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

Gần đây, Google đã giới thiệu "đồng khoa AI", một công cụ AI nhằm giúp các nhà khoa học tạo ra các giả thuyết và kế hoạch nghiên cứu. Công ty đã thổi phồng nó như một người thay đổi trò chơi để khám phá kiến ​​thức mới, nhưng các chuyên gia hoài nghi về tác động trong thế giới thực của nó.

"Công cụ sơ bộ này, trong khi thú vị, dường như không có khả năng được sử dụng nghiêm túc", Sara Beery, một nhà nghiên cứu tầm nhìn máy tính tại MIT, trong một cuộc phỏng vấn với TechCrunch cho biết. "Tôi không chắc chắn rằng có nhu cầu về loại hệ thống tạo giả thuyết này từ cộng đồng khoa học."

Google chỉ là người khổng lồ công nghệ mới nhất tuyên bố rằng AI sẽ cách mạng hóa nghiên cứu khoa học, đặc biệt là trong các lĩnh vực nặng dữ liệu như y sinh. Giám đốc điều hành của Openai Sam Altman đã viết trong một bài tiểu luận vào đầu năm nay rằng "Superintellect" AI có thể "tăng tốc lớn khám phá khoa học và đổi mới". Tương tự, CEO nhân loại Dario Amodei đã dự đoán rằng AI có thể giúp phát triển các phương pháp chữa bệnh cho hầu hết các bệnh ung thư.

Tuy nhiên, nhiều nhà nghiên cứu cảm thấy rằng các công cụ AI ngày nay không đạt được những tuyên bố đầy tham vọng này. Họ lập luận rằng các ứng dụng như nhà đồng khoa AI của Google là về sự cường điệu hơn là chất, thiếu dữ liệu thực nghiệm để sao lưu các lời hứa.

Chẳng hạn, bài đăng trên blog của Google về nhà đồng khoa AI đã tự hào về khả năng tái sử dụng thuốc gây bệnh bạch cầu tủy cấp tính, một loại ung thư máu ảnh hưởng đến tủy xương. Tuy nhiên, kết quả rất mơ hồ đến nỗi "không có nhà khoa học hợp pháp nào coi trọng họ", theo Favia Dubyk, một nhà nghiên cứu bệnh học tại Trung tâm y tế Tây Bắc-Tucson ở Arizona.

"Nó có thể là một điểm khởi đầu tốt cho các nhà nghiên cứu, nhưng việc thiếu chi tiết là đáng lo ngại và không cho tôi tin tưởng vào nó", Dubyk nói với TechCrunch. "Việc thiếu thông tin được cung cấp làm cho nó thực sự khó hiểu nếu điều này có thể thực sự hữu ích."

Đây không phải là lần đầu tiên Google phải đối mặt với những lời chỉ trích từ cộng đồng khoa học vì đã thúc đẩy một bước đột phá AI mà không cung cấp đủ chi tiết cho những người khác để tái tạo kết quả.

Trở lại vào năm 2020, Google tuyên bố rằng một trong những hệ thống AI của mình, được đào tạo để phát hiện các khối u vú, vượt trội so với các bác sĩ X quang ở người. Nhưng các nhà nghiên cứu từ Harvard và Stanford đã công bố một phản bác trong tự nhiên, lập luận rằng việc thiếu các phương pháp và mã chi tiết trong nghiên cứu của Google "làm suy yếu giá trị khoa học của nó".

Các nhà khoa học cũng đã chỉ trích Google về việc hạ thấp những hạn chế của các công cụ AI của mình trong các lĩnh vực như kỹ thuật vật liệu. Năm 2023, công ty tuyên bố rằng khoảng 40 "vật liệu mới" đã được tổng hợp với sự trợ giúp của hệ thống AI của nó, Gnome. Tuy nhiên, một phân tích độc lập cho thấy rằng không có vật liệu nào trong số này thực sự mới.

"Chúng tôi sẽ không thực sự hiểu được những điểm mạnh và hạn chế của các công cụ như 'nhà đồng khoa' của Google cho đến khi họ trải qua đánh giá độc lập, nghiêm ngặt về các ngành khoa học khác nhau", Ashique Khudabukhsh, trợ lý giáo sư kỹ thuật phần mềm tại Viện Công nghệ Rochester, nói trong một cuộc phỏng vấn với TechCrunch. "AI thường hoạt động tốt trong các môi trường được kiểm soát nhưng có thể thất bại khi được áp dụng ở quy mô."

