OpenAI Tuyên bố AI của họ Giải quyết 372 Bài toán Mở. Các Nhà Toán học Hoài nghi
Vào đầu tháng 10, OpenAI đã công bố 722 bản thảo toán học trên GitHub, tất cả đều do một mô hình nội bộ duy nhất mà công ty chưa từng phát hành cho công chúng tạo ra. Theo OpenAI, hệ thống này đã tấn công khoảng 4.000 bài toán mở thuộc 17 nhánh toán học — bao gồm lý thuyết số, hình học, xác suất và khoa học máy tính lý thuyết — và đưa ra kết quả trên 372 bài toán trong số đó. Thông báo được đưa ra chưa đầy ba tháng sau khi nhà toán học Trung Quốc Vương Hồng giành Huy chương Fields, giải thưởng cao quý nhất của ngành, cho công trình về phiên bản ba chiều của giả thuyết Kakegawa. Mô hình của OpenAI, công ty gợi ý, đã tiến thêm một chiều.
Cách diễn đạt đó chính là điều khiến thông báo lan truyền. Toán học đã trở thành một mảnh đất thử thách khó ngờ cho trí tuệ nhân tạo, vì không giống như viết luận hay tạo hình ảnh, một chứng minh có thể được kiểm tra. Một chứng minh đúng thì mãi mãi đúng; một chứng minh sai có thể bị bất kỳ nghiên cứu sinh đủ năng lực nào bác bỏ. Những người đoạt Huy chương Fields, chứ không phải các phòng tiếp thị, mới là trọng tài tự nhiên.
Vấn đề nằm ở khối lượng. Bảy trăm hai mươi hai bản thảo không phải là một bài báo. Đó là một thư viện nhỏ, và việc đọc nó đòi hỏi sự chú ý chậm rãi, mang tính đối kháng mà không thể thuê ngoài cho cùng loại mô hình đã viết ra nó. Các nhà toán học đã bắt đầu xem xét các tệp mô tả một bức tranh hỗn hợp: những lập luận trông hợp lý cho đến một bước cụ thể nào đó, những định nghĩa âm thầm thay đổi ý nghĩa giữa chừng, và đôi khi có những kết quả dường như thực sự mới.
Các nhà văn khoa học Trung Quốc thẳng thắn hơn. Một bài luận được chia sẻ rộng rãi so sánh việc công bố này với việc phát hiện một núi rác, với các nhà nghiên cứu bịt mũi và sàng lọc để tìm vàng. Hình ảnh đó không tử tế, nhưng nó nắm bắt được công việc thực sự liên quan. Ai đó phải quyết định, từng dòng một, kết quả nào trong số 372 kết quả được tuyên bố đó tồn tại được khi tiếp xúc với chuyên gia con người.
Đây là một mô thức quen thuộc trong học máy. Các hệ thống tạo ra giải pháp ứng viên vượt xa số lượng con người sẵn có để xác minh chúng, dù là trong toán học, khám phá thuốc hay khoa học vật liệu. Việc xác minh trở thành nút thắt, và nút thắt quyết định giá trị thực sự của công cụ. Một mô hình đề xuất mười nghìn giả thuyết chỉ hữu ích bằng phòng thí nghiệm có thể kiểm tra chúng.
Cũng có một câu hỏi sâu xa hơn về việc mô hình đang làm gì. Các nhà toán học phân biệt giữa việc tìm ra một chứng minh và hiểu tại sao một định lý đúng. Máy móc có thể tìm kiếm một chuỗi bước hợp lệ mà không nắm bắt được cấu trúc khiến kết quả trở nên tất yếu, và chính cấu trúc đó cho phép con người mở rộng kết quả sang các trường hợp mới. Nếu các bản thảo của OpenAI chứa những chứng minh hợp lệ nhưng không có hiểu biết sâu sắc, chúng vẫn có thể hữu ích — nhưng tự chúng sẽ không thay đổi cách ngành này suy nghĩ.
Hiện tại, câu trả lời trung thực là không ai biết. Các bản thảo đã công khai, các tuyên bố đủ cụ thể để có thể kiểm tra, và việc kiểm tra đã bắt đầu. Đó là cách toán học luôn giải quyết các tranh chấp, và đó là một quá trình chậm hơn nhiều so với một thông báo sản phẩm.
Điều mà sự việc này cho thấy là các công ty AI đã quyết định toán học là đấu trường nơi họ có thể đưa ra những tuyên bố đáng tin cậy nhất. Ngành này mang đến một điều hiếm có trong cuộc tranh luận về AI: một phán quyết không phụ thuộc vào ý kiến của bất kỳ ai. Nếu ngay cả một phần nhỏ trong số 372 kết quả đó đứng vững, việc công bố sẽ được ghi nhớ như một cột mốc. Nếu hầu hết sụp đổ dưới sự soi xét, nó sẽ được ghi nhớ như một bài học về khoảng cách giữa việc tạo ra văn bản và việc tạo ra tri thức.