Rafael NazarRecentemente, um grupo de matemáticos de Harvard testou a capacidade de sistemas de inteligência artificial em resolver problemas matemáticos complexos. O projeto, denominado First Proof, revelou que as IAs conseguiram resolver sete dos dez desafios propostos, o que levanta questões sobre a eficácia e a confiabilidade dessas tecnologias no campo da matemática.
Os testes foram realizados com quatro sistemas de IA, sendo que três deles utilizaram o modelo GPT-5.5 Pro, da OpenAI, enquanto o Gemini 3.1 Pro Preview, do Google, também se destacou. O Claude Opus 4.7, da Anthropic, foi utilizado em uma das configurações, mostrando a diversidade de abordagens na resolução dos problemas.
Motivações por trás do teste
A iniciativa surgiu em resposta à insatisfação com as alegações das empresas de tecnologia sobre suas IAs. Muitos matemáticos acreditam que as soluções apresentadas frequentemente carecem de verificação rigorosa e consistência. Martin Hairer, um dos matemáticos envolvidos, destacou que as IAs não produzem respostas com a mesma honestidade que os humanos.
Para ilustrar a diferença entre humanos e IAs, Terry Tao, outro renomado matemático, comparou os especialistas humanos a alpinistas que exploram cuidadosamente o terreno, enquanto as IAs seriam como “saltadores”, capazes de alcançar alturas rapidamente, mas sem a mesma elegância nas tentativas. Essa analogia ressalta a importância do processo de resolução, não apenas do resultado final.
Limitações das IAs na matemática
Os matemáticos envolvidos no projeto apontaram que, embora as IAs consigam resolver problemas, elas ainda enfrentam dificuldades em escolher quais problemas investigar. Essa escolha exige um julgamento que vai além da simples lógica, envolvendo intuição e um entendimento mais profundo do contexto matemático.
Lauren Williams, uma das líderes do projeto, exemplificou essa limitação ao mencionar que uma IA poderia formular perguntas válidas, mas não necessariamente interessantes, como a cor média de uma pedra na Terra. Essa falta de discernimento é um desafio significativo para o uso de IAs na pesquisa matemática.
Movimento por diretrizes éticas
Em paralelo aos testes, mais de 2.300 matemáticos assinaram a Declaração de Leiden, um manifesto que estabelece diretrizes para o uso ético da IA na matemática. O documento reconhece o potencial das IAs, mas também alerta para os riscos associados, como a falta de crédito às ideias utilizadas e a promoção de sucessos sem transparência sobre falhas.
O contexto desses testes é relevante, especialmente após a OpenAI anunciar que um de seus modelos havia refutado uma conjectura de Paul Erdős, que permanecia sem solução há 80 anos. O First Proof representa uma resposta organizada da comunidade científica, que busca estabelecer critérios próprios para avaliar as capacidades das IAs, em vez de apenas reagir às declarações das empresas de tecnologia.
