Một người anh học chuyên toán gửi tôi bài viết nói rằng AI đã xơi gọn mấy bài toán thiên niên kỷ và sắp phá đảo luôn cờ vua, nên rốt cuộc con người chỉ còn ăn, ngủ,…ẻ. Thật ra thì không phải hoàn toàn như vậy nhưng vấn đề đáng để anh em ta phải suy ngẫm.
Bài viết tôi đọc được tuần này mở đầu bằng một câu khiến tôi khá tò mò: dân toán đang hoang mang.
Tôi đọc đến đó thì dừng lại một chút. Không phải vì câu này nghe giật gân, mà bởi người viết không phải kiểu người lên Facebook thấy AI làm được vài bài toán rồi hoảng hốt. Anh từng học một lớp chuyên toán thuộc ‘top’ Việt Nam nhưng sau đó lại không theo ‘nghề’. Bây giờ anh quay lại nhìn thứ mình từng theo đuổi bị một cỗ máy xử lý trong vài ngày, cảm giác chắc chắn không dễ chịu chút nào.
Anh viết rằng có những bài toán mà con người phải cần tới những bộ óc cực kỳ thông minh, mất hàng chục năm mới giải quyết được, nhưng AI bây giờ có thể làm một mạch. Rồi từ đó câu chuyện được đẩy lên một nấc nữa: nếu cờ vua rồi cũng có ngày bị giải xong thì còn thi đấu làm gì? Và nếu máy móc cứ tiếp tục giỏi lên như thế, cuối cùng con người sẽ quay về đúng bản chất của mình: ăn, ngủ, rồi… ăn ngủ tiếp.
Đọc thì cũng hơi lạnh gáy.
Tôi đã định nhắn lại vài câu cho xong chuyện. Nhưng rồi tôi thôi. Bởi hai ví dụ mà anh đưa ra đều là những chuyện tôi từng bỏ thời gian tìm đọc tài liệu gốc, và điều tôi nhìn thấy trong những tài liệu đó khác khá xa so với phiên bản đang được chia sẻ đầy trên Facebook.
Đây mới là chỗ tôi thấy đáng nói.
AI đang tiến rất nhanh, chuyện đó không cần phải tranh luận. Nhưng giữa “AI vừa làm được một thứ trước đây rất khó” và “AI sắp giải quyết xong mọi thứ, con người sắp hết việc” là một khoảng cách rất lớn.
Mà chính khoảng cách đó mới là thứ chúng ta cần tỉnh táo nhìn vào.
Chuyện Navier-Stokes
Trong câu chuyện Navier-Stokes, công bằng mà nói anh bạn tôi đã đúng về mặt sự kiện.
Sáng 8/9 vừa rồi, các nhà toán học của OpenAI công bố một kết quả nghe qua đủ khiến bất kỳ ai cũng phải ngồi thẳng lưng: khoảng 10.000 agent tự hành, chạy trên một mô hình nội bộ chưa phát hành, đã tìm được ‘nút thắt’ cho hệ phương trình Navier-Stokes trong không gian ba chiều. Nếu kết quả này được xác nhận đầy đủ, nó chạm tới một trong 6 bài toán thiên niên kỷ còn lại của Viện Clay.
Đám agent làm việc khoảng 88 tiếng, trao đổi với nhau gần 5 triệu tin nhắn. Sau đó, một mô hình khác mất thêm khoảng 17 tiếng để hình thức hóa chứng minh bằng Lean, ngôn ngữ có thể kiểm tra từng bước trong một lập luận toán học. Sébastien Bubeck của OpenAI ước tính toàn bộ phần tính toán tiêu tốn vài triệu USD. Bản chứng minh dài 165 trang, còn OpenAI thì nói họ không có ý định nhận khoản tiền thưởng một triệu USD của bài toán.
Một bài toán mà con người vật lộn hàng chục năm, một hệ thống AI chạy vài ngày, hàng nghìn agent tự phối hợp, rồi cuối cùng ném ra một bản chứng minh dài hơn trăm trang. Nếu chỉ đọc đến đây rồi lướt comment Facebook thì rất dễ đi tới kết luận quen thuộc: thôi xong, máy móc giải toán rồi, con người còn làm gì nữa?
Nhưng tôi nghĩ câu chuyện bắt đầu thú vị chính là ở đoạn mà dân Facebook thường bỏ qua.
