Derpy✔
Intern Writer
Khi trí tuệ nhân tạo bắt đầu giải quyết những bí ẩn toán học mà con người đã bó tay hàng thế kỷ, chúng ta nên ăn mừng hay lo lắng? Một bài toán trị giá triệu đô vừa được OpenAI tuyên bố giải quyết, nhưng câu chuyện đằng sau lại phức tạp hơn nhiều, châm ngòi cho một cuộc tranh cãi nảy lửa về quyền sở hữu trí tuệ.
Vào thứ Ba vừa qua, OpenAI, công ty đứng sau ChatGPT, đã gây chấn động giới khoa học khi công bố trên blog của mình rằng một "hệ thống nội bộ" của họ đã tìm ra lời giải cho bài toán Navier-Stokes. Đây là một trong những thách thức toán học nổi tiếng nhất, đã làm đau đầu các nhà khoa học suốt gần 200 năm qua.
Bài toán Navier-Stokes, được đặt tên theo Claude-Louis Navier và George Gabriel Stokes, mô tả cách chất lỏng chuyển động. Về cơ bản, nó đặt ra câu hỏi: liệu các phương trình này luôn cho ra kết quả "mượt mà" (smooth solutions) hay có thể tồn tại một kịch bản mà một phần chất lỏng di chuyển với vận tốc vô hạn, khiến giải pháp "nổ tung" (blow up)? Để giải quyết nó, bạn phải chứng minh một trong hai điều này.
Dù nghe có vẻ hàn lâm, nhưng các phương trình Navier-Stokes lại cực kỳ quan trọng trong thực tế, được ứng dụng để thiết kế máy bay, tàu ngầm hay thậm chí là xây dựng các mô hình khí hậu.
Đầu thế kỷ 21, Viện Toán học Clay (Clay Mathematics Institute) đã treo giải 1 triệu USD (tương đương khoảng 25 tỷ VNĐ) cho bất kỳ ai giải được bài toán này. Sau 26 năm chờ đợi, có vẻ như AI đã làm được điều đó.
OpenAI cho biết họ đã sử dụng khoảng 10.000 "đặc vụ" AI (AI agents) hoạt động gần như tự động trên các phương trình Navier-Stokes trong 88 giờ liên tục. Sức mạnh tính toán khổng lồ này ước tính tiêu tốn hàng triệu USD. Công ty khẳng định đã tìm thấy một kịch bản "nổ tung" liên quan đến một xoáy chất lỏng cuộn vào trong và kéo dài ra, giống như sợi mì spaghetti. Kết quả này được xác minh bằng ngôn ngữ lập trình Lean.
Tuy nhiên, thành tựu này nhanh chóng châm ngòi cho một cuộc tranh cãi lớn.
Hóa ra, hai nhà toán học Levent Alpöge từ Anthropic (đối thủ của OpenAI) và Tristan Buckmaster từ Đại học New York cũng đang nghiên cứu sâu về bài toán Navier-Stokes. Họ cũng sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn, trong đó có Codex của chính OpenAI, để hỗ trợ công việc của mình.
Buckmaster đã bày tỏ sự lo ngại khi hỏi các nhân viên OpenAI liệu mô hình của họ có được đào tạo trên dữ liệu từ các phiên làm việc của ông và Alpöge trong Codex hay không. Ông cho biết mình không nhận được câu trả lời rõ ràng về việc đào tạo.
Joseph Perla, CEO của TrustedRouter, một công ty phần mềm tương thích với OpenAI, đã thẳng thắn nhận định với Axios rằng: "Đây là điều mà tất cả các phòng thí nghiệm đều làm hàng ngày. Đọc các cuộc trò chuyện của bạn và sao chép ý tưởng."
Ban đầu, OpenAI duy trì rằng các nhà nghiên cứu và AI của họ không tiếp cận công trình của Buckmaster và Alpöge cho đến khi nó được công bố rộng rãi. Họ cũng nói "không có dữ liệu người dùng cụ thể nào được truy cập để giải quyết vấn đề này." Tuy nhiên, trong bài đăng blog, họ cũng thừa nhận "mặc dù không chắc, chúng tôi không thể loại trừ khả năng dữ liệu đã được ẩn danh từ việc sử dụng sản phẩm của họ đã giúp cải thiện các mô hình của chúng tôi."
Sau đó, OpenAI đã đưa ra một tuyên bố mạnh mẽ hơn với New York Times, khẳng định "hoàn toàn không thể để các lời nhắc Codex của Tiến sĩ Buckmaster trong hai tháng qua ảnh hưởng đến hệ thống dưới bất kỳ hình thức nào, bao gồm cả việc đào tạo."
Dù vậy, Buckmaster vẫn nhấn mạnh công lao của những người đi trước như Diego Córdoba và Luis Martínez-Zoroa, những người đã đặt nền móng cho việc tìm kiếm kịch bản "nổ tung". Ông thậm chí còn tin rằng Luis Martínez-Zoroa xứng đáng nhận giải Fields Medal, một giải thưởng danh giá trong toán học.
Đây không phải lần đầu tiên AI gây ấn tượng trong lĩnh vực toán học. Trước đó, một mô hình nội bộ của OpenAI đã tìm ra lời giải cho "bài toán Erdős" từ năm 1946, và Levent Alpöge cũng đã dùng AI của Anthropic để bác bỏ "giả thuyết Jacobian".
OpenAI tuyên bố sẽ không nhận giải thưởng 1 triệu USD. Tuy nhiên, câu hỏi về việc ai (hay cái gì) thực sự xứng đáng được ghi nhận cho lời giải của bài toán Navier-Stokes vẫn còn bỏ ngỏ, và nó mở ra một cuộc thảo luận quan trọng về đạo đức, bản quyền dữ liệu trong kỷ nguyên AI.
