Novo medalhista Fields se junta à OpenAI para trabalhar na segurança da IA

Acabou de receber a maior honra da área da matemática e, em seguida, anunciou: vou para a OpenAI.

Jacob Tsimerman, a pessoa que esteve no pódio ao lado de Wang Hong e Deng Yu, imediatamente após descer mostrou a todos:

O momento de teto da carreira de um matemático pode ser tão dramático.

A razão pela qual foi usado o termo "drama" é que esta pessoa possui muitas contradições:

Você acredita que alguém que acreditava que "a IA levaria à extinção da humanidade" agora se juntou a uma empresa de IA?

Ele até escreveu um artigo acadêmico classificando especificamente "como a IA pode extinguir a humanidade".

Sua conta no X postou apenas um único tweet, sobre como os matemáticos ficarão desempregados.

No entanto, agora ele foi o primeiro a perder a profissão de matemático.

Ele também tem um aluno que, há três dias, usou o Claude Fable 5 para resolver overnight a conjectura de Jacobi, um caso em aberto desde 1987; ele está na Anthropic.

Agora, o professor assinou a OpenAI. Mestre e discípulo, um cada um.

E isso não é tudo; a própria história de Jacob é repleta de lendas...

Jacob, nascido em 1988 em Kazan, Rússia, mudou-se com a família primeiro para Israel e depois para o Canadá.

Representou o Canadá na IMO por dois anos consecutivos, em 2003 e 2004, ganhando duas medalhas de ouro, sendo a de 2004 perfeita.

Entrou na Universidade de Toronto aos 16 anos para estudar matemática e concluiu a graduação em dois anos.

Obteve o doutorado em Princeton em 2011, sob a orientação de Peter Sarnak. Após passar pela Society of Fellows de Harvard, retornou à Universidade de Toronto para lecionar, tornando-se o professor titular mais jovem da história do departamento de matemática da instituição.

Este prêmio reconhece seu trabalho na prova da conjectura de André-Oort, um problema central no campo da geometria aritmética que permaneceu em aberto por quase 40 anos.

Ele também se tornou o primeiro matemático a ganhar a Medalha Fields enquanto trabalhava em uma universidade canadense.

Por falar nisso, o valor desta edição do Prêmio Fields já é um pouco assustador: a conjectura de Kakeya, suspensa desde 1917; a parte cinética do sexto problema de Hilbert, proposta em 1900; além do André-Oort.

Três casos emblemáticos foram resolvidos no mesmo ciclo de quatro anos.

Ou seja, Jacob é a pessoa que venceu na "grande ano" da matemática, superando a geração mais forte de adversários.

Máxima pontuação no IMO, professor titular mais jovem, resolutor de casos pendentes há 40 anos.

O dono deste currículo deveria, segundo o roteiro, estar no palco agradecendo aos mentores e projetando o futuro da disciplina.

E então?

Em 23 de julho, hora local, Filadélfia, cerimônia de abertura do Congresso Internacional de Matemáticos (ICM).

Na coletiva de imprensa, alguém perguntou sobre os planos futuros, e o novo vencedor revelou diretamente: entrará em breve na OpenAI, com foco em segurança de IA.

Acho que o mundo está mudando. As profissões matemáticas que conhecemos hoje... não acho que continuarão existindo da maneira como são agora.

Uma frase transformou a cerimônia de premiação em uma conferência de transferências.

A resposta da OpenAI é tão rápida quanto conseguir um produto limitado:

O pesquisador de segurança e professor de Harvard, Boaz Barak, twittou: Estou ansioso e "profundamente humilde" em dar as boas-vindas ao Jacob para trabalharmos juntos em segurança de IA.

O ex-vice-presidente da Microsoft e atualmente da OpenAI, Sebastien Bubeck, também se juntou: Bem-vindo à equipe, vai ser muito interessante.

