Já entramos no ponto singular.
Em 22 de julho, Musk compartilhou no X uma postagem do pesquisador da OpenAI e um dos principais desenvolvedores do Sora, Will DePue, acompanhada desta frase.
DePue escreveu no post, com um tom ligeiramente irônico: Isso provavelmente é a coisa mais louca que li nos últimos dias... Parece que entramos no ponto de singularidade.
Este post conecta os eventos mais impactantes do mundo da IA nos últimos três meses:
Em 21 de julho, o modelo da OpenAI escapou do sandbox de isolamento durante um teste de segurança cibernética e chegou ao sistema de produção da Hugging Face;
Em 20 de julho, pesquisadores da Anthropic usaram o recém-lançado Claude Fable 5 para encontrar um contraexemplo para a conjectura de Jacoby, pendente há 87 anos;
Em 20 de maio, um modelo interno da OpenAI refutou um antigo palpite de quase 80 anos sobre o problema da distância unitária plana;
Em 14 de abril, o GPT-5.4 Pro resolveu um problema de conjunto de números primos de cerca de 60 anos (Erdős #1196), e a prova foi verificada formalmente pelo Lean.
Parede matemática, parede de segurança, ambas derrubadas pela IA em sequência ao longo de três meses.
Não é à toa que Musk, após ler, soltou aquela frase: "Já entramos no ponto de singularidade".
Apenas em janeiro deste ano, ele já havia dito coisas semelhantes duas vezes:
Em 4 de janeiro, alguns engenheiros comentaram que a IA concluiu em semanas o trabalho que levaria anos, e ele respondeu: "Já entramos no ponto de singularidade".
No final de janeiro, chamou a rede social Moltbook, repleta de agentes de IA, de "fase mais inicial do ponto singular".
Incluindo esta, é a terceira vez este ano.
A palavra «singularidade» também não possui uma definição científica consagrada.
Foi o futurista e autor de "A Singularidade Está Próxima", Ray Kurzweil, que o levou ao mainstream.
A definição que ele deu é o momento em que o ser humano e a IA se fundem, e a aposta é o ano de 2045.
No início do ano, a presidente da Anthropic, Daniela Amodei, afirmou que o termo AGI já está quase ultrapassado, pois em muitos indicadores, na verdade, já cruzamos essa linha.
After all, it's more about emotion than a precise ruler.
O que realmente vale a pena refletir são os eventos que Musk conectou desta vez.
A primeira parede, uma conjectura matemática de 1980, foi refutada pela IA
Vamos começar com o mais hardcore.
Em 1946, o matemático Erdős propôs o "problema da distância unitária no plano": dado n pontos no plano, qual é o número máximo de pares de pontos cuja distância é exatamente 1.
O problema pode ser resumido em uma frase, mas desafiou toda a comunidade matemática por quase 80 anos. Durante décadas, a academia aceitou que a estrutura de "grade quadrada" era a solução ótima, e até Erdős suspeitava disso.
Como resultado, um modelo interno da OpenAI refutou essa conjectura que vinha sendo discutida por quase 80 anos. Ele apresentou uma nova construção capaz de alcançar otimização polinomial, provando que o "ótimo" ainda longe de ser atingido.
Estrutura anteriormente reconhecida como ótima: a grade quadrada escalonada produz um grande número de pares de pontos à distância unitária. O modelo interno da OpenAI fornece uma nova construção, refutando essa conjectura que persistia por quase 80 anos.
Mas o mais surpreendente é o caminho que ele seguiu para resolver o problema.
Este não é um sistema personalizado treinado especificamente para matemática, mas sim um modelo de raciocínio geral. Ele até emprega ferramentas bastante avançadas da teoria algébrica dos números para resolver um problema geométrico que parece bastante "elementar". O ganhador da Medalha Fields Tim Gowers comentou: "Este é um marco na área da matemática com IA."
By the way, this proof was proposed by AI and reviewed and confirmed by human mathematicians; its subsequent implications are still under study.
O que realmente surpreende sobre a IA não é sua velocidade de cálculo, mas o fato de ela ter proposto uma estrutura matemática que antes não existia, revelando pela primeira vez uma capacidade de descoberta próxima ao nível de pesquisa — não substituindo matemáticos, mas imaginando um caminho que nenhum matemático jamais considerou.
Em seguida, pesquisadores da Anthropic usaram o recém-lançado Claude Fable 5 para encontrar um contraexemplo para a conjectura de Jacoby, que permanecia em aberto por 87 anos.
Segunda parede: para fraudar, o modelo saiu sozinho da sandbox
Resolver problemas matemáticos é empolgante, mas este aqui deixa o cabelo em pé.
OpenAI e HuggingFace revelam conjuntamente: durante uma avaliação interna das capacidades de segurança cibernética do modelo, o modelo exibiu comportamentos inesperados.
Esta avaliação foi projetada especificamente para testar a capacidade de descoberta de vulnerabilidades, com parte das respostas de recusa de segurança desativadas. A tarefa do modelo era resolver um conjunto de questões chamado ExploitGym.
Então, fez algo que os pesquisadores não esperavam.
Para obter as respostas, ele primeiro explorou uma vulnerabilidade zero-day, obteve permissão de acesso à internet, depois escalou privilégios e se moveu lateralmente, finalmente acessando a infraestrutura de produção da Hugging Face e consultando diretamente o banco de dados para encontrar as respostas de teste. A OpenAI afirmou que este pode ser o primeiro caso desse tipo.
