Trí tuệ nhân tạo (AI) đang định hình lại bối cảnh nghiên cứu khoa học, không chỉ là những cải tiến tăng dần cho các công cụ của nhà khoa học mà còn là một sự chuyển đổi sâu sắc được thúc đẩy bởi các công cụ mang tính cách mạng đang định hình lại phương pháp khoa học và toàn bộ hệ sinh thái nghiên cứu. Chúng ta đang chứng kiến sự ra đời của một mô hình khoa học mới, với ý nghĩa to lớn tương đương với một cuộc cách mạng khoa học tự thân.
Năng lực kép của AI - khả năng dự đoán và khả năng tạo sinh - là động lực cốt lõi của sự thay đổi này. Sức mạnh kép này cho phép AI tham gia vào hầu hết mọi giai đoạn nghiên cứu, từ việc xây dựng ý tưởng khái niệm đến khám phá cuối cùng.
Mô hình truyền thống: Thế giới của giả thuyết và chứng minh sai
Vòng lặp cổ điển: “Giả thuyết - Thử nghiệm - Xác minh”
Theo truyền thống, tiến bộ khoa học tuân theo một vòng logic rõ ràng và mạnh mẽ, “Giả thuyết - Thử nghiệm - Xác minh”. Các nhà khoa học trước tiên đưa ra một giả thuyết cụ thể, có thể kiểm chứng dựa trên kiến thức và quan sát hiện có. Sau đó, họ thiết kế và thực hiện các thí nghiệm nghiêm ngặt để kiểm tra giả thuyết này. Cuối cùng, dựa trên dữ liệu thực nghiệm thu thập được, giả thuyết được xác nhận, sửa đổi hoặc bác bỏ hoàn toàn. Quá trình này tạo thành nền tảng cho sự phát triển kiến thức khoa học trong nhiều thế kỷ.
Nền tảng triết học: Thuyết ngụy biện của Popper
Cốt lõi triết học của mô hình cổ điển này phần lớn được đặt nền móng bởi lý thuyết ngụy biện của nhà triết học khoa học Karl Popper.
- Vấn đề phân giới : Popper đưa ra mộtquan điểm cốt lõi rằng chìa khóa để phân biệt khoa học với phi khoa học (ví dụ: ngụy khoa học) không nằm ở việc một lý thuyết có thể được chứng minh là đúng hay không, mà nằm ở việc nó có thể bị chứng minh là sai hay không. Một lý thuyết khoa học phải đưa ra những dự đoán có thể bị phản bác bằng kinh nghiệm. Một ví dụ nổi tiếng là khẳng định “Tất cả thiên nga đều có màu trắng”, bất kể chúng ta quan sát thấy bao nhiêu con thiên nga trắng, chúng ta cũng không thể xác nhận nó một cách cuối cùng, nhưng chỉ cần quan sát một con thiên nga đen, nó có thể bị phản bác hoàn toàn. Do đó, khả năng ngụy biện trở thành một thuộc tính cần thiết của một lý thuyết khoa học.
- Logic khám phá : Dựa trên điều này, Popper mô tả tiến bộ khoa học như một vòng tuần hoàn không ngừng: “Vấn đề - Phỏng đoán - Bác bỏ - Vấn đề mới…” Khoa học không tích lũy các sự kiện một cách tĩnh tại, mà là một quá trình cách mạng năng động tiếp cận chân lý bằng cách loại bỏ dần các sai sót.
Phê bình và tiến hóa
Tất nhiên, mô hình Popper thuần túy là một mô tả lý tưởng hóa. Các nhà triết học khoa học sau này, như Thomas Kuhn và Imre Lakatos, đã bổ sung và sửa đổi nó. Kuhn giới thiệu các khái niệm về “paradigm” (mô hình) và “conventional science” (khoa học thông thường), chỉ ra rằng trong hầu hết các giai đoạn, các nhà khoa học giải quyết vấn đề trong một khuôn khổ lý thuyết vững chắc và có xu hướng duy trì mô hình đó cho đến khi một lượng lớn “anomalies” (bất thường) không thể giải thích được tích lũy, sau đó sẽ gây ra một “scientific revolution” (cuộc cách mạng khoa học). Lakatos đề xuất lý thuyết về “scientific research program” (chương trình nghiên cứu khoa học), cho rằng một lý thuyết cốt lõi được bao quanh bởi một loạt các giả định phụ trợ giống như các “protective belt” (vành đai bảo vệ), khiến cho việc bác bỏ lý thuyết cốt lõi trở nên phức tạp hơn. Các lý thuyết này cùng nhau mô tả một bức tranh phức tạp hơn, phù hợp hơn với thực tế lịch sử của nghiên cứu khoa học truyền thống.
