Mô hình chatbot mới nhất của OpenAI có thể rất giỏi toán, nhưng dường như vẫn còn kém con người ở một khía cạnh quan trọng: sự nghiêm ngặt trong nghiên cứu học thuật.
Tuần trước, OpenAI công bố 10 kết quả toán học mới được tạo ra trong quá trình phát triển và thử nghiệm mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) thế hệ tiếp theo. Các kết quả này được tạo ra bởi mô hình có tên Astra, trong đó mỗi kết quả giải quyết hoặc tạo ra bước tiến đối với một “bài toán mở lâu đời” nhận được sự quan tâm đáng kể từ cộng đồng toán học. OpenAI cho biết tổng chi phí tính theo số token để tạo ra các kết quả này chỉ khoảng 2.000 USD.
Thông tin nhanh chóng lan truyền, được xem như một dấu hiệu mới cho thấy AI có thể vượt qua con người trong toán học và khoa học máy tính hoặc ngược lại, trở thành một mối đe dọa khi ngày càng có khả năng làm thay đổi sâu sắc lĩnh vực này. Tuy nhiên, trong những ngày sau khi công bố, khi các nhà toán học trực tiếp xem xét kỹ bài báo dài gần 250 trang, không ít người bắt đầu thất vọng.
Hai kết quả nổi bật gây tranh cãi
Theo các chuyên gia, hai trong số những kết quả đáng chú ý nhất của OpenAI đã sử dụng các ý tưởng từng xuất hiện trong những công trình toán học gần đây nhưng không trích dẫn nguồn một cách đầy đủ.
Điều này trái ngược với thông cáo báo chí ban đầu của OpenAI, trong đó công ty nói rằng các bài toán được Astra xử lý “đã ở trạng thái bỏ ngỏ và không có tiến triển đối với kết quả chính trong ít nhất một thập kỷ”. Sau đó, OpenAI đã chỉnh sửa cách diễn đạt này để phản ánh chính xác hơn tình hình.
“Họ đang cố tình phớt lờ công trình của những người đi trước”, Steven Miller, nhà toán học tại Đại học Yeshiva nhận xét. Ông cho rằng OpenAI về cơ bản đã sử dụng lại công trình nghiên cứu của chính mình mà không ghi nhận đầy đủ. Theo Miller, vấn đề này “có vẻ hoàn toàn mang tính hệ thống” và đặt ra câu hỏi về hành vi sai phạm trong nghiên cứu khoa học.
Một trong những kết quả gây tranh cãi liên quan đến một bài toán nghe có vẻ đơn giản: Có thể xếp bao nhiêu quả bóng vào một chiếc hộp? Điểm khác biệt là những quả bóng và chiếc hộp ở đây không tồn tại trong không gian ba chiều quen thuộc, mà trong một không gian toán học có 1.000 chiều hoặc thậm chí nhiều hơn. Bài báo của OpenAI đã cải thiện ước tính tốt nhất hiện có về mức độ mà những quả bóng này có thể được xếp chặt vào không gian.
Tuy nhiên, phần chứng minh do LLM tạo ra dựa trên một lập luận toán học cụ thể mà bài báo trình bày như một bước phát triển của riêng mình. Miller cho biết lập luận này thực tế đã xuất hiện lần đầu trong một công trình mà ông cùng một cộng sự công bố vào năm 2016.
Một trong 10 kết quả của OpenAI liên quan đến một câu hỏi lâu đời trong lý thuyết nhóm, lĩnh vực toán học nghiên cứu các tập hợp đối tượng có thể tương tác với nhau theo những quy tắc nhất định. Trong nhiều năm, các nhà toán học đã đặt câu hỏi liệu mọi “nhóm” có sở hữu một tính chất gọi là soficity hay không. Có thể hiểu đơn giản, đây là khả năng một nhóm được xấp xỉ một cách trung thực bằng những nhóm khác đơn giản hơn. Bài báo của OpenAI đưa ra một nhóm được cho là không có tính chất này, qua đó giải quyết một câu hỏi tồn tại từ lâu.
Phát hiện này ban đầu khiến Francesco Fournier-Facio, nhà toán học tại Đại học Cambridge chuyên nghiên cứu lý thuyết nhóm kinh ngạc. Nhưng sau khi xem xét kết quả, ông và một số đồng nghiệp nhận ra rằng phát hiện này không mới mẻ như vẻ ngoài ban đầu. Theo Fournier-Facio, tương tự một số đột phá AI gần đây, mô hình đã ghép nối nhiều ý tưởng đã có trong các công trình toán học trước đó để xây dựng nên một định lý mới. Nói cách khác, lợi thế của AI ở đây có thể không nằm ở khả năng thực hiện một “bước nhảy trí tuệ” hoàn toàn mới, mà ở sự kiên nhẫn vượt trội của máy móc trong việc tìm kiếm và ghép các mảnh ghép toán học.
Những ý tưởng quan trọng đã xuất hiện từ nhiều năm trước
Bước toán học then chốt của Astra kết hợp các ý tưởng từng xuất hiện trong hai bài báo công bố vào năm 2016 và 2019. Andreas Thom, nhà toán học tại Đại học Công nghệ Dresden và là đồng tác giả của bài báo năm 2019 đã tóm tắt kết quả này trên diễn đàn MathOverflow. Ông mô tả nó là một kết quả “sáng tạo nhưng đồng thời cũng cơ bản”.
Theo Fournier-Facio, thông cáo báo chí ban đầu của OpenAI dường như bỏ qua hoặc hoàn toàn không nhận ra tầm quan trọng của những phát triển trước đó. Ông cho rằng hai công trình nói trên cho thấy các nhà toán học con người thực tế chưa hề rơi vào bế tắc đối với bài toán soficity như cách thông cáo ban đầu của OpenAI gợi ý. Fournier-Facio cũng cho rằng các nhà toán học của OpenAI đã cố gắng ghi nhận nguồn gốc của những ý tưởng này một cách chính xác trong bài báo. Tuy nhiên, theo ông, vấn đề nằm ở khoảng cách giữa công trình nghiên cứu và cách nó được truyền thông:
OpenAI: “Chúng tôi chịu trách nhiệm về tính chính xác”
Một người phát ngôn của OpenAI cho biết công ty chịu trách nhiệm về tính chính xác của các kết quả và cho rằng nghiên cứu của mình đang tuân theo những tiêu chuẩn thường được áp dụng đối với các nhà toán học con người. OpenAI cũng cho biết sẽ thực hiện một số cập nhật nhỏ đối với bài báo trong tuần này, phù hợp với thông lệ học thuật. Tuy nhiên, tranh cãi cho thấy một vấn đề lớn hơn đang xuất hiện khi AI ngày càng tham gia sâu vào nghiên cứu toán học.
AI có thể tìm ra những kết quả mới với tốc độ và quy mô mà con người khó sánh kịp. Nhưng khả năng tạo ra một kết quả không đồng nghĩa với việc đáp ứng đầy đủ các chuẩn mực của nghiên cứu khoa học chẳng hạn như xác định công trình đi trước, trích dẫn nguồn và mô tả chính xác mức độ mới mẻ của phát hiện.
“OpenAI hiện đã chính thức tham gia vào nghiên cứu toán học cấp cao. Vì vậy, họ cũng phải được đánh giá theo những tiêu chuẩn học thuật giống như chúng tôi”, Fournier-Facio nói.