Nếu đọc tiếp bài của Quanta, một trong những nguồn mà giới toán học thực sự quan tâm, sẽ thấy phía sau thành tích của AI là một câu chuyện con người dài hơn rất nhiều.
Trong cuộc đua này có hai nhóm AI đáng chú ý. Một bên là nhóm OpenAI, bên kia là nhóm của Tristan Buckmaster ở NYU và Levent Alpöge ở Anthropic. Nhưng cả hai đều dựa rất nhiều vào công trình của hai nhà toán học Diego Córdoba ở Madrid và Luis Martínez-Zoroa ở CUNEF.
Đây là hai người mà nếu chỉ nhìn vào câu chuyện AI vừa giải được Navier-Stokes, rất dễ bị bỏ quên.
Nhiều năm trước, Córdoba và Martínez-Zoroa đã đi theo một hướng khá khác so với phần đông giới toán học lúc đó. Trong luận án tiến sĩ năm 2021, Martínez-Zoroa phát triển những kỹ thuật giải tích thuần túy, không dựa vào máy tính, trong khi nhiều nhóm khác đang tập trung vào mô phỏng số. Ở thời điểm ấy, hướng đi này khiến anh trông chẳng khác gì một kẻ lập dị trong ngành.
Nhưng đôi khi những kẻ lập dị lại là người đặt đúng viên gạch mà vài năm sau người khác cần đến.
Đến năm 2023, hai thầy trò chứng minh được một phiên bản của phương trình Euler có điểm kỳ dị. Kết quả vẫn chưa đáp ứng đầy đủ tiêu chí của bài toán thiên niên kỷ, vì còn ‘khúc mắc’ đúng một chỗ.
Và trớ trêu là chỗ còn thiếu đó lại chính là chỗ hai nhóm AI vừa vượt qua.
Đọc tới đây, tôi thấy câu chuyện bắt đầu khác hẳn.
Không còn là chuyện một cỗ máy xuất hiện rồi tự nhiên giải được một bài toán mà con người bó tay. Nó giống một cuộc chạy tiếp sức hơn. Có người dành nhiều năm tìm ra hướng đi. Có người xây được một phần lý thuyết. Rồi một hệ thống AI xuất hiện, nhìn vào cái nền mà con người đã dựng lên và đi nốt một đoạn mà trước đó chưa ai đi được.
Nói vậy không phải để hạ thấp AI.
Ngược lại, tôi nghĩ phải nhìn nhận công bằng rằng việc AI đi được đoạn cuối ấy vẫn là một chuyện cực kỳ đáng nể. Nếu nó thực sự vượt qua được phần khó nhất còn lại của bài toán, đó là một bước tiến rất lớn đối với khả năng suy luận toán học của máy.
Nhưng nó cũng làm thay đổi cách chúng ta nên kể câu chuyện.
Charles Fefferman ở Princeton, người viết bản mô tả chính thức của bài toán cho Viện Clay, nói ông rất vui vì bài toán đã được giải, nhưng đồng thời nhấn mạnh những người hùng của câu chuyện là Córdoba và Martínez-Zoroa. Buckmaster thậm chí còn viết rằng với khối lượng công trình như vậy, ông tin Luis Martínez-Zoroa xứng đáng nhận một huy chương Fields.
Còn Córdoba có một câu nói khá hài mà tôi đọc xong cứ nhớ mãi. Đại ý là: “Tôi không dùng AI. Tôi có Luis.”
Nghe vừa buồn cười, vừa có cái gì đó rất đúng.
Bởi cuối cùng thì AI không xuất hiện từ khoảng không. Nó học từ những gì con người đã xây dựng, tiếp tục từ những hướng mà con người đã mở ra và, ít nhất trong câu chuyện này, nó còn đang đứng trên vai của một lượng tri thức toán học khổng lồ được tích lũy qua nhiều thế hệ.
Điều tôi thích nhất lại nằm ở câu trả lời của chính Martínez-Zoroa.
Khi được hỏi về AI, anh không tỏ ra khó chịu hay cố chứng minh rằng máy móc chẳng có gì ghê gớm. Anh nói mình không chống AI. Chỉ là cho tới gần đây, khi thử dùng nó cho công việc của mình, anh nhận thấy nó chưa thực sự phù hợp với cách anh làm việc. Nhưng rõ ràng anh cũng hiểu rằng mình sẽ phải thích nghi.
Chuyện cờ vua, chỗ anh bạn tôi nhầm
Phần này thì tôi cho rằng ông bạn tôi đã ‘rất sai’.
