Tranh cãi OpenAI cho thấy tương lai toán học có thể phụ thuộc vào phán đoán của nhà nghiên cứu, năng lực mô hình và nguồn lực điện toán. Trí tuệ nhân tạo có thể đẩy nhanh việc tìm lời giải. Tuy nhiên, các hệ thống khép kín khiến công trạng khó truy vết và kết quả khó tái tạo. Chúng cũng có thể tập trung năng lực nghiên cứu vào một số ít công ty.
OpenAI tuyên bố các tác tử của mình đã giải được một Bài toán Thiên niên kỷ. Tuy nhiên, thành tựu lập tức bị phủ bóng bởi tranh cãi về công trạng. Theo MIT Technology Review, OpenAI bị cáo buộc dùng nghiên cứu của Tristan Buckmaster và Levent Alpöge làm điểm xuất phát mà không ghi nhận họ. Buckmaster là nhà toán học tại Đại học New York, còn Alpöge là nhân viên Anthropic. Công trình của họ có sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo. OpenAI bác bỏ cáo buộc này.
Chưa có kết luận rằng mô hình của OpenAI đã sử dụng công trình của Buckmaster và Alpöge. Sébastien Bubeck thuộc đội ngũ kỹ thuật OpenAI. Trong một cuộc họp báo, ông nói nhóm bắt đầu theo đuổi bài toán sau khi nghe tin đồn về nỗ lực của hai nhà nghiên cứu. Dù có sự ảnh hưởng hay không, vụ việc vẫn đặt ra một câu hỏi lớn hơn. Điều gì xảy ra khi tiến bộ toán học phụ thuộc vào mô hình nội bộ và nguồn lực điện toán của một số ít công ty?
Nội dung bài toán OpenAI tuyên bố đã giải
OpenAI tuyên bố đã tìm được lời giải cho trường hợp đầy đủ của bài toán về sự tồn tại và tính trơn của nghiệm Navier-Stokes. Đây là một trong bảy Bài toán Thiên niên kỷ do Viện Toán học Clay lựa chọn, với giải thưởng 1 triệu USD cho mỗi lời giải được công nhận.
Các phương trình Navier-Stokes mô tả cách chất lưu như nước và không khí chuyển động theo thời gian. Chúng được sử dụng rộng rãi trong động lực học chất lưu. Tuy vậy, giới vật lý và toán học chưa hiểu đầy đủ hành vi của chúng. Một câu hỏi trọng tâm là liệu phương trình có thể mất hiệu lực trong một số điều kiện hay không. Khi đó, chúng có thể dự đoán một trạng thái bất khả thi, chẳng hạn chất lưu đạt vận tốc vô hạn.
Theo MIT Technology Review, Viện Toán học Clay lựa chọn bảy Bài toán Thiên niên kỷ vào năm 2000. Trước thông báo của OpenAI, mới chỉ có một bài toán trong số đó được giải.
Vào thứ Hai trước thông báo của OpenAI, Buckmaster công bố một chứng minh cho thấy phiên bản đơn giản hóa của các phương trình có thể mất hiệu lực. MIT Technology Review cho biết ông và Alpöge đã nghiên cứu bài toán trong gần một năm bằng các mô hình công khai của OpenAI và Anthropic.
Sau đó, OpenAI trình bày một chứng minh cho trường hợp đầy đủ, được tạo ra bằng một mô hình nội bộ vượt xa Astra, mô hình mới được phát hành một tuần trước đó. Công ty nói không có kế hoạch nhận giải thưởng 1 triệu USD.
Tranh cãi nằm ở nguồn gốc của lời giải
Trọng tâm của tranh cãi là liệu OpenAI có độc lập chọn hướng nghiên cứu hay chịu ảnh hưởng từ công trình của Buckmaster và Alpöge. Các thông tin hiện có chưa xác nhận tác tử hoặc nhân viên OpenAI đã truy cập công trình, bản ghi làm việc hay dữ liệu huấn luyện liên quan.
