AI đang mở rộng từ toán sang các ngành khoa học lý thuyết như vật lý và kinh tế

Tóm tắt nhanh

• Neil Thompson và đồng nghiệp công bố nghiên cứu cho thấy từ giữa 2024 đến giữa 2026, các mô hình AI tốt nhất tăng từ ~2% lên ~35% khả năng giải các vấn đề lý thuyết trong nhiều lĩnh vực.
• Nghiên cứu lấy các bài toán từ bài báo đăng trực tuyến giữa tháng 12/2025 và 5/2026 và kiểm tra các mô hình OpenAI o1, o3, GPT-5, GPT-5.1, GPT-5.4 và GPT-5.5.
• Các lời giải được so sánh với các bài báo công bố sau ngưỡng dữ liệu huấn luyện của GPT-5.5, nên mô hình phải tìm lời giải độc lập chứ không dùng kiến thức huấn luyện.
• Kiểm tra được thực hiện khi mô hình bị chặn truy cập internet để ngăn việc tra cứu giải pháp trực tuyến.
• Các lĩnh vực được khảo sát gồm xác suất, lý thuyết thống kê, lý thuyết kinh tế, vật lý năng lượng cao, hấp dẫn và vũ trụ học, cùng vật lý lượng tử.
• Nhóm nghiên cứu chỉ chọn các lĩnh vực mà mô hình có thể giải bằng phân tích lý thuyết, không đòi hỏi mô phỏng hay thí nghiệm thực tế.
• Sự tiến bộ AI tương tự đã gây chấn động trong toán học khi OpenAI công bố mô hình chưa phát hành giải bài toán Navier–Stokes và nhiều lời giải khác cho các bài toán lâu đời.
• Một số nhà toán học kêu gọi giới hạn sử dụng AI vì quá trình giải có giá trị; Thompson và cộng sự cảnh báo AI có thể cả lợi và hại và vẫn cần chuyên gia kiểm chứng.
• Các phòng thí nghiệm AI lớn và một số nhà nghiên cứu đã thành lập các trung tâm mới chuyên AI cho khoa học, hướng tới kết hợp phân tích lý thuyết và thực nghiệm do AI hỗ trợ.
• Gabriel Manso nói rằng con người vẫn cần đưa ra ý tưởng kết nối và đảm bảo tính chính xác, vì AI có thể sai với những vấn đề rất phức tạp.

Tóm tắt tự động bằng AI từ bài gốc, có thể có sai sót. Hãy kiểm chứng ở bài gốc.