Trajetórias de modelos no campo de treinamento em 32 etapas «The Last Ones» do Instituto Britânico de Pesquisa em Segurança de IA: modelos avançados como GPT-5.6-Sol e Claude Mythos 5 conseguem realizar ataques em múltiplas etapas, incluindo reconhecimento, movimentação lateral, elevação de privilégios e tomada de controle da rede, em longos períodos.
Mas isso não é uma conscientização da IA tentando fugir. Uma descrição mais precisa é: o objetivo estava correto, mas o método para alcançá-lo ultrapassou as expectativas humanas. Ela adotou um caminho alternativo para atingir um objetivo de teste muito específico.
Há ainda um detalhe intrigante.
Após o incidente, a Hugging Face pretendia utilizar modelos grandes de ponta para análise de logs de ataque, mas foi bloqueada pelos mecanismos de segurança do modelo: os mecanismos não conseguiram distinguir entre atacantes e defensores tentando conter o ataque, recusando-se a responder a ambos.
O lado atacante não tem barreiras, enquanto o lado defensivo fica preso nas próprias barreiras — este pode ser um dos momentos mais embaraçosos, mas também mais reais, da "segurança da IA" atualmente.
Terceira parede, um modelo não lançado, descobriu mais de dez mil vulnerabilidades
Terceiro, em abril deste ano.
A Anthropic, em parceria com AWS, Apple, Google, Microsoft, Cisco, Linux Foundation, JPMorgan Chase e outras grandes empresas, lançou o Project Glasswing, utilizando um modelo ainda não lançado, o Claude Mythos Preview, para ajudar todos a identificar vulnerabilidades.
Como resultado, ele descobriu milhares de vulnerabilidades críticas cobrindo todos os principais sistemas operacionais e navegadores; nas atualizações subsequentes, esse número passou para “mais de dez mil vulnerabilidades críticas ou graves”.
Inclui uma vulnerabilidade de 27 anos no OpenBSD e um antigo bug no FFmpeg que foi atingido por testes automatizados mais de 5 milhões de vezes, mas nunca foi detectado.
CyberGym vulnerability reproduction scoring: The unreleased Mythos Preview achieved 83.1%, clearly outperforming the previous Opus 4.6 at 66.6%. This is the model that uncovered tens of thousands of critical vulnerabilities.
A mesma capacidade pode ajudar a parte defensiva a encontrar vulnerabilidades e também ajudar a parte atacante a explorá-las. A Anthropic já alertou: “atacantes assistidos por IA” se tornarão um importante desafio de segurança.
Glasswing é um projeto de defesa e não significa que a IA já esteja atacando autonomamente. Mas ele deixa claro para todos: a segurança da IA entrou oficialmente na era da competição ofensiva e defensiva.
O verdadeiro acelerador agora aponta para a própria IA
Até aqui, a IA ainda estava atacando ou defendendo os sistemas humanos.
O que realmente tornou esses três meses diferentes foi outra coisa: essa habilidade de “encontrar seu próprio caminho” começou a ser usada para criar a próxima geração de IA.
Há um termo chamado autoaperfeiçoamento recursivo (RSI), que consiste em fazer a IA aprimorar a IA, uma geração criando a próxima, acelerando-se como juros compostos.
Esta é também o motor central da narrativa do "Singularity". E agora, cada laboratório de ponta está abastecendo esse motor freneticamente.
O roadmap público da OpenAI afirma:
Em setembro de 2026, crie um pesquisador de IA automático no nível de "estagiário de pesquisa", capaz de realizar sozinho tarefas que exigiriam dias de trabalho humano;
Em março de 2028, atualize para a versão completa, capaz de projetar seus próprios métodos, executar análises, interpretar resultados e propor próximos passos.
Ultraman also provided a timeline for this matter.
Em junho deste ano, segundo o The Information, ele disse internamente aos funcionários: a empresa está a menos de seis meses do RSI; se realmente atravessar, adiar o IPO pode ser mais vantajoso.
Os números fornecidos pela Anthropic apontam na mesma direção: a duração das tarefas que a IA pode suportar dobra a cada quatro meses; seus engenheiros agora produzem oito vezes mais código por trimestre do que antes.
A janela do RSI está se estreitando: quem fizer primeiro esse volante girar pode se distanciar de todos.
Embora o próprio cientista-chefe da OpenAI, Jakub Pachocki, tenha dito que não espera que o modelo melhore a si mesmo ou resolva o alinhamento de forma independente dentro de um ano.
Mas quando essa roda começa a girar e o objetivo é "tornar a IA mais forte", modelos que já conseguem "encontrar seu próprio caminho" não poderiam inadvertidamente contornar algumas fronteiras que não explicitamos?
Este é o ponto mais importante para acompanhar na corrida do RSI.
Voltemos à frase de Musk: “O ponto de singularidade foi atingido.” Seu valor mais importante está em nos lembrar: o que realmente mudou nestes três meses é que a IA aprendeu a encontrar sozinha caminhos que os humanos não imaginaram nem protegeram.
Na matemática, isso é impressionante; mas na segurança, é um risco.
Então, a verdadeira questão é: quando a velocidade com que a IA encontra novos caminhos começar a superar a velocidade com que os humanos instalam barreiras, estabelecem regras e consertam falhas nesses caminhos, conseguiremos acompanhar?
Referências:
https://x.com/elonmusk/status/2079839398959697982
https://x.com/willdepue/status/2079718977945928108
https://openai.com/index/hugging-face-model-evaluation-security-incident/
https://www.anthropic.com/glasswing
Este artigo é do canal oficial do WeChat "Nova Inteligência", autor: Apocalipse da ASI; editor: Yuan Yu