Cùng với chứng minh của mình, Buckmaster công bố một tài liệu thuật lại các cuộc trao đổi với nhân viên OpenAI. Theo lời ông được MIT Technology Review dẫn lại, phía OpenAI đưa ra hai khả năng. Buckmaster và Alpöge có thể đăng công trình của họ. OpenAI sau đó sẽ công bố lời giải Navier-Stokes vào ngày hôm sau. Khả năng còn lại là Buckmaster cùng OpenAI viết một bài báo không ghi tên Alpöge. Lý do được đưa ra là Alpöge làm việc cho Anthropic, đối thủ lớn nhất của OpenAI.
Buckmaster cũng hỏi liệu các tác tử OpenAI có truy cập bản ghi quá trình làm việc của hai nhà toán học hay không. Quá trình đó sử dụng mô hình của công ty. Nhân viên OpenAI phủ nhận việc truy cập. Khi được hỏi liệu các bản ghi có được dùng để huấn luyện mô hình hay không, họ không trả lời. MIT Technology Review đã liên hệ Buckmaster nhưng chưa nhận được phản hồi trước khi bài gốc được xuất bản.
Hai nhóm cùng chọn một hướng tiếp cận
Cả nhóm Buckmaster và Alpöge lẫn OpenAI đều sử dụng một hướng tiếp cận do Diego Córdoba và Luis Martínez-Zoroa tiên phong. Javier Gómez-Serrano là giáo sư toán học tại Đại học Brown. Ông nói đây là một trong nhiều hướng từng được đánh giá có triển vọng đối với bài toán Navier-Stokes. Hai nhóm có thể đã độc lập chọn cùng một con đường. Tuy nhiên, chưa thể loại trừ khả năng công trình của Buckmaster và Alpöge đã ảnh hưởng đến OpenAI.
Mark Chen, giám đốc nghiên cứu của OpenAI, tiếp tục phủ nhận việc nhân viên hoặc tác tử của công ty truy cập các bản ghi. Tuy nhiên, vụ việc khiến giám sát tác tử trở thành một phần của tranh luận. Công ty cần có khả năng xác định hệ thống đã truy cập dữ liệu nào và thực hiện những hành động gì.
Khả năng chọn hướng nghiên cứu vẫn có thể thuộc về con người
Ngay cả khi trí tuệ nhân tạo hoàn thiện một chứng minh, con người vẫn có thể giữ vai trò quyết định trong việc xác định câu hỏi và chọn phương pháp đáng theo đuổi. Nếu tác tử OpenAI đi theo hướng do Buckmaster và Alpöge lựa chọn trước, kết quả vẫn phụ thuộc vào phán đoán nghiên cứu của con người.
Nếu mô hình OpenAI được huấn luyện trên công trình của Buckmaster và Alpöge, công ty cần xác minh và ghi nhận đúng đóng góp của họ. Yêu cầu tương tự cũng áp dụng nếu tác tử đã truy cập công trình đó. Không làm như vậy sẽ là một thiếu sót nghiêm trọng. Kịch bản này cũng cho thấy lao động của con người có thể vẫn giữ vai trò quyết định.
Các chuyên gia từ lâu xem khả năng nhận ra câu hỏi có triển vọng là một trở ngại lớn đối với trí tuệ nhân tạo. Việc chọn hướng nghiên cứu trong khoa học và toán học cũng là một trở ngại. Nếu Buckmaster cùng Alpöge đã chọn phương pháp Córdoba và Martínez-Zoroa trước, lựa chọn đó có thể đã định hướng tác tử OpenAI. Khi ấy, thành công của hệ thống vẫn phụ thuộc vào quyết định ban đầu của con người.
Trong nghiên cứu có trí tuệ nhân tạo hỗ trợ, con người vẫn phải xác định mục tiêu, đánh giá kết quả và quyết định hướng tiếp theo. Điều này cũng quan trọng trong các lĩnh vực như thiết kế protein và phân tích hóa học, nơi kết quả của mô hình cần được nhà nghiên cứu kiểm tra.
Quy mô điện toán có thể làm thay đổi cuộc chơi
Quy mô điện toán có thể quyết định nhóm nào đủ khả năng theo đuổi các bài toán lớn. Sébastien Bubeck và Mark Chen cung cấp số liệu tại cuộc họp báo. OpenAI đã chạy đồng thời khoảng 10.000 tác tử và chi hàng triệu USD. Công ty đạt kết quả trong vài ngày.