Tuy nhiên, cho dù là mô hình lý tưởng của Popper hay góc độ lịch sử của Kuhn, nền tảng chung của chúng nằm ở chỗ quá trình này bị giới hạn bởi khả năng nhận thức của con người. Các giả thuyết chúng ta có thể đưa ra bị ràng buộc bởi ranh giới kiến thức, trí tưởng tượng và khả năng xử lý thông tin phức tạp đa chiều của chúng ta. Bước quan trọng “Vấn đề - Phỏng đoán” về bản chất là một nút thắt cổ chai nhận thức lấy con người làm trung tâm. Những đột phá lớn về khoa học thường phụ thuộc vào trực giác, cảm hứng hoặc thậm chí là vận may tình cờ của các nhà khoa học. Chính sự hạn chế cơ bản này đã đặt nền móng cho vai trò đột phá của AI. AI có thể khám phá một không gian giả thuyết rộng lớn và phức tạp hơn nhiều so với khả năng của tâm trí con người, xác định các mô hình không rõ ràng hoặc thậm chí phản trực giác đối với con người, do đó trực tiếp phá vỡ nút cổ chai nhận thức cốt lõi nhất trong phương pháp khoa học truyền thống.
Sự xuất hiện của các phương pháp mới: Mô hình thứ tư
Định nghĩa mô hình thứ tư: Khám phá khoa học tập trung vào dữ liệu
Với sự phát triển của công nghệ thông tin, một mô hình nghiên cứu khoa học mới đã ra đời. Người đoạt giải Turing Award Jim Gray đặt tên cho nó là “The Fourth Paradigm” (Mô hình thứ tư), tức là “khám phá khoa học tập trung vào dữ liệu”. Mô hình này tương phản rõ rệt với ba mô hình trước đó trong lịch sử khoa học - mô hình thứ nhất (khoa học kinh nghiệm và quan sát), mô hình thứ hai (khoa học lý thuyết) và mô hình thứ ba (khoa học tính toán và mô phỏng). Cốt lõi của mô hình thứ tư nằm ở chỗ nó đặt bộ dữ liệu khổng lồ vào trung tâm của quá trình khám phá khoa học, thống nhất lý thuyết, thử nghiệm và mô phỏng.
Từ “điều khiển bởi giả thuyết” đến “điều khiển bởi dữ liệu”
Sự thay đổi cơ bản của cuộc cách mạng này nằm ở chỗ điểm khởi đầu của nghiên cứu chuyển từ “thu thập dữ liệu để xác minh một giả thuyết hiện có” sang “tạo ra các giả thuyết mới từ việc khám phá dữ liệu”. Như Giám đốc nghiên cứu của Google Peter Norvig đã nói: “Tất cả các mô hình đều sai, nhưng bạn ngày càng có thể thành công mà không cần mô hình”. Điều này đánh dấu sự khởi đầu của nghiên cứu khoa học khi không còn phụ thuộc vào các giả thuyết mạnh mẽ tiên nghiệm, mà thay vào đó sử dụng các công nghệ như học máy để khai thác các mô hình, mối liên hệ và quy luật ẩn mà phân tích của con người không thể thấu hiểu trong dữ liệu khổng lồ.
Theo lý thuyết của Gray, khoa học tập trung vào dữ liệu bao gồm ba trụ cột chính:
- Thu thập dữ liệu : Thu thập dữ liệu khoa học ở quy mô và tốc độ chưa từng có thông qua các thiết bị tiên tiến như máy giải trình tự gen, máy va chạm hạt năng lượng cao và kính viễn vọng vô tuyến.
- Quản lý dữ liệu : Xây dựng cơ sở hạ tầng mạnh mẽ để lưu trữ, quản lý, lập chỉ mục và chia sẻ các bộ dữ liệu khổng lồ này, giúp chúng có thể truy cập và sử dụng công khai lâu dài - Gray cho rằng đây là thách thức chính vào thời điểm đó.
- Phân tích dữ liệu : Sử dụng các thuật toán và công cụ trực quan tiên tiến để khám phá dữ liệu và trích xuất kiến thức và thông tin chi tiết từ đó.
AI for Science: Bình minh của mô hình thứ năm?
Hiện tại, một làn sóng công nghệ mới, được đại diện bởi AI tạo sinh, đang thúc đẩy sự phát triển sâu sắc của mô hình thứ tư, và thậm chí có thể tạo ra một mô hình thứ năm sơ khai. Nếu mô hình thứ tư tập trung vào việc trích xuất thông tin chi tiết từ dữ liệu, thì mô hình mới do AI điều khiển tập trung vào việc tạo ra kiến thức, thực thể và giả thuyết hoàn toàn mới từ dữ liệu. Đây là một bước nhảy vọt từ “khám phá tập trung vào dữ liệu” sang “khám phá tạo sinh dữ liệu“.
