AI chưa sẵn sàng như 'đồng khoa học', các chuyên gia nói

Google vừa giới thiệu "Nhà khoa học đồng hành AI", một công cụ AI nhằm giúp các nhà khoa học tạo giả thuyết và kế hoạch nghiên cứu. Công ty quảng bá đây là bước đột phá để khám phá tri thức mới, nhưng các chuyên gia nghi ngờ về tác động thực tế.

"Công cụ sơ bộ này, dù thú vị, dường như không được sử dụng nghiêm túc," Sara Beery, nhà nghiên cứu thị giác máy tính tại MIT, nói trong cuộc phỏng vấn với TechCrunch. "Tôi không chắc cộng đồng khoa học có nhu cầu về hệ thống tạo giả thuyết như thế này."

Google là gã khổng lồ công nghệ mới nhất tuyên bố AI sẽ cách mạng hóa nghiên cứu khoa học, đặc biệt trong các lĩnh vực giàu dữ liệu như y sinh. CEO OpenAI Sam Altman viết trong một bài luận đầu năm nay rằng AI "siêu thông minh" có thể "thúc đẩy mạnh mẽ khám phá và đổi mới khoa học." Tương tự, CEO Anthropic Dario Amodei dự đoán AI có thể giúp phát triển thuốc chữa phần lớn các loại ung thư.

Tuy nhiên, nhiều nhà nghiên cứu cho rằng các công cụ AI hiện nay không đạt được những tuyên bố tham vọng này. Họ lập luận rằng các ứng dụng như Nhà khoa học đồng hành AI của Google thiên về quảng cáo hơn là thực chất, thiếu dữ liệu thực nghiệm để hỗ trợ các lời hứa.

Chẳng hạn, bài đăng blog của Google về Nhà khoa học đồng hành AI khoe về tiềm năng trong tái sử dụng thuốc cho bệnh bạch cầu myeloid cấp tính, một loại ung thư máu ảnh hưởng đến tủy xương. Tuy nhiên, kết quả quá mơ hồ đến mức "không nhà khoa học nghiêm túc nào coi trọng," theo Favia Dubyk, nhà bệnh lý học tại Trung tâm Y tế Tây Bắc-Tucson ở Arizona.

"Nó có thể là điểm khởi đầu tốt cho các nhà nghiên cứu, nhưng thiếu chi tiết đáng lo ngại và không khiến tôi tin tưởng," Dubyk nói với TechCrunch. "Việc thiếu thông tin khiến thật khó để biết liệu nó có thực sự hữu ích."

Đây không phải lần đầu Google bị cộng đồng khoa học chỉ trích vì quảng bá đột phá AI mà không cung cấp đủ chi tiết để người khác tái tạo kết quả.

Vào năm 2020, Google tuyên bố một hệ thống AI của họ, được huấn luyện để phát hiện khối u vú, vượt trội hơn các bác sĩ X-quang con người. Nhưng các nhà nghiên cứu từ Harvard và Stanford đã công bố phản bác trên Nature, lập luận rằng việc thiếu phương pháp chi tiết và mã nguồn trong nghiên cứu của Google "làm suy giảm giá trị khoa học."

Các nhà khoa học cũng chỉ trích Google vì xem nhẹ hạn chế của các công cụ AI trong các lĩnh vực như kỹ thuật vật liệu. Năm 2023, công ty tuyên bố khoảng 40 "vật liệu mới" được tổng hợp với sự trợ giúp của hệ thống AI GNoME. Tuy nhiên, phân tích độc lập cho thấy không có vật liệu nào thực sự mới.

"Chúng ta sẽ không thực sự hiểu được điểm mạnh và hạn chế của các công cụ như 'Nhà khoa học đồng hành' của Google cho đến khi chúng được đánh giá nghiêm ngặt, độc lập trên nhiều lĩnh vực khoa học," Ashique KhudaBukhsh, trợ lý giáo sư kỹ thuật phần mềm tại Viện Công nghệ Rochester, nói trong cuộc phỏng vấn với TechCrunch. "AI thường hoạt động tốt trong môi trường kiểm soát nhưng có thể thất bại khi áp dụng ở quy mô lớn."

Quy trình phức tạp

Phát triển các công cụ AI hỗ trợ khám phá khoa học là khó khăn vì khó dự đoán mọi yếu tố có thể gây trở ngại. AI có thể hữu ích để sàng lọc danh sách khả năng lớn, nhưng chưa rõ liệu nó có thể xử lý giải quyết vấn đề sáng tạo dẫn đến các đột phá lớn.

