OpenAI giải quyết Navier‑Stokes trong 88 giờ, gây bão tranh cãi trong giới toán học

Tin nóng: OpenAI công bố “đột phá” giải Navier‑Stokes trong vòng ba ngày

Vào ngày 9 /9/2026, OpenAI công bố rằng một mô hình AI chưa ra mắt đã tìm ra lời giải cho bài toán Navier‑Stokes – một trong bảy vấn đề Millennium được trao thưởng 1 triệu USD. Công bố này được thực hiện qua một bài blog, trong đó công ty khẳng định chỉ mất 88 giờ để đưa ra kết quả, nhờ một “đàn” khoảng 10 000 tác nhân AI hoạt động đồng thời. Sự kiện không chỉ là một thành tựu khoa học ấn tượng mà còn nhanh chóng trở thành đề tài tranh cãi gay gắt trong cộng đồng toán học quốc tế.

Chi tiết vụ việc: từ “đàn” AI tới cáo buộc vi phạm chuẩn mực học thuật

OpenAI cho biết mô hình nội bộ của mình, chưa từng được công khai, đã “tập trung” một nhóm lớn các tác nhân AI vào bài toán Navier‑Stokes – một câu hỏi khó về chuyển động chất lỏng mà các nhà toán học đã chưa thể giải quyết suốt gần 90 năm. Với giải thưởng một triệu đô la do Viện Clay Mathematics đề ra, vấn đề này luôn nằm trong tầm ngắm của các nhà nghiên cứu hàng đầu.

Theo báo cáo, các tác nhân AI được triển khai trong vòng 88 giờ, và kết quả được mô tả là một “cột mốc” quan trọng cho khả năng của AI trong lĩnh vực toán học. Tuy nhiên, thời điểm công bố đã gây chấn động: chỉ một ngày trước đó, giáo sư Tristan Buckmaster, khoa Toán học NYU, cùng đồng tác giả Levent Alpöge (nghiên cứu viên tại Anthropic) đã công bố một bài báo liên quan tới Navier‑Stokes. Buckmaster cho biết đã liên lạc với OpenAI để hỏi về thời gian bắt đầu nghiên cứu và dữ liệu huấn luyện mà mô hình sử dụng. Cuộc trao đổi nhanh chóng trở nên căng thẳng khi một nhà nghiên cứu OpenAI hỏi “Tại sao bạn lại muốn phá hỏng sự nghiệp của mình?” khi Buckmaster đề cập muốn công khai sự việc. Khi Buckmaster tiếp tục hỏi lý do công khai có thể gây hại cho sự nghiệp, câu trả lời nhận được là “Nếu bạn không muốn tôi tử tế, thì tôi cũng không cần phải tử tế”.

OpenAI đã đề nghị Buckmaster công bố công trình và ghi nhận mô hình nội bộ của họ, đồng thời đề xuất bỏ tên Alpöge ra danh sách đồng tác giả. Buckmaster phản hồi rằng anh đã hỏi OpenAI liệu họ có truy cập vào các phiên làm việc của mình trên Codex – công cụ lập trình AI của OpenAI – nhưng công ty ngày càng tránh né và thậm chí tỏ ra thù địch trong câu trả lời.

Trong bài blog công bố, OpenAI khẳng định: “Chúng tôi (các nhà nghiên cứu và các tác nhân) không tiếp cận bất kỳ công trình nào của người dùng cho đến khi chúng được công khai. Đặc biệt, không có dữ liệu người dùng cụ thể nào được sử dụng để giải quyết vấn đề này.” Tuy nhiên, công ty không thể loại trừ hoàn toàn khả năng dữ liệu đã được ẩn danh từ việc sử dụng sản phẩm của họ có thể đã gián tiếp cải thiện mô hình, dù họ nhấn mạnh rằng hai bằng chứng (của Buckmaster và của OpenAI) “khác nhau đáng kể”.