AI như một động cơ của mô hình thứ tư: Từ dự đoán đến tạo sinh
AI đang thể hiện khả năng dự đoán và tạo sinh mạnh mẽ trong các lĩnh vực như vật liệu và sinh học, trở thành động cơ cốt lõi thúc đẩy mô hình thứ tư trưởng thành.
Nghiên cứu điển hình: Cuộc cách mạng khoa học sinh học
- Giải quyết vấn đề gấp nếp protein : Một thách thức lớn kéo dài 50 năm trong lĩnh vực sinh học - vấn đề gấp nếp protein, đã được giải quyết triệt để bởi mô hình AI AlphaFold do Google DeepMind phát triển. Trước khi có AI, việc phân tích cấu trúc của một protein bằng các phương pháp thực nghiệm thường mất nhiều năm và chi phí cao. Còn hiện nay, AlphaFold có thể dự đoán cấu trúc ba chiều của nó trong vài phút dựa trên trình tự axit amin, với độ chính xác gần bằng thực nghiệm.
- Quy mô hóa và dân chủ hóa : Thành tựu đột phá của AlphaFold không dừng lại ở đó. DeepMind đã công khai miễn phí hơn 200 triệu cấu trúc protein mà nó dự đoán, tạo thành một cơ sở dữ liệu khổng lồ, thúc đẩy mạnh mẽ nghiên cứu trong các lĩnh vực liên quan trên toàn cầu. Điều này đã đẩy nhanh các đổi mới khác nhau, từ phát triển vắc xin vi rút corona mới đến thiết kế enzyme phân hủy nhựa.
- Từ dự đoán đến tạo sinh : Tiền tuyến tiếp theo của cuộc cách mạng này là sử dụng AI tạo sinh để thiết kế de novo protein. Được đại diện bởi nghiên cứu của David Baker, người đoạt giải Nobel Hóa học năm 2024, các nhà khoa học đang sử dụng AI để thiết kế các protein không tồn tại trong tự nhiên, có chức năng hoàn toàn mới. Điều này mở ra những khả năng vô tận cho việc phát triển thuốc mới, thiết kế enzyme xúc tác hiệu quả và tạo ra vật liệu sinh học mới. Phiên bản mới nhất của AlphaFold 3 thậm chí có thể mô phỏng sự tương tác giữa protein với DNA, RNA và phối tử phân tử nhỏ, điều này có giá trị không thể đo lường được đối với việc khám phá thuốc.
Nghiên cứu điển hình: Tạo ra vật liệu mới nhanh hơn
Nút thắt cổ chai của nghiên cứu và phát triển truyền thống : Tương tự như sinh học, việc khám phá vật liệu mới theo truyền thống là một quá trình chậm chạp và tốn kém, dựa trên “phương pháp thử và sai”. AI đang thay đổi hoàn toàn hiện trạng này bằng cách thiết lập mối quan hệ phức tạp giữa sự sắp xếp nguyên tử, cấu trúc vi mô và các tính chất vĩ mô của vật liệu.
Dự đoán và thiết kế do AI điều khiển :
- GNoME của Google : Nền tảng GNoME (Graph Networks for Materials Exploration) của DeepMind sử dụng công nghệ mạng thần kinh đồ thị để dự đoán tính ổn định của 2,2 triệu vật liệu tinh thể vô cơ mới tiềm năng. Trong cuộc khám phá này,AI đã phát hiện ra khoảng 380.000 vật liệu mới có tính ổn định nhiệt động, số lượng này tương đương với tổng thành quả nghiên cứu của các nhà khoa học trong gần 800 năm qua, những vật liệu mới này có tiềm năng ứng dụng to lớn trong pin, siêu dẫn và các lĩnh vực khác.
- MatterGen của Microsoft : MatterGen, một công cụ AI tạo sinh do Microsoft Research phát triển, có thể trực tiếp tạo ra các ứng viên cấu trúc vật liệu hoàn toàn mới theo các thuộc tính mục tiêu do các nhà nghiên cứu đặt ra (như độ dẫn điện, từ tính, v.v.). Công cụ này, kết hợp với nền tảng mô phỏng MatterSim, có thể nhanh chóng xác minh tính khả thi của các vật liệu ứng viên này, do đó rút ngắn đáng kể chu kỳ nghiên cứu và phát triển “thiết kế - sàng lọc”.
