Khánh Phạm
Writer
Gần đây, không khó để bắt gặp những tiêu đề rất kêu như “AI tự động giải được bài toán làm khó nhân loại suốt 50 năm” hay “nhà toán học sắp thất nghiệp vì AI”. Với những người trông chờ trí tuệ nhân tạo tổng quát, đây giống như một cú hích tinh thần. Nhưng với nhiều nhà toán học, đặc biệt là những người coi toán học là biểu hiện cao nhất của trí tuệ con người, các thông tin này lại giống một hồi chuông báo động.
Chính trong bối cảnh đó, Terence Tao, một trong những nhà toán học hàng đầu thế giới và cũng là người tích cực thúc đẩy việc ứng dụng AI vào toán học, đã lên tiếng. Ông không phủ nhận năng lực của AI, nhưng cho rằng cách truyền thông đang thổi phồng thành tựu của nó và đặt chúng sai ngữ cảnh.
Trong một bài viết đăng vào sáng sớm, Terence Tao cho rằng khả năng “giải toán” của AI đang bị hiểu quá mức. Ông đã cập nhật lại trang GitHub liên quan đến các bài toán Erdős, bổ sung nhiều giải thích và cảnh báo rõ ràng hơn để tránh việc công chúng rút ra những kết luận vội vàng kiểu như “AI đã có tư duy toán học ở cấp độ cao”.
Điều Tao muốn nhấn mạnh là thế này: việc AI tạo ra được một số lời giải không đồng nghĩa với việc nó đã biết làm toán theo nghĩa đầy đủ, càng không có nghĩa là nó có thể thay thế nhà toán học con người.
Theo ông, nhiều bài toán Erdős có độ khó rất khác nhau. Có những bài cực kỳ sâu sắc, nhưng cũng có những bài tương đối đơn giản hoặc ít được nghiên cứu. Khi không có đánh giá chuyên môn nghiêm túc, rất khó để biết một bài toán thuộc nhóm nào. Vì vậy, việc chỉ đếm số bài “đã được giải” rồi kết luận rằng AI đã đạt tới trình độ cao là một so sánh thiếu cơ sở.
Ngoài ra, nhãn “chưa được giải” trong nhiều trường hợp chỉ mang tính tạm thời. Không ít lần, sau khi AI đưa ra lời giải, người ta mới phát hiện rằng bài toán đó thực ra đã được giải từ trước trong tài liệu, chỉ là ít người để ý. Điều này khiến tuyên bố “AI là người đầu tiên giải quyết vấn đề” dễ trở thành phản tác dụng.
Terence Tao cũng chỉ ra một thực tế quen thuộc trong truyền thông: người ta thường chỉ kể lại những câu chuyện thành công, còn những lần AI thất bại hoặc không tạo ra tiến bộ thì ít khi được nhắc tới. Điều này tạo ra một bức tranh lệch lạc về năng lực thực sự của công cụ.
Thêm vào đó, một số bài toán Erdős được diễn đạt chưa thật sự chặt chẽ. Để hiểu đúng ý nghĩa ban đầu, đôi khi cần đến kinh nghiệm và phán đoán chuyên môn. Trong những trường hợp này, AI có thể “giải” bài toán theo nghĩa đen của câu chữ, nhưng lại đi chệch khỏi tinh thần toán học mà câu hỏi hướng tới.
Quan trọng hơn, Tao nhấn mạnh rằng giá trị của toán học không chỉ nằm ở việc chứng minh một mệnh đề đúng hay sai. Toán học còn là việc kết nối các ý tưởng, đặt kết quả vào bối cảnh rộng hơn, so sánh với công trình trước đó và chỉ ra giới hạn của phương pháp. Các chứng minh do con người viết thường tự nhiên bao hàm những lớp tri thức này. Ngược lại, chứng minh do AI tạo ra có thể đúng về mặt kỹ thuật, nhưng lại thiếu chiều sâu sử dụng đối với cộng đồng toán học.
