OpenAI và thách thức trong việc đáp ứng tiêu chuẩn toán học chuyên nghiệp

OpenAI vừa công bố hàng trăm giải pháp cho các bài toán hóc búa nhất thế giới. Để tránh những tranh cãi như trong quá khứ, đơn vị này cho biết đã tham vấn nhóm cố vấn gồm các nhà toán học hàng đầu. Tuy nhiên, kết quả thực tế cho thấy OpenAI vẫn chưa đạt được các tiêu chuẩn mà giới chuyên môn kỳ vọng, đặc biệt là ở khía cạnh khả năng thấu hiểu của con người đối với các kết quả toán học.

Nhóm Cố vấn về Toán học và Trí tuệ Nhân tạo (AGMAI) đã đưa ra các hướng dẫn nghiêm ngặt cho các phòng thí nghiệm AI. Một trong những yêu cầu quan trọng là ngừng thử nghiệm các vấn đề toán học nâng cao trên các mô hình độc quyền (proprietary models). Trái lại, OpenAI vẫn tiếp tục đánh giá các mô hình của mình thông qua những bài toán nghiên cứu mở. Ngoài ra, chỉ có 10 trong số 719 bản thảo được OpenAI công bố đi kèm với “chain of thought” (chuỗi suy luận) của mô hình, và chưa đến một nửa số bằng chứng được chính thức hóa (formalized) theo khuyến nghị.

Vấn đề cốt lõi nằm ở khoảng cách giữa ngôn ngữ tự nhiên và mã nguồn Lean — một ngôn ngữ lập trình dùng để kiểm chứng tính chính xác của các chứng minh toán học. Một nghiên cứu mới từ Đại học Cambridge và King’s College London đã chỉ ra những sai lệch giữa cách AI giải thích bằng ngôn ngữ tự nhiên và mã Lean trong các bài toán liên quan đến phương trình Navier-Stokes. Điều này đặt ra dấu hỏi lớn về việc liệu chúng ta có thể tin tưởng hoàn toàn vào khả năng tự formalize của AI mà không có sự can thiệp của con người hay không.

Giáo sư toán học Terence Tao và nhiều chuyên gia khác đã bày tỏ quan ngại rằng, các giải pháp từ AI hiện nay thiếu đi sự chịu trách nhiệm từ con người. Khi một mô hình AI đưa ra đáp án, nó thường thiếu đi quá trình phản biện, thuyết trình và tương tác với cộng đồng — những yếu tố then chốt giúp biến một kết quả toán học thành tri thức thực tiễn. Theo GS. Melanie Wood từ Đại học Harvard, việc AI đưa ra kết quả mới chỉ là điểm khởi đầu, và công việc thực sự để hiểu và ứng dụng chúng vẫn còn ở phía trước.

Các nhà nghiên cứu nhấn mạnh rằng, các bằng chứng toán học từ AI không nên được mặc định là đúng mà cần trải qua quy trình bình duyệt (peer review) nghiêm ngặt tương tự như các nghiên cứu truyền thống.

Nguồn tham khảo: TechCrunch