Vào thứ Ba theo giờ địa phương, OpenAI đã ném xuống một quả bom lớn.
Đại gia AI này thông báo rằng một mô hình AI chưa được phát hành bên trong của họ đã giải quyết được vấn đề tồn tại và tính trơn tru của phương trình Navier-Stokes chỉ trong 88 giờ — đây là một trong bảy bài toán toán học được Viện Toán học Clay liệt kê vào năm 2000 là “Bài toán thiên niên kỷ”, với giải thưởng 1 triệu USD, đã làm khó các nhà toán học gần một thế kỷ.
Phương trình Navier-Stokes ra đời vào thế kỷ 19, do kỹ sư người Pháp Claude-Louis Navier và nhà toán học người Ireland George Gabriel Stokes đề xuất, để mô tả chuyển động của các chất lỏng như không khí, nước và máu. Từ thiết kế máy bay đến dự báo thời tiết, từ dòng chảy máu đến mô phỏng dòng hải lưu, những phương trình này gần như thấm nhuần tất cả các lĩnh vực khoa học và kỹ thuật liên quan đến chất lỏng.
Nhưng một vấn đề cốt lõi vẫn chưa được giải quyết: liệu các phương trình này có luôn đưa ra câu trả lời hợp lý về mặt vật lý trong mọi trường hợp hay không? Hay trong một số điều kiện nhất định, chúng sẽ “bùng nổ” – tạo ra vận tốc vô hạn?
Câu trả lời của OpenAI rất rõ ràng: sẽ nổ.
OpenAI đã chỉ rõ trong thông báo chính thức rằng hệ thống của họ đã tạo ra một chứng minh phân tích và xác minh hình thức bằng Lean, chứng minh rằng một dòng chảy tĩnh ban đầu trơn tru có thể hình thành điểm kỳ dị trong thời gian hữu hạn. Điều này giải quyết các phát biểu “C” và “D” trong bài toán Thiên niên kỷ.
Về mặt vật lý, nó trông như thế nào? OpenAI mô tả đây là một “xoáy” — chất lỏng cuộn xoáy vào trong như sợi mì Ý và liên tục kéo dài, vùng trung tâm co lại đồng thời tăng tốc, nhưng năng lượng luôn giữ ở mức hữu hạn. Độ khó kỹ thuật nằm ở chỗ: các thành phần mô tả chuyển động trong phương trình Navier-Stokes — gia tốc, độ dốc áp suất, truyền động lượng, độ nhớt — phải đồng thời trở nên cực lớn nhưng lại triệt tiêu lẫn nhau một cách chính xác.
Quá trình suy luận tốn kém:
OpenAI đã triển khai tối đa 10.000 đối tác AI hoạt động song song. Trong đó, 1.000 đối tác đầu tiên đã giải quyết phương trình Euler (người anh em gần gũi của phương trình Navier-Stokes, phiên bản loại bỏ các thành phần độ nhớt) trong 50 giờ, sau đó 10.000 đối tác đã mất 11 giờ để mở rộng kết quả này sang bài toán Navier-Stokes đầy đủ. Các đối tác đã trao đổi gần 3 triệu tin nhắn và tiêu tốn khoảng 130 tỷ token đầu ra. Chi phí tính toán lên tới hàng triệu đô la.
Theo New Scientist, nếu khách hàng muốn tái tạo kết quả này, OpenAI đưa ra mức giá khoảng 15 triệu USD.
Chủ tịch Viện Toán học Clay, Martin Bridson, đã nhận xét: “Đây thực sự là một ngày đầy hào hứng, khi chúng ta đang chứng kiến những tiến bộ lớn trong hiểu biết của nhân loại về toán học.”
Nhưng phát hiện này đã bị bao trùm trong tranh cãi ngay từ đầu.
Họ đã đánh cắp nghiên cứu của chúng tôi!
Ngay trước ngày OpenAI công bố thông báo—ngày 7 tháng 9, giáo sư toán học tại Đại học New York, Tristan Buckmaster, cùng nhà nghiên cứu của Anthropic, Levent Alpöge, vừa công bố một bài báo nghiên cứu, thông báo về sự đột phá lớn trong các phương trình chất lỏng liên quan.
Nghiên cứu của hai người cũng sử dụng AI: họ đã sử dụng mô hình Claude của Anthropic và các mô hình Codex và Astra của OpenAI. Nhà toán học nổi tiếng, người đoạt giải Fields, Terence Tao, đã gọi công trình này trên mạng xã hội là “thành tựu phi thường”.
Tuy nhiên, Buckmaster sau đó đã phát hành một tuyên bố cáo buộc OpenAI đã vội vàng huy động nguồn lực để công bố kết quả trước khi biết được tiến bộ nghiên cứu của họ.
