Cựu VP OpenAI phản hồi Terence Tao: AI không hủy hoại toán học, nó còn làm được nhiều hơn thế

< img id="wx_img" src="https://www.qbitai.com/wp-content/uploads/imgs/qbitai-logo-1.png" width="400" height="400">

15-09-2026 13:39:10 Nguồn: QbitAI

AI trong tương lai không chỉ có thể giải quyết vấn đề mà còn đưa ra những hiểu biết sâu sắc có giá trị, thiết lập các khung khái niệm mới, tạo nền tảng để các nhà toán học tiếp tục khám phá.

henry đưa tin từ Aofeisi

QbitAI | Kênh chính thức QbitAI

Nói rằng AI hủy hoại toán học có lẽ là đánh giá quá thấp AI.

Vừa qua, Liam Fedus, chuyên gia huấn luyện tại OpenAI, đã phản hồi quan điểm của các nhà toán học như Terence Tao về việc "AI không nên chỉ theo đuổi việc giải đề, mà cần thúc đẩy sự hiểu biết về toán học".

Anh đồng tình với việc Terence Tao coi trọng sự hiểu biết về khái niệm, nhưng cũng cho rằng không nên dùng giới hạn năng lực của AI hiện tại để định hình những khả năng trong tương lai.

Theo quan điểm của Liam, AI trong tương lai không chỉ có thể giải quyết vấn đề mà còn đưa ra những hiểu biết sâu sắc có giá trị, thiết lập các khung khái niệm mới, tạo nền tảng để các nhà toán học tiếp tục khám phá.

Nói cách khác, nếu mục tiêu huấn luyện AI không chỉ là "giải đúng bài tập", mà mở rộng hơn sang việc giải thích lý do, đúc kết phương pháp và hỗ trợ con người thấu hiểu, thì cuối cùng nó có thể trở thành một cộng sự nghiên cứu toán học vừa đưa ra đáp án, vừa tạo ra những tư duy mới.

Sự lạc quan này vừa có điểm chung, vừa có điểm khác biệt so với tuyên bố ban đầu của 25 người đoạt giải Fields, bao gồm cả Terence Tao.

Cả hai bên đều đồng ý rằng toán học không nên chỉ dừng lại ở đáp án.

Điểm khác biệt là các nhà toán học lo ngại rằng cách các công ty AI theo đuổi thành tích giải đề hiện nay sẽ gây tổn hại đến việc tích lũy và truyền thừa tri thức toán học; trong khi Liam, người đang làm việc trong ngành AI, lại lạc quan hơn khi cho rằng khi năng lực tiếp tục được nâng cao, bản thân AI trong tương lai cũng có thể tham gia vào việc tạo ra những tri thức đó.

Sự trái ngược này khiến cộng đồng mạng liên tưởng đến câu chuyện cờ vây năm xưa.

Mặc dù AlphaGo không thể giải thích các nước đi của chính mình, các kỳ thủ con người vẫn học hỏi được nhiều điều thông qua việc nghiên cứu các nước đi và tỷ lệ thắng của nó.

Liam cũng đồng tình với phép so sánh này và trích dẫn nhận định trước đó của Noam Brown: Sau khi AlphaGo xuất hiện, trình độ của các kỳ thủ con người đã tăng lên rõ rệt, và lĩnh vực toán học có lẽ cũng sẽ xuất hiện những thay đổi tương tự.

Vậy, toán học ngày nay có đang trải qua những cơn đau đớn mà cờ vây từng đi qua?

AI có hủy hoại toán học không?

Ngày 11 tháng 9, Terence Tao đã đăng tải bài viết "Sự lệch lạc nghiêm trọng của trí tuệ nhân tạo trong toán học" trên blog cá nhân.

Tuyên bố này có chữ ký của 25 người đoạt giải Fields, danh sách trải dài gần nửa thế kỷ, từ người đoạt giải Fields năm 1978 Pierre Deligne cho đến người đoạt giải Fields năm 2026 Yu Deng, bao quát gần như toàn bộ những học giả hàng đầu đại diện cho giới toán học hiện đại.