Enquanto as pessoas estavam surpresas ou intrigadas com isso, começaram a investigar suas pesquisas e declarações dos últimos anos.

Originalmente, tudo tinha pistas.

Abra a página inicial da conta X de Jacob, onde é exibido que ele se juntou em 2014.

Mas, passados mais de dez anos, só há um post lá, tornando este post a chave fundamental para conhecê-lo.

O conteúdo do post é uma resposta a um artigo do matemático Daniel Litt, discutindo uma questão muito simples:

Qual é o papel da resolução de problemas na pesquisa matemática.

A resposta dele é: quase tudo.

Então ele contou algo bem "do fundo do coração". Ele disse que passa quase todo o seu tempo resolvendo problemas, e que basta alguém resolver a forma geral da conjectura de Zilber-Pink...

Todo o meu campo principal de pesquisa desapareceu.

Toda uma comunidade acadêmica—matemáticos, pós-doutorandos, estudantes de pós-graduação—está voltada para esta única conjectura: analisar casos particulares, testar estratégias, buscar analogias.

E no dia em que esse palpite for resolvido, todos terão que procurar novos problemas.

Ele descreveu o processo como "desorientador, exaustivo, nem simples nem sempre divertido".

No passado, apenas outro matemático poderia ser “a pessoa que resolve a conjectura”, algo que ocorre uma vez por século.

Agora, pode ser um modelo, e pode chegar a qualquer momento.

Quão rápido exatamente? Ele forneceu um cronograma na entrevista publicada no AMS Notices deste ano:

Cinco anos? Acho que em dois anos, ele já poderá ser mais forte que nós na prova de teoremas. Na hora, só precisaremos dizer: esta é a proposição, prove-a.

No post, ele também fez um experimento mental: suponha que você tenha em mãos uma máquina oracular de IA, na qual qualquer proposição matemática inserida resulta imediatamente em uma decisão de verdade ou falsidade.

Como seria o dia a dia dos construtores da teoria?

Você propõe uma definição e imediatamente faz mil perguntas sobre ela. Desde “essas propriedades básicas são válidas?” até “ah, sim, essa conjectura profunda é verdadeira?”. As respostas retornam constantemente, e você ajusta continuamente a definição. Todo o campo de pesquisa pode ser criado e encerrado em poucos dias.

Ele deu um veredito calmo, mas pesado, para este cenário: isso é algo muito, muito diferente da matemática moderna.

É interessante que ele já está vivendo uma versão mais simples desse tipo de dia.

Na mesma entrevista, ele revelou que a IA já dobrou a eficiência de sua pesquisa, e em 2025 ele enviou cinco artigos matemáticos ao arXiv. Seu fluxo de trabalho diário consiste em usar o ChatGPT e o Claude para delinear os limites do problema, buscar referências bibliográficas e fazer o modelo provar lemas:

A prova que ele fornece geralmente está errada. Mas ele geralmente consegue identificar o método correto, me ajudando a completar 80%, e o restante eu mesmo finalizo.

Em outras palavras, o oráculo ainda não chegou, mas ele está usando o protótipo todos os dias.

Precisamente por usá-lo profundamente, ele é particularmente impiedoso com a mentalidade dos colegas:

Existe uma grande quantidade de cope na comunidade matemática; todos estão observando que a IA agora não é tão boa quanto os matemáticos e concluem que ela nunca será.

Para os colegas, essa frase já pode parecer bastante ousada.

But for Jacob, "AI will surpass mathematicians within two years" is just the mildest of all his predictions.

A verdadeira avaliação dele é:

Acho que a IA tem um grande potencial para levar à extinção da humanidade.

Isso não é algo dito ao acaso. Em 2025, o sexto artigo que ele enviou para o arXiv não era de matemática; o título era “Classificação de Futuros Extintivos Envolvendo IA”, e seus coautores eram seu antigo amigo Andrew Critch, especialista em segurança de IA.