Giải một trò chơi, theo nghĩa chặt, là chứng minh được kết cục của nó khi cả hai bên chơi hoàn hảo. Với cờ vua, cách duy nhất người ta đang làm là dựng tablebase, tức cơ sở dữ liệu liệt kê mọi thế cờ có một số quân nhất định kèm kết quả đúng của nó. Tính tới 2026, tablebase hoàn chỉnh mới chỉ phủ tới bảy quân, tính cả hai vua. Đi từ sáu quân lên bảy quân mất bảy năm, còn tám quân thì sau mười bốn năm mới chỉ có vài mảnh rời rạc. Bàn cờ lúc khai cuộc có ba mươi hai quân.
Con số Shannon ước tính số ván cờ khả dĩ vào khoảng mười mũ một trăm hai mươi, nhiều hơn số nguyên tử trong vũ trụ quan sát được rất nhiều bậc. Cờ đam, một trò chơi nhỏ hơn cờ vua hàng chục bậc độ lớn, được giải xong năm 2007 sau mười tám năm tính toán. Cờ vua ở quy mô đầy đủ không phải chuyện mà một mô hình AI mạnh hơn sẽ phá được, nó là một bức tường tổ hợp, và bức tường đó không quan tâm AI thông minh tới đâu.
Điều làm tôi chú ý hơn cả sự nhầm lẫn này là chuyện nó đã xảy ra một lần rồi và kết quả ngược hẳn với dự đoán. Deep Blue thắng Kasparov năm 1997, tức gần ba mươi năm trước, và từ giữa những năm 2000 thì không người nào còn thắng nổi máy nữa. Khi đó rất nhiều người đã viết đúng cái điều mà anh vừa viết tuần này, rằng thôi xong, đóng cửa môn này.
Rồi tháng 2/2026, Chess.com công bố cán mốc 250 triệu thành viên. Nền tảng này hiện có khoảng mười triệu người chơi mỗi ngày, hơn hai mươi triệu ván mỗi ngày, và chỉ trong mười tháng từ tháng 4/2025 tới tháng 2/2026 đã thêm chừng năm mươi triệu tài khoản. Cơ sở dữ liệu của Lichess đang giữ gần tám tỷ ván có tính hệ số. Danh sách hệ số chuẩn của FIDE lần đầu vượt mốc nửa triệu kỳ thủ vào năm 2025. Nói cho gọn, chưa bao giờ trong một nghìn năm trăm năm lịch sử của nó lại có nhiều người chơi cờ vua như lúc này, và cái lúc này nằm sau ba thập kỷ máy đã mạnh hơn người.
Erik Allebest, người sáng lập Chess.com, có một quan sát mà tôi thấy hay hơn cả con số. Theo anh, thời kỳ máy tính chơi cờ bằng vét cạn quả thật đã làm cờ đỉnh cao trở nên tẻ nhạt một quãng, vì các đại kiện tướng cố bắt chước sự chính xác của máy. Nhưng khi các engine mạng nơ ron kiểu Leela xuất hiện với lối chơi sáng tạo và hung hãn, chúng lại truyền cảm hứng ngược cho người. Và hôm nay thì những đứa trẻ mười tuổi đạt tới trình độ kiện tướng nhanh hơn bất cứ thế hệ nào trước đó, đơn giản vì AI đã biến phản hồi đẳng cấp thế giới, thứ trước đây chỉ vài chục người trên hành tinh mua được, thành thứ ai cũng mở máy lên là có.
Cái đã thực sự xảy ra với cờ vây
Nếu muốn một bằng chứng thuyết phục hơn giai thoại thì có một nghiên cứu đăng trên PNAS năm 2023 của Minkyu Shin cùng cộng sự, phân tích hơn 5,8 triệu nước đi của các kỳ thủ cờ vây chuyên nghiệp trong bảy mươi mốt năm, từ 1950 tới 2021.
Kết quả thế này. Chất lượng ra quyết định của con người gần như đi ngang suốt sáu mươi sáu năm. Sau khi AlphaGo thắng Lee Sedol năm 2016 và các chương trình siêu việt xuất hiện trong 2017, nó đi lên. Cùng lúc đó, mức độ mới lạ trong các nước đi tăng vọt, con người bắt đầu chơi những nước chưa từng thấy trong lịch sử, và điều đáng nói là trước AlphaGo thì những nước lạ ấy trung bình đóng góp vào chất lượng ván đấu ít hơn nước quen, còn sau AlphaGo thì ngược lại.