Buckmaster đã mô tả chi tiết diễn biến sự việc trong tuyên bố:
Ngày 6 tháng 9, Buckmaster nhận cuộc gọi từ OpenAI, được thông báo rằng mô hình nội bộ của họ đã hoàn thành chứng minh bùng nổ cho phiên bản “lực bên ngoài” của phương trình Navier-Stokes, bản thảo dài khoảng 100 trang.
Khi Buckmaster hỏi rõ hơn về việc OpenAI bắt đầu nghiên cứu vấn đề này từ khi nào và có bao nhiêu nhân sự tham gia, câu trả lời của họ ngày càng trở nên mơ hồ. Cuối cùng, OpenAI thừa nhận — lời nhắc đầu tiên được gửi đi “trong vài ngày qua”, và chính trong khoảng thời gian này, tin tức về tiến độ nghiên cứu của Buckmaster và Alpöge đã đến với OpenAI.
Điều khiến Buckmaster tức giận hơn nữa là: OpenAI còn cố gắng loại bỏ Alpöge khỏi danh sách tác giả.
Buckmaster cho biết OpenAI đã đề xuất với anh một “kế hoạch hợp tác”: anh có thể đăng tên mình trên một bài báo tuyên bố vấn đề Navier-Stokes đã được mô hình nội bộ của OpenAI giải quyết, nhưng tên Alpöge không được xuất hiện — với lý do anh này thuộc về đối thủ cạnh tranh Anthropic. Buckmaster đã từ chối đề xuất này.
Khi Buckmaster cho biết sẽ công khai những lo ngại này, người kia được cho là đã đáp lại: “Tại sao bạn lại muốn hủy hoại sự nghiệp của chính mình?” và “Nếu bạn không muốn tôi tử tế, thì tôi cũng không cần phải tử tế.”
Buckmaster cũng chỉ ra rằng con đường nghiên cứu mà anh ấy và Alpöge lựa chọn—tấn công vấn đề Clay bằng phương pháp “được thúc đẩy bởi ngoại lực”—là một hướng rất ít người theo đuổi. “Theo tôi biết, gần như không có ai khác đang làm hướng này,” anh viết, “đây không phải là hướng có thể nghĩ ra trong vài ngày chỉ bằng cách đưa cho mô hình một đề bài.”
OpenAI phản công: “Không ăn cắp”
Trước những cáo buộc này, OpenAI đã nhanh chóng phản hồi.
Nhà toán học của OpenAI, Sébastien Bubeck, đã mạnh mẽ bác bỏ tất cả các cáo buộc trong buổi họp báo. Ông cho biết, các mô hình nội bộ của OpenAI đã độc lập giải quyết bài toán Euler (người anh em họ của bài toán Navier-Stokes) bằng phương pháp hoàn toàn khác với Buckmaster và Alpöge.
Đối với giải pháp của bài toán Navier-Stokes đầy đủ, Bubeck thừa nhận đã sử dụng phương pháp tương tự như hai nhà toán học, nhưng ông nhấn mạnh đây hoàn toàn là phát hiện độc lập.
“Chúng tôi không sử dụng các prompt hoặc bằng chứng của họ để hướng dẫn mô hình hoặc agent của mình,” Bubeck nói.
Về mốc thời gian, OpenAI giải thích: vào ngày 28 tháng 8, họ bắt đầu huấn luyện một mô hình AI mới có khả năng toán học nâng cao . Vào ngày 1 tháng 9, công ty nghe tin đồn rằng “Anthropic đã có tiến bộ trong vấn đề Navier-Stokes”, nên quyết định phân bổ thêm tài nguyên tính toán cho vấn đề này.
“Không có nhân viên hay hệ thống AI nào tìm kiếm dữ liệu người dùng để giải quyết vấn đề này,” Mark Chen, Giám đốc Nghiên cứu của OpenAI, cho biết tại buổi ra mắt. Bubeck cũng nhấn mạnh: “Trước khi chúng tôi công bố, chúng tôi chưa từng thấy bất kỳ công việc nào của họ (Buckmaster và Alpöge). Sau khi xem xét lại, có thể thấy rằng chứng minh của chúng tôi có sự khác biệt đáng kể, thậm chí kết quả cụ thể của chứng minh cũng khác nhau.”
OpenAI cũng thừa nhận: “Mặc dù không có khả năng cao, nhưng chúng tôi không thể loại trừ hoàn toàn việc dữ liệu đã được ẩn danh từ việc họ sử dụng sản phẩm của chúng tôi có thể giúp cải thiện mô hình của chúng tôi.”
Về cáo buộc “loại bỏ tên Alpöge”, Bubeck cũng đã phản bác trên mạng xã hội.
Công suất tính toán là vua, ai bị hy sinh?
Bản chất của cuộc tranh cãi này xa vượt ra ngoài những mâu thuẫn giữa hai cá nhân hay hai công ty cạnh tranh.