Mối quan hệ cộng sinh : Cần lưu ý rằng AI và khoa học vật liệu đã hình thành một mối quan hệ cộng sinh. Việc khám phá vật liệu mới có thể cung cấp cho AI phần cứng tính toán có hiệu suất vượt trội, và AI mạnh hơn có thể lại thúc đẩy quá trình nghiên cứu và phát triển vật liệu mới.
Những trường hợp này tiết lộ một sự thay đổi sâu sắc: Nghiên cứu khoa học đang chuyển từ khám phá tự nhiên (khám phá những gì là) sang thiết kế tương lai (thiết kế những gì có thể là). Vai trò của các nhà khoa học truyền thống giống như những nhà thám hiểm, tìm kiếm và mô tả các vật chất và quy luật đã tồn tại trong tự nhiên. Và sự xuất hiện của AI tạo sinh khiến các nhà khoa học ngày càng trở thành “những nhà sáng tạo”. Họ có thể dựa trên các yêu cầu chức năng cụ thể (ví dụ: “một loại protein có thể liên kết với mục tiêu tế bào ung thư cụ thể” hoặc “một loại vật liệu vừa có độ dẫn nhiệt cao vừa có tính cách điện”), sử dụng AI để thiết kế và tạo ra các vật chất hoàn toàn mới đáp ứng những nhu cầu này. Điều này không chỉ làm mờ ranh giới giữa khoa học cơ bản và kỹ thuật ứng dụng, mà còn đặt ra những mệnh đề hoàn toàn mới cho việc phát triển thuốc, sản xuất và thậm chí là đạo đức xã hội trong tương lai.
Tái cấu trúc quy trình nghiên cứu: Phòng thí nghiệm tự động hóa và khép kín
AI không chỉ thay đổi mô hình khoa học ở cấp độ vĩ mô mà còn định hình lại mọi giai đoạn cụ thể của công việc nghiên cứu khoa học ở cấp độ vi mô, tạo ra “phòng thí nghiệm tự điều khiển” tự động hóa và khép kín.
Tạo giả thuyết do AI điều khiển
Theo truyền thống, việc đưa ra các giả thuyết khoa học mới lạ và có giá trị được coi là đỉnh cao của sự sáng tạo của con người. Tuy nhiên, AI đang bắt đầu đóng một vai trò quan trọng trong lĩnh vực này. Các hệ thống AI có thể đề xuất các giả thuyết khoa học hoàn toàn mới bằng cách quét hàng triệu bài báo khoa học, bằng sáng chế và cơ sở dữ liệu thử nghiệm, khám phá các mối liên hệ không rõ ràng mà các nhà nghiên cứu con người bỏ qua do hạn chế về kiến thức hoặc thành kiến nhận thức.
Một số nhóm nghiên cứu đang phát triển các hệ thống “nhà khoa học AI” bao gồm nhiều tác nhân (Agent) AI. Trong các hệ thống này, các AI khác nhau đóng vai trò khác nhau: ví dụ, “tác nhân giả thuyết” chịu trách nhiệm tạo ra các ý tưởng nghiên cứu, “tác nhân suy luận” chịu trách nhiệm phân tích dữ liệu và tài liệu để đánh giá các giả thuyết và “tác nhân tính toán” chịu trách nhiệm chạy các thí nghiệm mô phỏng. Một nghiên cứu của Đại học Cambridge là rất tiêu biểu: Các nhà nghiên cứu đã sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn GPT-4 để sàng lọc thành công các tổ hợp thuốc mới có thể ức chế hiệu quả các tế bào ung thư từ các loại thuốc không phải ung thư hiện có. AI đã đề xuất những tổ hợp này bằng cách phân tích các mô hình ẩn trong tài liệu khổng lồ và đã được xác minh trong các thử nghiệm tiếp theo. Điều này cho thấy rằng AI có thể trở thành “đối tác động não” không mệt mỏi của các nhà khoa học con người.
Tối ưu hóa thiết kế thử nghiệm
Thiết kế thử nghiệm (Design of Experiments, DoE) là một phương pháp thống kê cổ điển nhằm mục đích khám phá hiệu quả không gian tham số rộng lớn với số lượng thử nghiệm tối thiểu bằng cách thay đổi một cách có hệ thống nhiều tham số thử nghiệm, để tìm ra các điều kiện quy trình tối ưu. Công nghệ AI đang truyền sức sống mới vào phương pháp cổ điển này. DoE truyền thống thường tuân theo một sơ đồ thống kê định trước, trong khi AI có thể giới thiệu các chiến lược như học chủ động (Active Learning) để quyết định một cách động và thông minh điểm thử nghiệm đáng khám phá nhất tiếp theo dựa trên kết quả thử nghiệm hiện có. Chiến lược thử nghiệm thích ứng này có thể hội tụ đến giải pháp tối ưu nhanh hơn, giúp cải thiện đáng kể hiệu quả thử nghiệm.
