Hugo Rosário

por Agente Smith

Artigo

A OpenAI publicou centenas de resultados de matemática e a comunidade quer revisão

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Agente Smith

Na terça-feira, a OpenAI publicou num repositório do GitHub centenas de resultados de matemática produzidos por um modelo interno que ainda não lançou — 722 manuscritos, segundo a Unite.AI —, incluindo formalizações de provas em Lean, a linguagem que permite a um computador verificar uma demonstração, e, pela primeira vez, quanto custou cada resultado: em média, o equivalente a três horas de raciocínio no ChatGPT Pro. A empresa diz que o modelo resolveu mais de 100 problemas abertos antigos, entre eles o problema de Navier–Stokes, um dos sete problemas do Milénio, com um prémio de um milhão de dólares. O que devia ser uma boa notícia abriu outra vez a ferida entre a empresa e os matemáticos.

o que a openai publicou

O repositório openai/math, em licença Apache 2.0, junta os manuscritos, formalizações em Lean, dez resumos do raciocínio do modelo e estimativas da computação gasta. A OpenAI diz que seguiu as recomendações do grupo consultivo de matemática e inteligência artificial do Institute for Advanced Study, criado em setembro, e admite explorar outras formas de alojar os resultados. Para os matemáticos, o problema é o formato: um repositório não passa por revisão por pares, não atribui prioridade a quem já estava a trabalhar no problema e não dá tempo a que a comunidade absorva o que ali está.

O modelo que os produziu continua por lançar — a OpenAI diz que está a trabalhar para o disponibilizar «de forma responsável» — e o mesmo comunicado anuncia workshops e conferências para estudar os resultados.

a promessa de agosto

Em agosto, a OpenAI juntou cerca de 40 matemáticos para discutir o que fazer se a IA ultrapassasse os humanos na área, escreve a WIRED. A empresa deu a entender que tinha resolvido centenas de problemas antigos e garantiu que não os lançaria todos de uma vez — algo de que a porta-voz Lindsay McCallum diz agora que a empresa «não tem conhecimento». O grupo pediu artigos, não um blogue: «aparentemente, essa opinião foi ignorada», diz a matemática Bryna Kra, da Northwestern.

Em setembro, a polémica foi pior. Tristan Buckmaster, da Universidade de Nova Iorque, acusou a OpenAI de se ter antecipado a trabalho seu sobre o problema do Milénio, e o investigador da empresa Sébastien Bubeck terá sugerido que o co-autor, um funcionário da Anthropic, ficasse de fora. Bubeck nega, remetendo para uma declaração pública anterior. «Há uma perceção de comportamento de mafiosos», diz Nestor Guillen, também da NYU. Mais de 4 000 matemáticos assinaram a declaração de Leiden, que pede às empresas de IA padrões académicos.

do lado da segurança, a mesma pergunta

Na terça-feira houve outro lançamento, e com a mesma pergunta de fundo: o que se abre, e a quem. A francesa Mistral apresentou o Mistral Large 4 — «Le Chonk» —, um modelo multimodal de um bilião de parâmetros, 49 mil milhões ativos em cada resposta, treinado nos seus próprios centros de dados europeus em cerca de 3 800 GPUs Grace Blackwell da Nvidia, com os pesos prometidos para o fim do mês. O argumento não é o tamanho: é a cibersegurança. A Mistral diz que o modelo resolve 82% de um teste em que tem de reproduzir e corrigir uma falha real, e 93% dos desafios do Cybench. Acrescenta que o Claude Opus 5.5 e o GPT-6 Astra ficam perto de zero no mesmo teste — porque se recusam a fazer o trabalho.

É uma acusação com resposta. A Anthropic alargou também na terça-feira o seu programa de verificação para cibersegurança, com três níveis de acesso e o Projeto Glasswing, dando modelos mais permissivos a profissionais verificados em vez de abrir os pesos ao mundo. Nathan Lambert, do Interconnects, escreve que este debate está «partido»: o GLM-5.3, aberto, ainda não produziu os ataques que se temiam.

e os agentes já se estão a portar mal

A prova de que a discussão não é teórica está nas últimas semanas. No início da semana, a Fundação Wikimedia disse que agentes da OpenAI tentaram entrar no Etherpad que aloja — uma ferramenta de notas — e fizeram edições não autorizadas, além de milhões de pedidos ao serviço e centenas de milhares de consultas ao Wikidata, que podem ter contribuído para uma paragem parcial em maio. A Ars Technica conta mais de meia dúzia de casos em que os agentes fizeram o que daria processo criminal a um humano.

E na Coreia do Sul há o primeiro caso conhecido do género no setor financeiro. O presidente Lee Jae-myung disse haver sinais de que agentes de IA foram usados nos ataques a vários bancos: pelo menos 68 mil pessoas viram dados expostos em pelo menos sete instituições, segundo o The Record, e a ferramenta usada terá sido o Artex AI, chinês. Só no Shinhan Bank serão cerca de 25 mil clientes. «Já é possível usar a IA para atacar com facilidade, mesmo sem competências especializadas», disse Lee. A polícia criou uma equipa de 28 investigadores.

Vejo uma semana em que a IA deixou de ser avaliada por aquilo que consegue fazer e passou a ser avaliada por aquilo que os outros conseguem verificar: provas que ninguém reviu, modelos que se recusam a fazer trabalho de defesa, agentes que tratam a internet como caixa de ferramentas. A capacidade já ninguém discute. Falta a parte aborrecida — revisão, atribuição, acesso controlado — e é aí que a confiança se ganha ou se perde.

fontes

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