Một bài toán, hai đế chế và cuộc đua không ai dễ dừng

Những gì xảy ra tiếp theo khiến ranh giới giữa khoa học và cạnh tranh doanh nghiệp trở nên khó phân định hơn.

Sau khi đã có lời giải, OpenAI tiếp cận Buckmaster. Công ty đề nghị cho ông công bố kết quả của mình trước, cung cấp thêm tài nguyên tính toán, thậm chí để ông đứng tên tác giả chính trong một bài trình bày lời giải của OpenAI. Theo lời Buckmaster, OpenAI còn sẵn sàng đề xuất ông và cộng sự nhận giải thưởng 1 triệu USD.

Nút thắt nằm ở tên của cộng sự ấy: Levent Alpöge, nhân viên Anthropic.

Buckmaster nói OpenAI không muốn Alpöge đứng tên trong bài. Sébastien Bubeck, người dẫn đầu nỗ lực toán học của OpenAI, phản bác một số chi tiết trong lời kể của Buckmaster, nhưng cũng giải thích thẳng với The New York Times: từ góc nhìn của OpenAI, rất khó để một dự án nội bộ của công ty lại có một nhân viên Anthropic tham gia với tư cách tác giả. 

Buckmaster từ chối đề nghị. Ông nói với The New York Times rằng mình không quan tâm tới 1 triệu USD, cũng không quá quan tâm tới việc ai cán đích trước. Ông “chỉ muốn được là một phần của câu chuyện” toán học. Cuối cùng, ông lại trở thành một nhân vật trong câu chuyện lớn hơn về OpenAI và Anthropic. “Tôi chỉ là người đứng ngoài những trò cạnh tranh vụn vặt này,” ông nói. 

Nhưng Buckmaster cũng không hoàn toàn đứng ngoài. Ông đang sử dụng chính những công cụ do hai bên cung cấp để làm nghiên cứu. Và đó mới là điểm khiến vụ việc khó dừng ở một tranh chấp về công trạng.

Công cụ cũng có thể trở thành đối thủ

Trong quá trình nghiên cứu, Buckmaster đã sử dụng Codex của OpenAI để hỗ trợ xử lý và làm sạch những chuỗi lập luận toán học phức tạp được tạo ra trong quá trình làm việc với AI. Sau khi OpenAI công bố lời giải, ông đặt câu hỏi: liệu những nội dung ông từng đưa vào hệ thống có thể đã góp phần vào năng lực của mô hình sau đó hay không?

Buckmaster nói rõ rằng ông không có bằng chứng chuyện ấy đã xảy ra. OpenAI cũng bác bỏ khả năng các lời nhắc của ông trong hai tháng trước thời điểm công bố có thể ảnh hưởng tới hệ thống được sử dụng để giải Navier–Stokes. Công ty nói mô hình này được xây dựng trên một mô hình tiền huấn luyện trước đó và được phát triển tiếp bằng học tăng cường quy mô lớn; sau điều tra, OpenAI tuyên bố dữ liệu đầu vào sau ngày 3/7 không thể tác động đến hệ thống theo cách Buckmaster nghi ngờ. 

Ở một phát biểu khác được Financial Times dẫn lại, OpenAI nói không có dữ liệu cụ thể của người dùng nào được truy cập để giải bài toán, song công ty không thể loại trừ hoàn toàn khả năng dữ liệu đã được khử định danh từ việc sử dụng các sản phẩm của mình từng góp phần cải thiện mô hình. 

Trong nhiều thập kỷ, một nhà khoa học có thể dùng máy tính, phần mềm thống kê hay cơ sở dữ liệu như những công cụ hỗ trợ. Nhà sản xuất công cụ hiếm khi đồng thời là một chủ thể có khả năng trực tiếp bước vào cùng bài toán, huy động nguồn lực vượt xa một phòng nghiên cứu đại học và tạo ra kết quả cạnh tranh với chính người đang sử dụng sản phẩm của mình.

AI làm ba vai trò bắt đầu nhập lại.

Nó là công cụ, vì nhà khoa học dùng nó để phát triển giả thuyết và xử lý công việc.

Nó là hạ tầng, vì mô hình, sức tính toán, dữ liệu và các điều kiện truy cập đều thuộc về một số ít công ty.

Và ngày càng rõ ràng, nó có thể trở thành tác nhân nghiên cứu, trực tiếp tạo ra những chứng minh, chương trình hay phát hiện mà trước đây con người là chủ thể trung tâm.

Trong vụ Navier–Stokes, ba vai trò ấy chồng chất lên nhau. Việc này đặt ra nan đề: khi một nhà khoa học gửi những suy nghĩ chưa công bố, các bước thử sai hay những giả thuyết còn sơ khai vào một hệ thống AI, quan hệ giữa họ và công ty cung cấp hệ thống ấy nên được hiểu thế nào?

Đây chưa hẳn là câu hỏi về quyền sở hữu theo nghĩa pháp lý. Nó liên quan tới vị trí của hạ tầng tư nhân trong quá trình hình thành tri thức. Nếu năng lực khám phá ngày càng phụ thuộc vào các hệ thống tính toán cực lớn, quyền lực khoa học cũng có thể dịch chuyển về phía những tổ chức kiểm soát chúng. 

