U.Today ngày 9/9 (giờ địa phương) cho biết Charles Hoskinson, nhà sáng lập Cardano, nhận định AI đang tiến nhanh tới ngưỡng có thể tự xây dựng và kiểm chứng các chứng minh toán học phức tạp. Tuy nhiên, ông cũng cảnh báo rủi ro liên quan đến nguồn gốc các kết quả do AI tạo ra, cũng như việc bảo vệ dữ liệu nghiên cứu và tài sản sở hữu trí tuệ.

Chia sẻ trên một chương trình YouTube gần đây, Hoskinson nói ông đặc biệt chú ý tới tuyên bố về một lời giải do AI tạo ra đối với phương trình Navier-Stokes.

Navier-Stokes là một trong bảy Bài toán Thiên niên kỷ do Viện Toán học Clay công bố. Bài toán này yêu cầu chứng minh nghiệm của hệ phương trình mô tả chuyển động của chất lưu trong không gian ba chiều có luôn tồn tại hay không, đồng thời xác định nghiệm đó có trơn hay không. Đây là vấn đề nền tảng không chỉ với toán học mà còn với vật lý.

Hoskinson cho biết trước đây ông từng dự đoán các hệ thống toán học hình thức sẽ phát triển theo hướng hỗ trợ hợp tác giữa các nhà toán học. Dù vậy, ông không nghĩ AI có thể sớm tiến tới mức tự hoàn thiện một chứng minh toán học.

Ông cũng nhắc lại việc từng thành lập một trung tâm toán học hình thức tại Đại học Carnegie Mellon. Theo Hoskinson, dù đã theo dõi lĩnh vực này trong nhiều năm, tốc độ tiến bộ gần đây của các mô hình AI vẫn vượt xa kỳ vọng. Ông cho rằng các mô hình ngôn ngữ lớn đang nhanh chóng cải thiện khả năng hình thức hóa những ý tưởng toán học phức tạp, đồng thời tham gia vào quá trình xây dựng và kiểm chứng chứng minh.

Dù đánh giá cao bước tiến này, Hoskinson nhấn mạnh cần thận trọng với vấn đề nguồn gốc của các kết quả toán học do AI tạo ra và việc bảo vệ dữ liệu nghiên cứu. Ông nói nếu OpenAI thực sự tuyên bố đã giải được bài toán Navier-Stokes, đây sẽ là thay đổi mang tính căn bản đối với cách thức vận hành của nghiên cứu toán học. Tuy nhiên, câu hỏi quan trọng không kém là kết quả đó được xây dựng trên cơ sở những nghiên cứu và ý tưởng nào.

Hoskinson cảnh báo rằng khi các nhà nghiên cứu chia sẻ ý tưởng và nhật ký làm việc với các mô hình AI tiên tiến vận hành trên nền tảng đám mây, quyền kiểm soát đối với tri thức đó có thể không còn trọn vẹn. Theo ông, rủi ro này không chỉ áp dụng với doanh nghiệp mà cả trường đại học và viện nghiên cứu.

Vì vậy, ông cho rằng cần có một môi trường AI riêng tư, cho phép khai thác sức mạnh của các mô hình tiên tiến mà không làm lộ dữ liệu nghiên cứu nhạy cảm và tài sản sở hữu trí tuệ cho các dịch vụ AI tập trung.

Hoskinson đồng thời bày tỏ sự lạc quan về thành tựu toán học mà AI có thể đạt được. Theo ông, việc AI phân tích công trình của các nhà nghiên cứu hàng đầu, sau đó cải tiến lặp lại và hình thức hóa đến mức có thể tiếp cận các bài toán khó là một bước tiến rất ấn tượng. Ông cũng cho rằng cách tiếp cận này cho thấy nhiều điểm tương đồng với quá trình nghiên cứu của con người.

Những phát biểu trên cho thấy AI đang dần vượt ra ngoài vai trò tính toán hoặc hỗ trợ nghiên cứu đơn thuần để tham gia trực tiếp vào các hoạt động tri thức ở cấp độ cao hơn. Trong bối cảnh cuộc đua nâng hiệu năng mô hình ngày càng tăng tốc, vấn đề bảo vệ ý tưởng nghiên cứu, dữ liệu nhạy cảm và tài sản trí tuệ được dự báo sẽ trở nên ngày càng quan trọng.