Ngay cả việc chính thức hóa chứng minh bằng các hệ thống như Lean, dù rất hữu ích, cũng không phải “lá bùa miễn nhiễm”. Nếu không cẩn thận, người ta vẫn có thể đưa thêm giả định, diễn giải sai bài toán hoặc tận dụng những điểm đặc thù của thư viện toán học để tạo ra cảm giác chắc chắn giả tạo.
Tóm lại, theo Terence Tao, sự tiến bộ của AI trong việc xử lý các bài toán Erdős là điều đáng chú ý, nhưng nó cần được đánh giá bằng nhiều tiêu chí cùng lúc, từ độ khó của bài toán, độ chính xác trong việc đối chiếu tài liệu, cách diễn giải câu hỏi, cho tới giá trị tri thức mà lời giải mang lại.
Việc AI cho ra kết quả không đồng nghĩa với việc nó đã sở hữu đầy đủ năng lực toán học.
Trên thực tế, AI hiện đang đảm nhiệm tốt vai trò của một công cụ mạnh trong chuỗi làm toán. Nó có thể hỗ trợ tìm tài liệu, hệ thống hóa chứng minh, kiểm tra logic, viết lại lập luận và giúp lấp các khoảng trống kỹ thuật. Với một số bài toán ở mức độ nhất định, AI thậm chí có thể tham gia tạo ra cấu trúc chứng minh và hỗ trợ xác minh hình thức.
Nhưng phần cốt lõi của toán học, tức là việc đặt ra câu hỏi sâu sắc, hình thành khái niệm mới và kết nối toàn bộ mạng lưới tri thức của ngành, vẫn phụ thuộc rất nhiều vào con người.
Đó cũng chính là thông điệp mà Terence Tao muốn gửi gắm. Ông không kêu gọi hạ thấp AI, nhưng cũng không chấp nhận việc thần thánh hóa nó. Trong tương lai, nhà toán học có thể không còn làm việc đơn độc, mà sẽ trở thành người dẫn dắt, phối hợp với một hệ sinh thái các công cụ trí tuệ nhân tạo.
Con người định hướng, còn AI hỗ trợ mở đường. Và chính sự kết hợp đó, chứ không phải sự thay thế, mới là điều đang thực sự định hình lại cách chúng ta đi tìm sự thật trong toán học.
Chính trong bối cảnh đó, Terence Tao, một trong những nhà toán học hàng đầu thế giới và cũng là người tích cực thúc đẩy việc ứng dụng AI vào toán học, đã lên tiếng. Ông không phủ nhận năng lực của AI, nhưng cho rằng cách truyền thông đang thổi phồng thành tựu của nó và đặt chúng sai ngữ cảnh.
Trong một bài viết đăng vào sáng sớm, Terence Tao cho rằng khả năng “giải toán” của AI đang bị hiểu quá mức. Ông đã cập nhật lại trang GitHub liên quan đến các bài toán Erdős, bổ sung nhiều giải thích và cảnh báo rõ ràng hơn để tránh việc công chúng rút ra những kết luận vội vàng kiểu như “AI đã có tư duy toán học ở cấp độ cao”.
Điều Tao muốn nhấn mạnh là thế này: việc AI tạo ra được một số lời giải không đồng nghĩa với việc nó đã biết làm toán theo nghĩa đầy đủ, càng không có nghĩa là nó có thể thay thế nhà toán học con người.
Theo ông, nhiều bài toán Erdős có độ khó rất khác nhau. Có những bài cực kỳ sâu sắc, nhưng cũng có những bài tương đối đơn giản hoặc ít được nghiên cứu. Khi không có đánh giá chuyên môn nghiêm túc, rất khó để biết một bài toán thuộc nhóm nào. Vì vậy, việc chỉ đếm số bài “đã được giải” rồi kết luận rằng AI đã đạt tới trình độ cao là một so sánh thiếu cơ sở.
