Các lời giải toán học của OpenAI vẫn chưa đáp ứng tiêu chuẩn giới nghiên cứu

Hàng trăm lời giải cho những bài toán hóc búa nhất thế giới vừa được OpenAI công bố, đi kèm tuyên bố rằng đơn vị này đã tham vấn nhóm cố vấn gồm các nhà toán học hàng đầu nhằm tránh lặp lại tranh cãi từ những lần can thiệp trước. Dù vậy, phương thức phát hành kết quả của phòng thí nghiệm này vẫn chưa đáp ứng được các tiêu chuẩn khắt khe mà giới học thuật đề ra, đặc biệt là yêu cầu về khả năng thấu hiểu của con người đối với các kết quả toán học.

Sự chênh lệch so với khuyến nghị của giới học thuật

Nhóm Cố vấn về Toán học và Trí tuệ Nhân tạo (Advisory Group on Mathematics and Artificial Intelligence – AGMAI), trực thuộc Viện Nghiên cứu Cao cấp Princeton, gồm 9 nhà nghiên cứu danh tiếng từ nhiều viện trường toàn cầu. Cơ quan này đã ban hành bộ hướng dẫn dành cho các phòng nghiên cứu AI tiên phong từ cuối tháng 9. Trước đợt công bố lời giải mới nhất, AGMAI khẳng định cộng đồng toán học sẽ là bên đưa ra phán quyết cuối cùng về mức độ tuân thủ khuyến nghị của OpenAI.

Tài liệu nghiên cứu và biểu đồ toán học — OpenAI công bố hàng trăm chứng minh toán học nhưng vấp phải nhiều băn khoăn về tính chuẩn tắc.

Yêu cầu đầu tiên từ phía AGMAI là các công ty công nghệ cần dừng việc thử nghiệm giải toán nâng cao trên các mô hình độc quyền (proprietary models). Trái lại, OpenAI thừa nhận họ vẫn tiếp tục đánh giá chính các mô hình đóng của mình trên những đề tài toán học mở. Bên cạnh đó, dù tuân thủ nguyên tắc phát hành sớm và mô tả phương thức suy luận, OpenAI chỉ đính kèm chuỗi tư duy (chain of thought) cho đúng 10 trên tổng số 719 bản thảo nghiên cứu.

Lỗ hổng giữa ngôn ngữ tự nhiên và mã chuẩn hóa

Theo khuyến nghị từ các chuyên gia, những chứng minh phức tạp vượt ngoài tầm hiểu biết tức thì của con người cần được hình thức hóa (formalized). Tuy nhiên, có tới 42% số chứng minh do OpenAI công bố chưa từng trải qua quy trình này. Vấn đề càng trở nên rõ nét hơn qua một nghiên cứu chung của Đại học Cambridge và King’s College London.

Khi giải toán, các mô hình thường tạo ra một bản giải thích bằng ngôn ngữ tự nhiên (natural language), sau đó cố gắng dịch kết quả sang Lean — ngôn ngữ lập trình dùng để kiểm chứng tính đúng đắn của phép chứng minh thông qua cơ chế biên dịch mã. Báo cáo từ hai trường đại học chỉ ra ít nhất hai điểm mâu thuẫn giữa chứng minh ngôn ngữ tự nhiên và mã Lean tương ứng trong giải pháp mà OpenAI đưa ra cho một bài toán phát triển từ phương trình Navier-Stokes mô tả cơ học chất lưu.

Sự sai lệch này không đồng nghĩa toàn bộ lời giải bị bác bỏ, nhưng đặt ra dấu hỏi lớn về việc phó thác hoàn toàn khâu hình thức hóa cho máy móc mà thiếu sự giám sát của con người. Nhóm AGMAI từng yêu cầu OpenAI cung cấp siêu dữ liệu định dạng máy đọc được để đối chiếu giữa văn bản tự nhiên và mã hình thức, song yêu cầu này đã bị bỏ qua.

Thiếu vắng sự đồng hành học thuật từ con người

Giáo sư Terence Tao (Đại học California, Los Angeles), một trong những nhà toán học hàng đầu thế giới, lên tiếng chỉ trích cách tiếp cận này: những người ra lệnh cho AI thường không có cam kết lâu dài với lĩnh vực nghiên cứu một khi mục tiêu ban đầu đã xong, đồng thời không đủ hiểu biết sâu về đầu ra của mô hình để trả lời chất vấn, thuyết trình hay thảo luận học thuật.

Khi các nhà toán học con người đạt được phát kiến mới, họ bảo vệ công trình thông qua bài báo khoa học, hội thảo chuyên đề và phản biện mở. Quá trình trao đổi đó giúp lan tỏa phương pháp luận để giải quyết những vấn đề tiếp theo và ứng dụng vào thực tiễn. Theo Giáo sư Toán học Melanie Wood từ Đại học Harvard, việc mô hình AI đưa ra đáp án không đồng nghĩa với việc con người đã hiểu được đáp án đó, và công việc thực sự của giới nghiên cứu chỉ mới bắt đầu.

Nguồn: TechCrunch