‏AI đang tiến gần hơn với giải Nobel

‏‏Liệu một "nhà khoa học AI" có thể tồn tại, và có nên tồn tại hay không? Đó là câu hỏi lớn mà nhiều nhà nghiên cứu đang đặt ra.‏

Nguồn: Adria Volta.

‏Các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) bắt đầu gặt hái thành công trong lĩnh vực khoa học. Trong 2 năm qua, AI chứng minh khả năng phân tích dữ liệu, thiết kế thí nghiệm và thậm chí đưa ra giả thuyết khoa học mới, khiến nhiều nhà nghiên cứu tin rằng một ngày nào đó AI có thể cạnh tranh với những bộ óc vĩ đại nhất trong giới khoa học, thậm chí đạt được khám phá xứng đáng với giải Nobel.‏

‏Năm 2016, Hiroaki Kitano, giám đốc điều hành Sony AI, đã khởi xướng "Thử thách Nobel Turing" nhằm kêu gọi phát triển một hệ thống AI đủ tiên tiến để tạo ra một phát hiện khoa học đạt tầm Nobel. Cỗ máy đó sẽ phải tự hình thành giả thuyết, lập kế hoạch và phân tích dữ liệu - giống như một nhà khoa học thực thụ.‏

‏Dù mục tiêu này vẫn còn xa, nhưng các chuyên gia tin rằng một “nhà khoa học AI” có thể xuất hiện sớm hơn dự kiến. Theo Ross King (Đại học Cambridge), “AI sẽ đủ giỏi để giành giải Nobel - câu hỏi chỉ là trong 50 năm hay 10 năm”.‏

‏Tuy nhiên, nhiều nhà nghiên cứu vẫn hoài nghi về khả năng này. Một số chuyên gia khác thì cảnh báo về những rủi ro tiềm ẩn khi AI tham gia quá sâu vào quy trình nghiên cứu khoa học.

‏Những khám phá xứng tầm giải Nobel‏

‏Giải Nobel được lập ra để vinh danh những người “mang lại lợi ích lớn nhất cho nhân loại”. Theo ông Bengt Nordén, cựu Chủ tịch Ủy ban Nobel Hóa học, một khám phá xứng đáng giải Nobel phải hữu ích, có tầm ảnh hưởng sâu rộng và mở ra hướng hiểu biết mới.‏

‏Tính đến nay, chỉ con người và tổ chức mới được trao giải Nobel. Tuy nhiên, AI đã nhiều lần gián tiếp “chạm” vinh dự này: Năm 2024, giải Nobel Vật lý được trao cho các nhà tiên phong về học máy, còn giải Hóa học vinh danh nhóm phát triển AlphaFold - hệ thống AI của Google DeepMind. Tuy nhiên, đây vẫn là giải thưởng tôn vinh người tạo ra AI, chứ không phải phát hiện do AI thực hiện.

‏Ông Demis Hassabis (trái) và John Jumper (giữa) đã giành giải Nobel nhờ phát triển mô hình AI AlphaFold. Ảnh: Jonathan Nackstrand/AFP via Getty.‏

‏Theo bà Yolanda Gil (Đại học Nam California), các công cụ AI hiện đã hỗ trợ nhà khoa học ở hầu hết mọi giai đoạn nghiên cứu, “khiến lĩnh vực này trở nên vô cùng thú vị”. AI đã giúp giải mã ngôn ngữ động vật, dự đoán va chạm giữa các ngôi sao, cảnh báo bão bụi, tối ưu máy tính lượng tử và thậm chí đề xuất giả thuyết về nguồn gốc sự sống.‏

Tại Đại học Carnegie Mellon, ông Gabe Gomes và cộng sự đã phát triển Coscientist - hệ thống dùng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để tự lên kế hoạch và thực hiện phản ứng hóa học bằng robot. Một phiên bản thử nghiệm còn có thể thực hiện tính toán hóa học với tốc độ vượt xa con người.‏

‏Hiện nay, AI chủ yếu được xem như trợ lý hoặc cộng tác viên khoa học, đảm nhận các nhiệm vụ cụ thể. Theo ông Sam Rodriques, Giám đốc phòng thí nghiệm FutureHouse, đây là làn sóng đầu tiên trong 3 giai đoạn phát triển của AI trong khoa học: các mô hình hiện tại hữu ích trong dự đoán và tính toán, nhưng vẫn cần sự can thiệp của con người ở ít nhất một bước.‏

