15 Setembro 2026
O vencedor da Medalha Fields: "Hoje, pode-se demonstrar um problema sem entender nada. Mas perde-se todo o significado disso."
Com a inteligência artificial, pode-se provar um teorema matemático sem entender nada. Podem-se delegar anos de reflexão a uma máquina capaz de resolvê-lo em questão de dias. Você pode encher bibliotecas inteiras com novas demonstrações sem responder à pergunta: como elas irão melhorar nossas vidas? Não estamos destruindo a próxima geração de matemáticos? Essa competição se tornou uma verdadeira loucura.
Alessio Figalli, de 42 anos, leciona na ETH Zurich e, em 2018, ganhou a Medalha Fields, considerada o Prêmio Nobel da matemática. Ontem, juntamente com 24 colegas, todos também laureados com a medalha, ele assinou uma carta de protesto: "Os objetivos da inteligência artificial não coincidem mais com os nossos, matemáticos, nem com os da sociedade como um todo."
A carta surge poucos dias depois de a OpenAI ter anunciado que resolveu com sucesso um problema matemático, o problema de Navier-Stokes, que figura na lista dos "Problemas do Milênio". O problema estava quase resolvido por dois cientistas, mas a IA ultrapassou-os no momento exato em que estavam prestes a cruzar a linha de chegada.
A entrevista é de Elena Dusi, publicada por La Repubblica.
Eis a entrevista.
Não seria conveniente resolver um problema em poucos dias com IA?
Muito conveniente. Se uma empresa se concentrasse apenas na eficiência, não contrataria mais jovens. Usaria apenas agentes de IA. Essa seria a opção mais lucrativa, mas também a mais míope. Em uma geração, essa empresa não teria mais ninguém para liderá-la.
Você culpa a inteligência artificial por impedir que os jovens amadureçam?
Os jovens matemáticos crescem resolvendo problemas menos difíceis do que os "problemas do milênio", o que os ajuda a desenvolver o pensamento crítico e a se preparar para teoremas mais complexos. Os alunos precisam tentar, falhar, lutar, explorar novos caminhos e, por fim, compreender. Se a inteligência artificial resolve problemas de dificuldade moderada em um dia, o que restará para as crianças? E o que tudo isso acrescentará ao nosso conhecimento?
Teremos mais problemas resolvidos.
Teremos milhares, centenas de milhares de soluções que não entendemos. E em matemática o objetivo é a compreensão. O raciocínio por trás de uma demonstração importa mais do que a própria demonstração. Quando a OpenAI anunciou a solução para o problema de Navier-Stokes, publicou um artigo de 166 páginas escrito pela própria IA. Nenhum de nós entendeu o raciocínio por trás disso, nem mesmo os criadores da IA. Os modelos mais eficientes são, na verdade, os mais complexos, que não são transparentes. Ou seja, não revelam a trajetória do processo de pensamento de fora.
A inteligência artificial não promete melhorar o futuro?
Se o objetivo é encontrar uma nova molécula contra o câncer, não importa como eu chegue lá. Eu só preciso ser rápido. Resolver um problema matemático, por outro lado, tem a ver com o desenvolvimento do pensamento, a criatividade e a capacidade de encontrar abordagens originais.
Por que as empresas gastam tanto dinheiro com isso?
Resolver um problema do milênio demonstra o poder de novos modelos. As empresas estão numa corrida para provar quem é a melhor, mas não está claro como essa aceleração pode beneficiar a sociedade. O problema de Navier-Stokes já havia sido praticamente resolvido por matemáticos. Qual era o sentido de gastar tanto dinheiro para fazer uma inteligência artificial cruzar a linha de chegada?
Será que a matemática continuará sem problemas para resolver?
Matemáticos do passado deixaram para trás inúmeros problemas não resolvidos. Se hoje a IA os resolve sem que uma nova geração seja capaz de formular novos, qual será a utilidade de todos esses modelos cada vez mais poderosos? Quem explicará a um jovem que ele precisa se comprometer a enfrentar um problema se correr o risco de ser superado por um algoritmo? Teremos que mudar a forma como avaliamos os alunos, com mais discussões em frente ao quadro-negro para mensurar sua capacidade de raciocínio.
Os jovens matemáticos poderão se dedicar ao desenvolvimento da IA.
"Em breve, isso não será mais necessário. Hoje, na ETH Zurich, estamos vendo um declínio nas matrículas em ciência da computação. A inteligência artificial aprendeu a escrever seu próprio código e agora precisa muito menos de humanos. As empresas se concentram em seus lucros, as escolas e universidades no desenvolvimento do pensamento. Hoje, os dois mundos estão desconectados."
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