Vì sao chúng ta vẫn cần những nhà toán học con người trong thời đại AI?

Khi AI ngày càng chứng minh khả năng chứng minh định lý và giải quyết các bài toán từng được coi là bất khả thi, câu hỏi đặt ra không còn là liệu máy móc có thể làm toán hay không, mà là liệu con người còn cần thiết trong lĩnh vực này hay không. Bài viết khách mời của Po-Shen Loh trên blog của Terence Tao đưa ra một lập luận đáng chú ý: sự tiến bộ của AI sẽ tạo ra nhiều việc làm đến mức không đủ người để làm, và chính điều đó buộc AI phải chậm lại.

Cuộc khủng hoảng hiện sinh đã đến với toán học

Theo tác giả, khoảnh khắc khủng hoảng hiện sinh mà AI đã gây ra cho nhiều lĩnh vực nay đã lan tới toán học. Hàng loạt tuyên bố và thư ngỏ nhằm bảo vệ cộng đồng nghiên cứu toán học đã ra đời trong vài tháng gần đây, đặc biệt sau khi OpenAI công bố lời giải cho biến thể Giải thưởng Thiên niên kỷ của bài toán Navier-Stokes.

Các văn bản này nhanh chóng nhận được ủng hộ rộng rãi trong giới toán học:

• Tuyên bố Leiden đã có hơn 4.000 người ký
• Math and AI có hơn 7.000 chữ ký
• Bức thư ngỏ phản đối Caltech Mathathon cũng thu hút hơn 2.000 người

Trong khi đó, phản ứng từ công chúng ngoài giới toán nhìn chung mang tính đồng cảm, nhưng vẫn có một số ý kiến phản đối cho rằng các nhà toán học nên thích nghi và nhường quyền kiểm soát cho thế giới AI. Một số nhà kinh tế mà tác giả từng biết trong quá trình nghiên cứu đại dịch cũng bày tỏ quan điểm tương tự, coi đây là "sự mất kiểm soát của những người đang nắm giữ vị thế trong một lĩnh vực khoa học".

Trong toán học, một chứng minh dù chỉ có một lỗ hổng nhỏ cũng không còn là chứng minh. Nó chỉ là một mớ hỗn độn.

Tiên đề nền tảng: Giúp nhân loại hưng thịnh

Tác giả đề xuất rằng mọi ngành nghề muốn giữ vai trò chủ đạo của con người trong kỷ nguyên AI nên công khai thừa nhận một tiên đề cơ bản:

TIÊN ĐỀ: Chúng ta — những con người — nên giúp nhân loại hưng thịnh.

Ông thừa nhận không phải ai cũng đồng ý với quan điểm này, và bản thân từng bị gọi là "phân biệt loài" vì quá lấy con người làm trung tâm. Tuy nhiên, theo tác giả, điều quan trọng là những người phát triển công nghệ cần nói rõ quan điểm: liệu họ có coi đó là thảm họa nếu trí tuệ nhân tạo do con người tạo ra vượt mặt và thay thế loài người hay không.

Vì sao chúng ta thực sự cần con người làm việc

Lập luận trung tâm của bài viết bắt đầu từ một quan sát đơn giản nhưng mạnh mẽ:

QUAN SÁT: Không có bất kỳ ví dụ nào về một loài thông minh vượt trội hơn hẳn loài khác mà lại giao quyền quyết định tương lai của chính mình cho loài kém thông minh hơn.

Theo tác giả, điểm khác biệt cấu trúc cơ bản giữa công nghệ cũ và AI hiện đại nằm ở chỗ: các chương trình máy tính truyền thống được tạo thành từ những chỉ dẫn mà con người hiểu được, còn quá trình ra quyết định của AI tiên tiến ngày nay hoàn toàn không thể thấu hiểu — giống như cách bộ não con người vận hành mà chúng ta không thể kiểm tra trực tiếp.

