Toán học và AI: Khi giới nghiên cứu vừa lo sợ vừa phụ thuộc

Giới toán học đang ở trong một thế tiến thoái lưỡng nan: AI vừa là mối đe dọa với sự tồn vong của ngành, vừa là công cụ không thể thiếu trong nghiên cứu hằng ngày. Câu chuyện xoay quanh giáo sư Tristan Buckmaster là một ví dụ điển hình cho nghịch lý này.

Khi AI "cướp" công trình của con người

Giáo sư toán học Tristan Buckmaster thuộc Đại học New York tin rằng OpenAI đã sử dụng công trình của ông để nhanh chân giải một bài toán huyền thoại trị giá 1 triệu USD. Cụ thể là bài toán tồn tại và trơn của nghiệm phương trình Navier-Stokes — một trong những bài toán thiên niên kỷ chưa có lời giải.

Theo Buckmaster, OpenAI đã triển khai hàng chục nghìn tác tử (agent) để tìm ra lời giải, nhưng chỉ sau khi biết rằng phương trình này đã gần được giải quyết. Ông và nhà nghiên cứu Levent Alpöge của Anthropic từng dùng cả Codex của OpenAI lẫn Claude để nghiên cứu vấn đề này.

"Ngay cả khi bạn không đồng tình với bất cứ điều gì trong số này, bạn vẫn bị mắc kẹt. Khi AI hữu ích đến vậy, thật khó để ngăn mình hoàn toàn không dùng nó. Các công ty này độc quyền, và chẳng có nhiều lựa chọn."

Đáng chú ý, dù đang công khai tố cáo OpenAI, Buckmaster vẫn tiếp tục dùng Codex để chỉnh sửa các bài báo nghiên cứu của mình và để hiểu các bước lập luận mà tác tử AI có thể đã thực hiện.

Vấn đề ghi công sụp đổ

Nhà toán học người Đức Andreas Thom đã dành hai thập kỷ phát triển các kỹ thuật trong lý thuyết nhóm hình học — lĩnh vực mà chỉ một vài người trên thế giới thực sự hiểu. Khi OpenAI tuyên bố mô hình Astra đã dùng kỹ thuật của ông để chứng minh một bài toán cũ, ông vừa kinh ngạc vừa thắc mắc: "Làm sao họ biết về nó?"

Dù OpenAI khẳng định dữ liệu huấn luyện không lấy từ các tương tác với người dùng, Thom cho biết ông không tin và cũng thừa nhận sẽ không bao giờ biết chắc được.

"AI thực sự giết chết toàn bộ ý tưởng rằng bạn có thể truy vết ai đã đóng góp điều gì. Điều đó có lẽ đã chấm dứt."

Đây là sự thay đổi lớn so với cách khoa học vận hành truyền thống, nơi các nhà nghiên cứu bình duyệt lẫn nhau và xây dựng dựa trên công trình của người khác một cách minh bạch về ghi công.

Câu hỏi nhức nhối về mục đích của nhà nghiên cứu

Alex Townsend, nhà toán học tại Đại học Cornell, bày tỏ cảm giác lẫn lộn:

"Tôi vừa hào hứng vừa lo lắng cùng lúc. Hào hứng vì tôi có thể đạt được những thứ mà không có nó thì không thể. Lo lắng vì tôi tự hỏi: 'Mục đích của mình là gì đây?'"

Townsend nhận thấy nhiều đồng nghiệp bắt đầu tìm hiểu công nghệ này và đăng ký các gói mô hình mạnh hơn. Ông cũng cho biết sinh viên đang hỏi về tương lai của họ khi AI ngày càng giỏi giải toán.

Phản ứng tập thể của giới toán học

Không phải ai cũng dễ dàng chấp nhận. Cụ thể:

• 25 chủ nhân huy chương Fields đã ký một lá thư ngỏ nói rằng các công ty AI và giới toán học đang "lệch pha nghiêm trọng".
• Hơn 4.000 người đã ký Tuyên bố Leiden với nhiều khuyến nghị nhằm ngăn AI "nuốt chửng" ngành toán.
• Hơn 2.000 người liên quan đến Caltech kêu gọi tạm hoãn một sự kiện hackathon toán-AI do Anthropic và OpenAI tài trợ.

Buckmaster lo ngại việc dùng AI để "dọn dẹp ngữ pháp" có thể khiến nhiều năm công sức của một người bị hút vào dữ liệu người dùng và bán cho một nhà toán học hay nghiên cứu sinh khác.

Xu hướng không thể đảo ngược

Dù vậy, Thom thừa nhận mọi nỗ lực làm chậm lại có thể là vô ích, đặc biệt về lâu dài:

"Tôi không nghĩ điều này thực sự bền vững, vì lợi ích về hiệu suất mà AI mang lại. Các nhà toán học, đặc biệt là nghiên cứu viên trẻ, có nguy cơ bị cô lập nếu không dùng AI để tăng tốc công việc."

Cả Thom và Buckmaster đều cho rằng cộng đồng cần bắt đầu suy nghĩ về ý nghĩa của công nghệ này với thế hệ toán học trẻ và cách làm sao để chuyển đổi suôn sẻ.

Buckmaster kêu gọi một "lệnh ngừng bắn" trong lĩnh vực toán học do AI dẫn dắt, để giới toán học và các phòng thí nghiệm AI cùng đặt ra nguyên tắc chung về cách công bố kết quả, bao gồm việc trích dẫn tài liệu tham khảo cho đúng. Ông thừa nhận sẽ phải dọn dẹp những bài báo mình công bố vội vàng tuần trước, trong đó có một bài mà chính ông gọi là "rác AI".

Dù vậy, ông vẫn để ngỏ khả năng đối thoại với OpenAI: "Tôi không muốn chỉ tham gia vào các cuộc tranh cãi."

Góc nhìn cho Việt Nam

Câu chuyện này đặt ra câu hỏi không kém phần cấp thiết cho cộng đồng nghiên cứu và phát triển ở Việt Nam. Khi các mô hình AI ngày càng dễ tiếp cận qua các gói API và công cụ như ChatGPT, Codex hay Claude, các nhà nghiên cứu, giảng viên và sinh viên trong nước cũng đang dần phụ thuộc vào chúng để tăng năng suất. Vấn đề ghi công, sở hữu trí tuệ và tính minh bạch trong học thuật sẽ sớm trở thành chủ đề nóng, đòi hỏi các trường đại học và viện nghiên cứu Việt Nam có quy định rõ ràng về việc sử dụng AI trong công bố khoa học.