Toán học bị hủy diệt? 25 người liên danh cảnh báo, chủ nhân Huy chương Fields độc quyền trả lời

Phóng viên: Chu Du, Tạp chí Tin tức Trung Quốc

Biên tập: Đỗ Vĩ

Biên tập vận hành: Vương Lâm

Ngày 11 tháng 9 theo giờ địa phương, 25 nhà toán học đoạt Huy chương Fields, bao gồm Đào Triết Hiên và Đặng Dục, đã cùng công bố tuyên bố "Sự sai lệch nghiêm trọng của trí tuệ nhân tạo trong toán học", đẩy cuộc "đại chiến" giữa các công ty AI như OpenAI, Anthropic với giới toán học lên cao trào. Tuyên bố cho rằng việc các công ty AI coi việc giải các bài toán khó làm tiêu chuẩn đánh giá năng lực mô hình đã gây tổn hại cho chính khoa học toán học và cộng đồng toán học, tạo ra sự khác biệt rõ rệt so với mục tiêu cơ bản của cộng đồng toán học là theo đuổi sự hiểu biết về khái niệm.

Sự khác biệt này gần đây ngày càng rõ ràng. Ngày 8 tháng 9, OpenAI tuyên bố mô hình AI nội bộ chưa công bố của họ đã giải quyết vấn đề tồn tại và tính trơn của phương trình Navier-Stokes (phương trình N-S) trong 88 giờ. Phương trình N-S là phương trình cốt lõi mô tả chuyển động của chất lưu, được ứng dụng rộng rãi trong dự báo thời tiết, thiết kế máy bay và nhiều lĩnh vực khác. Viện Toán học Clay (CMI) của Mỹ đã xếp vấn đề tồn tại và tính trơn của nó vào danh sách bảy bài toán thiên niên kỷ vào năm 2000, với giải thưởng 1 triệu USD.

Tuy nhiên, nhà toán học Tristan Buckmaster của Đại học New York và nhà nghiên cứu Levent Alpoge của Anthropic trước đó đã đạt được tiến triển quan trọng liên quan đến vấn đề này và công bố kết quả vào ngày 7 tháng 9. Buckmaster sau đó đã chỉ trích OpenAI, cho rằng họ chỉ tăng cường đầu tư sau khi nghe tin nhóm của ông đạt được tiến triển. Ông tiết lộ rằng mình từng đặt các bản thảo chưa công bố và các phép suy luận vào công cụ mã của OpenAI để sử dụng, và nghi ngờ các bản thảo và suy luận đó bị mô hình của OpenAI "nhìn trộm". OpenAI đã phủ nhận tuyên bố này, nhưng thừa nhận không thể loại trừ hoàn toàn vai trò gián tiếp của dữ liệu người dùng trong quá trình huấn luyện mô hình. Hiện tại, OpenAI không có ý định nhận giải thưởng của CMI. Giới toán học vẫn chưa đưa ra sự công nhận chính thức cho chứng minh của OpenAI.

Cách làm của OpenAI nhanh chóng gây ra một cuộc tranh luận gay gắt về quyền ưu tiên học thuật, đạo đức dữ liệu và ranh giới nghiên cứu khoa học của AI. Kể từ tháng 5 năm nay, nhiều bài toán khó đã được AI giải quyết. OpenAI gần đây tiết lộ rằng họ đã chuyển hướng sang một bài toán thiên niên kỷ khác là giả thuyết Hodge.

AI liên tục làm lu mờ những "ngọn hải đăng" của toán học nhân loại. Giáo sư Stanislav Smirnov của Đại học Geneva, Thụy Sĩ, là nhà toán học đoạt Huy chương Fields năm 2010 và là một trong 25 người ký tuyên bố. Ngày 12 tháng 9, ông đã trả lời phỏng vấn độc quyền của Tạp chí Tin tức Trung Quốc.

Stanislav Smirnov Ảnh/Ảnh chụp màn hình video

"Giống như công nhân đào đất than phiền bị máy xúc thay thế"

Tạp chí Tin tức Trung Quốc: Tuyên bố từ khi soạn thảo đến khi công bố chỉ mất vài ngày, lý do chính của sự cấp bách này là gì?

Smirnov: Hầu hết đồng nghiệp không lường trước được sự việc này lại tiến triển nhanh đến vậy, cũng không lường trước được nó lại gây tranh cãi lớn đến thế. Với tốc độ phát triển nhanh chóng của AI, chúng tôi cần hành động nhanh chóng để thiết lập các quy tắc trò chơi hướng tới tương lai.