Điều này dẫn tới hệ quả nghiêm trọng:

• Các cuộc tấn công mạng được AI tăng tốc có thể viết lại công nghệ từng được tin cậy để quay lại chống lại chúng ta
• Mọi phần mềm, kể cả được viết trước thời AI, đều có thể bị đẩy vào nhóm "không đáng tin cậy"
• Số lượng điểm kiểm soát cần con người giám sát sẽ bùng nổ

KẾT LUẬN: Sự tiến bộ của AI sẽ khiến chúng ta bị quá tải bởi quá nhiều điểm kiểm soát đến mức không đủ người để kiểm soát hết. Đó chính là những công việc — và là những công việc đòi hỏi kỹ năng cao.

Để biết cách "cầm lái", mỗi người cần phải làm chủ lĩnh vực của mình, và mức độ hiểu biết càng sâu càng tốt. Điều này lý giải vì sao cần bảo tồn các cộng đồng chuyên gia con người, và vì sao chúng ta sẽ luôn cần một cộng đồng các nhà toán học con người ở tuyến đầu nghiên cứu.

Điều gì buộc AI phải chậm lại

Tác giả cho rằng những sự kiện gần đây là "phát súng cảnh báo" cho nguy cơ một bầy bot tấn công và cài cắm vào mạng lưới thiết bị máy tính rộng khắp. Ông cũng lưu ý rằng nhiều người thường cài đặt các công cụ như Claude Code hay OpenAI Codex trên cùng một tài khoản đăng nhập dùng cho mọi việc khác — một thói quen tiềm ẩn nguy hiểm, vì nếu công cụ bị tấn công, chúng có thể mở cửa hậu trên lượng lớn máy tính trên toàn cầu.

Ông dự đoán rằng hoặc các phòng thí nghiệm AI sẽ tự giảm tốc độ phát triển, hoặc họ sẽ buộc phải làm điều đó sau những thảm họa xảy ra khi tốc độ quá nhanh khiến con người mất khả năng kiểm soát — tương tự hậu quả của sự cố Three Mile Island hay Chernobyl.

Hệ quả đối với cộng đồng toán học

Nếu tiên đề về sự hưng thịnh của nhân loại trở thành giá trị cốt lõi, tác giả cho rằng cộng đồng toán học cần thay đổi theo nhiều hướng:

• Không còn định kiến với việc dùng AI hỗ trợ khám phá toán học, giống như ngành kỹ thuật phần mềm hiện nay kỳ vọng nhân viên dùng các tác nhân lập trình AI
• Duy trì đội ngũ kế cận gồm cả người mới vào nghề lẫn các chuyên gia hàng đầu, để đảm bảo luôn có người đủ trình độ dẫn dắt các tác nhân AI
• Định hướng nghiên cứu dựa trên tiềm năng giá trị thực tiễn, dù có thể phải mất hơn 100 năm mới thành hiện thực
• Đề cao giảng dạy và công việc phục vụ con người trong tuyển dụng và xét phong hàm

Điểm đáng chú ý là nhiều khái niệm toán học thuần túy tưởng chừng "vô dụng" lại trở thành nền tảng cho những công nghệ thay đổi thế giới. Đại số tuyến tính — cơ sở toán học của GPU, học máy, thuật toán PageRank của Google và cơ học lượng tử — đã được khám phá như lý thuyết trừu tượng hơn 100 năm trước khi có ứng dụng thực tiễn.

Lời mời gọi từ tác giả

Po-Shen Loh kết thúc bằng lời kêu gọi cộng đồng toán học công khai tuyên bố tiên đề này là giá trị trung tâm, để tất cả mọi người — kể cả những người không làm toán, chiếm phần lớn dân số thế giới — có thể tin tưởng rằng giới toán học đang dùng lý trí của mình vì lợi ích chung.

Nếu tiên đề này được nhiều người ủng hộ, tôi sẽ rất vui khi thấy cộng đồng toán học công khai tuyên bố nó và hành động tương xứng với lời nói.

Bài viết cũng đáng chú ý ở một chi tiết: toàn bộ phần văn bản được tác giả viết tay trong trình soạn thảo vim, không có sự tạo sinh của AI, nhưng thiết kế trang web, bố cục và một số tiêu đề lại do Claude Code tạo ra — một minh họa thú vị cho chính chủ đề mà bài viết bàn tới.