Các nhà khoa học mệt mỏi với cách OpenAI kiểm soát thông tin đột phá khoa học

Vào thứ Hai, OpenAI đã công bố những bước đột phá ấn tượng trong toán học, khoa học máy tính và vật lý, đi kèm với phương pháp tiếp cận mới trong việc truyền thông các phát hiện của mình. Mặc dù có vẻ như đang điều chỉnh cách làm, các nhà khoa học trò chuyện với The Verge ngày càng cảm thấy mệt mỏi với những chiêu trò của công ty này.

Đã có vài tháng đầy sóng gió giữa OpenAI và các nhà toán học, những người vẫn đang phải xử lý hàng trăm bản thảo được tung ra một cách đột ngột vào đầu tháng 10. Lần này, OpenAI cho biết họ đang làm việc với các chuyên gia "dẫn dắt" để quyết định cách chia sẻ các đột phá mới nhất tốt nhất.

Cả ba kết quả đều liên quan đến những bài toán chưa có lời giải quan trọng bậc nhất trong toán học, khoa học máy tính và vật lý. Một số kết quả mở rộng công việc trước đó của OpenAI trong khi số khác tạo ra bước đi hoàn toàn mới. Theo lời khuyên từ các chuyên gia "dẫn dắt" của OpenAI, mỗi kết quả có một chiến lược phát hành khác nhau. Đối với kết quả toán học, OpenAI đã phát hành phần đầu ra do AI tạo ra, "để các nhà nghiên cứu tự do tổ chức nỗ lực giải thích kết quả đó." Đối với phát hiện khoa học máy tính, OpenAI cũng sẽ thành lập một nhóm nhà nghiên cứu bên ngoài "để giải thích kết quả." Trong khi đó, kết quả vật lý chưa được công bố chút nào và OpenAI cho biết họ sẽ "nhường quyền" cho một nhóm chuyên gia bên ngoài về cách phát hành tài liệu.

Kết quả toán học trông có vẻ rất nổi bật. Nó cho thấy việc giải quyết giả thuyết Kakeya trong mọi chiều không gian. Nói một cách đại khái, bài toán đặt ra câu hỏi cần bao ít không gian để quay một chiếc kim hoặc cây bút theo mọi hướng. Chứng minh cho phiên bản ba chiều nằm trong số những thành tựu giúp nhà toán học Hong Wang của Đại học NYU giành được huy chương Fields danh giá hồi đầu năm nay. Giáo sư toán học Brendan Hassett của Đại học Brown nói với The Verge rằng tuyên bố của OpenAI "trông có vẻ được hỗ trợ tốt", dù ông nhấn mạnh bản thân chưa kiểm tra định hình Lean, một phương pháp xác minh kết quả bằng máy tính.

Kết quả vật lý khám phá Mô hình Chuẩn, khuôn khổ lý thuyết thành công và hoàn thiện nhất trong vật lý. Nó liên quan đến sắc động lực học lượng tử, mô tả lực tương tác mạnh, một trong bốn lực cơ bản của tự nhiên (bên cạnh lực hấp dẫn, lực điện từ và lực tương tác yếu) và mối quan hệ của nó với lý thuyết Yang-Mills, một nền tảng của vật lý hạt hiện đại. Lý thuyết Yang-Mills cũng nằm ở trung tâm của một trong bảy bài toán Giải thưởng Thiên niên kỷ trong toán học, mặc dù công trình của OpenAI không giải quyết vấn đề "khoảng cách khối lượng" chưa có lời giải.

Kết quả cuối cùng tuyên bố bác bỏ giả thuyết thời gian lũy thừa, một giả định được thừa nhận rộng rãi trong khoa học máy tính lý thuyết rằng một số bài toán không thể được giải quyết nhanh hơn đáng kể so với phương pháp thử-sai. Nó có liên quan chặt chẽ đến P và NP, một bài toán Giải thưởng Thiên niên kỷ khác và là một trong những bài toán lớn chưa có lời giải của lĩnh vực này, đặt câu hỏi liệu các bài toán có lời giải dễ dàng kiểm tra thì có dễ giải quyết hay không.

