OpenAI diz ter resolvido Navier-Stokes e disputa autoria com Levent Alpöge

A OpenAI anuncia solução para as equações de Navier-Stokes, um dos sete Millennium Prize Problems criados em 2000 pelo Clay Mathematics Institute. Cada problema paga US$ 1 milhão a quem resolver, mas a empresa diz que não vai reivindicar o prêmio pela descoberta. O anúncio gera disputa de autoria com Tristan Buckmaster, da Universidade de Nova York, e Levent Alpöge, pesquisador da Anthropic, que diziam trabalhar na mesma solução com outras IAs.

Navier-Stokes resistia havia mais de duas décadas entre os problemas do milênio, o que torna o feito da OpenAI mais difícil de verificar. O nome vem de Claude-Louis Navier, que começou a formular as equações em 1822, e de George Gabriel Stokes, que as completou entre 1842 e 1850. Elas descrevem o movimento de fluidos como água e ar. Prever se as soluções sempre existem e permanecem estáveis era a parte que ninguém tinha fechado até agora.

É aí que entra a disputa. Tristan Buckmaster e Levent Alpöge não trabalhavam sozinhos: usavam várias LLMs (modelos de linguagem que geram texto e código) ao mesmo tempo, entre elas Claude, da Anthropic, o Codex e o modelo Astra, da própria OpenAI. Buckmaster diz ter perguntado publicamente se o sistema da OpenAI teria tido acesso às sessões do Codex onde ele e Alpöge guardavam os rascunhos da demonstração. A pergunta expõe o problema de fundo: quando várias equipes rodam ferramentas concorrentes sobre o mesmo enigma, fica difícil separar coincidência de vazamento.

Navier e Stokes nunca resolveram a própria fórmula

As equações de Navier-Stokes carregam os nomes de dois matemáticos que nunca chegam a resolvê-las. Claude-Louis Navier começa a formulá-las em 1822, num esforço para descrever o movimento de fluidos viscosos. George Gabriel Stokes retoma e fecha essa formulação entre 1842 e 1850, dando à equação a forma que ela mantém até hoje nos livros de física. Siméon Denis Poisson chega a resultados equivalentes por um caminho independente, mas o nome que ficou registrado foi o da dupla Navier-Stokes.

É esse intervalo entre a formulação original e uma resposta definitiva que torna a alegação da OpenAI difícil de confirmar para quem acompanha a matemática pura. A recusa da OpenAI em cobrar o prêmio afasta a demonstração do crivo formal do Clay Mathematics Institute. Esse é o processo que a entidade normalmente aplica antes de confirmar oficialmente a solução de um problema do milênio.

Esse processo de validação cabe à comunidade matemática, não à empresa que apresenta a resposta. Ao abrir mão do reconhecimento monetário, a OpenAI deixa para a comunidade matemática o papel de confirmar se a equação, formulada por Navier e fechada por Stokes, finalmente tem resposta completa.

Rivais testavam a mesma hipótese

Buckmaster e Alpöge não trabalhavam sozinhos: cada um testava a própria hipótese com ferramentas de IA de empresas rivais, a Anthropic e a OpenAI, no mesmo período em que a OpenAI fechou sua versão da resposta. Essa coincidência de cronograma alimenta a desconfiança sobre quem chegou primeiro à demonstração. O caso ganha outra camada quando surgem acusações de que a OpenAI teria tentado influenciar quem levaria o crédito na publicação científica do resultado.

A empresa nega má-fé, mas não convence os críticos que acompanham a disputa de perto. O episódio vira gatilho para um texto de opinião publicado no site dank.systems, questionando se modelos de linguagem realmente raciocinam ou só reorganizam conhecimento já existente. O artigo circula com força no Hacker News e no Reddit, onde pesquisadores e desenvolvedores debatem se o feito prova avanço genuíno ou apenas sorte na hora de juntar peças espalhadas por trabalhos anteriores.

Buckmaster questiona uso de dados do Codex

Buckmaster leva a suspeita a público em nota escrita. Ele questiona se a OpenAI usou o trabalho que fazia no Codex, ferramenta da própria empresa, para chegar à mesma solução. Ele registrava ali os rascunhos do projeto durante todo o processo. “Perguntei se o modelo havia sido treinado com nossas sessões no Codex, onde colocávamos todos os rascunhos deste projeto durante todo o tempo, ou se tinha acesso a elas. Disseram que o modelo não consulta dados de usuários. Perguntei de novo, sobre o treinamento, e não recebi resposta”, diz Buckmaster (em tradução livre). Depois da resposta evasiva, ele conversou com Sebastien Bubeck, matemático e pesquisador de inteligência artificial da OpenAI, e com uma segunda pessoa que a nota não identifica.

Ofertas de crédito recusadas por Buckmaster

O caso expõe uma lacuna real: nenhum sistema de IA rival garante hoje que sessões de trabalho fiquem isoladas das demais. Isso complica qualquer disputa de autoria quando pesquisadores testam a mesma hipótese com ferramentas de empresas concorrentes. Bubeck ofereceu a Buckmaster duas formas de reivindicar crédito pelo trabalho. Buckmaster recusou as duas. Bubeck nega ter pedido a remoção do nome de Alpöge de um artigo científico. Ele e Sam Altman, CEO da OpenAI, publicaram suas próprias versões dos fatos em redes sociais. A discussão acontece, por enquanto, em postagens públicas, não em revisão formal por pares. Sem um protocolo comum entre as empresas para rastrear o histórico de uso de cada modelo, episódios como esse tendem a se repetir conforme mais pesquisadores combinam LLMs (modelos de linguagem) concorrentes em um mesmo projeto matemático.