A resenha é direta: este artigo classifica e dá exemplos de eventos de extinção causados por IA, ou seja, cenários em que todos ou quase todos os seres humanos são eliminados. Esses eventos não são inevitáveis, mas sim possibilidades que podemos esforçar-nos para evitar.

Um matemático de nível Fields, com o rigor de quem escreve um artigo acadêmico, criou uma taxonomia para "como a IA pode eliminar a humanidade".

Então, se tem tanto medo, por que ainda se juntou a uma empresa de IA?

Na entrevista, ele também respondeu: ele apoia a suspensão da IA, mas não acredita que isso acontecerá. Como não é possível impedir, em vez de se opor de fora, é melhor entrar, compreendê-la e participar de sua formação, caso contrário “podemos ser deixados para trás”.

Ir à OpenAI, ir para o departamento de segurança, faz sentido.

E no final do post, ele disse que alguém afirmou fazer matemática apenas em busca da verdade, e que outros consideram isso o único motivo nobre.

Ele não concorda.

Faço matemática principalmente porque gostei dela e sou bom nela. Matemáticos também são pessoas que precisam de dinheiro, moradia, comida, amor, exercício e diversos tipos de significado. Se o prazer de resolver problemas desaparecer, muitas pessoas talvez não queiram mais fazer matemática, mesmo que existam outras opções.

Através dessas palavras, também não é difícil perceber algumas das razões por trás das escolhas.

Os movimentos de Jacob tornam outro assunto digno de análise:

Onde estão os quatro vencedores desta edição e quem mais pode atrair a atenção das grandes empresas?

Antes do mercado, use primeiro o framework do próprio post do Jacob.

Ele dividiu o trabalho matemático em duas categorias: resolução de problemas (problem-solving) e construção de teorias (theory-building).

E o que o laboratório de IA mais deseja atualmente são justamente as pessoas do primeiro tipo:

Dada uma proposição, determinar sua veracidade e encontrar uma prova ou um contraexemplo são exatamente as habilidades mais adequadas para treinar e avaliar modelos de raciocínio.

Em outras palavras, quanto mais um matemático se assemelha a uma “máquina de resolver problemas”, maior é sua avaliação no mercado de transferências.

Passar pela lista conforme este padrão.

Wang Hong é atualmente professora na Universidade de Nova York e também trabalha no Instituto de Estudos Científicos Avançados da França (IHES).

A prova de 127 páginas do problema de Kakeya, desenvolvida por ela e seu colaborador Joshua Zahl, foi chamada de "uma vez por século", tornando-a a terceira mulher na história de 90 anos do Prêmio Fields.

Antes de ganhar o prêmio, ela já havia conquistado uma longa lista de prêmios, incluindo o Prêmio Salem, o Prêmio Ostrowski, o Prêmio de Pesquisa Clay e o Prêmio New Horizons, sendo a mais exposta academicamente entre os quatro.

Esse tipo de análise de harmonização é feita por um especialista, justamente no rumo mais necessário para a pesquisa em inferência de IA.

O estilo de resolução de problemas como os de Kakeya — estimativas rigorosas, técnicas combinatórias, aproximação passo a passo — é praticamente a versão premium do conjunto de avaliações de modelos de raciocínio.

Com mais o maior volume de público, ela provavelmente está na primeira linha da lista de recrutadores.

O único sinal de reversão é:

Ela acabou de obter uma posição no IHES na área acadêmica e está no período em que os retornos acadêmicos são mais altos, com pouca motivação para sair voluntariamente.

Deng Yu, professor da Universidade de Chicago, recebeu o prêmio por seu trabalho que relaciona as descrições microscópicas e macroscópicas dos gases, ou seja, a parte cinética do sexto problema de Hilbert.

Após ser informado secretamente sobre a premiação em janeiro, ele passou vários dias caminhando à beira do Lago Michigan para se acalmar e, em seguida, voltou ao escritório para continuar trabalhando, “como se nada tivesse acontecido”.