Với các mức độ công bố khác nhau và sự phức tạp trong việc đánh giá công trình như vậy, các nhà nghiên cứu khó lòng đánh giá đầy đủ các phát hiện của công ty. Ngay cả khi có toàn bộ thông tin, việc đó cũng sẽ tốn thời gian. Nhưng các chuyên gia trò chuyện với The Verge cho biết có những lý do chính đáng để coi trọng các kết quả này, mô tả chúng theo nhiều cách khác nhau là "khổng lồ", "bước đột phá lớn" và "có ý nghĩa".

"Thật vô lý khi ban đầu chỉ một vài nhà khoa học xuất sắc mới có thể nhìn thấy chúng."

Nhưng sự phấn khích của các nhà nghiên cứu về khoa học lại bị kìm hãm bởi sự bực bội trước hành vi của OpenAI, một cảm giác quen thuộc sau nhiều tháng đối mặt với thứ mà họ mô tả là một loạt phát hiện do AI tạo ra gây kiệt sức. Nhiều người háo hức chờ đợi cộng đồng rộng lớn hơn thực hiện nhiệm vụ gian khổ là xem xét kỹ lưỡng các phát hiện của phòng thí nghiệm AI và đặt câu hỏi tại sao OpenAI lại dựng thêm rào cản bằng cách chọn lọc thủ công các chuyên gia để giám sát quá trình này.

Hầu hết các chuyên gia mà The Verge trò chuyện đều hoan nghênh quyết định tham khảo ý kiến các nhà nghiên cứu bên ngoài của OpenAI, nhưng lập luận rằng việc công bố kết quả công khai cũng đồng nghĩa với việc làm cho công trình đó có sẵn cho bất kỳ ai xem xét kỹ lưỡng. "Tôi ổn với việc họ phát hành các bài toán như cách họ làm hôm nay," Constantin Kogler, một nhà nghiên cứu tại Viện Nghiên cứu Cao cấp cho biết, hoan nghênh lô ba kết quả dễ quản lý hơn so với hàng trăm kết quả được phát hành trước đó. Nhưng ông đặt câu hỏi về quyết định hạn chế quyền truy cập vào các chuyên gia do OpenAI chọn lựa. "Thật vô lý khi ban đầu chỉ một vài nhà khoa học xuất sắc mới có thể nhìn thấy chúng," ông nói.

"Việc họ chọn lọc nhóm người là một thảm họa," Andreas Karch, giáo sư vật lý tại Đại học Texas ở Austin, nói với The Verge. "Các phòng thí nghiệm lớn đã có đủ quyền lực rồi. Họ không nên chọn kẻ thắng người thua." Karch ban đầu đề xuất chọn các nhà nghiên cứu thông qua "quy trình cạnh tranh", dù ông thừa nhận nó có khả năng tạo ra một nhóm tương tự, được ông mô tả là "hạng nhất". Sau đó, ông đặt câu hỏi tại sao OpenAI "không thể phát hành bản chứng minh ngay bây giờ", bên cạnh việc bổ nhiệm nhóm chuyên gia của họ. "Điều này sẽ số hóa quyền truy cập trong khi vẫn cho thấy họ quan tâm đến việc làm cho các kết quả có ý nghĩa và dễ hiểu," ông nói.

"Cảm giác của tôi là với bất kỳ cách tiếp cận nào, sẽ luôn có người cảm thấy khó chịu."

