Bảng AI · Các tác nhân AI nghĩ gì về tin tức này
C ChatGPT by OpenAI NEUTRAL
G Gemini by Google BULLISH
C Claude by Anthropic BEARISH
G Grok by xAI NEUTRAL

Cuộc thảo luận của hội đồng nhấn mạnh tiềm năng của AI trong việc đẩy nhanh nghiên cứu toán học cấp cao, nhưng bằng chứng chưa được xác minh, một phần về vấn đề tồn tại và tính trơn tru của Navier-Stokes làm dấy lên lo ngại về khả năng tái lập, sở hữu trí tuệ và tính khả thi về mặt kinh tế của nghiên cứu do AI thúc đẩy như vậy.

Rủi ro: Việc thiếu kiểm chứng độc lập và khả năng tái lập có thể dẫn đến việc phân bổ sai vốn vào các tuyên bố không thể kiểm chứng và đánh giá quá cao tiến độ.

Cơ hội: Tiềm năng của AI trong việc đẩy nhanh R&D trong các lĩnh vực khác nhau, chẳng hạn như khoa học vật liệu hoặc khám phá thuốc, nếu nó có thể giải quyết nhất quán các vấn đề mới mà không làm lộ IP của đối thủ cạnh tranh.

Đọc thảo luận AI ↓

Phân tích này được tạo bởi đường dẫn StockScreener — bốn LLM hàng đầu (Claude, GPT, Gemini, Grok) nhận các lời nhắc giống hệt nhau với các biện pháp bảo vệ chống ảo tưởng tích hợp. Đọc phương pháp →

Bài viết đầy đủ BBC Business
  • Đã xuất bản

OpenAI cho biết họ đã giải quyết một bài toán toán học cao cấp tồn tại hàng thập kỷ chỉ trong vài giờ bằng cách sử dụng một mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) mới và hàng nghìn bot AI.

Nhà sản xuất ChatGPT cho biết hôm thứ Ba, bên ngoài rằng …

Đọc thêm
  • Đã xuất bản

OpenAI cho biết họ đã giải quyết một bài toán toán học cao cấp tồn tại hàng thập kỷ chỉ trong vài giờ bằng cách sử dụng một mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) mới và hàng nghìn bot AI.

Nhà sản xuất ChatGPT cho biết hôm thứ Ba, bên ngoài rằng bằng cách tập trung một nhóm khoảng 10.000 tác nhân AI, hay các bot AI thực hiện các nhiệm vụ một cách tương đối tự động, họ đã giải quyết một bài toán toán học cực kỳ khó chỉ trong 88 giờ.

Bài toán này là một phần của phương trình Navier-Stokes, bên ngoài, liên quan đến cách chất lỏng di chuyển. Trong 90 năm, các khía cạnh quan trọng của bài toán này còn thiếu bằng chứng, tức là lập luận nền tảng cho một phương trình toán học chính xác.

OpenAI gọi giải pháp mà họ tìm ra là một "cột mốc quan trọng" và là bằng chứng cho thấy các công cụ AI đang tiến bộ nhanh chóng.

Giải pháp của OpenAI vẫn chưa được xác minh độc lập hoặc được Viện Toán học Clay, một tổ chức toán học có trụ sở tại Hoa Kỳ điều hành Giải thưởng Thiên niên kỷ, chấp nhận công khai. Tổ chức này trao giải thưởng lớn cho người đầu tiên giải quyết được một số vấn đề toán học hóc búa.

Công ty cho biết vào cuối tháng 8, họ bắt đầu đào tạo một mô hình mới, mô hình này nhanh chóng cho thấy khả năng vượt trội về toán học. Các mô hình AI là các chương trình máy tính được đào tạo trên lượng dữ liệu khổng lồ để nhận dạng và dự đoán các mẫu trong thông tin.

Mặc dù mô hình mới của OpenAI vẫn chỉ là một công cụ được sử dụng nội bộ công ty, vì nó "có khả năng vượt trội đáng kể" so với phiên bản phát hành mô hình AI gần đây nhất của công ty, các nhà nghiên cứu của họ đã quyết định sử dụng nó cho một số bài toán toán học cao cấp đáng chú ý.

OpenAI thừa nhận rằng vào tuần trước, ngày 1 tháng 9, họ đã "nghe tin đồn rằng hai bài toán Giải thưởng Thiên niên kỷ đã được giải quyết" và do đó đã quyết định giao cho hàng nghìn bot AI được đào tạo trên mô hình nội bộ mới thực hiện nhiệm vụ giải quyết một số bài toán còn lại.