Tuyên bố cho rằng, việc các công ty AI hiện nay lấy "giải quyết các bài toán khó nổi tiếng" làm tiêu chuẩn quan trọng để đo lường năng lực mô hình đang tồn tại sự lệch lạc nghiêm trọng so với mục tiêu theo đuổi sự hiểu biết khái niệm, đúc kết phương pháp và truyền thừa tri thức của cộng đồng toán học, thậm chí có thể gây tổn hại đến sự phát triển của chính khoa học toán học.

Cụ thể, họ nhấn mạnh năm điểm chính:

1. Giải được bài toán khó chỉ là một phần của nghiên cứu toán học. Mục tiêu quan trọng hơn của toán học là hiểu được cấu trúc đằng sau, phát triển các khái niệm và phương pháp mới có thể áp dụng cho các vấn đề khác.

2. Đáp án cần được thấu hiểu mới trở thành tri thức chung. Một thành quả cần phải trải qua thảo luận, đơn giản hóa và hệ thống hóa mới có thể đưa vào giáo trình, để thế hệ sau học tập và sử dụng.

3. Việc AI vội vàng công bố kết quả có thể bỏ qua đóng góp của người đi trước. Thiếu lập luận hoàn chỉnh, thiếu hệ thống hóa phương pháp và trích dẫn không thỏa đáng sẽ dẫn đến các vấn đề về quyền sở hữu trí tuệ và đạo văn.

4. Quá trình đào tạo sinh viên không thể bị thay thế bởi đáp án cuối cùng. Huấn luyện nghiên cứu không chỉ để đạt được kết quả, mà còn để con người học cách hiểu vấn đề, đặt câu hỏi và hình thành tư duy riêng.

5. AI có tiềm năng thúc đẩy toán học, nhưng cách sử dụng nó là tối quan trọng. Giới toán học cần thích nghi với thay đổi, và các công ty AI cũng cần điều chỉnh hướng đi để tiến bộ công nghệ thực sự phục vụ cho sự hiểu biết và khám phá.

Những lo ngại này bùng phát mạnh mẽ vào hôm nay chính là vì năng lực làm toán của AI đã bắt đầu vượt qua một ngưỡng cửa mới.

Năm 2024, những đột phá mang tính đại diện của AI trong toán học chủ yếu tập trung vào các cuộc thi toán học như IMO, tiến dần từ mức huy chương bạc đến huy chương vàng.

Đến giai đoạn 2025-2026, các mô hình bắt đầu nhanh chóng tiến vào các bài toán toán học mở thực sự, lần lượt thách thức các bài toán thuộc chuỗi Erdős, các giả thuyết hình học và những bài toán chưa có lời giải trong thời gian dài như các bài toán Thiên niên kỷ.

Tháng 5 năm nay, mô hình nội bộ của OpenAI đã bác bỏ giả thuyết khoảng cách đơn vị Erdős đã tồn tại gần 80 năm. Bài toán hình học rời rạc này nghiên cứu rằng: Với n điểm cho trước trên mặt phẳng, tối đa có bao nhiêu cặp điểm có khoảng cách đúng bằng 1.

Mô hình không chỉ xây dựng được vô số phản ví dụ mà còn đưa các công cụ lý thuyết số đại số vào trong chứng minh. Kết quả liên quan sau khi được các nhà toán học bên ngoài kiểm tra đã được những người đoạt giải Fields như Tim Gowers gọi là "cột mốc quan trọng của toán học AI".

Xa hơn nữa, vào đầu tháng 9, OpenAI tiếp tục công bố việc sử dụng khoảng 10.000 AI Agent tự chủ phối hợp với mô hình cao cấp nội bộ, trong khoảng 88 giờ đã tìm ra chứng minh cho sự xuất hiện điểm kỳ dị của phương trình Navier–Stokes ba chiều, và đã thực hiện xác minh hình thức thông qua Lean.

Nếu kết quả này cuối cùng được cộng đồng toán học xác nhận, thì những gì AI đối mặt không còn chỉ là "đề thi do con người thiết kế", mà đã bắt đầu thực sự tiến vào những tiền tuyến nghiên cứu vốn làm đau đầu các nhà toán học trong hàng chục năm, thậm chí được liệt vào danh sách các bài toán giải thưởng Thiên niên kỷ.