Segundo relatos sobre a mais nova família de modelos da OpenAI, provisoriamente chamada Astra, essa nova geração será especializada em tarefas de médio a longo prazo que levam várias horas ou dias para serem concluídas. A ideia é complementar a linha existente, formada por Sol, Terra e Luna, em vez de substituí-la. Sam Altman passou esta semana apresentando os novos modelos a parlamentares em Washington.

Para demonstrar as capacidades do Astra na resolução de problemas complexos, a OpenAI publicou neste sábado uma publicação com soluções para 10 problemas de ciência da computação e matemática, a maioria dos quais permanecia em aberto havia anos. A empresa afirma que essas soluções foram produzidas por uma versão interna do Astra durante os testes.

A empresa estima que o custo total em tokens desses resultados tenha ficado em torno de US$ 2.000, calculado com base nas tarifas de API de seu atual modelo principal, o GPT-5.6 Sol. A empresa acrescentou que "atribuir autoria humana a uma prova gerada inteiramente por um sistema de IA deturparia tanto a contribuição do sistema quanto a natureza do verdadeiro trabalho intelectual humano."

Isso ocorre porque anúncios anteriores de soluções matemáticas geradas por IA foram publicados sob autoria humana, com o modelo listado apenas como colaborador. Na publicação mais recente da OpenAI, porém, o próprio modelo aparece como o principal responsável pela resolução dos problemas, enquanto os colaboradores humanos assumiram a responsabilidade pela preparação dos manuscritos.

Uma das soluções em questão — que resolveu um problema em uma área da álgebra abstrata chamada teoria dos grupos — vazou no X várias horas antes do anúncio oficial. Elliot Glazer, matemático-chefe da Epoch AI, rapidamente descreveu o trabalho como o resultado mais importante da IA aplicada à matemática até agora.

O pesquisador de IA Sébastien Bubeck, que agora trabalha na OpenAI, brincou dizendo que esperava que a IA superasse suas habilidades matemáticas em 2030, e não em 2026.

Analisando as soluções do Astra

O resultado vazado primeiro no Twitter encerrou uma questão que permanecia em aberto desde que o matemático Benjamin Weiss cunhou o termo “sofic” em 2000. Em termos simples, um grupo matemático é um conjunto de movimentos mais uma regra para combiná-los, algo semelhante às rotações de um cubo mágico. Um grupo “sofic” é aquele em que, ao observar qualquer pequena parte do sistema em detalhe, é possível construir uma versão finita que se comporta quase exatamente da mesma maneira.

Até então, nenhum pesquisador havia conseguido identificar um grupo que não fosse sofic; todos os grupos conhecidos apresentavam a mesma propriedade. A revelação de sábado marcou o primeiro contraexemplo conhecido.

Os outros nove resultados abrangem outras áreas da matemática. Um deles refuta uma conjectura antiga do matemático Alain Connes sobre o comportamento de determinadas estruturas matemáticas. Outro encontra uma resposta melhor para a questão de quão compactamente é possível empacotar esferas em espaços de dimensão muito alta, superando um recorde que permanecia de pé desde 1978.

Por que alguns desconfiam dos resultados da OpenAI

A OpenAI não é a única desenvolvedora de IA de fronteira a aplicar seus modelos a problemas matemáticos não resolvidos. O Claude Fable 5, desenvolvido pela Anthropic, teria identificado um contraexemplo que encerrou a Conjectura Jacobiana, de 87 anos, em três variáveis. O matemático da UCLA Terence Tao verificou publicamente o resultado em 21 de julho.

Afirmações anteriores da OpenAI sobre as capacidades matemáticas de seus modelos foram questionadas. Em 10 de julho, a empresa atribuiu ao GPT-5.6 Sol Ultra uma prova da Conjectura do Recobrimento Duplo de Ciclos — um problema matemático antigo sobre a disposição de laços em uma rede. Os matemáticos Sang-il Oum e Jim Geelen escreveram críticas separadas ao argumento, enquanto o Wolfram MathWorld registra que a afirmação não havia chegado a uma publicação revisada por pares até o fim do mês.

Alguns críticos também expressaram ceticismo em relação a resultados de benchmarks divulgados anteriormente pela própria empresa. No entanto, cada um desses resultados mais recentes veio acompanhado de um certificado Lean — uma prova escrita para verificação por computador —, além dos manuscritos e das narrações do processo de raciocínio do modelo. Ainda assim, é importante observar que os resultados ainda não passaram pela revisão por pares convencional.