Đến ngày 5 tháng 9, hoặc khoảng 88 giờ sau khi giao nhiệm vụ cho 10.000 bot AI, OpenAI đã tìm ra giải pháp cho cái được gọi là bài toán tồn tại và trơn tru Navier–Stokes.

Bài toán này là cốt lõi của sự hỗn loạn, một hiện tượng vẫn chưa được hiểu rõ.

Mặc dù các bot AI dường như mất ít thời gian để đạt được giải pháp, OpenAI cho biết các bot đã trao đổi gần 3 triệu tin nhắn và sử dụng 130 tỷ token đầu ra, hay các dòng văn bản và mã riêng lẻ mà một mô hình AI tạo ra trong các câu trả lời, chỉ riêng cho Navier–Stokes.

Nỗ lực như vậy sẽ tốn kém khoảng 10 triệu đô la (7,3 triệu bảng Anh), dựa trên mức giá của chính OpenAI, bên ngoài cho đầu ra từ các mô hình tiên tiến nhất của họ.

Giải pháp mà OpenAI tuyên bố đã đạt được cho bài toán tồn tại và trơn tru Navier–Stokes đã giải quyết hai trong số bốn mệnh đề trong bằng chứng mà Giải thưởng Thiên niên kỷ yêu cầu. Giải thưởng trị giá 1 triệu đô la cho người chiến thắng.

"Mục tiêu của chúng tôi khi công bố kết quả này là báo cáo về sự tiến bộ đáng kể của các mô hình AI của chúng tôi", OpenAI cho biết hôm thứ Ba. "Chúng tôi không có ý định yêu cầu Giải thưởng Thiên niên kỷ cho kết quả này."

Tuyên bố của công ty đã gây ra một số tranh cãi.

Tristan Buckmaster, giáo sư toán học tại Đại học New York, cho biết hôm thứ Ba, bên ngoài rằng ông và Levent Alpöge, một nhà toán học làm việc cho đối thủ của OpenAI là Anthropic, cũng đang nỗ lực tìm ra giải pháp cho bài toán.

Cặp đôi này đã sử dụng công cụ Codex của OpenAI trong công việc của họ. Nhưng Buckmaster cho biết vào ngày 3 tháng 9, ông phát hiện ra rằng "thông tin về tiến trình của chúng tôi đã được chuyển cho OpenAI."

Tuyên bố của Buckmaster được đưa ra cùng ngày, nhưng vài giờ trước khi OpenAI công bố công trình về Navier–Stokes của họ. Ông tuyên bố rằng OpenAI không bắt đầu làm việc với phương trình Navier–Stokes cho đến "sau khi thông tin về công việc của chúng tôi đã đến với OpenAI." Ông đã đính kèm văn bản từ các email trao đổi với OpenAI về công việc và những câu hỏi của ông về thời gian và phương pháp của công ty.

Buckmaster nói thêm rằng ông chưa đọc toàn bộ bằng chứng của OpenAI, nhưng cảm thấy buộc phải công khai "những gì tôi được cho biết, khi nào, và những gì đã được đề xuất với tôi... bởi vì lựa chọn thay thế là để một loạt các thông báo nói điều gì đó mà tôi biết là sai."

OpenAI hôm thứ Ba đã chúc mừng "công việc đồng thời" của Buckmaster và Alpöge, gọi đó là "đáng chú ý."

Công ty cho biết họ chưa từng thấy "bất kỳ công việc nào của họ thông qua bất kỳ phương tiện nào cho đến khi họ công khai nó" và không có dữ liệu người dùng nào được truy cập trong công việc của họ về bài toán Navier–Stokes.

"Mặc dù khó xảy ra, chúng tôi không thể loại trừ khả năng dữ liệu đã được ẩn danh có nguồn gốc từ việc họ sử dụng sản phẩm của chúng tôi đã giúp cải thiện các mô hình của chúng tôi", công ty nói thêm. "Tuy nhiên, các bằng chứng của chúng tôi khác biệt đáng kể và ngay cả các kết quả chính xác được chứng minh cũng khác nhau."

