OpenAI công bố 377 kết quả toán học có nguồn gốc từ AI khi các nhà toán học hàng đầu cảnh báo về lĩnh vực hai cấp

OpenAI đã công bố phát hiện về 377 vấn đề nghiên cứu toán học, công ty cho biết trong một bài đăng trên blog có tiêu đề “Chia sẻ tiến bộ AI trong toán học” được xuất bản vào thứ Ba, ngày 6 tháng 10 năm 2026, trong đợt sụt giảm toán học lớn thứ hai trong nhiều tháng.

Các kết quả bao gồm đại số, khoa học máy tính lý thuyết và logic toán học và xuất hiện chỉ vài tuần sau khi OpenAI tuyên bố giải được phương trình Navier-Stokes, một trong những bài toán chưa giải nổi tiếng nhất thế giới với giải thưởng 1 triệu USD kèm theo. Tuyên bố trước đó đã gây chia rẽ trong các nhà toán học; bản phát hành lớn hơn nhiều trong tuần này đã làm sâu sắc thêm cuộc tranh luận. Đối với những độc giả đang theo dõi tin nóng về AI, tập phim đã trở thành bài kiểm tra rõ ràng nhất về cách cộng đồng nghiên cứu nên xử lý các kết quả do máy tạo ra mà con người không thể dễ dàng xác minh.

Những gì OpenAI thực sự đã phát hành

Theo The Guardian, OpenAI đã công bố “hơn 370 kết quả toán học thuộc nhiều chủ đề khác nhau như đại số, khoa học máy tính lý thuyết và logic toán học”. Tờ New York Times đưa ra con số 377 vấn đề, trong khi New Scientist đưa tin rằng bản phát hành bao gồm 722 khám phá toán học sau khi các kết quả phụ trợ được thống kê. Số lượng khác nhau phản ánh các cách khác nhau để nhóm các bổ đề, hệ quả tất yếu và các nghiệm đầy đủ thành các "kết quả" rời rạc.

Quy mô là điều khiến người quan sát choáng váng. Khi khiếu nại Navier-Stokes của tháng trước liên quan đến một kết quả duy nhất, được xem xét kỹ lưỡng, thì bản phát hành này đã xuất hiện cùng một lúc - hàng trăm phát hiện trên nhiều trường con, được tạo bởi các mô hình nội bộ tiên tiến nhất của OpenAI. Câu chuyện đã thu hút sự đưa tin từ The Washington Post, The Economist, The Wall Street Journal và Fortune trong vòng một ngày, đồng thời bài đăng trên blog OpenAI đã đứng đầu Hacker News với hơn một nghìn lượt tán thành.

Viện Nghiên Cứu Cao Cấp Đẩy Trở Lại

Viện Nghiên cứu Cao cấp ở Princeton, New Jersey - ngôi nhà lâu đời của những nhân vật như Einstein và von Neumann - cho biết họ không tán thành việc thực hành thử nghiệm các mô hình biên giới đối với các vấn đề mở khó khăn nhất của lĩnh vực này, đặc biệt khi công việc diễn ra sau cánh cửa đóng kín.

Tổ chức này cho biết trong một tuyên bố: “Trường hợp hiện tại là AI có thể đưa ra các đối số toán học trong các tình huống mà con người không thể thúc đẩy nó có thể hiểu các đối số, xác minh hoặc chịu trách nhiệm về chúng”. “Chúng tôi tin rằng sự hiểu biết của con người về toán học vẫn có tầm quan trọng hàng đầu.”

Mối lo ngại không phải là kết quả nhất thiết là sai. Đó là toán học với tư cách là một môn học phụ thuộc vào việc xác minh, và hàng loạt tuyên bố do máy tạo ra mà chưa có con người kiểm tra là không phù hợp với các chuẩn mực học thuật.

