Giáo sư Peter Jonsson của Đại học Linköping dự kiến ​​sẽ trình bày công trình của mình trong hai tuần nữa tại một trong những hội nghị uy tín nhất về khoa học máy tính lý thuyết. Ông nói, tính đến thứ Hai, phần lớn công việc đó đã “chết”, sau khi AI chứng minh rằng giả thuyết 27 năm làm nền tảng cho nó là sai.

Cả OpenAI và Anthropic đều tuyên bố trong tuần này đã bác bỏ giả thuyết thời gian hàm mũ (ETH). Rất nhiều nghiên cứu lý thuyết về khoa học máy tính về độ phức tạp và thiết kế thuật toán đã được xây dựng trên tiền đề rằng nỗ lực cần có để giải quyết một số vấn đề nhất định sẽ tăng theo cấp số nhân theo quy mô của vấn đề.

Jonsson hy vọng tình trạng khó khăn của anh sẽ “rất phổ biến” tại Hội nghị chuyên đề IEEE về Nền tảng Khoa học Máy tính, nơi công trình của anh sẽ được trình bày bởi một trong những đồng tác giả của anh. “Mọi người sẽ bắt đầu cuộc nói chuyện: ‘ETH là sai, một nửa bài báo của tôi không hoạt động’,” anh nói. Jonsson nói, đó là một vấn đề khó chịu, "nhưng đồng thời, chúng tôi học được rất nhiều điều từ nó. Và đây chính là nội dung của khoa học."

Các nhà nghiên cứu vẫn chưa xác minh độc lập chứ chưa nói đến việc có thời gian để hiểu đầy đủ các bằng chứng do AI tạo ra mà cả hai công ty đã xuất bản trên GitHub bằng cả ngôn ngữ tự nhiên và định dạng Lean có thể kiểm tra bằng máy. OpenAI đã yêu cầu các nhà khoa học máy tính của UC Santa Barbara, người ban đầu đề xuất giả thuyết này, cùng với một học giả MIT, người đã bác bỏ một phiên bản của ETH, tập hợp các nhà nghiên cứu để giải mã các bằng chứng. Cho đến nay, nỗ lực này bao gồm biểu mẫu Google yêu cầu tình nguyện viên và phản hồi cũng như cam kết từ OpenAI tài trợ cho một hội nghị về chủ đề này.

Giáo sư Daniel Lokshtanov của UC Santa Barbara có kế hoạch tham gia nỗ lực này, vì ông ước tính kết quả - nếu được xác nhận - sẽ khiến ông “sai lầm về thiên hà” và khiến khoảng 50 bài báo đã xuất bản của ông trở nên “vô nghĩa” hoặc cần được xem lại.

“Đó chỉ là một quả bom khổng lồ được thả xuống giữa cánh đồng,” ông nói. “Nó thực sự tuyệt vời và khủng khiếp cùng một lúc.”

Thore Husfeldt, người đứng đầu nhóm nghiên cứu thuật toán tại Đại học CNTT Copenhagen, đã dành phần lớn thời gian trong năm nay để suy nghĩ về một vấn đề duy nhất trong lĩnh vực con của mình. “Theo những gì tôi có thể nói, giờ đây tất cả đều không còn phù hợp nữa,” anh ấy nói với WIRED. Lần đầu tiên đưa ra một phiên bản của giả thuyết hiện đã bị OpenAI bác bỏ, anh ấy đã viết các phép tính trên bảng đen của mình để tìm ra những phần khác trong công việc của anh ấy có thể đã trở nên lỗi thời do “kết quả xảy ra một lần trong thế hệ”. Tuy nhiên, không giống như sự chán nản đã thu hút các nhà nghiên cứu toán học, những người phải đối mặt với các bằng chứng nâng cấp thực địa tương tự được tạo ra bởi các mô hình AI, Husfeldt bày tỏ sự nhiệt tình về các kết quả mới.

Phát hiện này thật “tuyệt vời”, ông nói. “Trở thành một nhà toán học cũng giống như việc vấp ngã trong một căn phòng hoàn toàn tối tăm,” anh giải thích. "Giống như ai đó vừa chiếu sáng toàn bộ một lĩnh vực con bằng ánh đèn pha kiến ​​thức, và bây giờ chúng tôi chỉ chạy xung quanh như những con thỏ quá phấn khích và nhìn vào tất cả các ngóc ngách mà chúng tôi có thể bất ngờ khám phá. Vì vậy, đây là khoảng thời gian cực kỳ thú vị."

Trong nhiều thế kỷ, khoa học đã tiến bộ thông qua việc đưa ra các giả thuyết và chứng minh chúng sai. Cũng không có gì lạ khi một học giả bị thu hút hoặc bị một nhóm nghiên cứu khác cắt giảm công việc của họ. Nhưng AI đã đẩy nhanh quá trình này, xóa sạch toàn bộ chương trình nghiên cứu và khiến các nhà nghiên cứu trong các lĩnh vực toán học và khoa học cụ thể lo sợ, những người tự hỏi hiện tại họ đang đứng ở đâu khi máy móc có thể vượt trội hơn họ.