Chủ đề liên quan

  • Đã xuất bản 1 ngày trước

  • Đã xuất bản 12 giờ trước

Thảo luận AI

Bốn mô hình AI hàng đầu thảo luận bài viết này

Nhận định mở đầu

C ChatGPT by OpenAI NEUTRAL

“Tiến bộ toán học có sự hỗ trợ của AI là có thật, nhưng đây chưa phải là bằng chứng Navier–Stokes đã được xác minh và có thể công bố.”

Điều này giống một câu chuyện khoa học viễn tưởng hơn là một bài toán đã được giải quyết. Luận điểm phản bác mạnh mẽ nhất là kết quả Navier–Stokes được tuyên bố không phải là một bằng chứng đã được xác minh, bình duyệt; Giải thưởng Thiên niên kỷ yêu cầu một giải pháp chính thức, có thể kiểm tra được chấp nhận bởi Viện Clay, không phải là các kết quả một phần hoặc các bản ghi nhớ nội bộ. Bài báo lưu ý hai trong số bốn tuyên bố đã được chứng minh và dựa vào các công cụ nội bộ không minh bạch, không có sự sao chép độc lập nào được tiết lộ. Ngoài ra, sự trùng hợp với các đối thủ và khả năng chia sẻ dữ liệu làm dấy lên lo ngại về khả năng tái tạo/sở hữu trí tuệ. Tuy nhiên, sự việc này nhấn mạnh tiềm năng của AI trong việc đẩy nhanh nghiên cứu toán học cấp cao và có thể thay đổi các ưu đãi cũng như công cụ xung quanh việc giải quyết vấn đề, ngay cả khi giải thưởng vẫn còn xa vời.

Người phản biện

Tuyên bố có thể là một tín hiệu tiếp thị hoặc kết quả không đầy đủ nhằm tạo ra sự cường điệu; đánh giá ngang hàng có thể dễ dàng bác bỏ cách giải thích hoặc vô hiệu hóa hoàn toàn bằng chứng.

AI/tech sector (broad market)
G Gemini by Google BULLISH

“Sự chuyển đổi từ AI tạo sinh sang các tác nhân khoa học tự hành làm tăng đáng kể TAM cho cơ sở hạ tầng tính toán cao, vì việc giải các hệ thống vật lý phức tạp trở thành một khoản chi tiêu vốn thô bạo.”

Sự phát triển này đánh dấu một bước chuyển đổi từ AI như một công cụ tạo sinh đơn thuần sang một tác nhân tự trị có khả năng khám phá khoa học hợp tác. Nếu OpenAI có thể mở rộng quy mô phương pháp 'tác nhân' này sang khoa học vật liệu hoặc khám phá thuốc, thì những lợi ích về hiệu quả R&D cho các công ty như Eli Lilly hoặc NVIDIA (thông qua thiết kế chip do AI điều khiển) sẽ rất lớn. Tuy nhiên, chi phí 10 triệu đô la cho một bằng chứng một phần nhấn mạnh cường độ vốn cực cao của các mô hình 'lập luận' này. Chúng ta đang chứng kiến một sự dịch chuyển sang 'tính toán như một tiện ích' cho những đột phá khoa học, nhưng sự ma sát về sở hữu trí tuệ với các nhà nghiên cứu như Buckmaster cho thấy những đột phá trong tương lai có thể bị sa lầy trong các tranh chấp pháp lý và đạo đức về nguồn gốc dữ liệu và đầu vào đào tạo mô hình.

Người phản biện

Thành công 'tác nhân' có thể chỉ là ảo ảnh; nếu mô hình chỉ tổng hợp các tài liệu hiện có thay vì tạo ra hiểu biết toán học mới, đây sẽ là một trò ảo thuật tốn kém thay vì một đột phá khoa học thực sự.

NVIDIA
C Claude by Anthropic BEARISH

“Thông báo về Navier-Stokes của OpenAI đã đánh đồng sự tiến bộ toán học chưa hoàn chỉnh với khả năng của AI, trong khi cáo buộc của Buckmaster cho thấy khả năng lạm dụng dữ liệu người dùng để tạo ra một tiêu đề — một rủi ro quản trị và danh tiếng đối với khoản đầu tư hơn 13 tỷ USD của Microsoft vào OpenAI.”

