Cuộc khủng hoảng AI trong toán học: Khi máy móc vượt qua cả những nhà toán học hàng đầu

Trong tập mới nhất của podcast Decoder, biên tập viên Nilay Patel của The Verge đã trò chuyện với phóng viên AI Robert Hart về tác động chấn động mà các mô hình AI đang gây ra đối với lĩnh vực toán học. Sự kiện OpenAI công bố 10 lời giải cho các bài toán tồn tại hàng chục năm đã gây ra một cuộc tranh luận lớn trong cộng đồng toán học, đặt ra câu hỏi về vai trò của con người, giá trị của tri thức và tương lai của một trong những ngành khoa học lâu đời nhất nhân loại.

Sự chuyển biến kỳ lạ: Từ không đếm nổi đến bậc thầy toán cao cấp

Điều thú vị là các mô hình AI vẫn rất tệ trong những phép tính số học cơ bản — thậm chí không thể đếm chính xác số chữ "R" trong từ "strawberry" cho đến gần đây. Tuy nhiên, chúng lại ngày càng xuất sắc trong các lĩnh vực toán học trừu tượng cấp cao. Robert Hart giải thích rằng nghịch lý này nằm ở bản chất của toán học: không phải lúc nào cũng là con số, mà phần lớn là khả năng suy luận và kết nối logic.

"Để giỏi toán, bạn phải giỏi đếm, cộng, nhân. Nhưng một phần lớn của toán học thực chất là suy luận. Nếu nhìn vào các bài báo toán học hàn lâm, nhiều khi bạn sẽ không thấy một con số nào."

Theo Hart, các mô hình hiện đại đã đạt đến một khối lượng tới hạn cho phép chúng "kết nối các lĩnh vực khác nhau, áp dụng phương pháp cũ theo cách mới" — khả năng mà trước đây được coi là độc quyền của trí tuệ con người.

Cú sốc mang tên Astra: 10 đột phá trong một lần công bố

Điểm nhấn của cuộc khủng hoảng là sự kiện OpenAI công bố mô hình nội bộ mang tên Astra với 10 lời giải cho các bài toán lớn trong toán học và khoa học máy tính lý thuyết — bao gồm các vấn đề thuộc lý thuyết trò chơi lượng tử và bài toán xếp hình cầu trong không gian nhiều chiều.

Điều khiến giới toán học "sốc" không chỉ là số lượng mà còn là chất lượng của các kết quả. Theo các nhà nghiên cứu mà Hart phỏng vấn, nếu một con người giải được bất kỳ một trong số 10 bài toán này, họ gần như chắc chắn sẽ có một sự nghiệp học thuật thành công. Nếu một người giải được cả 10, chắc chắn sẽ không ai tin nổi.

Tuy nhiên, vẫn còn nhiều câu hỏi về tính minh bạch khi OpenAI ban đầu tuyên bố 10 bài toán này "không có tiến triển trong 10 năm qua", nhưng thực tế một số bài toán lại dựa trên công trình của các nhà nghiên cứu khác mà không được ghi công đầy đủ. Dù vậy, bằng chứng toán học được công bố dưới dạng mã Lean (một ngôn ngữ lập trình để kiểm chứng chứng minh toán học) cho thấy các kết quả này là xác thực.

Nỗi sợ "cày xới" các bài toán: Liệu toán học còn là lĩnh vực của con người?

James Maynard, nhà toán học đoạt Huy chương Fields (giải thưởng cao quý nhất trong toán học), đã chia sẻ nỗi trăn trở sâu sắc với Hart: "Nếu tiêu chuẩn để công bố một bài báo toán học là thứ mà AI không thể làm được, bạn phải nghĩ đến một bài toán mà AI không thể giải hiện tại, mà là bốn năm sau khi bạn hoàn thành luận án tiến sĩ".

Điều này đồng nghĩa với việc các nghiên cứu sinh ngày nay đang chạy đua với thời gian — một bài toán họ chọn để nghiên cứu hoàn toàn có thể bị AI "cày xới" ngay giữa quá trình làm luận án, khiến công sức của họ trở nên vô nghĩa. Johannes Schmitt, nhà nghiên cứu tại Zurich, cảnh báo về nguy cơ "toán học bị AI cày xới nhưng nhân loại không thực sự tiến bộ, vì con người bị loại khỏi vòng lặp — không kiểm tra, không hiểu, không biết những đột phá tiếp theo sẽ là gì".

Vấn đề bản quyền, tiếp thị và sự sống còn của một ngành khoa học

Một góc nhìn khác đến từ Colva Roney-Dougal tại Đại học St. Andrews, người thẳng thắn chỉ trích: "Họ đang coi ngành của chúng tôi như một sân chơi quảng cáo." Việc các phòng lab AI liên tục công bố những kết quả "giật gân" để truyền thông đưa tin, trong khi không thực sự quan tâm đến tương lai của toán học như một ngành khoa học cơ bản, đang khiến nhiều nhà toán học cảm thấy bị lợi dụng.

Gary Marcus, nhà phê bình AI nổi tiếng, đã đưa ra lời cảnh báo dựa trên lịch sử: "Như chúng ta đã học từ thập kỷ trước với nỗ lực thất bại của IBM Watson trong việc chữa trị ung thư, thành công trong một lĩnh vực không đảm bảo thành công trong tất cả các lĩnh vực khác."

Tương lai nào cho những nhà toán học trẻ?

Câu hỏi lớn nhất hiện nay là vai trò của các nhà toán học trẻ trong bối cảnh AI đang "càn quét" các bài toán truyền thống. Nhiều nghiên cứu sinh bày tỏ lo ngại trên các diễn đàn rằng họ có thể trở thành "người kiểm tra chứng minh AI" — một công việc nhạt nhẽo và không có giá trị sáng tạo. Tuy nhiên, quan điểm lạc quan hơn lại cho rằng AI có thể là công cụ đắc lực giúp dân chủ hóa toán học, cho phép những người có tư duy toán học nhưng không có đào tạo chính quy tiếp cận và đóng góp cho lĩnh vực này.

Kết luận: "Sốc nặng" vẫn là cảm giác chủ đạo

Mặc dù có những tín hiệu lạc quan từ những người tin rằng "AI sẽ là một lợi ích ròng cho toán học nếu được sử dụng đúng cách", nhưng theo Robert Hart, cảm giác chủ đạo trong giới toán học vẫn là "shell shock" — sự bàng hoàng trước tốc độ thay đổi quá nhanh. Câu hỏi "thế nào là sử dụng đúng cách, và cho ai" vẫn còn bỏ ngỏ.

Trong bối cảnh các phòng lab AI tiếp tục phát triển và mở rộng khả năng, toán học — với chi phí vận hành thấp và tính chất "sạch sẽ" (không cần thí nghiệm phức tạp) — trở thành một "sân chơi quảng cáo" hoàn hảo. Nhưng liệu đó có phải là dấu chấm hết cho một ngành khoa học đã tồn tại hàng nghìn năm, hay chỉ là một cuộc chuyển giao mang tính tất yếu, câu trả lời vẫn còn ở phía trước.