Durante séculos, a matemática foi tratada como a fortaleza intelectual definitiva: difícil, abstrata e imune à obsolescência. Agora, quem está na base dessa pirâmide começa a jogar a toalha. Um novo levantamento destacado pelo analista Alberto Romero na publicação The Algorithmic Bridge, hospedada no Substack (abre em nova aba), aponta que estudantes de matemática estão desistindo da área diante do avanço acelerado da inteligência artificial. Para Romero, que escreve para mais de 51 mil leitores, o desânimo estudantil é o retrato claro de uma disciplina entrando em estado terminal.
O argumento de Romero não poupa o orgulho acadêmico. Ao adaptar uma reflexão publicada pelo pensador Paul Valéry logo após a Primeira Guerra Mundial sobre a ruína das civilizações, o autor lembra que áreas antes respeitadas, como a alquimia, a fisiognomonia e a medicina humoral, também pareciam sólidas até perderem relevância histórica. Ele traça um paralelo irônico: Isaac Newton dedicou à alquimia e ao misticismo a mesma paixão e o mesmo rigor que engenheiros hoje dedicam ao pós-treinamento de grandes modelos de linguagem (LLMs). A diferença é que os algoritmos atuais estão avançando justamente sobre o território de quem ainda está na universidade aprendendo a demonstrar teoremas.
O choque do "matematicalipse" e a fábrica de artigos
Não é difícil entender por que um estudante universitário se sente atropelado quando se observa o que as gigantes de tecnologia fizeram nas últimas semanas. No início de outubro de 2026, a OpenAI (abre em nova aba) despejou de uma só vez 722 artigos abordando 372 problemas matemáticos em aberto, cobrindo de álgebra e geometria até ciência da computação teórica. O pacote, produzido em grande parte por um modelo de IA não revelado na ocasião, provocou o que pesquisadores apelidaram de "matematicalipse". A empresa chegou a reivindicar avanços em questões lendárias dos Problemas do Prêmio do Milênio, como a hipótese de Riemann e a conjectura de Birch e Swinnerton-Dyer, que oferecem recompensas de US$ 1 milhão (cerca de R$ 5,4 milhões) cada.
Aqui no IA.com.br, acompanhamos de perto como essa corrida pela chamada inteligência artificial geral (AGI) costuma atropelar o rigor científico em nome do marketing. A enxurrada da OpenAI rapidamente mostrou rachaduras: vários textos foram retirados ou alterados após a divulgação, repetindo o desgaste de setembro, quando os matemáticos Tristan Buckmaster e Levent Alpöge já haviam contestado uma solução controversa da empresa para um caso do problema de Navier-Stokes. Um matemático sênior que analisou um dos novos artigos sobre seu tema favorito afirmou que o material era tão incompreensível que, se o recebesse como editor de uma revista científica, iria "direto para a lixeira". Até o próprio ChatGPT (abre em nova aba) (na versão GPT-5.6 Sol), ao ser consultado sobre o material, descreveu um dos resultados mais alardeados como "uma alucinação grave" que jamais deveria ser citada ou submetida sem auditoria completa de especialistas.
De calculistas a gestores de máquinas
O problema para os estudantes é que, mesmo cometendo erros grosseiros, as máquinas já ocuparam o andar de baixo da carreira intelectual. Em um ensaio publicado no site da OpenAI em 30 de outubro, os autores Hemanth Asirvatham e Elliott Mokski, ambos de 24 anos, relataram que iniciaram suas trajetórias profissionais gerenciando "funcionários" digitais que executam o trabalho de base dia e noite, inclusive aos fins de semana. Eles afirmam contar até com o equivalente a medalhistas de ouro das Olimpíadas de Matemática na equipe para aconselhamento. Na visão da dupla, se a IA entrega a mesma grande ideia para todos, a execução básica deixa de diferenciar profissionais e o valor humano restante concentra-se no discernimento, no gosto e na capacidade de decisão.
Esse deslocamento explica a crise de vocação nos departamentos universitários, mas está longe de significar a inutilidade do matemático humano. Enquanto o despejo automatizado de artigos sem revisão gera ruído e frustração, o uso de IA orientada por humanos acabou de ajudar pesquisadores da Microsoft (abre em nova aba) a resolver a conjectura KLS, um desafio central da geometria que resistia havia 31 anos. A matemática não está morrendo por falta de problemas, e sim mudando de função: quem entrar na área esperando competir com algoritmos na força bruta vai desistir, mas quem tiver bagagem para guiar e auditar as alucinações das máquinas continuará indispensável.