Resolver um dos sete Problemas do Milênio da matemática — cada um com prêmio de US$ 1 milhão do Clay Mathematics Institute — já seria notícia por si só. Quando duas equipes anunciam soluções para o mesmo problema em poucos dias, a notícia vira polêmica.
Foi o que aconteceu com o problema de existência e suavidade de Navier-Stokes, equação que descreve o comportamento de fluidos e intriga matemáticos há décadas.
Neste artigo você entende os dois lados da história: a acusação de um professor da NYU contra a OpenAI e a resposta da empresa.
O que aconteceu, em ordem
Tristan Buckmaster, professor de matemática da NYU, e Levent Alpöge, matemático que trabalha na Anthropic, anunciaram três provas para o problema numa terça-feira, usando os modelos Codex e Claude como ferramenta de apoio.
Pouco depois, a OpenAI publicou sua própria prova completa do mesmo problema. Segundo a empresa, a pesquisa começou em 1º de setembro e consumiu 300 bilhões de tokens, o equivalente a US$ 22,5 milhões em poder computacional.
A acusação de Buckmaster
Buckmaster afirma que informações sobre o progresso do seu trabalho foram repassadas à OpenAI antes da publicação da prova da empresa. Segundo ele, “um time inteiro estava trabalhando no problema” e “uma quantidade insana de computação foi usada” depois desse contato.
Ele também alega que um pesquisador da OpenAI, identificado como Bubeck, pediu para remover o crédito de Alpöge como parte de um “compromisso”, e relata ter recebido uma mensagem em tom de ameaça: “Se você não quer que eu seja gentil, então não preciso ser.”
A resposta da OpenAI
A empresa nega ter tido acesso a dados específicos do trabalho de Buckmaster. Ainda assim, reconhece que dados de-identificados “poderiam ter ajudado” no treinamento ou uso dos modelos envolvidos na pesquisa.
A OpenAI também afirma que as provas apresentadas pelos dois lados “diferem significativamente” entre si — ou seja, mesmo que tenha havido troca de informação, o caminho matemático até a solução não seria o mesmo.
Conclusão
O episódio expõe uma tensão que só deve crescer: conforme modelos de IA passam a resolver problemas científicos de ponta, a linha entre inspiração legítima e uso indevido de trabalho alheio fica cada vez mais difícil de traçar.
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