Mais da metade dos preprints de matemática vai citar IA até o fim de 2027

Aposto que, até o fim de 2027, mais da metade dos preprints de matemática no arXiv vai reconhecer o uso de IA. Em agosto, a taxa já estava em 25,3%, contra 3,9% em abril, segundo a Epoch AI. Se a matemática, a área em que um erro derruba a prova inteira, adotou a IA nesse ritmo, quem escreve software não tem motivo para achar que está imune.

O que a Epoch AI mediu

Preprint é a versão de um artigo científico publicada antes da revisão formal. O arXiv é o repositório onde a maioria dos matemáticos faz isso. A Epoch analisou todos os preprints de matemática de janeiro de 2025 a agosto de 2026 e filtrou os que mencionam IA.

O resultado, segundo a análise da Epoch: em agosto, 1.453 de 5.754 preprints reconheciam algum uso de IA. Em agosto de 2025 a taxa era de 1,1%, e em janeiro de 2025, de 0,35%. Cerca de 5,9% dos artigos de agosto, ou 337, davam à IA uma contribuição substancial à pesquisa, algo no nível de um coautor.

A classificação dos textos foi feita por modelos de linguagem, com revisão humana de uma amostra: em 200 agradecimentos sorteados, houve 93% de concordância, segundo a mesma análise.

Não é só gente nova no assunto

A primeira dúvida que tive foi se o salto vinha de autores novos, que já chegam usando IA. A Epoch testou isso. Quando considera só artigos com ao menos um autor que publicava com regularidade antes de 2023, a taxa mensal fica a menos de 1,5 ponto percentual da taxa geral, conforme a Epoch AI. Ou seja, quem já estava na área é quem está adotando.

O ensaio de Jeremy Avigad, publicado no arXiv em março, já dizia que a IA consegue provar teoremas de nível de pesquisa, de forma formal e informal. O texto pede que os matemáticos acompanhem a tecnologia e se preparem para mudanças na rotina da área. Os números de agosto sugerem que boa parte deles seguiu o conselho.

O uso também não é exclusivo de especialistas. Em pesquisas da Epoch com o Ipsos, a parcela de adultos americanos que usa IA pelo menos seis dias por semana subiu de 8% em março para 19% em agosto, conforme a análise da Epoch. A amostra é nova a cada rodada, e a pergunta de frequência mudou entre uma e outra, então a comparação é aproximada.

Por que acho que passa dos 50%

Minha leitura é que o que sobe é a divulgação, e não só o uso. Quando um grupo começa a declarar a ajuda da IA e nada de ruim acontece com a reputação de quem declarou, o custo de declarar cai para quem ainda não o fazia. É um efeito de norma social, e ele costuma andar mais rápido do que a tecnologia em si.

A conta é uma extrapolação, e eu a trato como tal. Entre abril e agosto a taxa foi de 3,9% para 25,3%, segundo a Epoch. Eu não espero que esse ritmo se mantenha: a curva tende a achatar. Mas para ficar abaixo de 50% até dezembro de 2027 seria preciso que a adoção parasse de crescer logo depois de agosto de 2026, e nada nos dados mostra isso.

A previsão, então: em dezembro de 2027, mais de 50% dos preprints de matemática do arXiv mencionarão uso de IA para algum fim, na mesma metodologia da Epoch. Os que a creditam com contribuição substancial devem ficar entre 10% e 20%, contra 5,9% em agosto. Esse segundo número é mais incerto, porque a fronteira entre "assistência" e "contribuição substancial" é difusa, algo que a própria Epoch reconhece.

O que me faria mudar de ideia

Há dois sinais. O primeiro é uma regra restritiva: se o arXiv ou os principais periódicos passarem a proibir, ou a penalizar o uso de IA, a divulgação cai, ainda que o uso continue. O segundo é um platô. Se as próximas medições da Epoch mostrarem a taxa parada perto de 30% por vários meses, a minha extrapolação estava errada.

Também preciso lembrar o limite do dado. A Epoch mede quem decide declarar. Parte do salto pode ser mudança de hábito de reportar, e a própria análise diz que isso pode contribuir para a tendência.

O que isso muda para quem escreve software

Não há aqui um dado sobre programação, e não vou fingir que há. Um teste recente da Epoch ajuda a calibrar a expectativa: com 11 tarefas do trabalho da própria equipe e seis modelos, os modelos de ponta foram confiáveis em código e análise bem definidos, mas falharam nas partes abertas. O piloto de pesquisa do GPT-6 Astra, por exemplo, truncou 61 de 280 respostas por limite de tokens e ainda assim apresentou o resultado como um achado, segundo o relatório "Can AI automate Epoch?". A amostra é pequena e a nota veio de um único avaliador, então vale como indício. O que eu levo da matemática é um padrão: quando uma área rigorosa passa a tratar o uso de IA como algo declarável e normal, a pergunta deixa de ser se vai usar e passa a ser como registrar.

Minha aposta, e é só uma aposta, é que times de software terão de responder a essa mesma pergunta em pouco tempo: qual parte do código veio de um agente, quem revisou e como isso fica registrado no pull request. Quem já se acostumar a anotar isso vai ter menos atrito quando alguém, um cliente ou uma auditoria, pedir.

Fontes

• In August, 25% of math preprints acknowledged AI use, up from 4% in April, Epoch AI, 18 set. 2026
• Near-daily AI use among US adults has more than doubled in six months, Epoch AI, 14 set. 2026
• Can AI automate Epoch?, Epoch AI, 8 out. 2026
• Mathematicians in the age of AI, Jeremy Avigad, arXiv, mar. 2026