A crise das competições de programação e algoritmos na era da IA
Uma lista não é uma taxa
Em 30 de agosto de 2026, uma publicação no X sobre a primeira rodada do Baidu Star 2026 mostrou uma tabela com 49 casos de trapaça e outra com violações. A publicação afirma que a primeira leva tem 49 casos de trapaça e 63 violações, contra 30 pessoas envolvidas dois anos antes. As imagens mostram 49 linhas de trapaça e 57 de violações: aparecem as linhas 1–25 e 32–63, enquanto 26–31 não aparecem. É um sinal do incidente, não um conjunto completo verificado de forma independente. Publicação original
As 106 linhas visíveis abrangem 87 escolas. A lista de trapaça reúne 49 linhas de 45 escolas; a lista visível de violações reúne 57 linhas de 50 escolas. A maioria aparece uma vez. As três escolas mais frequentes somam 6/49 linhas na lista de trapaça e 8/57 na lista de violações, o que indica uma distribuição ampla, não um problema concentrado em poucas instituições.
Há escolas secundárias, universidades e instituições profissionais na mesma tabela. Sem o número de participantes, as condições da prova e o tipo de violação, não é possível transformar o número de registros em uma taxa escolar.
As regras agora tratam da procedência do código
A regra do Codeforces de 2024 permite tradução direta e pequenas sugestões de sintaxe, mas proíbe pedir à IA o algoritmo central, a compreensão de um subproblema ou a correção de uma solução rejeitada. Similaridade de código e publicação anterior à competição podem ser usadas como sinais de investigação. Regra do Codeforces
O AtCoder ampliou recentemente as regras para AGC, proibiu autocompletar código com IA e conversão de linguagem por IA, e restringiu o uso deliberado de resumos de busca gerados por IA. A justificativa é prática: uma exceção para autocompletar é difícil de fiscalizar quando sugestões avançadas podem ultrapassar o limite permitido. Atualização do AtCoder
A primeira crise é de medição. Um ranking único não mostra se o participante trabalhou sozinho, com uma cadeia de ferramentas ou com um agente remoto. Marcar “não usei IA” não cria um registro de auditoria.
A IA ultrapassou o antigo parâmetro
Em 2022, o Google DeepMind informou que o AlphaCode alcançou aproximadamente o nível do competidor mediano em dez competições do Codeforces. O sistema gerava muitos programas, filtrava-os pela execução e enviava poucos candidatos. Esse processo não é equivalente ao de um estudante escrevendo uma solução do zero. DeepMind sobre o AlphaCode
O relatório técnico do AlphaCode 2, de 2023, registrou 43% dos problemas resolvidos em até dez tentativas, contra 25% do AlphaCode, e estimou desempenho acima de 85% dos participantes. Isso não significa que o modelo compreenda todos os problemas, mas uma posição alta já não prova automaticamente raciocínio humano sem assistência. Relatório técnico do AlphaCode 2
Benchmarks também sofrem com contaminação quando problemas públicos entram nos dados de treinamento. O LiveCodeBench coleta problemas recentes do Codeforces, AtCoder e LeetCode e mede geração, execução, autorreparo e previsão de saída. A versão v6 lista 1.055 problemas publicados até abril de 2025. Repositório do LiveCodeBench Artigo do LiveCodeBench
Três modos para uma competição mais honesta
Os concursos deveriam separar modo humano, modo com IA e modo de aprendizagem. O modo humano precisa de dispositivo controlado, lista de funções permitidas, logs reproduzíveis, revisão de similaridade e recurso. O modo com IA deve declarar modelo, versão, prompts, código gerado, alterações e testes, avaliando também a explicação e a verificação. No modo de aprendizagem, a IA pode ser usada depois da prova, com registro dos erros e das provas da solução final.
As regras experimentais de 2026 do concurso nacional chinês de modelagem matemática já incluem grandes modelos de linguagem, IA generativa, assistentes de código e agentes. O uso de IA não é mais apenas abrir uma janela de conversa. Regras de IA do concurso de modelagem
A programação competitiva não acabou. O que deve acabar é a ideia de que uma prova online e uma única classificação descrevem toda a capacidade de um estudante. Os próximos concursos precisam publicar as condições, registrar o processo, separar resultados humanos e assistidos e premiar explicações que resistam a testes adversariais.
Referências
- Publicação original sobre a lista do Baidu Star
- Atualização das regras do AtCoder
- Regras de IA do concurso nacional de modelagem matemática de 2026
- Regra do Codeforces sobre uso de IA
- Mudanças do Codeforces sobre código de terceiros
- Google DeepMind: AlphaCode
- Relatório técnico do AlphaCode 2
- Repositório oficial do LiveCodeBench
- Artigo de pesquisa do LiveCodeBench