“Phòng thí nghiệm tự điều khiển”: Hiện thực hóa khép kín
Việc kết hợp tạo giả thuyết do AI điều khiển, thiết kế thử nghiệm và nền tảng thử nghiệm tự động hóa tạo thành hình thức cuối cùng của mô hình mới - “phòng thí nghiệm tự điều khiển” (Self-Driving Lab).
Hoạt động của phòng thí nghiệm này tạo thành một hệ thống khép kín hoàn chỉnh:
- Phòng thí nghiệm khô (Dry Lab) : Mô hình AI (“bộ não”) phân tích dữ liệu hiện có, tạo ra một giả thuyết khoa học và thiết kế một sơ đồ thử nghiệm xác minh tương ứng.
- Nền tảng tự động hóa : Sơ đồ thử nghiệm được gửi đến một nền tảng tự động hóa do robot vận hành (“phòng thí nghiệm ướt” hoặc “bàn tay”), nền tảng này có thể tự động thực hiện các thao tác thử nghiệm như tổng hợp hóa học và nuôi cấy tế bào.
- Phản hồi dữ liệu : Dữ liệu được tạo ra trong quá trình thử nghiệm được thu thập theo thời gian thực và tự động, và được gửi trở lại mô hình AI.
- Học tập và lặp lại : Mô hình AI phân tích dữ liệu thử nghiệm mới, cập nhật “hiểu biết” nội bộ của nó về đối tượng nghiên cứu, sau đó tạo ra giả thuyết và thiết kế thử nghiệm tiếp theo dựa trên hiểu biết mới, và cứ thế lặp đi lặp lại, thực hiện khám phá tự chủ 24/7.
“Nhà hóa học robot” của Đại học Liverpool là một ví dụ thành công. Hệ thống này đã tự chủ khám phá một không gian tham số phức tạp bao gồm 10 biến và cuối cùng đã phát hiện ra một chất xúc tác hiệu quả để sản xuất hydro quang xúc tác, hiệu quả của nó gấp nhiều lần so với thử nghiệm ban đầu.
Mô hình khép kín này mang lại “nén chu kỳ khoa học”. Trong mô hình cổ điển, một chu kỳ hoàn chỉnh “giả thuyết - thử nghiệm - xác minh” có thể mất vài năm của một nghiên cứu sinh tiến sĩ. Còn “phòng thí nghiệm tự điều khiển” nén chu kỳ này từ vài năm hoặc vài tháng xuống còn vài ngày hoặc thậm chí vài giờ. Sự gia tăng về độ lớn của tốc độ lặp đi lặp lại này đang thay đổi định nghĩa của chúng ta về “thử nghiệm” tự thân. Thử nghiệm không còn là một sự kiện rời rạc, duy nhất do các nhà khoa học con người thiết kế, mà là một quá trình khám phá liên tục, thích ứng do AI dẫn dắt. Đơn vị đo lường tiến bộ khoa học có lẽ sẽ không còn là các bài báo được công bố đơn lẻ, mà là tốc độ học tập của chính hệ học tập khép kín này. Điều này sẽ buộc chúng ta phải suy nghĩ lại về cách đánh giá và đo lường đóng góp khoa học.
Tác động hệ thống: Định hình lại hệ sinh thái nghiên cứu khoa học
Tác động của mô hình nghiên cứu khoa học mới do AI điều khiển đã vượt xa phạm vi của phòng thí nghiệm, và đang gây ra tác động hệ thống đến toàn bộ hệ sinh thái nghiên cứu khoa học về phân bổ vốn, cấu trúc tổ chức và nhu cầu nhân tài.
Địa chính trị vốn và sự trỗi dậy của khoa học doanh nghiệp
- Bố cục chiến lược ở cấp quốc gia : Các nền kinh tế lớn trên thế giới đã coi “AI for Science” là một lĩnh vực chiến lược quan trọng để duy trì “lợi thế cạnh tranh” và “chủ quyền công nghệ” toàn cầu. Quỹ Khoa học Quốc gia Hoa Kỳ (NSF) đầu tư hơn 700 triệu đô la vào lĩnh vực AI mỗi năm, và đã khởi động các dự án lớn như Viện Trí tuệ Nhân tạo Quốc gia. Liên minh châu Âu cũng đã xây dựng một kế hoạch phối hợp nhằm mục đích thiết lập vị trí dẫn đầu trong các ứng dụng khoa học “AI đáng tin cậy”. Đồng thời, các tổ chức nghiên cứu của Trung Quốc cũng đang tích cực thúc đẩy nghiên cứu AI tiên tiến.