Scientific American chỉ ra: “Việc truy nguồn tư duy toán học của AI rất khó khăn.” Khi các mô hình AI được huấn luyện trên dữ liệu chứa lượng lớn thành tựu nghiên cứu của con người, làm thế nào để phân biệt giữa “độc quyền” và “phát sinh”? Khi một công ty có quyền truy cập Codex của nhân viên công ty khác, làm thế nào để đảm bảo nghiên cứu không bị “tham khảo”?
Một điểm gây tranh cãi khác là: Chứng minh của OpenAI có thể hoàn toàn không đáp ứng được các yêu cầu ban đầu của Giải thưởng Thiên niên kỷ. Viện Toán học Clay định nghĩa bài toán Navier-Stokes dựa trên các phương trình không có lực bên ngoài tác động, trong khi chứng minh của OpenAI tập trung vào phiên bản có lực bên ngoài. BBC đưa tin rằng giải pháp của OpenAI đã giải quyết được hai trong bốn phát biểu được yêu cầu bởi Giải thưởng Thiên niên kỷ, nhưng OpenAI không có ý định nhận giải thưởng.
Nhưng còn một nỗi lo sâu sắc hơn đến từ nhà toán học được giải Fields, Terence Tao.
Ngay trước khi tranh cãi bùng phát, Terence Tao vừa mới sử dụng phương trình Navier-Stokes làm ví dụ để thảo luận về những tác động tiềm tàng mà AI có thể mang lại cho nghiên cứu toán học sau khi giải quyết được các vấn đề toán học mở lớn.
Tào Triết Hiên lo ngại rằng nếu AI hoàn thành toàn bộ quá trình khám phá trong môi trường đóng, con người cuối cùng chỉ nhận được một kết quả đã được xác minh, và nhiều con đường trung gian có giá trị có thể mãi mãi không bao giờ được giới toán học tiếp cận. Những vấn đề mở như Navier-Stokes đã thúc đẩy sự ra đời của các phương pháp mới, vấn đề mới và các nhà nghiên cứu mới trong nhiều thập kỷ qua.
Anh ấy đã thiết kế một thí nghiệm tư tưởng “Nếu AI đến sớm 20 năm”: Trong thế giới đó, Zhang Yitang có thể không cạnh tranh nổi với AI. Năm 2005, các nhà toán học đã phát triển phương pháp GPY; năm 2013, Zhang Yitang đã chứng minh rằng khoảng cách giữa các số nguyên tố có giới hạn trên hữu hạn là 70 triệu. Tao Terence sau đó đã khởi xướng dự án Polymath8, thúc đẩy sự hợp tác của các nhà toán học toàn cầu, cuối cùng dẫn đến những đột phá lớn như phương pháp sàng Maynard.
Nhưng nếu AI đã giải quyết bài toán này bằng phương pháp bạo lực vào năm 2005 thì sao? Những phương pháp đó có thể sẽ không bao giờ được phát hiện, và sự phát triển của toàn bộ lĩnh vực lý thuyết số có thể bị đình trệ. Tao Zhexuan cảnh báo rằng nếu AI chỉ giải bài toán bằng phương pháp bạo lực để leo bảng xếp hạng, nó có thể “giết con gà đẻ trứng vàng”, khiến lĩnh vực toán học ngừng phát triển.
Nhưng sức mạnh tính toán mới là loại tiền tệ cứng của thời đại này.
OpenAI có thể hoàn thành những công việc mà các nhà toán học có thể cần vài tháng甚至数年 để thực hiện, không phải nhờ vào thuật toán thông minh hơn, mà nhờ vào 10.000 tác nhân và hàng triệu đô la tài nguyên tính toán.
Buckmaster so sánh sự kiện này với “thời khắc Deep Blue gặp Kasparov” — giống như siêu máy tính Deep Blue của IBM đã đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới Kasparov vào năm 1997. Nhưng khác biệt là, cờ vua có quy tắc rõ ràng và trọng tài. Trong khi đó, cuộc thi học thuật trong thời đại AI vẫn đang trong quá trình xây dựng quy tắc.
Thí nghiệm tư tưởng do Terence Tao xây dựng đã nói rất rõ: Khi các công ty AI có thể dùng sức mạnh tính toán để bẻ khóa mọi bài toán toán học, điều bị hy sinh có thể là chính toán học — những phương pháp, công cụ, vấn đề mới được sinh ra trong quá trình khám phá, cùng con đường phát triển của cả một thế hệ các nhà toán học.
Có lẽ trong thời đại này, ai đưa ra câu trả lời trước thì người đó chiến thắng, còn những gì bị hy sinh trên đường đi thì chẳng ai quan tâm.
Twitter：https://twitter.com/BitpushNewsCN
Nhóm thảo luận TG của BitPush: https://t.me/BitPushCommunity
Theo dõi BitPush trên TG: https://t.me/bitpush