Phản hồi của OpenAI: Một chỗ ngồi tại bàn

Để giải quyết phản ứng dữ dội, OpenAI tuyên bố sẽ hợp tác với Viện nghiên cứu nâng cao để mang lại cho “các nhà toán học tiếng nói về cách chúng ta tiến về phía trước”. The Guardian lưu ý, điều mà công ty không cam kết là bất kỳ thay đổi nào đối với hoạt động cơ bản: OpenAI không đưa ra dấu hiệu nào cho thấy họ sẽ ngừng thử nghiệm các vấn đề nâng cao trên các mô hình nội bộ độc quyền.

Ban cố vấn của Viện cũng yêu cầu các phòng thí nghiệm AI cấp "quyền truy cập công bằng" vào các hệ thống biên giới của họ. Nhóm viết: “Việc các phòng thí nghiệm AI sử dụng các mô hình nội bộ độc quyền để thực hiện nghiên cứu toán học có nguy cơ tạo ra một hệ thống hai cấp, nơi các phòng thí nghiệm vượt xa phần còn lại của lĩnh vực này, khiến cộng đồng toán học xa lánh khỏi ngành học của chính họ một cách hiệu quả”.

'Nhận công việc của ai đó và hoàn thành nó'

Các nhà toán học gần gũi với các vấn đề bị ảnh hưởng đang nêu ra một vấn đề tinh tế hơn: tín dụng. Tristan Buckmaster, một nhà toán học tại Đại học New York, người đang nghiên cứu bài toán Navier-Stokes, nói với The New York Times rằng các nhà nghiên cứu thúc đẩy các mô hình AI có thể đang cung cấp một phần tiến bộ cho các mô hình sau đó hoàn thành.

Buckmaster nói: “Có thể sẽ có nhiều kết quả khi họ lấy công việc của ai đó và sau đó hoàn thành nó”.

Nếu chính xác, động lực đó sẽ làm phức tạp cả việc phân bổ và đánh giá. Một kết quả trông giống như một bước đột phá của máy móc độc lập trên thực tế có thể là bước cuối cùng trên một giàn giáo do con người tạo ra - một thứ mà con người chưa bao giờ đồng ý chuyển giao.

Ý nghĩa của việc nghiên cứu AI

Các bản phát hành toán học đang trở thành một chương trình giới thiệu định kỳ về khả năng của phòng thí nghiệm tiên tiến và một bài kiểm tra căng thẳng định kỳ về cách khoa học hấp thụ đầu ra của máy. Khung hình của tờ Wall Street Journal đã gây ra sự phẫn nộ: AI đã giải được một bài toán và mọi người đều phát hoảng - giờ đây nó đã giải được hàng trăm bài toán khác.

Ba câu hỏi sẽ định hình điều gì sẽ xảy ra tiếp theo. Đầu tiên, xác minh: các nhà toán học độc lập sẽ cần nhiều tháng để kiểm tra dù chỉ một phần nhỏ trong số 377 kết quả và các lỗi nếu được tìm thấy sẽ ảnh hưởng nặng nề đến uy tín của OpenAI. Thứ hai, quyền truy cập: liệu các phòng thí nghiệm có mở các mô hình mạnh nhất của họ cho các nhà nghiên cứu bên ngoài như Viện yêu cầu hay giữ kín vòng lặp. Thứ ba, quyền ưu tiên: như mối quan tâm của Buckmaster cho thấy, lĩnh vực này có thể cần các tiêu chuẩn mới để ghi nhận bằng chứng hợp tác giữa con người và AI.

OpenAI đã không trả lời yêu cầu bình luận về những lời chỉ trích, theo The Guardian. Liệu mối quan hệ hợp tác với Viện Nghiên cứu Nâng cao có tạo ra các tiêu chuẩn khả thi hay không – hay chỉ đơn thuần là ghi lại sự bất đồng – sẽ có khả năng xác định liệu toán học có còn là chuẩn mực hàng đầu cho tiến bộ AI tiên phong hay trở thành lĩnh vực đầu tiên chính thức phản đối nó.

Đi trước AI Đọc thêm tin tức về AI trên AI Buzz Wire