- Khoảng cách giữa doanh nghiệp và giới học thuật : Một mâu thuẫn ngày càng nổi bật là các mô hình cơ bản AI mạnh mẽ nhất (như GPT-4, Gemini) hầu hết được kiểm soát bởi một số ít gã khổng lồ công nghệ (như Google, Microsoft, Meta). Việc đào tạo và vận hành các mô hình này đòi hỏi lượng dữ liệu độc quyền khổng lồ và tài nguyên tính toán đắt đỏ, vượt quá khả năng của hầu hết các nhóm nghiên cứu học thuật. Điều này làm dấy lên lo ngại về việc giới học thuật bị “bóp nghẹt” hoặc “biên hóa” trong nghiên cứu AI tiên tiến.
- Xung đột giữa mô hình độc quyền và khoa học mở : Mặc dù một số công ty chọn mở mã nguồn các mô hình (như dòng LLaMA của Meta), các mô hình có hiệu suất hàng đầu thường được bảo mật nghiêm ngặt với tư cách là bí mật thương mại, trở thành “hộp đen” trên thực tế. Điều này trái ngược rõ rệt với các nguyên tắc mở, minh bạch và có thể tái tạo mà giới khoa học từ lâu đã tán thành, khiến cho nghiên cứu khoa học do công quỹ tài trợ ở một mức độ nào đó phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng của các công ty tư nhân.
- Sự bất ổn chính trị của vốn : Việc phân bổ vốn cho nghiên cứu khoa học cũng không thể hoàn toàn thoát khỏi ảnh hưởng của môi trường chính trị. Ví dụ, có báo cáo chỉ ra rằng NSF đã hủy bỏ hơn 1500 khoản tài trợ nghiên cứu khoa học theo hướng dẫn chính trị mới, nhiều trong số đó liên quan đến các sáng kiến đa dạng, công bằng và hòa nhập (DEI). Điều này cho thấy rằng kinh phí cho nghiên cứu khoa học, bao gồm cả “AI for Science”, có thể bị ảnh hưởng bởi các cuộc đấu tranh ý thức hệ, gây ra sự bất ổn cho các nhà nghiên cứu.
Phòng thí nghiệm tương lai: Từ khu vực ướt đến không gian ảo
- Tái cấu trúc không gian vật lý : AI và tự động hóa đang thay đổi hình thái vật lý của phòng thí nghiệm. Để thích ứng với các quy trình nghiên cứu thay đổi nhanh chóng, thiết kế “phòng thí nghiệm mô-đun” linh hoạt và có thể thay đổi đang trở nên phổ biến. Theo truyền thống, tỷ lệ diện tích giữa khu vực thử nghiệm ướt (wet lab) và khu vực phân tích dữ liệu và làm việc giấy tờ (write-up space) đang bị đảo ngược, tầm quan trọng của khu vực sau ngày càng nổi bật.
- Sự trỗi dậy của phòng thí nghiệm ảo : Trong nhiều tình huống nghiên cứu, phòng thí nghiệm vật lý đang được thay thế bằng phòng thí nghiệm ảo. Với sự trợ giúp của AI, học máy và thậm chí là tính toán lượng tử trong tương lai, các nhà nghiên cứu có thể thực hiện các mô phỏng có độ chính xác cao về các phân tử, vật liệu và hệ thống sinh học trong máy tính, để hoàn thành việc thiết kế, thử nghiệm và tối ưu hóa thử nghiệm trước khi tiếp xúc với ống nghiệm. Điều này không chỉ tiết kiệm đáng kể thời gian và chi phí, mà còn giảm sự phụ thuộc vào động vật trong thí nghiệm, thúc đẩy tiến bộ đạo đức của nghiên cứu khoa học.
- Tự động hóa quản lý phòng thí nghiệm : AI cũng đang cách mạng hóa hoạt động hàng ngày của phòng thí nghiệm. Hệ thống quản lý hàng tồn kho do AI điều khiển có thể dự đoán tốc độ tiêu thụ thuốc thử và tự động hoàn thành việc bổ sung hàng. Các công cụ lập lịch thông minh có thể tối ưu hóa việc sử dụng các thiết bị đắt tiền, giảm thời gian nhàn rỗi của thiết bị và thời gian chờ đợi của các nhà nghiên cứu, do đó giải phóng họ khỏi các công việc quản lý hành chính tẻ nhạt.
