Ryan Williams, cientista da computação do MIT, chamou a estratégia de divulgação de “um ataque DDoS contra matemáticos”, mas aceitou ajudar a avaliar o resultado. A reação veio depois que a OpenAI anunciou, em 26 de outubro de 2026, que um de seus modelos de inteligência artificial refutou a Hipótese do Tempo Exponencial (ETH, na sigla em inglês), e que a Anthropic divulgou horas depois uma refutação própria, segundo o TechCrunch.
Se as provas se confirmarem, uma suposição usada há mais de 25 anos na ciência da computação deixa de valer. Por enquanto, são alegações das empresas, ainda em análise por especialistas.
O que diz a Hipótese do Tempo Exponencial?
Em três linhas: a ETH supõe que certos quebra-cabeças lógicos exigem um tempo que explode conforme crescem. OpenAI e Anthropic dizem ter achado algoritmos mais rápidos que isso. Ninguém de fora confirmou ainda.
Formulada em 1999 por Russell Impagliazzo e Ramamohan Paturi, a hipótese trata de problemas de satisfatibilidade: perguntas do tipo “existe alguma combinação de verdadeiro e falso que torna todas estas condições válidas ao mesmo tempo?”. A ETH afirma que, no pior caso, mesmo o melhor algoritmo precisa de um tempo que cresce de forma exponencial com o número de variáveis.
Pense em um cadeado com muitas engrenagens: cada engrenagem nova dobra o número de combinações a testar. A hipótese diz que não há atalho que escape desse crescimento de maneira significativa. Muitos artigos científicos usam a ETH como premissa para provar que outros problemas também são difíceis.
O que a OpenAI e a Anthropic afirmam ter provado?
A OpenAI diz que um modelo interno encontrou a refutação em 16 de outubro e que a prova foi verificada no dia seguinte no Lean, um software que checa demonstrações matemáticas de forma automática, e não por pessoas. O texto e a prova foram publicados no GitHub, segundo o The Next Web. Os algoritmos resolveriam esses problemas em tempo “subexponencial”, mais rápido do que a hipótese permite.
A Anthropic seguiu por outro caminho. O matemático da empresa Levent Alpöge sugeriu que o trabalho da OpenAI se apoiava em pesquisas anteriores, e a companhia publicou no GitHub a sua própria refutação.
| Afirmação | Quem anunciou | Situação |
|---|---|---|
| Refutação da ETH | OpenAI e Anthropic | Em revisão por especialistas |
| Conjectura da suavização local (e, por consequência, Kakeya) | OpenAI | Material enviado a matemáticos |
| Existência de teorias quânticas de campo em quatro dimensões | OpenAI | Grupo de físicos decidiu não divulgar por ora |
A prova já foi confirmada?
Não. Os autores originais da ETH, Impagliazzo e Paturi, e o próprio Williams foram convidados a interpretar a solução e lideram a análise. Eles deixaram claro que participar não significa certificar o resultado e publicaram uma carta aberta pedindo contribuições da comunidade e uma discussão sobre regras para trabalhos feitos com IA.
Williams avaliou, segundo o TechCrunch, que partes da prova são rotineiras e outras bastante incomuns, o que justifica atenção coletiva. A OpenAI se comprometeu a divulgar dados brutos e a financiar uma conferência sobre o tema.
Isso quer dizer que P é igual a NP?
Também não. A questão P versus NP pergunta se todo problema cuja resposta é fácil de conferir também é fácil de resolver, e vale um prêmio de US$ 1 milhão do Clay Institute. A ETH é uma suposição mais forte do que P ser diferente de NP. Derrubá-la mostra que existem atalhos melhores do que se pensava, mas não que esses problemas tenham ficado fáceis.
Senhas, bancos e Pix ficam em risco?
A preocupação faz sentido, porque parte da criptografia depende de problemas continuarem difíceis. A equipe científica da OpenAI afirma ter verificado esse ponto e estar razoavelmente confiante de que o resultado não quebra sistemas em uso, de acordo com o TechCrunch. Williams também observou que o algoritmo apresentado provavelmente não é o melhor possível.
Por que a reação dos cientistas foi tão dividida?
Além do entusiasmo, há desconforto com o volume de material e com a questão do crédito. A OpenAI disse não buscar reconhecimento acadêmico e doou US$ 5 milhões à Fundação Simons, mas pesquisadores alertam que quem verifica e explica um resultado pode acabar menos lembrado do que quem o encontra primeiro.
Para quem gosta de matemática aplicada à programação, um ponto de partida é a relação entre programação e matemática. O veredito sobre a ETH não tem data: depende da revisão dos especialistas, que ainda não divulgaram conclusões.
