Viện sĩ Viện Hàn lâm Khoa học Trung Quốc và chuyên gia AI của Beidian Shuzhi thảo luận về 'hiệu ứng số nhân' của AI và toán học

Ngày 24 tháng 7 năm 2026, "Hội nghị Toán học Thường niên Mười sáu Tỉnh (Khu vực, Thành phố) và Diễn đàn Học thuật Toán học Ứng dụng và Trí tuệ Nhân tạo" đã được tổ chức tại thành phố Ngọc Khê, tỉnh Vân Nam, thu hút hơn 500 chuyên gia và giáo viên toán học tham dự. Trong khuôn khổ diễn đàn, Nhà khoa học trưởng của Beidian Shuzhi, ông Dou Dejing, và Viện sĩ Viện Khoa học Trung Quốc Zhou Xiangyu đã có một cuộc đối thoại sâu sắc về năng lực của AI (trí tuệ nhân tạo) trong toán học, sự thay đổi vai trò của các nhà toán học, và tương lai của nghiên cứu toán học có sự hỗ trợ của AI. Họ đưa ra dữ liệu cho thấy các mô hình lớn (large models) chủ đạo đã cải thiện từ mức trượt kỳ thi toán tuyển sinh đại học năm 2024 lên đạt điểm trên 135/140 vào năm 2026, và hiện nay có thể đạt điểm tuyệt đối trong các kỳ thi Olympic toán học mà không cần biết trước đề bài. Tuy nhiên, ông Zhou nhấn mạnh rằng năng lực cốt lõi của AI nằm ở khả năng truy xuất mẫu hình (pattern retrieval) và suy diễn máy móc, chứ không phải là sự đổi mới toán học đích thực, và khả năng giải thích (explainability) đối với các phép suy luận toán học của AI vẫn là một nút thắt chưa được giải quyết. Họ đã thảo luận về giả thuyết Jacobian, cho rằng khả năng của AI trong việc thực hiện các phép tìm kiếm và tính toán heuristic quy mô lớn có thể giúp tìm ra các phản ví dụ, song vấn đề "hộp đen" (black box) vẫn còn tồn tại. Ông Zhou khẳng định các nhà toán học sẽ không bị thay thế vì họ làm những điều mà máy móc không thể làm được: đề xuất những câu hỏi mới, xây dựng những khung lý thuyết mới, và phát hiện những quy luật mới. Ông cũng nêu lên những lo ngại về tính liêm chính học thuật liên quan đến các kết quả do AI tạo ra và đạo đức trích dẫn. Ông Dou trình bày cách tiếp cận công nghiệp của Beidian Shuzhi, bao gồm việc xây dựng các trung tâm tính toán tại hơn 30 thành phố, một hệ thống toàn diện "dữ liệu-tính toán-mô hình-ứng dụng", và các triển khai thực tiễn trong lĩnh vực y tế và sản xuất, chẳng hạn như một mô hình về bệnh da liễu đạt độ chính xác 90% trong các kỳ thi bác sĩ trung cấp và giảm 20% thời gian chẩn đoán. Bài viết cũng đề cập đến việc Claude Fable 5 của Anthropic được cho là đã bác bỏ giả thuyết Jacobian chỉ trong một cuối tuần, và trích dẫn quan điểm của Efim Zelmanov, người đoạt Giải thưởng Fields (Fields Medal), rằng AI giống như một "nhà toán học trẻ có tài năng vượt trội", nhưng con người vẫn phải gánh trách nhiệm thực sự hiểu các chứng minh và rút ra những hiểu biết sâu sắc từ đó.