Tạp chí Tin tức Trung Quốc: Tuyên bố sử dụng cụm từ "sai lệch nghiêm trọng", vậy có sự khác biệt căn bản nào giữa mục tiêu toán học của các công ty AI và mục tiêu toán học mà chính giới toán học theo đuổi?

Smirnov: Trước hết, câu hỏi chúng ta phải trả lời là: Mục đích của xã hội khi hỗ trợ nghiên cứu toán học là gì? Toán học, giống như âm nhạc và nghệ thuật, là một phần quan trọng của văn hóa nhân loại, đồng thời là nền tảng của nhiều ngành khoa học và công nghệ khác. Đối với nhiều nhà toán học, giá trị văn hóa và nghệ thuật của toán học là quan trọng nhất.

Nhiều ứng dụng xã hội do toán học thúc đẩy, từ điện thoại di động, máy bay đến chính học máy, ban đầu đều được tạo ra vì theo đuổi vẻ đẹp khoa học. Cho đến nay, việc các công ty AI coi toán học là thước đo năng lực của các mô hình lớn là điều có thể hiểu được. Các mô hình này đã trở nên quá mạnh mẽ đến mức khó tìm được tiêu chuẩn đánh giá phù hợp. Nhưng phương pháp đánh giá hiện tại thường là tạo ra các chứng minh dài dòng cho một số giả thuyết nổi tiếng, trong khi những ý tưởng có thể nảy sinh trong quá trình khám phá các giả thuyết đó có lẽ còn quan trọng hơn.

Từng có hai người bạn nói với tôi rằng các nhà toán học phàn nàn về các chứng minh do AI tạo ra giống như công nhân đào đất than phiền bị máy xúc thay thế. Tôi lại nghĩ nên đặt phép so sánh này vào bối cảnh khai quật khảo cổ. Máy xúc đúng là nhanh hơn, nhưng có thể phá hủy các di vật quý giá. Những di vật này nếu được khai quật bởi một nhóm công nhân làm việc chậm hơn nhiều thì sẽ được bảo tồn tốt.

Tạp chí Tin tức Trung Quốc: Tuyên bố của OpenAI về phương trình N-S đã gây ra nhiều tranh cãi. Buckmaster tuyên bố rằng OpenAI chỉ sử dụng mô hình của họ để "chạy trước" sau khi biết nhóm của ông đạt được tiến triển. Ông nhìn nhận sự việc này như thế nào?

Smirnov: Chúng tôi đã thấy một số mô hình lớn chiếm dụng ý tưởng của người khác mà không ghi rõ tác giả, hoặc sử dụng các ý tưởng chưa công bố. Nếu là một nhà toán học con người, điều này sẽ bị coi là vi phạm nghiêm trọng đạo đức học thuật. Có người cho rằng việc AI sao chép con người là có thể chấp nhận được, tôi không đồng tình với quan điểm đó.

Nhưng vấn đề quan trọng hơn hiện nay là các nhóm và cá nhân khác nhau có quan điểm hoàn toàn khác nhau về vấn đề này. Chúng ta thực sự cần xây dựng các quy tắc mới để giải quyết những xung đột như vậy. Chúng ta nên nhận thức rằng sự phát triển tiếp theo của AI có thể dẫn đến những thay đổi lớn trong cách vận hành của nó, vì vậy hiểu biết của chúng ta về AI cũng cần được điều chỉnh liên tục. Nhìn theo hướng tích cực, chúng ta có thể tìm kiếm đối thoại và cân bằng giữa tất cả các bên liên quan, nhưng điều này đòi hỏi nỗ lực.

Tạp chí Tin tức Trung Quốc: Tuyên bố không chủ trương loại bỏ AI, và thừa nhận AI có tiềm năng hỗ trợ và thúc đẩy nghiên cứu toán học. Công cụ AI lý tưởng cho nghiên cứu toán học trong mắt ông là gì?

Smirnov: AI rất giỏi trong việc hiểu thông tin đã biết, tiến hành thử nghiệm và kiểm tra xem các phương pháp hiện có có thể giải quyết vấn đề hiện tại hay không. Nhưng chúng kém trong việc đánh giá tính hiệu quả của các phương pháp mới hoặc đề xuất các ý tưởng thực sự mới mẻ. Tuy nhiên, trình độ của chúng đang tăng lên nhanh chóng, tôi ước tính trong vài năm tới chúng ta sẽ phải điều chỉnh các phương pháp nghiên cứu truyền thống. Nhưng tôi tin chắc rằng chúng ta có thể tìm ra nhiều ứng dụng của trí tuệ nhân tạo, những ứng dụng này không chỉ mang lại lợi ích cho khoa học và xã hội mà còn có lợi cho sự phát triển của chính các công ty AI.