Nhưng chi tiết tôi thích nhất của nghiên cứu này nằm ở phần các tác giả dùng nghĩa vụ quân sự bắt buộc ở Hàn Quốc làm một thí nghiệm tự nhiên. Nam kỳ thủ đi nghĩa vụ mười tám tới hai mươi bốn tháng thì bị cắt khỏi các chương trình AI, những người còn lại thì không. So sánh hai nhóm, các tác giả thấy rằng chỉ nhìn AI đi nước nào thôi thì con người gần như không khá lên. Người ta chỉ thực sự học được sau khi các chương trình mã nguồn mở như Leela Zero xuất hiện và để lộ ra quá trình suy luận phía sau mỗi nước đi.
Tôi nghĩ đó là câu quan trọng nhất trong tất cả những gì tôi đọc được cho bài này. Xem máy thắng thì không học được gì. Xem được cách máy nghĩ thì học được rất nhiều. Và đây không phải chuyện cờ vây, nó đúng với mọi người đang ngồi trước một cái chat box mỗi ngày, kể cả tôi và anh.
Chỗ anh không nhầm
Tôi không muốn biến bài này thành một bài trấn an, vì có một phần trong thứ anh viết mà tôi thấy đúng và không có số liệu nào bác được.
Cái chết đi không phải môn cờ. Cái chết đi là một vị thế. Trong nhiều thế kỷ, người giỏi cờ được kính nể vì họ tính sâu hơn bạn, và bây giờ cái việc tính sâu hơn bạn là thứ mà một cái điện thoại năm triệu làm tốt hơn bất kỳ ai từng sống. Người ta vẫn chơi cờ, chơi đông hơn xưa, nhưng chơi như chơi một môn thể thao chứ không còn như đứng trước một biểu tượng của trí tuệ nhân loại. Trong toán cũng vậy. Nếu một kết quả cỡ thiên niên kỷ có thể được đẩy qua vạch đích bởi mười nghìn agent trong 88 tiếng với vài triệu đô, thì thứ mà một nhà toán học được trả tiền để làm đã đổi, dù phần chiến lược quan trọng nhất vẫn do một người tên Luis nghĩ ra trong luận án tiến sĩ của mình.
Mất vị thế là một mất mát thật. Nó không phải ảo giác, và cũng không chữa được bằng cách cho ai đó xem vài con số tăng trưởng của Chess.com.
Nhưng tôi muốn nói lại câu cuối của anh, câu về việc con người rốt cuộc sẽ quay về ăn ngủ… ẻ. Tôi nghĩ đó không phải một dự đoán về tương lai. Đó là tiếng của một người từng được định nghĩa bằng việc mình là người thông minh nhất trong phòng, và giờ đang nhìn cái định nghĩa đó mất giá. Tôi hiểu, tôi cũng có phần của mình trong chuyện này. Chỉ là có một chi tiết trong chính bài của anh mà tôi nghĩ anh chưa để ý: anh đã bỏ toán từ lâu rồi, và anh nói lý do là không thấy mình thực sự đam mê. Cái đó xảy ra trước AI, không liên quan gì tới AI, và nó là dữ kiện thú vị nhất trong toàn bộ bài viết. Người ta rời khỏi một lĩnh vực vì nhiều lý do lắm, và phần lớn những lý do đó là tự thân của họ.
Còn chuyện dừng AI lại, anh nói đúng rằng chuyện đó gần như không thể vì lý do cạnh tranh giữa các nước. Tôi chỉ ghi chú thêm là cuối tháng 7 vừa rồi đã có 1.178 nhân viên của chính các phòng thí nghiệm tiên phong ký chung một văn bản đề nghị chính phủ Mỹ xây sẵn công cụ để có thể chủ động giảm tốc nếu cần, trong đó có CEO Anthropic và Chief Scientist của OpenAI. Không ai trong số họ ngây thơ về chuyện cạnh tranh. Họ vẫn ký.
Tối qua, trong lúc bài viết của anh đang được chia sẻ với lời than rằng cờ vua sắp phải đóng cửa, có khoảng hai mươi triệu ván cờ được chơi trên Chess.com, phần lớn bởi những người biết thừa rằng máy đánh hay hơn mình, và không ai trong số họ thấy đó là lý do để đứng dậy khỏi bàn.