Giáo sư NYU tố OpenAI "chơi bẩn" trong cuộc đua giải bài toán triệu đô Navier-Stokes

Trong một diễn biến gây chấn động giới toán học và công nghệ, giáo sư Tristan Buckmaster của Đại học New York (NYU) vừa công bố ba chứng minh quan trọng, bao gồm một kết quả sơ bộ cho bài toán Navier-Stokes — một trong bảy "bài toán thiên niên kỷ" trị giá 1 triệu USD mỗi bài. Tuy nhiên, điều gây chú ý hơn cả không nằm ở toán học mà ở những cáo buộc nghiêm trọng nhắm vào OpenAI, liên quan đến việc phòng lab này bị cho là đã tận dụng trái phép thông tin nghiên cứu của nhóm Buckmaster để giành chiến thắng trước.

Chi tiết vụ việc: Sao chép chiến lược hay trùng hợp ngẫu nhiên?

Theo tuyên bố chính thức của Buckmaster, trong quá trình hoàn thiện kết quả nghiên cứu cùng nhà toán học Levent Alpöge (đang làm việc tại Anthropic), nhóm của ông phát hiện rằng "thông tin về tiến độ của chúng tôi đã được chuyển cho OpenAI". Khi liên hệ, đại diện OpenAI khẳng định họ đã hoàn tất một chứng minh hoàn chỉnh cho bài toán. Nhưng khi bị hỏi về thời điểm bắt đầu và mức độ tham gia của con người, câu trả lời trở nên lấp lửng.

"Hóa ra có cả một đội ngũ đã làm việc về bài toán này, và một lượng sức mạnh tính toán cực kỳ lớn đã được sử dụng… Cuối cùng, họ thừa nhận rằng [lời nhắc đầu tiên] chỉ được gửi trong vài ngày gần đây, sau khi thông tin về công trình của chúng tôi đến được OpenAI."

Buckmaster nhấn mạnh điểm bất thường: cách tiếp cận mà nhóm ông chọn — đi qua "lực mượt" (smooth force) như một trong các lựa chọn trong đề bài của Fefferman — là một hướng rất ít người theo đuổi. Ông viết: "Gần như không ai khác mà tôi biết đang làm theo hướng này. Không thể nào lại tìm ra được cách đó chỉ trong vài ngày bằng cách cung cấp đề bài cho một mô hình."

OpenAI phản bác: "Sai sự thật và gây chia rẽ"

Sébastian Bubeck, người đứng đầu nhóm nghiên cứu toán học tại OpenAI, đã lên tiếng bác bỏ hoàn toàn các cáo buộc. Trong bài đăng của mình, ông cho biết: "Những tuyên bố đó là sai sự thật và mang tính kích động... Bất kỳ ai quen tôi đều biết tôi coi trọng các chuẩn mực học thuật ở mức cao nhất." Bubeck cho biết sẽ sớm đưa ra tuyên bố chi tiết hơn, nhưng hiện tại chưa có thêm phản hồi nào từ OpenAI về khả năng dữ liệu từ Codex — sản phẩm mã nguồn AI của họ — bị dùng để huấn luyện mô hình phục vụ cho việc giải bài toán này.

Vấn đề đạo đức nghiên cứu trong kỷ nguyên AI

Vụ việc xoay quanh một vấn đề nhức nhối: liệu các công ty AI có thể vô tình hoặc cố ý "nuốt" công trình nghiên cứu của người dùng thông qua các tương tác với sản phẩm của họ? Buckmaster cho biết ông đã sử dụng Codex rất nhiều trong quá trình nghiên cứu, và OpenAI có quyền huấn luyện mô hình trên các tương tác đó trừ khi người dùng chọn không tham gia. Nếu đội ngũ OpenAI dùng mô hình đã "học" từ các cuộc hội thoại của Buckmaster, việc mô hình "nhắc lại" chiến lược của ông khi đối mặt với bài toán tương tự là điều hoàn toàn có thể xảy ra.

Áp lực đến từ Ai và tương lai của nghiên cứu toán học

Bài toán Navier-Stokes tồn tại từ lâu và là một trong những thách thức lớn nhất của vật lý toán học, mô tả chuyển động của chất lỏng nhưng vẫn chưa có chứng minh chặt chẽ về sự tồn tại và độ mượt của nghiệm trong không gian ba chiều. Việc sử dụng AI để giải các bài toán thuần lý thuyết như vậy là một hướng đi mới đầy hứa hẹn, nhưng cũng đặt ra câu hỏi về quyền sở hữu trí tuệ, tính minh bạch và sự công bằng trong cộng đồng nghiên cứu.

Buckmaster cho biết mục đích của ông là đưa thông tin ra ánh sáng:

"Tôi chưa thấy chứng minh của OpenAI. Tôi không biết mô hình của họ đã làm gì hay như thế nào. Tôi không biết dữ liệu của chúng tôi có bị sử dụng hay không. Tôi không buộc tội bất kỳ ai. Tôi chỉ nói những gì đã được kể lại với tôi, khi nào, và những gì được đề xuất với tôi. Tôi nói điều đó bởi vì lựa chọn còn lại là để một chuỗi tuyên bố nói ra điều mà tôi biết là sai."

Bài học cho giới nghiên cứu Việt Nam và quốc tế

Vụ việc này là lời cảnh tỉnh cho cộng đồng nghiên cứu toàn cầu, đặc biệt là ở các nước đang phát triển như Việt Nam, nơi việc sử dụng các công cụ AI của các tập đoàn lớn đang ngày càng trở nên phổ biến. Một số lưu ý quan trọng:

• Khi sử dụng các nền tảng AI viết mã như Codex, ChatGPT, hay Claude, nên chọn chế độ không tham gia huấn luyện mô hình (opt-out) nếu dữ liệu là nhạy cảm hoặc mang tính cạnh tranh.
• Cần theo dõi và ghi chép cẩn thận lịch sử tương tác với AI để bảo vệ quyền ưu tiên công bố.
• Các tổ chức nghiên cứu nên có quy định rõ ràng về việc sử dụng AI trong quá trình nghiên cứu, đặc biệt là khi hợp tác với đối tác thương mại.

Cuộc chiến Navier-Stokes này chắc chắn chưa kết thúc — cả về mặt toán học lẫn về mặt đạo đức. OpenAI vẫn chưa công bố chứng minh của họ trước công chúng, và câu trả lời cho việc ai thực sự xứng đáng với tấm séc 1 triệu USD vẫn còn bỏ ngỏ. Nhưng một điều đã rõ: kỷ nguyên AI đang thay đổi cách chúng ta làm khoa học — và đồng thời làm phức tạp thêm các quy tắc vốn đã rất khắt khe về chuẩn mực học thuật.