Giải pháp của OpenAI được thực hiện với chi phí “hàng triệu đô la”, một khoản đầu tư lớn cho một dự án mà công ty thừa nhận chưa từng tập trung vào Navier‑Stokes trước tháng 9/2026. Khi được hỏi lý do khởi xướng dự án, nhà nghiên cứu Sébastien Bubeck của OpenAI cho biết họ nghe được tin đồn trên Twitter rằng một số nhóm nghiên cứu đang tiến gần tới giải quyết các bài toán Millennium. “Vậy nên chúng tôi tự hỏi: ‘Mô hình của chúng tôi mạnh đến mức nào? Tại sao không thử giải một bài toán Millennium?’” Bubeck nói. Sau đó, họ mới phát hiện tin đồn thực chất liên quan tới Alpöge và Buckmaster. OpenAI khẳng định không có ý định nhận giải thưởng tiền mặt, vì Viện Clay vẫn chưa công bố người thắng giải, và mục tiêu duy nhất là “báo cáo tiến bộ đáng kể của các mô hình AI”.

Cộng đồng toán học đã phản ứng mạnh mẽ. Giáo sư Abhishek Saha, Trường Đại học Queen Mary, London, nhận xét rằng OpenAI đã “thực hiện những việc mà các nhà toán học thường không làm”. Matthew Ballard, giáo sư Toán học tại Đại học South Carolina và đồng giám đốc Viện Nghiên cứu Lý luận Máy tính (ICARM), nhấn mạnh tính chất dựa trên niềm tin trong toán học: “Các nhà nghiên cứu thường chia sẻ ý tưởng chưa hoàn thiện với đồng nghiệp để mài giũa, chứ không biến chúng thành cuộc thi”. Jeremy Avigad, giáo sư Carnegie Mellon và giám đốc ICARM, cũng bày tỏ lo ngại về việc truy cập tiềm năng vào các log hội thoại của người dùng, dù chưa có bằng chứng cụ thể. Saha cho biết, “việc tranh giành kết quả (scooping) là hiếm trong toán học vì nghiên cứu tiên tiến đòi hỏi kiến thức sâu và chuyên môn cao, không phải ai cũng có thể “nhảy vào” và hoàn thành nhanh chóng”.

Bối cảnh rộng hơn: AI đang thay đổi cách làm toán và thách thức quy chuẩn học thuật

Sự kiện này vừa là minh chứng cho tiềm năng “đột phá” của AI trong các lĩnh vực truyền thống như toán học, vừa làm dấy lên câu hỏi về đạo đức và quy chuẩn nghiên cứu. Khi OpenAI và các đối thủ như Anthropic, Google DeepMind liên tục công bố các mô hình có khả năng chứng minh định lý, cộng đồng học thuật đang phải đối mặt với việc cân bằng giữa tốc độ tiến bộ công nghệ và việc bảo vệ nguyên tắc hợp tác, chia sẻ mở.

Trong khi OpenAI cho rằng việc công bố nhanh chóng nhằm “đánh dấu tiến bộ” của mô hình, nhiều nhà toán học lo ngại rằng cách tiếp cận “đánh bại” các nhóm nghiên cứu khác có thể làm suy yếu văn hoá tin cậy và chia sẻ – nền tảng của nghiên cứu toán học. Nếu các công ty AI tiếp tục sử dụng dữ liệu người dùng (ngay cả dưới dạng ẩn danh) để “tối ưu” mô hình, việc xác định nguồn gốc của một bằng chứng sẽ ngày càng khó khăn, làm mờ ranh giới giữa công trình khoa học và “sản phẩm” thương mại.

Với việc Navier‑Stokes đã được “giải” nhưng chưa được công nhận chính thức bởi Viện Clay, và khi các mô hình AI ngày càng được “đào sâu” vào các bài toán cấp cao, cộng đồng khoa học có thể sẽ phải xây dựng các quy chuẩn mới về công khai dữ liệu, quyền sở hữu trí tuệ và cách thức công bố kết quả. Cuộc tranh cãi hiện tại chỉ là một dấu hiệu cho thấy AI không chỉ là công cụ hỗ trợ, mà còn đang trở thành người chơi chủ chốt trong cuộc đua giải quyết những câu hỏi nền tảng nhất của khoa học.