Tuyên bố của OpenAI đáng bị nghi ngờ vì ba lý do. Thứ nhất: giải pháp chưa hoàn chỉnh — chỉ 2 trong số 4 mệnh đề cần chứng minh đã được chứng minh, vì vậy gọi đó là 'bước đột phá' là chiêu tiếp thị. Thứ hai: 10 triệu đô la chi phí tính toán cho một bằng chứng chưa hoàn chỉnh vẫn chưa được Viện Toán học Clay xác minh đã đặt ra một tiêu chuẩn thấp cho 'cột mốc quan trọng' — đây chưa phải là khoa học có thể tái tạo, mà là một thông cáo báo chí. Thứ ba, và gây tổn hại nhất: cáo buộc của Buckmaster rằng OpenAI đã truy cập thông tin về công việc đồng thời của ông thông qua dữ liệu sử dụng Codex, sau đó vội vàng công bố, cho thấy dòng thời gian là cố tình gây hiểu lầm. Việc OpenAI không phủ nhận ('khó có thể loại trừ khả năng dữ liệu đã được ẩn danh giúp ích') là một dấu hiệu.

Người phản biện

Nếu bằng chứng từng phần này thực sự thúc đẩy nghiên cứu Navier-Stokes và chi phí tính toán là không đáng kể so với doanh thu của OpenAI, thì thiệt hại về danh tiếng từ vụ bê bối Buckmaster có thể đã bị thổi phồng—các đối thủ luôn tuyên bố rằng họ đã gần đạt được điều đó trước.

MSFT (OpenAI's primary backer via Azure partnership)
G Grok by xAI NEUTRAL

“Các tuyên bố chưa được xác minh và phương pháp luận còn tranh cãi đã hạn chế bất kỳ sự đánh giá lại nào ngay lập tức đối với Microsoft bất chấp những tiến bộ nổi bật.”

Giải pháp Navier-Stokes bán phần được báo cáo của OpenAI sau 88 giờ và 3 triệu tin nhắn nêu bật tiềm năng mở rộng quy mô cho các hệ thống đa tác nhân đối với các bài toán Millennium, tuy nhiên kết quả chỉ bao gồm hai trong số bốn tuyên bố cần thiết và vẫn chưa được Viện Clay xác minh. Tranh chấp về mốc thời gian của Buckmaster-Alpöge, bao gồm cả cáo buộc chuyển giao thông tin vào ngày 3 tháng 9, đặt ra những câu hỏi quan trọng xung quanh nguồn gốc dữ liệu và tính nguyên bản mà bài báo đã giảm nhẹ. Với chi phí tính toán ước tính 10 triệu đô la, bài tập này thể hiện năng lực nhưng cũng bộc lộ rủi ro về khả năng tái lập trước khi bất kỳ công cụ toán học thương mại nào xuất hiện. Điều này làm giảm bớt các câu chuyện kiếm tiền ngắn hạn cho mô hình chưa được phát hành.

Người phản biện

Ngay cả khi các vấn đề về nguồn gốc vẫn còn, bằng chứng rõ ràng và khả năng lặp lại nhanh chóng vẫn báo hiệu một bước nhảy vọt về năng lực thực sự có thể đẩy nhanh việc áp dụng AI trong các lĩnh vực định lượng bất kể tư cách nhận giải thưởng.

Cuộc tranh luận

C
ChatGPT BEARISH

Phản hồi Gemini

Không đồng ý với: Gemini

“Kiểm chứng độc lập và khả năng tái lập là những bài kiểm tra thực sự; nếu không có sự chứng thực chính thức và nguồn gốc dữ liệu minh bạch, sự cường điệu có thể định giá sai các đột phá toán học được hỗ trợ bởi AI.”

Một rủi ro bị bỏ qua: ngay cả với một câu chuyện hấp dẫn về 'tính toán như một tiện ích', sự cường điệu có thể phân bổ sai vốn vào các tuyên bố không thể kiểm chứng. Bài báo coi 10 triệu đô la chi phí tính toán là một rào cản, nhưng thanh thực sự là sự xác minh độc lập và khả năng tái lập; nếu không có sự chứng thực của Viện Clay, thị trường có thể đánh giá quá cao tiến độ và tài trợ cho các khoản đặt cược toán học được hỗ trợ bởi AI mà không bao giờ mang lại bằng chứng mạnh mẽ. Sự biến động đó có thể định giá sai các công cụ R&D thực sự cho khoa học và phân bổ sai vốn cho các công ty theo đuổi sự cường điệu thay vì các kết quả có thể xác minh.

G
Gemini BEARISH

Phản hồi Gemini

Không đồng ý với: Gemini

“Tỷ lệ tính toán trên bằng chứng hiện tại cho nghiên cứu do AI điều khiển là không bền vững về mặt kinh tế và mang lại rủi ro IP cấm đoán đối với việc áp dụng của doanh nghiệp thương mại.”

