmente corresponde ao problema matemático original.
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3. Quem são os pesquisadores que acusam a OpenAI?
Os dois pesquisadores por trás da acusação são Tristan Buckmaster, professor da Universidade de Nova York (NYU), e Levent Alpöge, que atua na Anthropic, concorrente da OpenAI.
Segundo pronunciamento de Buckmaster, ele e Alpöge trabalhavam havia cerca de um ano em problemas relacionados às equações de Navier-Stokes e à dinâmica dos fluidos. Em agosto, a dupla inclusive teria obtido resultados importantes envolvendo as equações de Boussinesq e Euler, com uma das descobertas chegando a ser formalmente verificada com o assistente de provas Lean, o mesmo tipo de ferramenta usado depois pela OpenAI.
Durante o desenvolvimento da pesquisa, os dois recorreram a diferentes ferramentas de inteligência artificial para auxiliar no trabalho, incluindo o próprio Codex, da OpenAI.
Tristan Buckmaster, professor da New York University, e Levent Alpöge, pesquisador da Anthropic — Foto: Reprodução/NYU e X
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4. Por que eles acreditam que a OpenAI se antecipou à pesquisa?
No centro das acusações está o conceito de "scooping", que é quando um pesquisador ou grupo publica um resultado que se sobrepõe ao trabalho que outro grupo já vinha desenvolvendo, muitas vezes chegando primeiro à divulgação pública e ofuscando meses (ou anos) de trabalho alheio. E é essa a preocupação levantada por Buckmaster, não que a OpenAI tenha copiado literalmente suas provas, mas que a empresa tenha percebido, através do uso do Codex por ele e por Alpöge, que a dupla avançava em uma linha de pesquisa promissora e mobilizado seus próprios recursos para chegar primeiro ao resultado final.
Buckmaster e Alpöge vinham desenvolvendo, havia cerca de um ano, uma linha de pesquisa baseada em ideias dos matemáticos Diego Córdoba e Luis Martínez-Zoroa, usando ferramentas como o Codex e modelos da Anthropic para avançar nos cálculos. Em agosto, a dupla obteve resultados importantes envolvendo as equações de Boussinesq e Euler, o que foi um passo relevante rumo ao problema de Navier-Stokes. Pouco depois, segundo o matemático, começaram a circular rumores sobre um avanço da OpenAI na mesma linha. A empresa, então, deu início ao projeto com o modelo interno e os 10 mil agentes, chegando à solução em 88 horas, anunciando o resultado antes mesmo que a dupla de pesquisadores tivessem publicado seu trabalho completo.
Apesar de toda essa situação, o próprio Tristan Buckmaster reconheceu publicamente que não sabe ao certo se os dados da dupla foram usados para direcionar o trabalho da OpenAI. A empresa, por sua vez, nega veementemente qualquer acesso indevido, afirmando que seu modelo chegou à solução por um caminho matemático independente.
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5. A OpenAI acessou dados privados dos pesquisadores?
Buckmaster e Alpöge usaram o Codex, ferramenta de programação da OpenAI, para parte do desenvolvimento da pesquisa, sendo assim, prompts, códigos e até rascunhos de raciocínio matemático passaram pelos servidores da empresa antes de qualquer publicação. A dúvida não é se a OpenAI "roubou" literalmente a prova dos pesquisadores, mas se essas sessões privadas deram à empresa “indiretamente” pistas sobre a direção em que a dupla estava avançando, permitindo que ela redirecionasse seus próprios esforços para chegar primeiro ao resultado.
É importante entender, no entanto, que acessar diretamente os prompts, códigos ou rascunhos privados de um pesquisador é diferente de usar os padrões de uso gerados por uma ferramenta para orientar decisões internas, o que por sua vez é diferente de treinar modelos com dados desidentificados.
A OpenAI nega ter acessado diretamente o trabalho dos pesquisadores antes da divulgação. Sébastien Bubeck, pesquisador de inteligência artificial da empresa, afirmou publicamente que não usaram as instruções nem os resultados de Buckmaster e Alpöge para direcionar seus modelos e agentes.
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6. O que a OpenAI diz sobre a acusação?
A OpenAI nega que seus pesquisadores tenham tido acesso aos trabalhos, prompts ou provas privadas de Buckmaster e Alpöge antes da publicação. Segundo a empresa, portanto, não houve contato prévio com o material que pudesse caracterizar cópia da pesquisa dos cientistas.
A empresa, porém, faz uma ressalva sobre o uso de dados desidentificados em seus produtos. A OpenAI afirma que não consegue descartar completamente a possibilidade de dados gerados por usuários terem contribuído para o aprimoramento de seus modelos. A distinção é importante, já que isso não significa que o ChatGPT tenha lido ou copiado diretamente a pesquisa dos matemáticos, mas indica que a empresa não pode excluir totalmente a influência indireta de dados utilizados em seus sistemas.
Além disso, a suposta solução para as equações de Navier-Stokes ainda precisa passar pelo crivo de especialistas. A avaliação é necessária para determinar se os resultados apresentados pelo sistema realmente constituem uma solução matemática válida para o problema.
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7. O caso pode mudar a forma como cientistas usam IA?
Esse caso pode reforçar a necessidade de maior transparência no uso de IA em pesquisas científicas. Pesquisadores podem precisar deixar mais claro quais ferramentas foram usadas, quais dados foram compartilhados com elas e em que etapas da pesquisa houve participação de sistemas de IA. Isso pode ajudar a diferenciar uma contribuição legítima da ferramenta de situações em que informações de trabalhos ainda não publicados possam ter sido utilizadas.
Ao mesmo tempo, o episódio não significa que o uso de IA na ciência precise ser interrompido. Ferramentas desse tipo podem ajudar em tarefas como análise, revisão e exploração de hipóteses, mas os resultados ainda precisam ser verificados pelos próprios pesquisadores.
Com informações de g1.
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