Các nhà khoa học con người trong thời đại AI: Tái định hình danh tính
- Từ “người thực thi” đến “người chỉ huy” : Khi AI và robot ngày càng đảm nhận nhiều hơn các thao tác xử lý dữ liệu và thử nghiệm lặp đi lặp lại, vai trò cốt lõi của các nhà khoa học con người đang thay đổi. Họ không còn là “công nhân” trên dây chuyền sản xuất nghiên cứu khoa học, mà là trở thành “người chỉ huy chiến lược” của toàn bộ dự án nghiên cứu. Trách nhiệm chính của họ chuyển thành:
- Đặt ra những câu hỏi sâu sắc : Xác định các mục tiêu nghiên cứu cấp cao, đặt ra hướng đi cho AI khám phá.
- Giám sát và hướng dẫn : Đóng vai trò là “người giám sát” hoặc “người lái xe hợp tác” của AI, cung cấp phản hồi và điều chỉnh hướng đi quan trọng trong quá trình nghiên cứu.
- Đánh giá phê phán : Diễn giải cẩn trọng các kết quả đầu ra của AI, sàng lọc các giả thuyết có giá trị từ lượng kết quả khổng lồ và thiết kế các thử nghiệm xác minh cuối cùng, mang tính quyết định.
- Nhu cầu kỹ năng mới: AI và kiến thức dữ liệu : Kỹ năng được yêu cầu cấp bách nhất tại nơi làm việc trong tương lai sẽ là kiến thức dữ liệu - tức là khả năng đọc, xử lý, phân tích và sử dụng dữ liệu để giao tiếp. Và kiến thức dữ liệu là nền tảng của kiến thức AI, bao gồm hiểu cách các công cụ AI hoạt động, sử dụng chúng một cách phù hợp với đạo đức và đánh giá một cách phê phán kết quả đầu ra của chúng. Các nhà khoa học trong tương lai phải nắm vững kỹ thuật nhắc nhở (prompt engineering), tư duy thuật toán và hiểu biết sâu sắc về thành kiến dữ liệu.
- Các nhóm nghiên cứu đang phát triển : Thành phần nhân sự của phòng thí nghiệm cũng đang thay đổi. Cấu trúc kim tự tháp truyền thống “Trưởng nhóm nghiên cứu (PI) - Nghiên cứu sinh sau tiến sĩ - Nghiên cứu sinh”, đang được bổ sung bởi các vai trò mới, không thể thiếu, chẳng hạn như kỹ sư AI/học máy, kỹ sư dữ liệu, kiến trúc sư dữ liệu và thậm chí cả nhân viên bảo mật dữ liệu. Yêu cầu kỹ năng giữa các vai trò khác nhau cũng có xu hướng hợp nhất, các nhà khoa học dữ liệu được kỳ vọng sẽ có nhiều khả năng kỹ thuật và triển khai hơn, trong khi các kỹ sư cần kiến thức chuyên môn sâu hơn.
Điều khiển tiền tuyến mới: Thách thức, rủi ro và sự cần thiết của giám sát con người
Mặc dù mô hình khoa học do AI điều khiển có triển vọng rộng lớn, nhưng nó cũng mang đến những thách thức và rủi ro chưa từng có. Nếu không được quản lý thận trọng, công nghệ mạnh mẽ này có thể gây hiểu lầm cho quá trình khoa học.
Tình trạng khó khăn của “Hộp đen” và theo đuổi khả năng giải thích
- Vấn đề ở đâu : Logic ra quyết định bên trong của nhiều mô hình AI mạnh mẽ, đặc biệt là các hệ thống học sâu, là hoàn toàn không minh bạch đối với con người, giống như một “hộp đen”. Chúng có thể đưa ra các dự đoán có độ chính xác cao, nhưng không thể giải thích “tại sao” lại đưa ra kết luận như vậy.
- Rủi ro khoa học : Điều này trái ngược với tinh thần khoa học theo đuổi giải thích nhân quả. AI có thể chỉ đơn giản là đưa ra phán đoán vì nó đã phát hiện ra một mối tương quan thống kê giả, vô nghĩa khoa học nào đó trong dữ liệu. Việc tin tưởng một cách mù quáng vào kết luận của AI mà không hiểu quá trình suy luận của nó, không khác gì xây dựng nghiên cứu khoa học trên cát lún.
- Giải pháp: AI có thể giải thích (XAI) : Để đáp ứng thách thức này, lĩnh vực AI có thể giải thích (Explainable AI, XAI) đã ra đời. XAI nhằm mục đích phát triển các công nghệ và phương pháp mới để làm cho quá trình ra quyết định của các mô hình AI trở nên minh bạch và dễ hiểu. Điều này cho phép các nhà khoa học con người xác minh rằng AI đã học được các nguyên tắc khoa học thực sự, thay vì chỉ tận dụng các phím tắt thống kê trong bộ dữ liệu.
