Terence Tao cảnh báo cộng đồng toán học: Chỉ trích mạnh mẽ việc đánh giá quá cao về AI

近頃，「AI đã tự lực giải các bài toán khó về toán học mà con người đã mất nhiều năm để giải」đang liên tiếp xuất hiện những tin tức táo bạo. Trong bối cảnh những thông tin này ngày càng lan rộng và ảnh hưởng, một nhân vật bất ngờ đã lên tiếng phản đối. Đó chính là Terence Tao. Là người tích cực ứng dụng AI vào nghiên cứu toán học, ông đặc biệt hiểu rõ trọng lượng của cảnh báo này. Tao không hề phủ nhận AI, mà kêu gọi chấm dứt việc truyền thông và xã hội thần thánh hóa AI.

Tại sao “Cách mạng toán học AI” lại trở thành một ảo tưởng lan rộng

“AI giải quyết hoàn toàn tự động các vấn đề toán học 50 năm chưa có lời giải—thời kỳ thất nghiệp của các nhà toán học có thể đã đến.” Bạn có thể đã từng thấy những tiêu đề giật gân như vậy. Đối với những người mơ ước về sự xuất hiện của AGI, đó là tia hy vọng; còn đối với các nhà nghiên cứu muốn bảo vệ phẩm giá trí tuệ của con người, đó lại là mối lo ngại.

Thực tế, đằng sau những bài báo giật gân này là cách hiểu phiến diện về thông tin. Việc nhầm lẫn giữa thành công từng trường hợp cụ thể với năng lực tổng thể, hoặc xem những thành tựu chưa được xác thực như là sự thật đã được xác nhận, chính những hiểu lầm này đã hình thành nên “thuyết vô địch toán học AI”.

Tao đã lên tiếng vào đêm khuya nhằm kéo các kỳ vọng quá mức này trở về thực tại. Trang GitHub của ông, “AI contributions to Erdős problems”, giải thích chi tiết những điểm cần chú ý khi xem xét các đóng góp của AI vào các vấn đề chưa được giải của Erdős.

Những điểm cần lưu ý trong đánh giá AI của Terence Tao

Các điểm Tao nêu ra có vẻ như đang phủ nhận thành tựu của AI, nhưng thực ra là để định nghĩa lại “thành công thực sự”:

** Sự khác biệt về độ khó bị bỏ qua**: Các vấn đề của Erdős có phạm vi rất rộng, từ những vấn đề cốt lõi cực kỳ khó khăn đến “vấn đề đuôi dài” đã bị bỏ quên trong nhiều năm. AI rất giỏi trong lĩnh vực sau, nhưng nếu chỉ dựa vào số lượng bài toán giải được để đánh giá, sẽ dễ bỏ qua thực tế.

** Nhãn “chưa giải” chính là không chắc chắn**: Nhiều vấn đề trên website chưa qua khảo sát hệ thống tài liệu. Dù ghi là “Open”, có thể đã được giải quyết trong các bài báo trước đó. Những trường hợp AI tưởng đã giải, thực ra đã có lời giải từ hàng chục năm trước, không phải là hiếm.

** Chỉ thành công mới được chú ý**: Những thành tựu thành công được ghi nhận, còn thất bại hay tiến bộ nhỏ thì hầu như không thấy. Chính hiệu ứng chọn lọc này khiến khả năng của AI bị đánh giá quá cao so với thực tế.

** Nội dung đề bài có thể có sai sót hoặc mơ hồ**: Một số biểu hiện của các vấn đề Erdős thiếu chính xác hoặc có lỗi, đòi hỏi kiến thức sâu để hiểu đúng ý định. Thậm chí có thể lợi dụng sơ hở để “giải quyết” vấn đề một cách nông cạn.

** Giá trị toán học không chỉ nằm ở đúng sai của kết quả**: Việc chứng minh đúng hay sai là quan trọng, nhưng giá trị thực của toán học nằm ở cách kết quả liên kết với lý thuyết hiện có, gợi ý cho các lĩnh vực khác. Các nhà toán học viết bài đều phải trình bày rõ bối cảnh, động cơ, liên hệ tài liệu, giới hạn phương pháp—tức là “ngữ cảnh”. Nhưng như Tao chỉ ra, các chứng minh do AI dẫn dắt thường thiếu chiều sâu kiến thức này.

** Nhiều vấn đề không thể xuất bản thành bài báo**: Giải các vấn đề Erdős nhỏ không tự nhiên trở thành bài báo khoa học hàng đầu. Nếu lời giải chỉ là cải tiến nhỏ của phương pháp cũ, lại càng không.

** Các cạm bẫy trong xác thực hình thức**: Việc formal hóa chứng minh do AI tạo ra bằng các công cụ như Lean trông có vẻ tăng độ tin cậy, nhưng trong quá trình formal, có thể vô tình thêm các tiên đề mới, hiểu sai đề bài, hoặc dựa vào “hành vi góc nhỏ” của chương trình. Đặc biệt, các chứng minh #728番と# formal quá ngắn hoặc kỳ quặc cần cảnh giác.

Vai trò thực sự của AI: Từ “lao động thể chất” đến “xây cầu tri thức”

Vào tháng 1 năm 2026, vấn đề Erdős số 729 đã được AI giải quyết hoàn toàn và xác nhận bằng Lean. Điều này cho thấy trong một số lĩnh vực, AI có thể tạo ra “cấu trúc chứng minh khả thi” và kiểm tra formal.

Vậy, AI thực sự đóng vai trò gì trong nghiên cứu toán học? Các phân loại đóng góp của Tao rất đa dạng:

• AI tạo ra lời giải hoàn chỉnh
• AI nhận diện vấn đề đã được giải trước đó là chưa giải
• AI hỗ trợ tìm kiếm tài liệu
• AI formal hóa các chứng minh của con người bằng Lean

Trong đó, đặc biệt chú ý là “xây dựng thư viện tài liệu dựa trên AI”. Ở đây, AI đảm nhiệm vai trò “đánh giá sơ bộ”: xác minh xem đã có thành tựu gì hay chưa, hay nhãn “chưa giải” có đúng hay không.

Tổng thể, điều Tao muốn nhấn mạnh là: AI rất giỏi trong các công việc mang tính quy trình, lấp đầy lỗ hổng, formal hóa, viết và chỉnh sửa bài báo, khảo sát tài liệu—tức là “lao động thể chất”. Nhưng việc đặt ra vấn đề sâu sắc, sáng tạo khái niệm mới, tích hợp thành quả vào hệ thống tri thức toán học—các “linh hồn” của toán học—vẫn phụ thuộc lớn vào con người.

Tương lai toán học: Người điều khiển, AI thực thi

Ý nghĩa sâu xa trong cảnh báo của Tao đêm khuya không phải là xem nhẹ AI, mà là nhận thức chính xác về bản chất của nó.

Tương lai, các nhà toán học có thể sẽ không còn là những người suy nghĩ đơn độc, mà trở thành chỉ huy của đội quân trí tuệ silicon. Trong cánh đồng toán học rộng lớn, con người chỉ dẫn đường, AI mở lối, xây cầu. Chính sự phân công này sẽ là hình thái nghiên cứu toán học của thế hệ tiếp theo.

Chúng ta đừng quá ca ngợi thành tựu của AI. Đồng thời, đừng xem thường sức mạnh đang thay đổi căn bản phương pháp tìm kiếm chân lý này. Thông điệp của Tao là, trong sự bình tĩnh và thực tế, vẫn còn nhiều khả năng mới đang chờ được khám phá.