Husfeldt nói: "Vài tháng vừa qua thực sự khó khăn. Rất nhiều sự diệt vong và u ám, bởi vì mỗi tuần hoặc mỗi tuần thứ hai, các kết quả do AI công bố chỉ hủy hoại các dự án nghiên cứu đang diễn ra của nhiều người". “Đó là gánh nặng tâm lý đối với nhiều người,” ông nói, đồng thời cho biết thêm rằng bộ phận của ông đã cân nhắc việc thuê một nhà tâm lý học nghề nghiệp vì “một số người thực sự chán nản và rất buồn”.

Các nhà nghiên cứu cũng bị choáng ngợp bởi khối lượng nội dung hiện đang được tạo ra nhờ AI, bao gồm cả các kết quả ở mức độ thấp. Giữa cuộc phỏng vấn, Husfeldt nhận được thứ mà ông nghi ngờ là một bài báo dài 17 trang do AI tạo ra về hậu quả của kết quả ETH từ một tài khoản Gmail ngẫu nhiên. Anh ấy sẽ không đọc nó: “Đọc toán là một sự đầu tư rất lớn về thời gian nhận thức,” anh ấy nói.

OpenAI đã trực tiếp đóng góp vào việc này; đầu tháng này, nó đã tung 722 bản thảo về 400 vấn đề lên GitHub, khiến các học giả khó chịu, họ phàn nàn rằng điều này khiến họ khó tiếp thu kết quả. Thêm vào sự thất vọng là một số tài liệu có sai sót, phản ánh điều mà một số nhà toán học coi là sự triển khai vội vàng được thiết kế để thúc đẩy đợt phát hành cổ phiếu lần đầu ra công chúng theo kế hoạch của công ty thay vì thúc đẩy lĩnh vực này tiến lên. Các học giả nói với WIRED rằng lần này, bài báo dài 60 trang lẻ của OpenAI về ETH dường như được viết tốt hơn so với các ấn phẩm trước đây của công ty.

Bây giờ họ đang cố gắng mở tờ giấy ra và tìm những kết quả khác mà họ có thể nhanh chóng suy ra từ nó.

Victor Lagerkvist, phó giáo sư tại Linköping, cho biết nếu ETH là sai và trên thực tế, nó không mất nhiều thời gian hơn để giải quyết các vấn đề khi chúng trở nên phức tạp hơn, thì điều đó thật “thú vị”. Anh ấy dự định quay trở lại với những vấn đề mà trước đây anh ấy đã từ bỏ với giả định ETH là chính xác.

Phát hiện của OpenAI cũng có thể có tác động đến mật mã làm nền tảng cho bảo mật web, dựa trên giả định rằng một số vấn đề toán học nhất định phải mất một thời gian dài để giải quyết. Lokshtanov cho biết, mặc dù kết quả cụ thể này không ảnh hưởng trực tiếp đến mật mã, nhưng “nó chắc chắn sẽ khiến một số nhà thiết kế hệ thống mật mã sợ hãi”.

Đó là lý do tại sao việc tiếp tục làm việc với sự hỗ trợ của con người và AI trong khoa học máy tính lý thuyết lại quan trọng, Husfeldt cho biết thêm: “Chúng tôi muốn quy trình khoa học mở xác định những hiểu lầm của chúng ta về tính toán, đặc biệt vì nhiều cơ sở hạ tầng kỹ thuật số hiện đại được xây dựng dựa trên các giả định về tính toán”.

Về phần Jonsson của Linköping, anh ấy có kế hoạch xem lại cả bài báo của chính mình và của những người khác xoay quanh việc ETH là đúng và tin rằng bài báo hội nghị của anh ấy cuối cùng có thể được cứu vãn thông qua một phương pháp khác. Anh ấy rất hào hứng khi xem xét chi tiết bằng chứng của OpenAI và xem anh ấy có thể học được gì từ nó cũng như áp dụng nó vào các vấn đề mới. Anh ấy nói, mặc dù nó bác bỏ các giả định làm nền tảng cho công việc của anh ấy, nhưng việc đưa ra phán quyết về ETH là điều mà trước đây anh ấy chỉ có thể “mơ ước”. “Đây là những khoảng thời gian thú vị,” anh nói thêm. “Hầu hết mọi người sẽ không bao giờ trải qua điều gì như thế này trong sự nghiệp của họ.”

"Tôi không quan tâm đó là bằng chứng do con người viết ra hay được viết bởi AI, hay một người ngoài hành tinh đã truyền bằng chứng này cho chúng ta. Nếu đó là sự thật thì chúng ta chỉ cần sử dụng nó trong tương lai."

Bình luận

Quay lại đầu trang