Buckmaster và Alpöge làm việc gần một năm với các mô hình công khai nhưng chưa tạo ra lời giải đầy đủ. OpenAI sử dụng một mô hình nội bộ cùng hạ tầng mà phần lớn nhà toán học và nhóm nghiên cứu độc lập không thể tiếp cận.
Khoảng cách này không chỉ phản ánh chất lượng mô hình. Nó cho thấy quy mô hạ tầng có thể trở thành điều kiện để tham gia những bài toán quan trọng nhất. Gómez-Serrano nhận xét rằng ông không biết các công ty trí tuệ nhân tạo sẽ chọn chi tiền vào đâu, nhưng rất ít nhà toán học có nguồn lực ở quy mô như vậy.
Khi mô hình mạnh nhất chỉ được sử dụng nội bộ, một nhóm nghiên cứu độc lập không thể tái tạo quy trình chỉ bằng cách đọc chứng minh cuối cùng. Họ thiếu mô hình, số lượng tác tử và ngân sách đã tạo ra kết quả. Đó là mặt trái của hạ tầng trí tuệ nhân tạo quy mô lớn: năng lực nghiên cứu có thể tập trung vào những tổ chức đủ tiền vận hành hệ thống.
Toán học mất gì nếu chỉ còn lời giải cuối cùng?
Nếu cộng đồng chỉ nhận được chứng minh cuối cùng, toán học có thể mất các ngõ cụt, ý tưởng trung gian và phương pháp hình thành trong quá trình nghiên cứu. Những phần chưa hoàn chỉnh này thường giúp đồng nghiệp phát triển hướng mới, ngay cả khi chúng không trực tiếp giải được bài toán ban đầu.
Nhà toán học Terence Tao tại Đại học California, Los Angeles đã cảnh báo về tác động này. Trong toán học thuần túy, nhiều bài toán được đặt ra không chỉ vì người ta cần đáp án. Quá trình con người tìm lời giải thường thúc đẩy toàn bộ lĩnh vực phát triển. MIT Technology Review dẫn nhận định của Tao về việc giải bài toán quá sớm bằng trí tuệ nhân tạo. Nếu quy trình không minh bạch, cách làm đó có thể gây tác động tiêu cực đến tiến bộ chung của toán học.
Nếu tác tử giải bài toán trong hệ thống kín, cộng đồng chỉ nhìn thấy kết quả đã hoàn thiện. Những ngõ cụt và ý tưởng trung gian nằm lại bên trong công ty. Con người có thể mất nhiều thời gian hơn, nhưng chính thời gian đó tạo ra tri thức có thể chia sẻ và phát triển tiếp.
Tương lai của nhà toán học chưa được định hình
Tranh cãi này chưa chứng minh rằng trí tuệ nhân tạo có thể thay thế nhà toán học. Vai trò tương lai của con người sẽ phụ thuộc vào quyền chọn vấn đề và khả năng kiểm tra quá trình của tác tử. Một yếu tố khác là cách công trạng được ghi nhận khi mô hình và nhà nghiên cứu cùng đóng góp vào kết quả.
Buckmaster cùng Alpöge có thể đã đóng vai trò trong việc nhận ra hướng đi đáng theo đuổi. OpenAI có mô hình nội bộ và quy mô đủ lớn để đẩy hướng đó đến một lời giải đầy đủ. Tranh chấp xuất hiện ở chỗ đóng góp của mỗi bên được truy vết và ghi nhận ra sao.
Nếu OpenAI và Anthropic tiếp tục chạy đua giành các cột mốc toán học bằng hệ thống khép kín, số bài toán lớn còn lại cho cộng đồng bên ngoài có thể giảm nhanh. Khi đó, câu hỏi không chỉ là con người còn giải được bài toán nào, mà là họ còn được tham gia vào quá trình tạo ra tri thức toán học đến mức nào.
Hãy tiếp tục theo dõi Sine để nhìn rõ hơn cách tác tử trí tuệ nhân tạo đang thay đổi nghiên cứu khoa học và vai trò của con người.
