Giới nghiên cứu mệt mỏi với cách OpenAI "giữ riêng" các đột phá khoa học

OpenAI vừa gây chú ý khi công bố ba kết quả nghiên cứu trong toán học, khoa học máy tính và vật lý — những lĩnh vực mà AI đang ngày càng can thiệp sâu. Thế nhưng, thay vì nhận được sự tán thưởng trọn vẹn, công ty lại đối mặt với làn sóng chỉ trích từ chính các nhà nghiên cứu, những người cho rằng OpenAI đang đóng vai "người gác cổng" đối với tri thức khoa học.

Minh họa AI và toán học

Ba đột phá lớn và ba cách công bố khác nhau

Cả ba kết quả đều liên quan tới những bài toán chưa có lời giải quan trọng bậc nhất trong các lĩnh vực tương ứng. Điểm đáng chú ý là OpenAI áp dụng chiến lược công bố riêng cho từng kết quả, theo lời khuyên của các chuyên gia mà họ gọi là "shepherd" (người dẫn dắt).

• Toán học: OpenAI công bố thẳng kết quả do AI tạo ra, để cộng đồng tự tổ chức việc giải thích. Kết quả này được cho là giải quyết giả thuyết Kakeya ở mọi số chiều — bài toán về không gian tối thiểu cần để xoay một cây kim theo mọi hướng.
• Khoa học máy tính: Công ty sẽ lập một nhóm nghiên cứu bên ngoài "để giải thích kết quả". Kết quả này tuyên bố bác bỏ giả thuyết thời gian lũy thừa (exponential time hypothesis), có liên hệ mật thiết với bài toán P so với NP.
• Vật lý: Đây là kết quả chưa được công bố và OpenAI nói sẽ "giao phó" cho một nhóm chuyên gia bên ngoài quyết định cách công bố. Nội dung liên quan tới Mô hình Chuẩn và thuyết Yang-Mills.

Giáo sư toán học Brendan Hassett (Đại học Brown) nhận xét kết quả toán học "có vẻ được hỗ trợ vững chắc", dù ông chưa kiểm tra phần hình thức hóa bằng Lean — công cụ dùng để kiểm chứng kết quả bằng máy tính.

Vì sao giới nghiên cứu bức xúc?

Sự khó chịu không nằm ở chất lượng khoa học mà ở cách OpenAI kiểm soát quyền tiếp cận. Nhiều chuyên gia cho rằng nếu đã công bố kết quả thì phải để bất kỳ ai cũng có thể kiểm chứng, thay vì chỉ định một nhóm nhỏ được xem trước.

"Việc họ tự tay chọn nhóm chuyên gia là một thảm họa. Các phòng lab lớn đã có quá nhiều quyền lực rồi. Họ không nên đóng vai người chọn kẻ thắng, người thua." — Andreas Karch, giáo sư vật lý Đại học Texas tại Austin

Constantin Kogler, nhà nghiên cứu tại Institute for Advanced Study, dù hoan nghênh việc OpenAI công bố một loạt ba kết quả thay vì hàng trăm bản thảo như trước, vẫn đặt câu hỏi: "Không có lý gì mà trước tiên chỉ một vài nhà khoa học ưu tú được xem chúng."

Đáng chú ý, chỉ một ngày trước khi OpenAI công bố, Nhóm Cố vấn về Toán học và Trí tuệ Nhân tạo (AGMAI) — nhóm mà chính OpenAI từng cam kết tham vấn — đã khuyến nghị các công ty AI không nên áp dụng cách làm này. Theo AGMAI, việc chọn người được xem kết quả trước là "không cần thiết", mượn danh tiếng của các nhà nghiên cứu được chọn và có nguy cơ tạo ra sự tiếp cận bất bình đẳng, thiên lệch trong tuyển chọn và kéo dài thời gian.

Sau khi kết quả được công bố, AGMAI tiếp tục kêu gọi OpenAI "công bố không chậm trễ" các đầu ra bằng ngôn ngữ tự nhiên và Lean cho kết quả vật lý, nhấn mạnh rằng hiểu biết khoa học nên phát triển công khai và mọi người cần được tiếp cận như nhau.

Vấn đề sâu xa hơn

Một số nhà nghiên cứu cho rằng tranh cãi về cách công bố chỉ là bề nổi. Vấn đề gốc rễ nằm ở tốc độ và bản chất của các kết quả do AI tạo ra.

"Các kết quả rất ấn tượng, nhưng tôi nghĩ họ đang tỏ ra có trách nhiệm và chu đáo trong cách công bố mà không thể thay đổi vấn đề chính: những kết quả nền tảng đang được giải quyết quá nhanh mà không có đóng góp của con người, và các bài báo rất khó đọc và kiểm chứng." — Xiaoyu He, giáo sư toán học Viện Công nghệ Georgia

Giáo sư Jared Duker Lichtman (Đại học Stanford) thừa nhận có lẽ không có cách nào làm hài lòng tất cả: "Với bất kỳ cách tiếp cận nào, sẽ luôn có người không vui. Vậy nên vấn đề chỉ là tìm ra lựa chọn ít gây phản ứng nhất."

Việc công khai rộng rãi cũng được cho là có lợi cho chính khoa học. Hassett lập luận rằng khi nhiều nhóm trên thế giới cùng vật lộn với một kết quả, việc tiếp nhận các công cụ mới như AI sẽ diễn ra nhanh hơn.

Góc nhìn cho cộng đồng Việt Nam

Câu chuyện này đáng chú ý với giới nghiên cứu và các startup AI tại Việt Nam ở hai điểm. Thứ nhất, nó đặt ra câu hỏi về tính minh bạch khi các công ty AI lớn ngày càng tạo ra tri thức khoa học — một vấn đề mà các trường đại học và viện nghiên cứu trong nước sẽ sớm phải đối mặt khi ứng dụng AI vào nghiên cứu. Thứ hai, việc một nhóm nhỏ tổ chức nắm quyền quyết định ai được tiếp cận kết quả trước nhắc nhở rằng khoa học mở vẫn là nền tảng để các nước đang phát triển như Việt Nam theo kịp tiến bộ toàn cầu.

OpenAI cho biết họ đang thử nghiệm nhiều cách tiếp cận khác nhau và thừa nhận mỗi cách đều có đánh đổi. Tuy nhiên, với áp lực ngày càng tăng từ cộng đồng nghiên cứu, công ty có lẽ sẽ phải cân nhắc lại ranh giới giữa việc bảo vệ chất lượng khoa học và việc mở rộng quyền tiếp cận tri thức.