OpenAI công bố lời giải cho bài toán nổi tiếng Navier-Stokes

TL;DR: OpenAI cho biết một mô hình chưa phát hành đã tìm được lời giải cho bài toán Navier-Stokes trong khoảng 88 giờ bằng khoảng 10.000 AI agents, nhưng thời điểm công ty vào cuộc và câu hỏi về dữ liệu đang làm dấy lên tranh cãi trong giới toán học.

Navier-Stokes là bài toán về chuyển động của chất lưu như nước và không khí, thuộc nhóm Millennium Prize Problems có giải thưởng 1 triệu USD cho mỗi bài. Theo OpenAI, kết quả này là một cột mốc cho năng lực nghiên cứu toán học của AI.

Tuy nhiên, các nhà toán học được The Verge phỏng vấn lo ngại cuộc đua huy động năng lực tính toán rất lớn để theo đuổi những hướng nghiên cứu đang dang dở có thể làm suy yếu chuẩn mực chia sẻ ý tưởng sớm và tin cậy lẫn nhau trong ngành.

OpenAI nói gì về lời giải trong 88 giờ?

Trong bài đăng công bố hôm thứ Ba, OpenAI cho biết mô hình nội bộ chưa phát hành của họ đã tìm được lời giải cho bài toán Navier-Stokes sau khoảng 88 giờ. Công ty nói đã triển khai khoảng 10.000 AI agents, tức các tác tử AI được giao nhiệm vụ để tìm kiếm và xử lý vấn đề theo nhiều hướng.

Bài toán này liên quan đến chuyển động của chất lưu và đã làm khó giới nghiên cứu gần 90 năm. Đây là một trong các Millennium Prize Problems, nhóm bài toán nổi tiếng do Clay Mathematics Institute quản lý giải thưởng.

OpenAI gọi đây là một cột mốc nhưng nói không có ý định nhận giải thưởng 1 triệu USD. Clay Mathematics Institute cũng chưa trao giải. Theo công ty, mục tiêu là công bố tiến bộ đáng kể của mô hình AI.

Bài toán nổi tiếng Navier-Stokes | Nguồn ảnh: OpenAI

Tranh cãi xoay quanh thời điểm OpenAI vào cuộc

Một ngày trước thông báo của OpenAI, Tristan Buckmaster, giáo sư toán tại Đại học New York, công bố kết quả về một vấn đề liên quan cùng Levent Alpöge, nhà nghiên cứu tại Anthropic. Theo bài viết nguồn, Alpöge không thực hiện công việc này thay mặt Anthropic.

Buckmaster nói ông đã liên hệ OpenAI sau khi biết công ty nghe về tiến triển của nhóm mình, để hỏi thời điểm OpenAI bắt đầu làm việc và dữ liệu huấn luyện của mô hình. Theo lời kể của Buckmaster, trao đổi trở nên căng thẳng; ông nói một nhà nghiên cứu OpenAI cảnh báo việc công khai sự việc có thể “hủy hoại sự nghiệp” của ông.

Buckmaster cũng cáo buộc OpenAI đề nghị ông xuất bản công trình nhưng ghi nhận mô hình nội bộ của công ty và bỏ Alpöge khỏi danh sách đồng tác giả. OpenAI chưa phản hồi công khai các cáo buộc này ngoài vấn đề dữ liệu và dẫn lại bài đăng công bố khi được hỏi. Sébastien Bubeck, nhà nghiên cứu OpenAI được Buckmaster nhắc tên, phủ nhận từng yêu cầu loại Alpöge khỏi vị trí đồng tác giả.

Về lý do khởi động dự án, Bubeck nói tại một buổi họp báo rằng OpenAI nghe tin đồn trên Twitter về tiến triển liên quan đến các Millennium Prize Problems. Công ty quyết định thử sức với một bài toán trong nhóm này và cho biết chỉ sau đó mới nhận ra tin đồn liên quan đến Buckmaster và Alpöge.

Câu hỏi chưa ngã ngũ về dữ liệu

Buckmaster đặt câu hỏi liệu OpenAI có truy cập các phiên làm việc trên Codex mà ông từng sử dụng trong quá trình nghiên cứu hay không. OpenAI phủ nhận đã dùng bất kỳ dữ liệu người dùng cụ thể nào để giải bài toán. Công ty nói các nhà nghiên cứu và AI agents của họ không thấy công trình của hai nhà toán học trước khi công trình được công bố công khai.

Dù vậy, OpenAI thừa nhận không thể loại trừ hoàn toàn khả năng dữ liệu đã được khử định danh từ việc sử dụng sản phẩm có thể đã gián tiếp cải thiện mô hình. Công ty nhấn mạnh khả năng này khó xảy ra và hai chứng minh có khác biệt đáng kể.

Theo bài viết nguồn, đây là điểm khó xác minh dứt khoát: tiến trình nghiên cứu có thể chồng lấn, còn nguồn gốc của đầu ra AI thường khó truy nguyên. Một số nhà toán học vì vậy cho rằng các cam kết về việc không dùng dữ liệu hội thoại để cải thiện mô hình cần có khả năng được kiểm chứng.

Rủi ro với chuẩn mực hợp tác trong toán học

Toán học hàn lâm dựa nhiều vào việc trao đổi các ý tưởng chưa hoàn chỉnh để đồng nghiệp kiểm tra và phát triển. Matthew Ballard, giáo sư toán học kiêm phó giám đốc hoạt động khoa học tại ICARM, nói chuẩn mực này phụ thuộc vào niềm tin rằng chia sẻ sẽ không nhanh chóng biến thành cạnh tranh.

Jeremy Avigad, giáo sư tại Carnegie Mellon và giám đốc ICARM, không bình luận được về việc nhật ký hội thoại có bị truy cập hay không. Nhưng ông cho rằng ngay cả khả năng hệ thống AI có thể lấy ý tưởng từ truy vấn cũng đủ gây lo ngại. Nếu một manh mối nhỏ có thể khiến công ty huy động hàng nghìn tác tử AI cho cùng vấn đề, các nhà nghiên cứu có thể thận trọng hơn khi trao đổi về công trình đang làm.

Vì sao đáng chú ý?

Sự việc cho thấy cạnh tranh AI đang mở rộng sang nghiên cứu nền tảng, nơi các công ty có mô hình và hạ tầng tính toán lớn có thể theo đuổi một vấn đề trong thời gian ngắn. Điều đó có thể giúp tăng tốc khám phá, nhưng cũng đặt ra câu hỏi về tính minh bạch, nguồn gốc dữ liệu và quan hệ giữa phòng thí nghiệm AI với cộng đồng học thuật.

Với OpenAI, đây có thể là một thắng lợi truyền thông về năng lực mô hình. Nhưng theo các ý kiến được trích dẫn, cách công ty theo đuổi và công bố kết quả cũng có nguy cơ làm xa cách cộng đồng toán học mà họ muốn thuyết phục.

• Theo báo chí: OpenAI’s sly mathematical breakthrough sends a chill through academia — The Verge AI — 10/09/2026