Astra Của OpenAI Giải Quyết 10 Bài Toán Lớn, Nhưng Gây Ra Những Lo Ngại Sâu Sắc

Vào ngày 1 tháng 8, OpenAI đã công bố một bài viết trên blog tuyên bố rằng một phiên bản nội bộ của Astra, mô hình ngôn ngữ thế hệ tiếp theo của công ty, đã giải quyết hoặc đạt được những bước tiến quyết định đối với mười bài toán mở trong lĩnh vực toán học và khoa học máy tính lý thuyết. Các bài toán này trải rộng trên nhiều lĩnh vực chuyên sâu như hình học đa chiều, lý thuyết mã hóa, độ phức tạp mạch số học, lý thuyết nhóm, đại số toán tử, độ phức tạp lượng tử, mật mã dựa trên lưới (lattice-based cryptography), và tổ hợp cực trị (extremal combinatorics). OpenAI cho biết toàn bộ thành tựu này chỉ tiêu tốn khoảng 2.000 đô la tiền token cho mỗi bài toán, với các kết quả được xác thực bằng công cụ hỗ trợ chứng minh hình thức Lean. Thông báo này đã gây ra cả sự phấn khích lẫn lo ngại trong giới toán học. Nhà nghiên cứu Jay Cummins cho biết đây là lần đầu tiên một AI giải được một bài toán mà anh đã dành nhiều năm để nghiên cứu, khiến thất bại này trở nên khó chấp nhận. Nhà đầu tư Nicolas Bustamante đặt câu hỏi về tương lai của Giải thưởng Fields (Fields Medal), rằng ai sẽ được ghi công khi các bài toán chỉ còn cách một câu lệnh (prompt). Đáng chú ý, Jacob Tsimerman, người từng đoạt Giải thưởng Fields, đã tạm ngưng vị trí giáo sư của mình tại Đại học Toronto để gia nhập OpenAI vào cuối tháng 7, tập trung không phải vào năng lực toán học của AI mà vào vấn đề an toàn AI. Terence Tao, một chủ nhân khác của Giải thưởng Fields, đã cảnh báo về một sự chuyển dịch nguy hiểm: với việc AI tự động tạo ra các chứng minh, toán học đang chuyển từ trạng thái khan hiếm sang dư thừa, nhưng các nhà nghiên cứu không thể theo kịp việc kiểm chứng và "tiêu hóa" các chứng minh đó. Ông so sánh các chứng minh thô từ AI như những "xác động vật bí ẩn" bị vứt tại một buổi tiệc chung của cộng đồng, nơi không ai có thời gian để làm sạch và chế biến chúng. Tsimerman cũng than phiền về sự gia tăng của "rác toán học" (mathematical slop) từ những người dùng không có chuyên môn nhưng vẫn gửi thẳng các kết quả thô từ ChatGPT đến các phòng nghiên cứu. Cả hai đều cảnh báo rằng các giải pháp hình thức cho những giả thuyết nổi tiếng có thể giết chết nguồn tài trợ và sự quan tâm đối với các chủ đề đó, dù không một con người nào thực sự hiểu được các giải pháp này, dẫn đến một ngành học tiến bộ mà thiếu đi sự thấu hiểu.