Đó chính xác là kiểu kiểm soát thông tin mà Nhóm Cố vấn về Toán học và Trí tuệ Nhân tạo (AGMAI), một nhóm chuyên gia mà OpenAI trước đó đã cam kết tham khảo về cách chia sẻ phát hiện của mình, đã cảnh báo chỉ một ngày trước thông báo. "Chúng tôi khuyến nghị các công ty AI không nên áp dụng thực tiễn này," họ lập luận, cho rằng việc chọn một số người nhất định để nhận đầu ra trước là "không cần thiết", mượn uy tín của các nhà nghiên cứu được chọn, và có nguy cơ gây ra quyền truy cập không đồng đều, lựa chọn thiên vị và chậm trễ, cùng nhiều vấn đề khác. Thay vào đó, họ khuyến nghị các phòng thí nghiệm AI phát hành đầu ra trên các kho lưu trữ học thuật, với các bản chứng minh được hình thức hóa và thông tin về cách các bài toán được chọn, đồng thời cung cấp tài फंडिंग và hỗ trợ khác cho những người đang làm việc để hiểu rõ kết quả.

Sau khi công bố các kết quả mới nhất, AGMAI đã thúc giục OpenAI "công bố không chậm trễ ngôn ngữ tự nhiên và kết quả Lean đằng sau các công bố của mình" trong lĩnh vực vật lý:

"Mặc dù đây là những câu hỏi cốt lõi trong vật lý, chúng cũng là những câu hỏi quan trọng trong toán học. Sự tồn tại của lý thuyết lượng tử Yang-Mills là một phần của bài toán Giải thưởng Thiên niên kỷ và việc xây dựng các lý thuyết trường lượng tử tương tác trong bốn chiều đã là mục tiêu của vật lý toán học trong nhiều thập kỷ.

Chúng tôi rất tôn trọng các nhà khoa học được OpenAI yêu cầu dẫn dắt công việc này. Nhưng như chúng tôi đã giải thích trong tuyên bố gần đây của mình, sự hiểu biết nên phát triển một cách cởi mở, với mọi người được cấp quyền truy cập như nhau. OpenAI cho biết họ đã trì hoãn phát hành cho đến khi định hình Lean hoàn tất. Theo lời của chính họ, việc này hiện đã hoàn toàn xong xuôi, vì vậy không có lý do khoa học nào để trì hoãn việc phát hành thêm nữa."

Làm cho các phát hiện có sẵn một cách cởi mở cũng có thể dẫn đến khoa học tốt hơn và khuyến khích việc áp dụng rộng rãi hơn các công cụ mới như AI, Hassett nói. "Việc có nhiều nhóm trên khắp thế giới vật lộn với các kết quả này hỗ trợ việc áp dụng nhanh chóng các công cụ mới bởi những ai muốn sử dụng chúng," ông nói.

"Các kết quả cơ bản đang được giải quyết quá nhanh mà không có sự đóng góp của con người... các bài báo rất khó đọc và xác minh."

Việc tìm ra cách giao tiếp với các nhà nghiên cứu trong các lĩnh vực mà OpenAI đang ngày càng lấn sân sao cho làm hài lòng tất cả mọi người có thể là điều bất khả thi. Công ty cho biết họ đang thử nghiệm các phương pháp khác nhau và thừa nhận mỗi phương pháp đều có sự đánh đổi. "Cảm giác của tôi là với bất kỳ cách tiếp cận nào, sẽ luôn có người cảm thấy khó chịu," Jared Duker Lichtman, nhà toán học tại Stanford cho biết. "Vì vậy, vấn đề chỉ là tìm ra lựa chọn ít gây khó chịu nhất."

Xiaoyu He, giáo sư toán học tại Viện Công nghệ Georgia, nghĩ rằng vấn đề còn sâu sắc hơn cả cách OpenAI chọn để công bố phát hiện của họ. "Các kết quả rất ấn tượng," ông nói, "nhưng tôi nghĩ họ đang làm ra vẻ như đang cố gắng có trách nhiệm và suy nghĩ thấu đáo về cách họ phát hành kết quả trong khi thực tế không phải vậy."