Giáo sư toán học tố OpenAI 'nẫng tay trên' nghiên cứu giải mã bài toán thiên niên kỷ

Theo tin từ IT ngày 9 tháng 9, giáo sư toán học Tristan Buckmaster tại Đại học New York đã công bố ba kết quả chứng minh vào thứ Ba theo giờ địa phương, trong đó có một kết quả đạt được bước tiến sơ bộ đối với một trong những bài toán chưa có lời giải quan trọng nhất trong lĩnh vực toán học lý thuyết. Những kết quả này được Buckmaster thực hiện cùng với nhà toán học Levent Alpöge của Anthropic, đồng thời sử dụng cả hai mô hình AI là Codex và Claude. Bản thân các kết quả nghiên cứu này đã mang ý nghĩa quan trọng, nhưng xung quanh các hành động của OpenAI nhằm giải quyết cùng một vấn đề lại nảy sinh một cuộc tranh cãi bất thường.

"Câu chuyện này còn một phần khác," Buckmaster viết trong tuyên bố công bố kết quả chứng minh, "Thành thật mà nói, đây là vấn đề mà tôi rất hy vọng mình không phải đối mặt." Theo tuyên bố của ông, một nghiên cứu song song của OpenAI đã dựa trên công trình của họ trước khi các kết quả liên quan được công khai, từ đó dẫn đến một loạt các cuộc cạnh tranh học thuật và những tuyên bố mâu thuẫn lẫn nhau.

Ngay sau khi Buckmaster đưa ra tuyên bố, OpenAI đã công bố lời giải hoàn chỉnh cho bài toán tồn tại và tính trơn của phương trình Navier-Stokes, trong khi kết quả nghiên cứu của Buckmaster đã tạo ra bước tiến then chốt để đạt được lời giải đó. OpenAI cho biết lời giải này được phát hiện bởi một mô hình thế hệ mới chưa được công bố. Trong tuần qua, mô hình này đã giải quyết được một loạt các bài toán toán học chưa có lời giải khác nhau. Toàn bộ quá trình nghiên cứu kéo dài một tuần đã tiêu tốn tổng cộng 300 tỷ Token đầu ra; theo giá của Astra hiện tại, nếu tính phí toàn bộ dựa trên tài nguyên tính toán, chi phí sẽ vào khoảng 22,5 triệu USD (IT chú thích: tỷ giá hối đoái hiện tại tương đương khoảng 151 triệu Nhân dân tệ).

Bài toán tồn tại và tính trơn của phương trình Navier-Stokes là một trong bảy "Bài toán Thiên niên kỷ" (Millennium Prize Problems). Cả bảy bài toán này đều thuộc hàng những bài toán chưa có lời giải quan trọng nhất trong lĩnh vực toán học, và Viện Toán học Clay (Clay Mathematics Institute) treo giải thưởng 1 triệu USD (tỷ giá hiện tại tương đương khoảng 6,728 triệu Nhân dân tệ) cho cá nhân hoặc nhóm đầu tiên đưa ra lời giải. Phương trình Navier-Stokes được ứng dụng rộng rãi trong cơ học chất lưu, nhưng từ góc độ lý thuyết, nhân loại vẫn thiếu sự hiểu biết đầy đủ về nó. Nếu bài toán này được giải quyết, nó sẽ đại diện cho một bước tiến lớn trong nhận thức tổng thể của nhân loại về vật lý toán học.

Khi hoàn thành kết quả nghiên cứu của mình, Buckmaster và Alpöge được biết rằng "thông tin về tiến độ nghiên cứu của chúng tôi đã truyền đến tai OpenAI". Cả hai sau đó đã liên hệ với OpenAI, phía đối phương thông báo rằng OpenAI đã hoàn thành lời giải hoàn chỉnh cho bài toán cốt lõi này. Tuy nhiên, khi họ hỏi thêm về việc OpenAI bắt đầu nghiên cứu vấn đề này từ khi nào và có bao nhiêu sự tham gia của con người trong quá trình nghiên cứu, câu trả lời của đối phương bắt đầu trở nên mơ hồ.

Buckmaster cho biết: "Sau đó chúng tôi biết được rằng thực tế có một đội ngũ hoàn chỉnh đã luôn nghiên cứu vấn đề này và sử dụng một lượng tài nguyên tính toán đáng kinh ngạc... Cuối cùng, cả hai bên xác nhận rằng (OpenAI) đã gửi câu lệnh (prompt) đầu tiên trong vài ngày qua, tức là sau khi thông tin nghiên cứu của chúng tôi truyền đến OpenAI."

Nếu tuyên bố này là sự thật, điều đó có nghĩa là đội ngũ OpenAI đã đánh giá phương pháp mà Buckmaster và Alpöge áp dụng là hướng đi đúng đắn, và quyết định tận dụng lợi thế khổng lồ về tài nguyên tính toán của mình để hoàn thành lời giải chính thức trước.