"Lịch sử cho thấy một số tiến bộ khoa học quan trọng, như phát triển vắc-xin mRNA, được thúc đẩy bởi trực giác và sự kiên trì của con người trước sự nghi ngờ," KhudaBukhsh nói. "AI hiện nay có thể không phù hợp để tái tạo điều đó."

Lana Sinapayen, nhà nghiên cứu AI tại Sony Computer Science Laboratories ở Nhật Bản, cho rằng các công cụ như Nhà khoa học đồng hành AI của Google đang tập trung sai khía cạnh của công việc khoa học.

Sinapayen thấy giá trị ở AI có thể tự động hóa các nhiệm vụ tẻ nhạt, như tóm tắt tài liệu học thuật mới hoặc định dạng đơn xin tài trợ. Nhưng cô lập luận rằng ít có nhu cầu về Nhà khoa học đồng hành AI tạo giả thuyết, nhiệm vụ mà nhiều nhà nghiên cứu thấy thú vị về mặt trí tuệ.

"Đối với nhiều nhà khoa học, kể cả tôi, tạo giả thuyết là phần thú vị nhất của công việc," Sinapayen nói với TechCrunch. "Tại sao tôi muốn giao phần thú vị của mình cho máy tính, để rồi chỉ còn lại công việc khó khăn? Nói chung, nhiều nhà nghiên cứu AI tạo sinh dường như hiểu sai lý do con người làm việc họ làm, và chúng ta cuối cùng có các đề xuất sản phẩm tự động hóa đúng phần mà chúng ta tìm thấy niềm vui."

Beery chỉ ra rằng phần khó nhất của quá trình khoa học thường là thiết kế và thực hiện nghiên cứu để kiểm tra giả thuyết, điều mà các hệ thống AI hiện tại gặp khó khăn. AI không thể thực hiện thí nghiệm vật lý, và nó thường gặp khó khăn với các vấn đề thiếu dữ liệu.

"Hầu hết khoa học không thể thực hiện hoàn toàn qua môi trường ảo — thường có một thành phần quan trọng của quá trình khoa học là vật lý, như thu thập dữ liệu mới và tiến hành thí nghiệm trong phòng lab," Beery nói. "Một hạn chế lớn của các hệ thống như Nhà khoa học đồng hành AI của Google so với quá trình khoa học thực tế, điều chắc chắn hạn chế tính hữu dụng của nó, là ngữ cảnh về phòng lab và nhà nghiên cứu sử dụng hệ thống, mục tiêu nghiên cứu cụ thể, công việc trước đây, kỹ năng và nguồn lực họ có."

Rủi ro của AI

Các hạn chế kỹ thuật và rủi ro của AI, như xu hướng "ảo giác" hoặc tạo thông tin sai lệch, khiến các nhà khoa học thận trọng khi dựa vào nó cho công việc nghiêm túc.

KhudaBukhsh lo ngại rằng các công cụ AI có thể làm ngập tài liệu khoa học với nhiễu thay vì thúc đẩy tiến bộ.

Điều này đang xảy ra. Một nghiên cứu gần đây phát hiện rằng "khoa học rác" do AI tạo ra đang tràn ngập Google Scholar, công cụ tìm kiếm miễn phí của Google cho tài liệu học thuật.

"Nghiên cứu do AI tạo ra, nếu không được giám sát cẩn thận, có thể làm ngập lĩnh vực khoa học với các nghiên cứu chất lượng thấp hoặc thậm chí gây hiểu lầm, áp đảo quy trình đánh giá ngang hàng," KhudaBukhsh nói. "Quy trình đánh giá ngang hàng bị quá tải đã là thách thức trong các lĩnh vực như khoa học máy tính, nơi các hội nghị hàng đầu chứng kiến số lượng bài nộp tăng theo cấp số nhân."

Ngay cả các nghiên cứu được thiết kế tốt cũng có thể bị ảnh hưởng bởi AI hoạt động sai, Sinapayen cảnh báo. Dù cô đánh giá cao ý tưởng về một công cụ hỗ trợ xem xét và tổng hợp tài liệu, cô không tin tưởng AI hiện nay có thể làm công việc đó một cách đáng tin cậy.

"Đó là những việc mà nhiều công cụ hiện có tuyên bố làm được, nhưng đó không phải là công việc tôi sẽ để AI hiện tại thực hiện," Sinapayen nói. Cô cũng nêu lo ngại về cách các hệ thống AI được huấn luyện và năng lượng chúng tiêu thụ. "Ngay cả khi tất cả vấn đề đạo đức được giải quyết, AI hiện tại chỉ đơn giản là không đủ đáng tin để tôi dựa vào kết quả của chúng."