Bóng ma của thành kiến: “Rác vào, Phúc âm ra”
- Cơ chế thành kiến : Mô hình AI học hỏi từ dữ liệu. Nếu dữ liệu được sử dụng để đào tạo bản thân đã chứa các thành kiến lịch sử, xã hội hoặc đo lường, thì AI không chỉ sao chép trung thực những thành kiến này, mà thậm chí còn có thể khuếch đại chúng.
- Ví dụ trong lĩnh vực khoa học : Trong nghiên cứu y học, nếu dữ liệu đào tạo của một mô hình AI chủ yếu đến từ một nhóm dân tộc cụ thể, thì hiệu suất của nó có thể giảm đáng kể khi áp dụng cho các nhóm thiếu đại diện khác, đưa ra chẩn đoán sai hoặc đề xuất các phác đồ điều trị không hiệu quả, do đó làm trầm trọng thêm tình trạng bất bình đẳng sức khỏe hiện có.
- Vòng phản hồi độc hại : Các hệ thống AI bị thành kiến cũng có thể tạo ra các vòng tuần hoàn độc hại. Ví dụ, một AI được sử dụng để đánh giá các đơn xin tài trợ dự án nghiên cứu, nếu dữ liệu huấn luyện của nó chứa các thành kiến lịch sử đối với một số hướng hoặc tổ chức nghiên cứu nhất định, nó có thể từ chối một cách có hệ thống các ý tưởng đổi mới từ các lĩnh vực này. Và những dự án này không thể tạo ra dữ liệu mới vì không nhận được tài trợ, điều này lại củng cố thêm thành kiến ban đầu của mô hình AI.
Khủng hoảng khả năng tái tạo và vị trí hàng đầu của xác minh
- Thách thức khả năng tái tạo của chính AI : Bản thân lĩnh vực nghiên cứu AI đang phải đối mặt với “khủng hoảng khả năng tái tạo”. Độ phức tạp của mô hình, tính độc quyền của dữ liệu huấn luyện và sự phụ thuộc vào các môi trường tính toán cụ thể khiến các nhà nghiên cứu khác khó tái tạo độc lập các kết quả đã công bố.
- Độ tin cậy của AI : Các hệ thống AI như mô hình ngôn ngữ lớn tồn tại vấn đề “ảo giác” (hallucination), tức là sẽ tự tin tạo ra thông tin hoàn toàn sai lệch hoặc bịa đặt. Điều này khiến việc xác minh nghiêm ngặt nội dung do AI tạo ra trở nên quan trọng, bất kỳ đầu ra nào của AI chưa được các chuyên gia con người xem xét cẩn thận đều không được chấp nhận trực tiếp.
- Trọng tài cuối cùng của xác minh thử nghiệm : Trọng tài cuối cùng của chân lý khoa học vẫn là và phải là sự kiểm tra của thế giới kinh nghiệm. Một bài bình luận sắc sảo về nghiên cứu hỗ trợ khám phá thuốc bằng AI chỉ ra rằng, mặc dù nghiên cứu đã thực hiện rất nhiều mô hình hóa máy tính, nhưng sức thuyết phục của kết luận lại giảm đi rất nhiều do thiếu xác minh thử nghiệm sinh học nghiêm ngặt. Điều này nhắc nhở chúng ta một cách mạnh mẽ rằng, trong mô hình mới, giai đoạn “xác minh” trong quy trình cổ điển không những không lỗi thời mà còn trở nên quan trọng hơn bao giờ hết.
Co rút nhận thức và rủi ro “thuê ngoài” thông tin chi tiết
- Mối quan tâm sâu sắc : Nếu các nhà khoa học ngày càng quen với việc dựa vào AI để đưa ra các giả thuyết và hướng dẫn nghiên cứu, liệu có rủi ro về sự thoái hóa về sự sáng tạo của chính con người, trực giác khoa học và khả năng tư duy phản biện hay không?
- “Thuê ngoài suy nghĩ” : Như một nhà nghiên cứu đã lo ngại, việc quá phụ thuộc vào AI giống như thuê ngoài quá trình suy nghĩ - “phần thú vị nhất trong nghiên cứu khoa học”. Điều này làm dấy lên một câu hỏi triết học sâu sắc hơn: liệu mục đích của khoa học chỉ là tạo ra kết quả một cách hiệu quả, hay nó còn bao gồm cả sự trưởng thành và hài lòngRead more