Ngoài ra, nhãn “chưa được giải” trong nhiều trường hợp chỉ mang tính tạm thời. Không ít lần, sau khi AI đưa ra lời giải, người ta mới phát hiện rằng bài toán đó thực ra đã được giải từ trước trong tài liệu, chỉ là ít người để ý. Điều này khiến tuyên bố “AI là người đầu tiên giải quyết vấn đề” dễ trở thành phản tác dụng.
Terence Tao cũng chỉ ra một thực tế quen thuộc trong truyền thông: người ta thường chỉ kể lại những câu chuyện thành công, còn những lần AI thất bại hoặc không tạo ra tiến bộ thì ít khi được nhắc tới. Điều này tạo ra một bức tranh lệch lạc về năng lực thực sự của công cụ.
Thêm vào đó, một số bài toán Erdős được diễn đạt chưa thật sự chặt chẽ. Để hiểu đúng ý nghĩa ban đầu, đôi khi cần đến kinh nghiệm và phán đoán chuyên môn. Trong những trường hợp này, AI có thể “giải” bài toán theo nghĩa đen của câu chữ, nhưng lại đi chệch khỏi tinh thần toán học mà câu hỏi hướng tới.
Quan trọng hơn, Tao nhấn mạnh rằng giá trị của toán học không chỉ nằm ở việc chứng minh một mệnh đề đúng hay sai. Toán học còn là việc kết nối các ý tưởng, đặt kết quả vào bối cảnh rộng hơn, so sánh với công trình trước đó và chỉ ra giới hạn của phương pháp. Các chứng minh do con người viết thường tự nhiên bao hàm những lớp tri thức này. Ngược lại, chứng minh do AI tạo ra có thể đúng về mặt kỹ thuật, nhưng lại thiếu chiều sâu sử dụng đối với cộng đồng toán học.
Ngay cả việc chính thức hóa chứng minh bằng các hệ thống như Lean, dù rất hữu ích, cũng không phải “lá bùa miễn nhiễm”. Nếu không cẩn thận, người ta vẫn có thể đưa thêm giả định, diễn giải sai bài toán hoặc tận dụng những điểm đặc thù của thư viện toán học để tạo ra cảm giác chắc chắn giả tạo.
Tóm lại, theo Terence Tao, sự tiến bộ của AI trong việc xử lý các bài toán Erdős là điều đáng chú ý, nhưng nó cần được đánh giá bằng nhiều tiêu chí cùng lúc, từ độ khó của bài toán, độ chính xác trong việc đối chiếu tài liệu, cách diễn giải câu hỏi, cho tới giá trị tri thức mà lời giải mang lại.
Việc AI cho ra kết quả không đồng nghĩa với việc nó đã sở hữu đầy đủ năng lực toán học.
Trên thực tế, AI hiện đang đảm nhiệm tốt vai trò của một công cụ mạnh trong chuỗi làm toán. Nó có thể hỗ trợ tìm tài liệu, hệ thống hóa chứng minh, kiểm tra logic, viết lại lập luận và giúp lấp các khoảng trống kỹ thuật. Với một số bài toán ở mức độ nhất định, AI thậm chí có thể tham gia tạo ra cấu trúc chứng minh và hỗ trợ xác minh hình thức.
Nhưng phần cốt lõi của toán học, tức là việc đặt ra câu hỏi sâu sắc, hình thành khái niệm mới và kết nối toàn bộ mạng lưới tri thức của ngành, vẫn phụ thuộc rất nhiều vào con người.
Đó cũng chính là thông điệp mà Terence Tao muốn gửi gắm. Ông không kêu gọi hạ thấp AI, nhưng cũng không chấp nhận việc thần thánh hóa nó. Trong tương lai, nhà toán học có thể không còn làm việc đơn độc, mà sẽ trở thành người dẫn dắt, phối hợp với một hệ sinh thái các công cụ trí tuệ nhân tạo.
Con người định hướng, còn AI hỗ trợ mở đường. Và chính sự kết hợp đó, chứ không phải sự thay thế, mới là điều đang thực sự định hình lại cách chúng ta đi tìm sự thật trong toán học.