Quá trình phức tạp

Phát triển các công cụ AI để hỗ trợ khám phá khoa học là khó khăn vì thật khó để dự đoán tất cả các yếu tố có thể ném cờ lê vào công trình. AI có thể hữu ích cho việc sàng lọc thông qua một danh sách lớn các khả năng, nhưng không rõ liệu nó có thể xử lý loại giải quyết vấn đề sáng tạo dẫn đến những đột phá lớn hay không.

"Chúng tôi đã thấy trong suốt lịch sử rằng một số tiến bộ khoa học quan trọng nhất, như sự phát triển của vắc -xin mRNA, được điều khiển bởi trực giác và sự kiên trì của con người khi đối mặt với sự hoài nghi", Khudabukhsh nói. "AI, như ngày nay, có thể không phù hợp để sao chép điều đó."

Lana Sinapayen, một nhà nghiên cứu AI tại Phòng thí nghiệm Khoa học Máy tính Sony ở Nhật Bản, tin rằng các công cụ như nhà đồng khoa AI của Google đang tập trung vào các khía cạnh sai của công trình khoa học.

Sinapayen nhìn thấy giá trị trong AI có thể tự động hóa các nhiệm vụ tẻ nhạt, như tóm tắt các tài liệu học thuật mới hoặc định dạng các ứng dụng cấp. Nhưng cô lập luận rằng có rất ít nhu cầu đối với một nhà đồng khoa AI tạo ra các giả thuyết, một nhiệm vụ mà nhiều nhà nghiên cứu tìm thấy bổ ích trí tuệ.

"Đối với nhiều nhà khoa học, bao gồm cả bản thân tôi, tạo ra các giả thuyết là phần thú vị nhất của công việc", Sinapayen nói với TechCrunch. "Tại sao tôi muốn thuê ngoài niềm vui của mình với máy tính, và sau đó chỉ để lại công việc khó khăn để tự mình làm? Nói chung, nhiều nhà nghiên cứu AI thế hệ dường như hiểu sai lý do tại sao con người làm những gì họ làm, và chúng tôi kết thúc với các đề xuất cho các sản phẩm tự động hóa phần mà chúng ta có được niềm vui."

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

"Hầu hết các khoa học không thể thực hiện hoàn toàn - thường có một thành phần quan trọng của quá trình khoa học là vật lý, như thu thập dữ liệu mới và thực hiện các thí nghiệm trong phòng thí nghiệm," Beery nói. "Một hạn chế lớn của các hệ thống như nhà đồng khoa AI của Google liên quan đến quy trình khoa học thực tế, điều này chắc chắn hạn chế khả năng sử dụng của nó, là bối cảnh về phòng thí nghiệm và nhà nghiên cứu sử dụng hệ thống và các mục tiêu nghiên cứu cụ thể của họ, công việc trước đây, kỹ năng của họ và tài nguyên họ có quyền truy cập."

AI rủi ro

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

Khudabukhsh lo lắng rằng các công cụ AI cuối cùng có thể tràn ngập tài liệu khoa học với tiếng ồn hơn là tiến bộ.

Nó đã xảy ra. Một nghiên cứu gần đây cho thấy "khoa học rác" do AI tạo ra đang tràn ngập Google Scholar, công cụ tìm kiếm miễn phí của Google cho văn học học thuật.

"Nghiên cứu do AI tạo ra, nếu không được theo dõi cẩn thận, có thể làm ngập lĩnh vực khoa học với các nghiên cứu chất lượng thấp hơn hoặc thậm chí sai lệch, áp đảo quá trình đánh giá ngang hàng", Khudabukhsh nói. "Một quy trình đánh giá ngang hàng quá mức đã là một thách thức trong các lĩnh vực như khoa học máy tính, nơi các hội nghị hàng đầu đã chứng kiến ​​sự gia tăng theo cấp số nhân trong các bài nộp."

Ngay cả các nghiên cứu được thiết kế tốt cũng có thể bị xâm phạm bởi AI hành vi sai, Sinapayen cảnh báo. Mặc dù cô đánh giá cao ý tưởng về một công cụ có thể hỗ trợ xem xét và tổng hợp văn học, cô sẽ không tin AI ngày nay để làm công việc đó một cách đáng tin cậy.

"Đó là những điều mà các công cụ hiện tại khác nhau đang tuyên bố làm, nhưng đó không phải là những công việc mà cá nhân tôi sẽ để lại cho AI hiện tại," Sinapayen nói. Cô cũng nêu lên những lo ngại về cách các hệ thống AI được đào tạo và năng lượng họ tiêu thụ. "Ngay cả khi tất cả các vấn đề đạo đức đã được giải quyết, AI hiện tại không đủ đáng tin cậy để tôi dựa trên công việc của mình trên đầu ra của họ bằng cách này hay cách khác."