Sự bình đẳng vẫn chưa đến

Tạp chí Tin tức Trung Quốc: Trong các đột phá toán học do AI thúc đẩy gần đây, tiến triển cụ thể nào khiến ông ngạc nhiên nhất? Vì sao nó lại đáng lo ngại đến vậy?

Smirnov: Cho đến nay, tôi chưa thấy điều gì khiến tôi đặc biệt ngạc nhiên. Một số vấn đề tôi thực sự quan tâm dường như vẫn nằm ngoài khả năng của AI. Điều tôi lo ngại nhất là việc quá chú trọng vào việc đưa ra chứng minh thay vì hiểu mục tiêu nghiên cứu có thể gây tổn hại cho cả bản thân khoa học và các ứng dụng tiềm năng của nó.

Tạp chí Tin tức Trung Quốc: Nếu sinh viên có thể trực tiếp lấy chứng minh từ AI, liệu họ có còn được đào tạo toán học đầy đủ không? Quá trình gặp khó khăn, vật lộn và cuối cùng tự mình tìm ra câu trả lời còn quan trọng không?

Smirnov: Ngay cả đối với các nhà nghiên cứu giàu kinh nghiệm, AI cũng có thể gây ra tổn hại lớn. Một người bạn học giả của tôi thừa nhận rằng sau một năm sử dụng AI để tạo bài tập và đáp án cho khóa học, anh ấy phát hiện khả năng giải quyết các vấn đề ở trình độ sinh viên của mình trở nên rất kém. Tôi thấy hầu hết sinh viên đều nhận thức được rủi ro này, họ sẽ cố gắng tự giải quyết vấn đề và chỉ sử dụng AI như một gợi ý.

Tạp chí Tin tức Trung Quốc: Nếu AI có thể sản xuất hàng loạt các kết luận toán học, thì ý nghĩa công việc của các nhà toán học con người là gì? Liệu tốc độ con người tiêu hóa các kết luận này có trở thành nút thắt mới cho tiến bộ toán học không?

Smirnov: Phương pháp AI hiện nay nghiên cứu và đột phá vấn đề thiên về một hình thức. Có thể kết quả cuối cùng có thể được hiểu, nhưng ai sẽ hiểu? Có một khả năng là chúng ta đang chứng kiến sự ra đời của một loại công việc khoa học hoàn toàn mới, đó là khai thác ý tưởng từ văn bản do AI tạo ra. Liệu bản thân AI có thực sự tạo ra được ý tưởng mới không? Hiện tại, câu trả lời là không, nhưng tôi không dám chắc.

Tạp chí Tin tức Trung Quốc: Khi sử dụng AI để tạo chứng minh toán học, việc trích dẫn hợp lý các nghiên cứu trước đây có khó khăn hơn không? Về lâu dài, liệu điều này có dẫn đến sự đứt gãy tính liên tục của tri thức nhân loại không?

Smirnov: Về nguyên tắc thì đúng là như vậy, đặc biệt khi con người không thể hiểu chứng minh của AI. Nhưng nếu chúng ta tìm ra cách tránh tình trạng này và tìm ra một phương thức hợp tác tốt giữa người và máy, AI ngược lại có thể trở thành một công cụ rất hữu ích.

Tôi từng thử áp dụng AI vào các vấn đề nghiên cứu của mình, nhưng các mô hình tiên tiến nhất hiện nay dường như vẫn chưa thực sự hữu dụng, có lẽ vì chúng thiếu một số hiểu biết then chốt. Tuy nhiên, AI là công cụ tuyệt vời để tra cứu thông tin đã biết trong một lĩnh vực hoặc hiệu đính bài viết.

Tạp chí Tin tức Trung Quốc: Một số người có thể cho rằng chuỗi sự kiện gần đây là hệ quả tất yếu của quá trình bình đẳng tri thức do AI mang lại. Ông nghĩ sao?

Smirnov: Tôi chưa thấy nhiều sự bình đẳng, hầu hết tiến triển đều đạt được nhờ các mô hình không công khai. Thực tế, nếu các công ty AI có thể chia sẻ tài nguyên với các nhà toán học thay vì muốn tự làm mọi thứ, tình hình có lẽ sẽ tốt hơn nhiều. Tôi tin điều này sẽ sớm thành hiện thực. Cuối cùng, các công ty AI và các nhà toán học sẽ đạt được một sự đồng thuận nào đó, và sự bình đẳng cũng sẽ theo đó mà đến.