25 nhà đoạt Huy chương Fields cảnh báo các công ty AI đang ‘phá hủy’ toán học bằng cách lạm dụng các bài toán làm chuẩn đánh giá
Hai mươi lăm nhà đoạt Huy chương Fields đã ký một tuyên bố chung cáo buộc các công ty AI hàng đầu, bao gồm OpenAI, lạm dụng các bài toán chưa được giải làm chuẩn đánh giá hiệu năng — một thực hành mà họ cho rằng có nguy cơ làm hỏng cả tính chính trực của nghiên cứu toán học lẫn hiểu biết của công chúng về trí tuệ máy móc.
Cuộc tranh chấp cốt lõi
Vấn đề nằm ở xu hướng ngày càng tăng của các phòng thí nghiệm AI trong việc phô diễn năng lực mô hình bằng cách viện dẫn kết quả trên các bài toán mở nổi tiếng — từ Giả thuyết Riemann đến các phỏng đoán tổ hợp lâu đời. Những người ký tên lập luận rằng khi các hệ thống AI tạo ra kết quả một phần hoặc theo phương pháp suy đoán (heuristic) trên những bài toán như vậy và chúng được trình bày như những đột phá, điều đó tạo ra một vòng phản hồi méo mó: các chuẩn đánh giá bị tối ưu hóa ngược lại, nguồn vốn chảy về các bản demo gây chú ý trên tiêu đề, và sự chặt chẽ toán học đích thực bị gạt sang một bên.
Một nhà đoạt Huy chương Fields, người trả lời độc quyền cho cuộc tranh cãi này, mô tả tình huống là một lỗi phân loại. Toán học, người này lập luận, không phải là một bảng xếp hạng. Các bài toán còn mở vì chúng mã hóa những câu hỏi cấu trúc sâu sắc, chứ không phải vì chưa ai ném đủ năng lực tính toán vào chúng. Việc coi chúng như mục tiêu chuẩn đánh giá là đánh đồng bản đồ với lãnh thổ — và gây hiểu lầm cho các nhà hoạch định chính sách, nhà đầu tư và công chúng về những gì AI thực sự có thể làm.
Tại sao điều này quan trọng đối với mối giao thoa AI-tiền mã hóa
Cuộc tranh chấp nằm ngay trung tâm của sự hội tụ giữa tiền mã hóa và AI. Các mạng tính toán phi tập trung, giao thức tác nhân AI, và nền tảng token hóa mô hình ngày càng tiếp thị bản thân dựa trên ‘hiệu năng chuẩn đánh giá’ — thường viện dẫn điểm số toán học và suy luận như bằng chứng về tính hữu dụng. Nếu cộng đồng học thuật chính thức bác bỏ tính hợp lệ của các chuẩn đánh giá này, nền tảng tiếp thị cho một phần đáng kể của lĩnh vực AI-tiền mã hóa sẽ suy yếu.
- Các mạng tính toán phi tập trung quảng cáo việc huấn luyện hoặc suy luận trên các mô hình tiên tiến có thể đối mặt với sự soi xét khắt khe hơn về cách họ xác thực các tuyên bố năng lực.
- Các token tác nhân AI có đề xuất giá trị dựa trên ‘chuẩn đánh giá suy luận’ có thể bị xói mòn uy tín.
- Các chợ dữ liệu bán bộ dữ liệu toán học hoặc khoa học có thể cần suy nghĩ lại cách họ chứng nhận chất lượng.
Góc nhìn hướng tới tương lai
Tuyên bố này khó có thể ngăn các phòng thí nghiệm AI sử dụng các bài toán làm mục tiêu đánh giá — các chuẩn đánh giá quá hữu ích về mặt thương mại. Nhưng nó có thể thúc đẩy một sự chia rẽ: một bên là các tiêu chuẩn đánh giá chặt chẽ, được bình duyệt, và một bên là văn hóa chuẩn đánh giá do tiếp thị dẫn dắt. Đối với các dự án tiền mã hóa-AI, nước đi khôn ngoan là gắn kết với bên thứ nhất. Tính toán có thể xác minh, phương pháp đánh giá minh bạch, và chứng thực trên chuỗi các đầu ra mô hình có thể trở thành những yếu tố khác biệt thực sự — không phải vì cơ quan quản lý yêu cầu, mà vì sự phản đối từ học thuật khiến các tuyên bố không thể xác minh ngày càng tốn kém.
Câu hỏi sâu xa hơn mà các nhà đoạt Huy chương Fields nêu ra mang tính triết học: nếu giá trị của AI được đo bằng những bài toán mà nó không thể giải trọn vẹn, thì nỗi ám ảnh của ngành với việc bão hòa chuẩn đánh giá có thể đang đo lường hoàn toàn sai thứ.