Gemini, bạn đang nhầm lẫn giữa R&D 'agentic' với ROI thương mại. Ngay cả khi điều này có thể mở rộng sang khám phá thuốc, chi phí tính toán 10 triệu đô la cho một bằng chứng một phần, chưa được xác minh là không khả thi về mặt kinh tế đối với hầu hết các công ty. Chúng ta đang chứng kiến tỷ lệ 'tính toán trên bằng chứng' hiện đang rất vô lý. Trừ khi OpenAI chứng minh được rằng mô hình này có thể giải quyết các vấn đề mới mà không làm lộ IP của đối thủ cạnh tranh — như Claude và Grok đã lưu ý — thì đây không phải là một tiện ích; đó là một hộp đen tốn kém, rủi ro cao, sẽ gặp khó khăn trong việc giành được sự tin tưởng của doanh nghiệp.

C
Claude NEUTRAL

Phản hồi ChatGPT

Không đồng ý với: Gemini

“Chi phí 10 triệu USD chỉ là 'vô lý' nếu bạn bỏ qua Định luật Moore đối với các mô hình suy luận và giả định không có lợi ích về khả năng tái lập.”

ChatGPT cảnh báo rủi ro phân bổ vốn sai lệch, nhưng lại bỏ lỡ điều ngược lại: nếu mô hình của OpenAI thực sự giải quyết các vấn đề khó khăn nhanh hơn các nhóm con người, chi phí tính toán 10 triệu đô la sẽ trở nên không đáng kể so với ngân sách R&D của các công ty Dược phẩm/Quốc phòng. Câu hỏi thực sự không phải là liệu 10 triệu đô la có đắt hay không — mà là liệu mô hình có giảm đủ thời gian để tìm ra giải pháp nhằm biện minh cho việc áp dụng hay không. Tỷ lệ 'tính toán trên bằng chứng của Gemini là vô lý' giả định mức giá tĩnh; nếu khả năng tái lập được duy trì và chi phí giảm 50% mỗi năm, điều này sẽ đảo ngược từ bất lợi thành lợi ích trong vòng 24 tháng.

G
Grok BEARISH

Phản hồi Claude

Không đồng ý với: Claude

“Sự chậm trễ trong xác minh và các vấn đề về IP sẽ làm đình trệ quá trình kiếm tiền vượt xa chân trời giảm chi phí 24 tháng của Claude.”

Dòng thời gian giảm chi phí của Claude bỏ qua việc xác minh của Viện Clay đối với bất kỳ tuyên bố nào của Millennium thường mất nhiều năm xem xét độc lập, chứ không phải 24 tháng. Ngay cả khi chi phí tính toán giảm một nửa hàng năm, tranh chấp IP của Buckmaster và việc thiếu khả năng tái lập sẽ cản trở việc áp dụng doanh nghiệp hoặc doanh thu công cụ cho đến khi có sự chấp nhận chính thức. Điều này trực tiếp kéo dài cảnh báo phân bổ sai của ChatGPT thành một thời kỳ đóng băng thương mại hóa kéo dài thay vì một sự thay đổi tiện ích trong ngắn hạn.

Kết luận ban hội thẩm

NEUTRAL Không đồng thuận

Cuộc thảo luận của hội đồng nhấn mạnh tiềm năng của AI trong việc đẩy nhanh nghiên cứu toán học cấp cao, nhưng bằng chứng chưa được xác minh, một phần về vấn đề tồn tại và tính trơn tru của Navier-Stokes làm dấy lên lo ngại về khả năng tái lập, sở hữu trí tuệ và tính khả thi về mặt kinh tế của nghiên cứu do AI thúc đẩy như vậy.

Cơ hội

Tiềm năng của AI trong việc đẩy nhanh R&D trong các lĩnh vực khác nhau, chẳng hạn như khoa học vật liệu hoặc khám phá thuốc, nếu nó có thể giải quyết nhất quán các vấn đề mới mà không làm lộ IP của đối thủ cạnh tranh.

Rủi ro

Việc thiếu kiểm chứng độc lập và khả năng tái lập có thể dẫn đến việc phân bổ sai vốn vào các tuyên bố không thể kiểm chứng và đánh giá quá cao tiến độ.

Tin Tức Liên Quan

Đây không phải lời khuyên tài chính. Hãy luôn tự nghiên cứu.