10.000 tác nhân trí tuệ nhân tạo của Open AI cùng giải bài toán 1 triệu USD

Ngày 8/9, OpenAI công bố lời giải cho bài toán tồn tại và tính trơn của Navier-Stokes, một trong 7 Bài toán Thiên niên kỷ do Viện Toán học Clay đưa ra từ năm 2000, với giải thưởng 1 triệu USD cho mỗi bài toán được giải đáp.

Các phương trình Navier-Stokes mô tả chuyển động của chất lỏng và được sử dụng trong nhiều lĩnh vực, từ khí động học, dự báo thời tiết đến nghiên cứu dòng máu. Vấn đề tồn tại và tính trơn đặt ra câu hỏi liệu chuyển động của chất lỏng ba chiều có thể phát triển thành một điểm kỳ dị trong thời gian hữu hạn hay không.

OpenAI cho biết hệ thống trí tuệ nhân tạo nội bộ đã tạo ra một chứng minh giải tích và bản hình thức hóa bằng ngôn ngữ Lean. Theo công ty, kết quả cho thấy một chất lỏng ban đầu ở trạng thái trơn có thể phát triển thành điểm kỳ dị trong thời gian hữu hạn.

Để tìm lời giải, OpenAI huy động khoảng 10.000 tác nhân trí tuệ nhân tạo hoạt động đồng thời. Hệ thống bắt đầu chiến dịch vào ngày 1/9, sau khi công ty nghe thông tin rằng có hai Bài toán Thiên niên kỷ có thể đã được giải.

OpenAI cho biết các tác nhân hoàn thành lời giải vào ngày 5/9, khoảng 88 giờ sau khi bắt đầu. Quá trình hình thức hóa và kiểm chứng bằng hệ thống GPT-6 Astra mất thêm 17 giờ. Toàn bộ các bài toán được thử nghiệm sử dụng khoảng 300 tỷ đơn vị văn bản đầu ra; riêng Navier–Stokes chiếm khoảng 130 tỷ đơn vị.

Tuy nhiên, tuyên bố của OpenAI chưa đồng nghĩa bài toán đã được Viện Toán học Clay chính thức công nhận. Công ty cũng cho biết không có ý định nhận khoản tiền thưởng 1 triệu USD.

Nhà toán học Đại học New York đặt câu hỏi về dữ liệu

Ngay sau khi OpenAI công bố kết quả, giáo sư toán học Tristan Buckmaster tại Đại học New York lên tiếng về công trình ông thực hiện cùng Levent Alpöge, nhà toán học đang làm việc tại Anthropic.

Khoảng một năm qua, hai nhà toán học nghiên cứu một hướng tiếp cận liên quan đến các bài toán về phương trình chất lưu. Theo giáo sư Tristan Buckmaster, nhóm đạt được tiến bộ quan trọng vào ngày 15/8 và hoàn tất việc xác minh kết quả vào ngày 22/8.

Trong quá trình nghiên cứu, hai nhà toán học đã sử dụng nhiều công cụ trí tuệ nhân tạo, trong đó có Codex của OpenAI, đồng thời đưa các bản nháp và nội dung nghiên cứu vào những phiên làm việc với công cụ này.

Giáo sư Tristan Buckmaster cho biết hướng tiếp cận của nhóm khá chuyên biệt. Vì vậy, ông lo ngại thông tin về tiến triển của công trình có thể đã được truyền tới OpenAI. 

Ngày 3/9, ông liên hệ với Opne AI để hỏi liệu các phiên làm việc trên Codex có được sử dụng để huấn luyện hoặc cung cấp thông tin cho hệ thống giải bài toán Navier-Stokes hay không.

OpenAI phủ nhận việc truy cập dữ liệu cụ thể của nhóm nghiên cứu và cho rằng hai chứng minh có những khác biệt đáng kể.

Tuy nhiên, công ty cũng thừa nhận không thể hoàn toàn loại trừ khả năng dữ liệu người dùng đã được khử nhận dạng từ quá trình sử dụng sản phẩm từng góp phần cải thiện các mô hình. Open AI nhấn mạnh khả năng này là thấp và khẳng định không có dữ liệu người dùng cụ thể nào được truy cập để giải bài toán.

Vì vậy, tranh cãi hiện nay không nhằm cáo buộc Open AI sao chép công trình của hai nhà toán học tại Đại học New York. Những nghi vấn này chỉ xoay quanh câu hỏi về mức độ ghi nhận dữ liệu và quyền đóng góp.

Những bất đồng về cách công bố kết quả

Bất đồng giữa hai nhà toán học và Open AI không chỉ xoay quanh dữ liệu mà còn liên quan đến cách công bố kết quả nghiên cứu.

Theo giáo sư Tristan Buckmaster, trong các cuộc trao đổi với OpenAI, công ty đề xuất phương án để ông đứng tên công bố kết quả về lời giải bài toán Navier-Stokes, trong khi nhà toán học Levent Alpöge không được đứng tên vì đang làm việc tại Anthropic. Giáo sư Tristan Buckmaster đã từ chối phương án này.

Như vậy, những cáo buộc về việc OpenAI sử dụng công trình chưa công bố hoặc gây sức ép về quyền tác giả hiện vẫn là các tuyên bố trái chiều, chưa có kết luận độc lập.

Lời giải Navier-Stokes của OpenAI vẫn cần được cộng đồng toán học kiểm chứng. Nhưng bên cạnh tính đúng đắn của lời giải, tranh cãi cho thấy một vấn đề mới đang xuất hiện: Khi trí tuệ nhân tạo trở thành một phần của quá trình khám phá khoa học, ranh giới giữa dữ liệu, ý tưởng và quyền ghi nhận đóng góp cần được xác định ra sao?