Avanços da IA preocupam grandes matemáticos

Terence Tao, professor da UCLA e laureado com a medalha Fields em 2006, publicou em 8 de setembro de 2026 na rede Mathstodon um alerta que repercutiu no meio acadêmico. Segundo ele, a IA não se limita mais a assistir os pesquisadores. Ela ameaça a essência da compreensão humana e da pesquisa fundamental. E por uma razão: a inteligência artificial esgota o reservatório dos “bons problemas abertos”. São essas questões não resolvidas que realmente fazem um campo científico avançar.

A IA resolve problemas milenares num tempo recorde

Desde maio de 2026, os anúncios relacionados à inteligência artificial têm acontecido a um ritmo frenético. A OpenAI primeiro invalidou a conjectura de Erdős sobre as distâncias unitárias, um problema em aberto desde 1946. Algumas semanas depois, a mesma empresa afirma ter resolvido um dos sete “problemas do milênio” do Clay Mathematics Institute: a existência e a regularidade das soluções das equações de Navier-Stokes. Essas últimas descrevem o movimento dos fluidos.

Segundo Tristan Buckmaster, matemático criador de uma abordagem promissora, a IA da OpenAI teria concluído num fim de semana o que ele e seu colega Levent Alpöge (funcionário da Anthropic) tentavam finalizar há meses.

Mas não para por aí! Em agosto de 2026, a OpenAI também publicou dez novos resultados matemáticos e de ciência da computação importantes obtidos com seu modelo Astra. Estes cobrem:

• geometria;
• criptografia;
• teoria dos códigos.

Por sua vez, a Anthropic usou Claude para formalizar a prova do último teorema de Fermat em apenas 11 dias. Esta empresa de IA acaba de anunciar uma iminente oferta pública inicial (IPO).

Terence Tao: a IA está esgotando as “boas questões” em matemática

Em um post publicado no Mathstodon, Terence Tao, considerado o melhor matemático vivo, lança um alerta sem ambiguidades. Segundo ele, o verdadeiro perigo não é que a IA resolva problemas, mas que o faça rápido demais antes que a comunidade possa extrair todas as lições.

Ele escreveu:

O uso indiscriminado de ferramentas poderosas de extração de soluções pode atingir o objetivo imediato de resolver problemas, mas ao custo de sustentar o ecossistema para a próxima onda de progresso.

Para Tao, o valor de um problema matemático está tanto na solução quanto no caminho percorrido para alcançá-la. De fato, este processo permite:

• descobrir novos métodos;
• encontrar novas conexões entre áreas;
• (às vezes) reformular a própria questão.

Com a IA, contudo, esse caminho é interrompido. Nesse sentido, Tao alerta:

Já vimos que até o rumor de que alguém esteja trabalhando em um problema pode desencadear um esforço massivo alimentado por IA para ‘achatar’ o problema antes que o projeto original de pesquisa possa atingir seu pleno potencial.

Explicando: a IA transforma a matemática de uma disciplina de “escassez de provas” para uma de “abundância de provas”. Isso ameaça desvalorizar o trabalho humano.

Os matemáticos diante de uma crise identitária com a IA?

Além das declarações de Tao, é toda a profissão que se questiona. “Se o principal objetivo da matemática é provar teoremas, torna-se fácil perguntar: agora que as máquinas parecem capazes de fazer isso quase à vontade, para que servimos?”, questiona Henry Yuen, matemático da Columbia University, em entrevista ao The Telegraph.

Em junho de 2026, mais de 3.000 matemáticos assinaram a Declaração de Leiden. Este documento pede:

• uso responsável da IA;
• verificação rigorosa dos resultados;
• citação apropriada das contribuições humanas e artificiais.

Por sua vez, Terence Tao propõe uma abordagem: classificar certos problemas como necessitando de análise. Isso significa que uma resposta bruta (especialmente a fornecida pela inteligência artificial) só conta se vier acompanhada de um raciocínio compreensível e instrutivo.

Qual o futuro da matemática na era da IA?

Alguns veem a IA como uma ferramenta de produtividade. O fato é que ela libera os humanos de tarefas monótonas, permitindo que se concentrem em formular novas questões. Outros temem, entretanto, uma industrialização da prova. Para eles, o valor intelectual poderia dar lugar à velocidade.

Ambos concordam, no entanto, em um ponto: as regras precisam mudar. A Declaração de Leiden enfatiza a transparência e o reconhecimento das contribuições. Mas como aplicar esses princípios em uma corrida onde os modelos de IA não são públicos e as provas são geradas em poucas horas?

De qualquer forma, a IA ultrapassou um limite na matemática. A bola agora está com a comunidade: definir novas regras para que a inteligência artificial permaneça uma ferramenta e não um substituto.