Modelos de inteligência artificial resolvem problemas matemáticos sem progresso há décadas

Duas grandes empresas de IA recentemente demonstraram capacidades avançadas em investigação matemática. A Anthropic utilizou o Claude para identificar fraquezas criptográficas, investindo aproximadamente 100 mil dólares em processamento enquanto conduzia pesquisa rigorosa em segurança. A OpenAI, por sua vez, aplicou uma versão interna do seu próximo modelo principal para resolver dez problemas matemáticos que permaneceram sem progressos significativos durante pelo menos uma década. Cada solução custou menos de 2 mil dólares em tokens do GPT-5.6. Os resultados foram divulgados com transparência considerável: o repositório openai/ten-proofs contém formalizações dos achados em Lean 4, acompanhadas de um artigo técnico e um documento PDF no qual o modelo reconstrói como cada demonstração foi desenvolvida com base nos seus raciocínios internos. O matemático Terence Tao descreveu essa tendência como o surgimento da "matemática em grande escala", onde colaborações descentralizadas entre humanos e máquinas transformarão a disciplina. Neste cenário, as máquinas executam o trabalho técnico pesado enquanto os humanos preservam os componentes criativos.