Publicação responsável de matemática gerada por IA 29 de setembro de 2026 Voltar à página principal Neste momento, alguns laboratórios de IA de fronteira estão testando problemas matemáticos avançados em modelos proprietários que permanecem inacessíveis para a comunidade científica mais ampla. Nossas recomendações são formuladas tendo em conta este contexto prático. Porém, idealmente, eles não deveriam fazer isso.

Queremos afirmar claramente desde o início: não endossamos essa prática e pedimos que parem de testar problemas matemáticos avançados em modelos proprietários.1. Contexto A comunidade matemática tem normas estabelecidas há muito tempo quanto à divulgação e revisão por pares de resultados. Essas normas foram essenciais para a confiabilidade, a credibilidade e a eficácia do trabalho matemático.

Uma das normas acadêmicas mais importantes em matemática é que os autores de um artigo devem compreender o argumento matemático desse artigo, terem verificado sua corretidão por conta própria e assumirem total responsabilidade pelo conteúdo. Além disso, na comunidade matemática, os autores de obras que avançam significativamente o campo dão regularmente seminários em outras instituições e palestras em conferências, explicando seus novos desenvolvimentos e respondendo a perguntas de colegas. Isso tudo contribui para desenvolver o entendimento humano mais profundo possível da matemática, que é um dos pontos altos de milênios de desenvolvimento humano.

Porém, agora é o caso de que a IA pode produzir argumentos matemáticos em situações em que o humano que a solicitou não consegue entendê-los, verificá-los ou assumir responsabilidade por eles. Acreditamos que o entendimento humano da matemática continua de suma importância. Como, nessa nova era, podemos trabalhar para um novo paradigma que inclua o entendimento humano da matemática como parte da produção acadêmica responsável? Pedimos à comunidade matemática feedback sobre o que significaria para os laboratórios de IA lançarem resultados matemáticos de forma responsável e recebemos mais de 600 respostas (a pesquisa perguntou sobre uma situação específica em que a Open AI anunciou a existência de muitos resultados sem fornecer detalhes).

Informados por essas respostas, chegamos a um conjunto de recomendações, apoiado por uma clara pluralidade de entrevistados, direcionado a qualquer laboratório de IA cujos modelos provavelmente terão um impacto significativo na matemática. Os princípios gerais que fundamentam essas recomendações são os seguintes. Se os laboratórios de IA produzirem resultados matemáticos significativos, eles devem lançar esses resultados de forma responsável, conforme descrito neste documento, o mais rápido possível.

Os laboratórios de IA que lançam uma produção matemática substancial sem um entendimento humano imediato devem assumir a responsabilidade de garantir que o entendimento humano siga. Em particular, os laboratórios de IA devem fornecer suporte significativo, incluindo financiamento, para ajudar a desenvolver esse entendimento. O desenvolvimento do entendimento humano deve permanecer orgânico e liderado pela comunidade.

Não deve ser dirigido pelos laboratórios de IA, mesmo quando esses tiverem produzido os resultados. Apresentamos nossas recomendações em si mesmas na Seção 2, e na Seção 3 fazemos alguns comentários sobre o acesso a modelos poderosos.2. Publicação responsável de resultados gerados por laboratórios de IA Recomendamos dois possíveis cursos de ação, dependendo do nível de entendimento humano que acompanha um resultado.2.

A. Artigos que um humano entende Os artigos para os quais há um matemático responsável que compreende totalmente o conteúdo devem seguir as normas tradicionais da comunidade matemática acadêmica: o(s) matemático(s) interessado(s) deveria(m) publicar um pré-print, submeter um artigo para revisão por pares em uma revista e dar palestras para explicar o trabalho a outros matemáticos.2. B.

Artigos que ainda não são compreendidos por ninguém As recomendações abaixo são para laboratórios que têm saída matemática de IA que não é compreendida pelas pessoas que solicitaram os sistemas de IA. Eles são divididos em duas partes. A primeira parte é um conjunto de normas técnicas propostas para a publicação de matemática gerada por IA.

A segunda parte é uma recomendação...