Os cientistas nomeados pela OpenAI para verificar sua mais recente alegação — de que um de seus modelos internos refutou com sucesso a Hipótese do Tempo Exponencial — recusaram-se a endossá-la, apontando para polêmicas passadas em torno dos anúncios matemáticos do laboratório de IA, que, segundo eles, tendem a ser exagerados.
A Hipótese do Tempo Exponencial, que o laboratório liderado por Altman afirma ter solucionado, mede a dificuldade de resolver o problema da satisfatibilidade booleana, ligado à questão P versus NP e a uma conjectura que fundamenta centenas de artigos de ciência da computação.
Ryan Williams, do MIT, Russell Impagliazzo e Ramamohan Paturi, da UC San Diego, liderarão o grupo responsável por verificar de forma independente os resultados sobre a hipótese originalmente proposta por Impagliazzo e Paturi, juntamente com Francis Zane.
A comunidade matemática não aceitou a alegação da OpenAI sobre a ETH
Os três pesquisadores que lideram o grupo encarregado de verificar a alegação escreveram em uma carta aberta à sua área que seu “envolvimento não deve ser interpretado como uma certificação da alegação”, acrescentando que “um resultado dessa importância exige um exame cuidadoso e independente”.
Em uma publicação em sua conta no X, Williams disse que o grupo não assinou um acordo de confidencialidade (NDA) e não receberia pagamento pelo trabalho de “análise aberta e independente” que ele e seus colegas foram convidados a fazer após “um modelo interno da OpenAI produzir uma suposta refutação da ETH”.
Williams acrescentou que a OpenAI concordou com o pedido do grupo para publicar todos os dados brutos por trás do resultado. O laboratório de IA também concordou em financiar uma conferência sobre suas implicações.
Por que a área não está apoiando a alegação da OpenAI sem provas
A OpenAI já fez alegações na área da matemática que não saíram como planejado. Uma equipe independente de pesquisadores está examinando a alegação da OpenAI, mesmo depois de o laboratório verificar, no dia seguinte, a refutação encontrada pelos modelos internos em Lean em 16 de outubro. O relatório e a demonstração em Lean estão publicados no GitHub.
Lean é uma linguagem que verifica demonstrações matematicamente por computador. No entanto, até esse método foi contestado por Anders Hansen, de Cambridge, e coautores, que argumentaram em um artigo que uma formalização verificada em Lean pode ser compilada sem corresponder à demonstração em linguagem natural que deveria representar. Eles citaram o trabalho da OpenAI sobre Navier–Stokes como estudo de caso.
Thomas Bloom, matemático que mantém o site de problemas de Erdős, respondeu à alegação feita em outubro de 2025 pelo vice-presidente da OpenAI Kevin Weil de que o GPT-5 havia resolvido 10 problemas de Erdős antes sem solução, chamando-a de “uma deturpação dramática”.
Bloom explicou que o modelo simplesmente havia encontrado artigos existentes que ele pessoalmente desconhecia, em vez de encontrar novas soluções para as famosas conjecturas propostas por Paul Erdős.
O episódio provocou zombarias públicas de Yann LeCun, da Meta, e Demis Hassabis, do Google DeepMind.
A OpenAI teve de retirar três artigos no dia seguinte à publicação em massa, em 6 de outubro, de 722 pré-publicações sobre 372 problemas matemáticos, devido a um erro de sinal que invalidou um argumento e dois artigos que dependiam dele. O laboratório de IA revisou outros 14. O matemático de Cornell Alex Townsend espera que mais erros sejam revelados com o tempo.
Depois veio a polêmica sobre Navier–Stokes, em setembro, quando o matemático Tristan Buckmaster alegou que a OpenAI havia usado um método com o qual ele e um colega já estavam trabalhando quando o laboratório de IA afirmou que seu modelo havia resolvido o problema de Navier–Stokes.
A OpenAI negou a alegação.
Mais dois resultados, três estratégias de divulgação
A ETH foi uma das três alegações feitas pela OpenAI no mesmo anúncio.
Na matemática, a OpenAI afirma que seus modelos demonstraram a conjectura de suavização local, proposta por Christopher Sogge em 1991, em todas as dimensões, o que também resolveria as conjecturas de Kakeya e de restrição de Stein. O laboratório publicou o relatório e uma demonstração em Lean.
Na física, a empresa afirma que os modelos demonstraram a existência de certas teorias quânticas de campos em quatro dimensões, incluindo parte de um problema do Prêmio Millennium do Clay Mathematics Institute. Um grupo liderado pelo ganhador do Nobel David Gross decidiu, por enquanto, não divulgar o material produzido pela IA e redigir o trabalho por conta própria.
A OpenAI afirma que não busca reconhecimento acadêmico e que doou US$ 5 milhões à Simons Foundation para financiar workshops sobre resultados produzidos por IA. A empresa reconhece que cada uma de suas três abordagens de divulgação envolve concessões e diz que quer receber opiniões sobre o que funciona.
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