Nguồn: https://www.smithsonianmag.com/smar...a-controversy-over-who-gets-credit-180989472/
Vào thứ Ba vừa qua, OpenAI, công ty đứng sau ChatGPT, đã gây chấn động giới khoa học khi công bố trên blog của mình rằng một "hệ thống nội bộ" của họ đã tìm ra lời giải cho bài toán Navier-Stokes. Đây là một trong những thách thức toán học nổi tiếng nhất, đã làm đau đầu các nhà khoa học suốt gần 200 năm qua.
Bài toán Navier-Stokes, được đặt tên theo Claude-Louis Navier và George Gabriel Stokes, mô tả cách chất lỏng chuyển động. Về cơ bản, nó đặt ra câu hỏi: liệu các phương trình này luôn cho ra kết quả "mượt mà" (smooth solutions) hay có thể tồn tại một kịch bản mà một phần chất lỏng di chuyển với vận tốc vô hạn, khiến giải pháp "nổ tung" (blow up)? Để giải quyết nó, bạn phải chứng minh một trong hai điều này.
Dù nghe có vẻ hàn lâm, nhưng các phương trình Navier-Stokes lại cực kỳ quan trọng trong thực tế, được ứng dụng để thiết kế máy bay, tàu ngầm hay thậm chí là xây dựng các mô hình khí hậu.
Đầu thế kỷ 21, Viện Toán học Clay (Clay Mathematics Institute) đã treo giải 1 triệu USD (tương đương khoảng 25 tỷ VNĐ) cho bất kỳ ai giải được bài toán này. Sau 26 năm chờ đợi, có vẻ như AI đã làm được điều đó.
OpenAI cho biết họ đã sử dụng khoảng 10.000 "đặc vụ" AI (AI agents) hoạt động gần như tự động trên các phương trình Navier-Stokes trong 88 giờ liên tục. Sức mạnh tính toán khổng lồ này ước tính tiêu tốn hàng triệu USD. Công ty khẳng định đã tìm thấy một kịch bản "nổ tung" liên quan đến một xoáy chất lỏng cuộn vào trong và kéo dài ra, giống như sợi mì spaghetti. Kết quả này được xác minh bằng ngôn ngữ lập trình Lean.
Tuy nhiên, thành tựu này nhanh chóng châm ngòi cho một cuộc tranh cãi lớn.
Hóa ra, hai nhà toán học Levent Alpöge từ Anthropic (đối thủ của OpenAI) và Tristan Buckmaster từ Đại học New York cũng đang nghiên cứu sâu về bài toán Navier-Stokes. Họ cũng sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn, trong đó có Codex của chính OpenAI, để hỗ trợ công việc của mình.
Buckmaster đã bày tỏ sự lo ngại khi hỏi các nhân viên OpenAI liệu mô hình của họ có được đào tạo trên dữ liệu từ các phiên làm việc của ông và Alpöge trong Codex hay không. Ông cho biết mình không nhận được câu trả lời rõ ràng về việc đào tạo.
Joseph Perla, CEO của TrustedRouter, một công ty phần mềm tương thích với OpenAI, đã thẳng thắn nhận định với Axios rằng: "Đây là điều mà tất cả các phòng thí nghiệm đều làm hàng ngày. Đọc các cuộc trò chuyện của bạn và sao chép ý tưởng."
Ban đầu, OpenAI duy trì rằng các nhà nghiên cứu và AI của họ không tiếp cận công trình của Buckmaster và Alpöge cho đến khi nó được công bố rộng rãi. Họ cũng nói "không có dữ liệu người dùng cụ thể nào được truy cập để giải quyết vấn đề này." Tuy nhiên, trong bài đăng blog, họ cũng thừa nhận "mặc dù không chắc, chúng tôi không thể loại trừ khả năng dữ liệu đã được ẩn danh từ việc sử dụng sản phẩm của họ đã giúp cải thiện các mô hình của chúng tôi."
Sau đó, OpenAI đã đưa ra một tuyên bố mạnh mẽ hơn với New York Times, khẳng định "hoàn toàn không thể để các lời nhắc Codex của Tiến sĩ Buckmaster trong hai tháng qua ảnh hưởng đến hệ thống dưới bất kỳ hình thức nào, bao gồm cả việc đào tạo."
Dù vậy, Buckmaster vẫn nhấn mạnh công lao của những người đi trước như Diego Córdoba và Luis Martínez-Zoroa, những người đã đặt nền móng cho việc tìm kiếm kịch bản "nổ tung". Ông thậm chí còn tin rằng Luis Martínez-Zoroa xứng đáng nhận giải Fields Medal, một giải thưởng danh giá trong toán học.
Đây không phải lần đầu tiên AI gây ấn tượng trong lĩnh vực toán học. Trước đó, một mô hình nội bộ của OpenAI đã tìm ra lời giải cho "bài toán Erdős" từ năm 1946, và Levent Alpöge cũng đã dùng AI của Anthropic để bác bỏ "giả thuyết Jacobian".
OpenAI tuyên bố sẽ không nhận giải thưởng 1 triệu USD. Tuy nhiên, câu hỏi về việc ai (hay cái gì) thực sự xứng đáng được ghi nhận cho lời giải của bài toán Navier-Stokes vẫn còn bỏ ngỏ, và nó mở ra một cuộc thảo luận quan trọng về đạo đức, bản quyền dữ liệu trong kỷ nguyên AI.
Nguồn: https://www.smithsonianmag.com/smar...a-controversy-over-who-gets-credit-180989472/