Este detalhe basicamente explica tudo: alguém que ganhou o prêmio e ainda consegue “fazer de conta que nada aconteceu” provavelmente também conseguirá ignorar uma oferta de uma grande empresa.

E seu foco está mais voltado para matemática e física e EDPs, um pouco distante do principal campo dos modelos de raciocínio atuais, com baixa disposição de ambas as partes.

Parece ser o menos provável entre os quatro a mudar de equipe.

John Pardon, professor do Simons Center for Geometry and Physics da Universidade de Stony Brook, especialista em topologia simpléctica.

O mais jovem lendário entre os quatro, resolveu um problema pendente por 30 anos durante a graduação.

Segundo a classificação de Jacob, ele é um típico "jovem resolvedor de problemas", cujo currículo deixa os laboratórios sem querer se mover.

No entanto, a topologia de Xin pertence ao território geométrico abstrato mais difícil de ser conquistado pelos modelos atuais; a curto prazo, o modelo não pode ajudá-lo, e ele também não precisa ajudar o modelo.

A variável é que ele ainda é jovem; se, daqui a dois anos, a IA realmente começar a abordar geometria avançada, como Jacob previu, ele será o primeiro a sentir o impacto e o mais bem posicionado para mudar de carreira.

Resumindo, um já partiu, outro não precisa, outro não quer e outro não está com pressa.

Mas, dada a atual corrida dos laboratórios de IA para contratar matemáticos, é provável que esta lista não permaneça estável por muito tempo.

Não se esqueça: a corrida armamentista entre Google DeepMind, OpenAI e Anthropic por talentos em matemática no último ano foi tão intensa quanto a busca por engenheiros.

Até agora, os quatro vencedores já apareceram.

Mas essa história ainda tem uma última reviravolta.

Volte no tempo três dias antes da premiação.

Na noite da final da Copa do Mundo, o matemático Levent Alpöge postou no X: A conjectura de Jacobian é falsa.

Esta conjectura proposta em 1939 permaneceu em aberto por 87 anos e chegou a figurar na famosa lista de problemas matemáticos do século XXI de Smale.

O contraexemplo postado por Alpöge tem apenas 216 caracteres, qualquer matemático pode verificar manualmente.

Quem ajudou a encontrar esta agulha no palheiro foi o Claude Fable 5, lançado pela Anthropic no mês passado.

Ele agradeceu especificamente ao "fable" por ter trabalhado horas extras durante a final da Copa do Mundo.

The counterexample was quickly independently verified.

O ganhador da Medalha Fields, Timothy Gowers, avaliou que foi a primeira vez que viu um LLM resolver um problema "famoso" fora de sua própria área.

Um modelo resolveu um caso em aberto de 1987 em uma noite.

O futuro descrito por Jacob no post é assim.

Agora vem o ponto principal.

Este Alpöge, formado pela Society of Fellows de Harvard, é atualmente matemático da Anthropic.

E seu orientador de trabalho de conclusão de curso na Harvard era exatamente Jacob Tsimerman, que na época também era Junior Fellow na Harvard.

O professor predisse em sua única postagem que a IA assumiria a resolução de problemas; o aluno usou a IA na semana passada para refutar uma conjectura centenária em uma noite, antecipando a previsão do professor.

Três dias depois, o professor recebeu a Medalha Fields e anunciou oficialmente sua entrada na OpenAI.

E estudante na Anthropic.

Dois mestres e discípulos, um por família.

Link de referência:

[1]https://x.com/chi_t_williams/status/2080339331139424727

[2]https://x.com/torgeirlysen/status/2080393136962957471?s=20

[3]https://x.com/proofchecker/status/2080386577595822537?s=20

[4]https://x.com/Jacob_Tsimerman

[5]https://www.ams.org/journals/notices/202607/noti3372/noti3372.html

Este artigo é do canal oficial do WeChat "Quantum Bit", autor: Yi Shui