Buckmaster nhìn thấy sự thay đổi ấy ngay trong công việc của mình. Ông kể rằng trải nghiệm nghiên cứu với AI vừa gây phấn khích, vừa khiến ông bất an. Khi mô hình bắt đầu tiến nhanh hơn con người trong những bước lập luận, ông tự hỏi vai trò của mình còn là người khám phá hay đang dần trở thành người đọc, kiểm tra và diễn giải đầu ra của máy. “Phần của con người nằm ở đâu?”, ông đặt câu hỏi. 

Cuộc đua không ai dễ dừng

Mối quan hệ giữa OpenAI và Anthropic khiến câu chuyện Navier–Stokes vượt xa một tranh chấp về toán học.

Anthropic ra đời năm 2021 từ một nhóm nhân sự rời OpenAI, trong bối cảnh bất đồng về cách phát triển những hệ thống AI ngày càng mạnh. Từ đó, công ty xây dựng hình ảnh của mình quanh một triết lý thận trọng hơn đối với rủi ro của trí tuệ nhân tạo. Nhưng sáu năm sau, hai bên đã trở thành những đối thủ trực tiếp trên gần như mọi mặt trận: nhân tài, công nghệ, sản phẩm, uy tín và thị trường vốn. Financial Times mô tả đây là một trong những cuộc cạnh tranh gay gắt nhất trong ngành AI hiện nay.

Cả OpenAI và Anthropic đều nhiều lần thừa nhận những rủi ro đi kèm với các hệ thống AI ngày càng mạnh. Dù vậy, cạnh tranh về năng lực mô hình, nhân tài, thị trường và vị thế vẫn tiếp tục gia tăng. Anthropic trong năm nay thậm chí đã điều chỉnh một số cam kết trong chính sách phát triển có trách nhiệm, viện dẫn áp lực từ đối thủ và giới hạn của những cam kết đơn phương khi các công ty khác không chịu những ràng buộc tương tự.

Nghịch lý khó giải xuất hiện: một công ty có thể muốn thận trọng hơn, nhưng giảm tốc một mình cũng có thể đồng nghĩa với việc nhường lợi thế cho đối thủ. Vụ Navier–Stokes cho thấy cơ chế ấy, chỉ cần nghe tin đối thủ có thể đã tiến gần một thành tựu lớn, OpenAI lập tức huy động một nguồn lực tính toán khổng lồ. 

Ba ngày sau khi OpenAI công bố lời giải, Terence Tao cùng 24 người từng nhận Huy chương Fields đưa ra tuyên bố chung với tiêu đề A Severe Misalignment of AI in Mathematics. Họ không phủ nhận năng lực toán học ngày càng mạnh của AI. Điều họ cảnh báo là việc các công ty sử dụng những bài toán nổi tiếng như một thước đo năng lực có thể đẩy mục tiêu của doanh nghiệp và mục tiêu của cộng đồng toán học theo hai hướng khác nhau.

Một lời giải quan trọng thường mở ra phương pháp, khái niệm và cách hiểu mới; sau đó được đọc, kiểm tra, đơn giản hóa, giảng dạy và tích hợp vào kho tri thức chung. Khi năng lực tạo ra lời giải tăng nhanh hơn khả năng cộng đồng hấp thụ chúng, những câu hỏi về ghi nhận, trích dẫn, quyền ưu tiên và khả năng nhận diện phần thực sự mới của một kết quả cũng trở nên khó hơn.

Vì thế, lời cảnh báo của Tao và các đồng nghiệp đáng chú ý vì nó xuất hiện đúng lúc một bài toán hàn lâm đã bị kéo vào quỹ đạo cạnh tranh giữa hai công ty công nghệ lớn.

Navier–Stokes có lẽ là một trường hợp đặc biệt thuận lợi để nhìn thấy sự chuyển dịch này. Toán học có tiêu chuẩn kiểm chứng tương đối rõ, truyền thống ghi nhận công trạng lâu đời và một cộng đồng nghiên cứu quen với việc xây dựng tri thức theo từng bước. Thế nhưng ngay trong môi trường ấy, ranh giới giữa công cụ, cộng tác viên, hạ tầng và đối thủ đã bắt đầu trở nên mờ đi.

Nếu điều đó đã xảy ra trong toán học, những câu hỏi tương tự sẽ còn phức tạp hơn trong y sinh, dược phẩm, vật liệu hay thiết kế chip, nơi tri thức khoa học gắn trực tiếp với tài sản thương mại và lợi thế chiến lược.

Vụ Navier–Stokes chưa cho biết OpenAI hay Anthropic sẽ thắng cuộc đua AI. Nó cho thấy vấn đề dài hạn hơn: khi những cột mốc khoa học trở thành thước đo cho năng lực công nghệ, cạnh tranh giữa các công ty có thể bắt đầu tác động ngược trở lại cách tri thức được tạo ra, ghi nhận và phân phối.

Toán học chỉ tình cờ là nơi sự dịch chuyển ấy hiện ra sớm và rõ.

ĐỌC NGAY

Khi “phòng thí nghiệm mở” dẫn lối cho hệ sinh thái công nghệ chiến lược

Khi robot bước vào phòng mổ: Khát vọng đổi mới từ kỳ lân y tế Cornerstone Robotics

Futures in Education: Chuyển hóa tri thức thành phát triển