‏Làn sóng tiếp theo, sẽ là khi AI có thể tự xây dựng và kiểm chứng giả thuyết. Tại Đại học Stanford, ông James Zou và cộng sự đã chứng minh một LLM có thể phát hiện ra một số tế bào miễn dịch ở bệnh nhân COVID-19 phồng lên khi chết đi, điều mà các nhà nghiên cứu chưa từng nhận ra.‏

‏Ông Zou cũng đang tổ chức hội nghị ảo Agents4Science, trong đó lần đầu tiên mà các bài nghiên cứu và phản biện đều do AI thực hiện (cùng cộng tác với con người). ‏

‏Trí tuệ nhân tạo hỗ trợ các nhà nghiên cứu tại A-Lab, thuộc Phòng thí nghiệm Quốc gia Lawrence Berkeley, trong việc phát triển các vật liệu mới. Ảnh: Marilyn Sargent/Berkeley Lab.

‏Theo ông James Zou, những nỗ lực hiện nay vẫn đối mặt với các thách thức quen thuộc, trong đó có hiện tượng “ảo giác” của các LLM. Tuy vậy, ông tin rằng phản hồi của con người có thể giúp khắc phục phần lớn vấn đề này.‏

Theo ông Sam Rodriques, giai đoạn cuối cùng là AI có thể tự đề xuất câu hỏi và tự thực hiện thí nghiệm, không cần con người giám sát. Ông dự đoán AI có thể tạo ra một khám hiện xứng tầm Nobel trước năm 2030.‏

‏Tư duy về cách tư duy‏

‏Nhiều nhà nghiên cứu tỏ ra thận trọng trước những kỳ vọng quá lạc quan. Theo ông Doug Downey (Viện AI Allen), trong một thử nghiệm trên 57 tác nhân AI, nhóm của ông nhận thấy các hệ thống này đạt 70% thành công ở từng nhiệm vụ riêng lẻ, chỉ 1% có thể hoàn thành trọn vẹn một dự án nghiên cứu - từ ý tưởng đến báo cáo kết quả.‏

‏Ngay cả khi dự đoán chính xác, AI vẫn chưa thực sự hiểu được các nguyên lý nền tảng. Một nghiên cứu cho thấy mô hình AI có thể dự đoán quỹ đạo hành tinh, nhưng không thể tự rút ra các định luật vật lý chi phối chuyển động đó - tức là chỉ bắt chước kết quả, chứ chưa thực sự hiểu bản chất.‏

‏Theo ông Subbarao Kambhampati (Đại học Bang Arizona), những hạn chế của AI cho thấy tầm quan trọng của trải nghiệm thực tế mà chỉ con người mới có. Trong khi các nhà khoa học tương tác trực tiếp với thế giới, AI chỉ “học” gián tiếp qua dữ liệu, nên khó đặt ra câu hỏi sáng tạo hay tạo ra hiểu biết mới. ‏

‏Tại các cuộc họp của "Thử thách Nobel Turing", những câu hỏi then chốt vẫn chưa có lời giải: liệu một “nhà khoa học AI” cần đạt tới trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI), nó sẽ hoạt động giống con người hay theo cách hoàn toàn khác, và ai sẽ được vinh danh nếu AI giành Nobel?‏

‏Một số nhà nghiên cứu lại đặt câu hỏi liệu cộng đồng khoa học có nên theo đuổi một khám phá do AI tạo ra hay không. Trong một bài báo năm 2024, Lisa Messeri và Molly Crockett cảnh báo rằng sự phụ thuộc quá mức vào AI có thể làm gia tăng sai sót, lấn át các phương pháp nghiên cứu khác và khiến “các nhà khoa học sản xuất nhiều hơn nhưng hiểu biết ít đi.”

‏Theo bà Messeri, việc tự động hóa khám phá có thể gây hại cho thế hệ nghiên cứu tương lai, khi AI dần thay thế những trải nghiệm giúp các nhà khoa học trẻ rèn luyện tư duy sáng tạo và khả năng phát hiện - những phẩm chất thiết yếu để tự mình vươn tới một giải Nobel.‏

Bà nói: “Khi ngân sách nghiên cứu ngày càng eo hẹp, đây là thời điểm đáng lo ngại để cân nhắc lại những được và mất của một tương lai do AI dẫn dắt”./.