Bài viết do OpenAI đăng tải đã xác nhận phần lớn dòng thời gian này. OpenAI nêu rõ rằng vòng nghiên cứu mới nhất bắt đầu vào ngày 1 tháng 9, khi công ty được truyền cảm hứng từ tin đồn "hai bài toán Thiên niên kỷ đã được giải quyết". Ngoài ra, OpenAI cũng xác nhận các cuộc trao đổi liên tục trước đó với Buckmaster và Alpöge.

Mặc dù vấn đề này luôn được giới toán học nghiên cứu rộng rãi, nhưng phương pháp cụ thể mà Buckmaster và các cộng sự áp dụng lại không phổ biến. Do đó, Buckmaster cho rằng việc OpenAI tình cờ áp dụng cùng một phương pháp vào cùng một thời điểm là điều đáng nghi ngờ.

Buckmaster viết: "Giải quyết bài toán của Viện Toán học Clay thông qua lực trơn, tức là hai con đường c và d trong tuyên bố của Fefferman về bài toán này, là hướng đi được Luis và Diego mở ra đầu tiên, cũng là hướng đi mà Levent và tôi đã quyết định chinh phục một cách riêng tư."

Ông tiếp tục: "Theo tôi được biết, hầu như không có ai khác đang nghiên cứu hướng đi này. Đây không phải là hướng đi mà một người có thể tự nhiên nghĩ ra chỉ sau vài ngày khi đưa đề bài cho mô hình."

Mặc dù Alpöge hiện đang làm việc cho Anthropic, nhưng ông không thực hiện nghiên cứu này với tư cách đại diện cho công ty. Do đó, cả hai đã sử dụng kết hợp các mô hình khác nhau trong quá trình nghiên cứu, trong đó chủ yếu dựa vào Codex của OpenAI.

Dù vậy, mối quan hệ của Alpöge với đối thủ cạnh tranh của OpenAI là Anthropic dường như vẫn khiến OpenAI cảm thấy không hài lòng. Buckmaster cáo buộc rằng Bubeck từng yêu cầu ông xóa tên Alpöge trong một phương án thỏa hiệp được đề xuất.

Buckmaster cho biết, khi ông kiên quyết công khai cuộc tranh cãi này, Bubeck đã đáp lại: "Tại sao bạn lại muốn hủy hoại sự nghiệp của chính mình?" Buckmaster cho biết sau khi ông phản đối điều này, Bubeck lại nói: "Nếu bạn không muốn tôi đối xử tử tế với bạn, thì tôi cũng không cần phải tử tế."

Buckmaster cũng lo ngại rằng, do ông đã sử dụng Codex rất nhiều trong quá trình sắp xếp dự án, thông tin nghiên cứu của ông có thể đã cung cấp tài liệu tham khảo cho công việc của OpenAI trong việc giải quyết vấn đề này. OpenAI bảo lưu quyền sử dụng nội dung tương tác với Codex để huấn luyện mô hình, mặc dù người dùng có thể chọn không tham gia huấn luyện dữ liệu liên quan. Nếu mô hình mà đội ngũ OpenAI sử dụng từng được huấn luyện thông qua dữ liệu tương tác Codex của chính Buckmaster, thì về lý thuyết, khi mô hình đối mặt với các vấn đề tương tự, nó có khả năng tái tạo hoặc sao chép lại kết quả nghiên cứu của ông.

Trong bài viết của mình, OpenAI đã hạ thấp khả năng "tái tạo" này. Bài viết nêu: "Trước khi họ công khai kết quả nghiên cứu, chúng tôi (các nhà nghiên cứu và tác nhân AI) không nhìn thấy công trình của họ bằng bất kỳ cách nào, đặc biệt là trong quá trình giải quyết vấn đề này, chúng tôi không truy cập vào bất kỳ dữ liệu người dùng cụ thể nào."

OpenAI đồng thời cho biết: "Mặc dù khả năng rất thấp, nhưng chúng tôi không thể loại trừ việc dữ liệu đã được khử định danh phát sinh từ quá trình họ sử dụng sản phẩm của chúng tôi đã giúp cải thiện mô hình của chúng tôi. Tuy nhiên, lời giải của chúng tôi có sự khác biệt đáng kể so với kết quả của họ, ngay cả trong trường hợp phương trình Euler, các kết quả cụ thể trong lời giải của chúng tôi cũng khác biệt (có ngoại lực và không có ngoại lực)."

Dù kết quả cuối cùng ra sao, sự kiện này rất có thể sẽ làm dấy lên cuộc tranh luận về vai trò của AI trong nghiên cứu toán học và động cơ lợi ích của chính OpenAI.

Đối với Buckmaster, ông dường như cho rằng cách giải quyết tốt nhất là công khai thông tin về nghiên cứu này càng nhiều càng tốt, để công chúng có thể hiểu rõ toàn bộ quá trình.