The Storm Riders
Writer
Trong vài năm qua, Google đã bắt tay vào một nhiệm vụ đưa AI tạo sinh (generative AI) vào mọi sản phẩm và sáng kiến có thể. Google có robot tóm tắt kết quả tìm kiếm, tương tác với các ứng dụng của bạn và phân tích dữ liệu trên điện thoại của bạn. Và đôi khi, kết quả đầu ra của các hệ thống AI tạo sinh có thể tốt một cách đáng ngạc nhiên mặc dù thiếu bất kỳ kiến thức thực sự nào. Nhưng liệu chúng có thể làm khoa học không?
Google Research hiện đang nhắm đến việc biến AI thành một nhà khoa học - hay đúng hơn là một "nhà khoa học đồng hành". Công ty có một hệ thống AI đa tác nhân (multi-agent) mới dựa trên Gemini 2.0 nhắm đến các nhà nghiên cứu y sinh, được cho là có thể chỉ ra con đường hướng tới các giả thuyết và lĩnh vực nghiên cứu y sinh mới. Tuy nhiên, "nhà khoa học đồng hành" AI của Google về cơ bản vẫn chỉ là một chatbot cao cấp.
Một nhà khoa học "bằng xương bằng thịt" sử dụng "nhà khoa học đồng hành" của Google sẽ nhập các mục tiêu nghiên cứu, ý tưởng và tài liệu tham khảo về nghiên cứu trước đây của họ, cho phép robot tạo ra các hướng nghiên cứu khả thi. "Nhà khoa học đồng hành" AI chứa nhiều mô hình kết nối với nhau, xử lý dữ liệu đầu vào và truy cập các tài nguyên Internet để tinh chỉnh đầu ra. Bên trong công cụ, các tác nhân khác nhau thách thức lẫn nhau để tạo ra một "vòng lặp tự cải thiện", tương tự như một loạt các mô hình AI suy luận mới như Gemini Flash Thinking và OpenAI o3.
Đây vẫn là một hệ thống AI tạo sinh như Gemini, vì vậy nó không thực sự có bất kỳ ý tưởng hoặc kiến thức mới nào. Tuy nhiên, nó có thể ngoại suy từ dữ liệu hiện có để đưa ra các gợi ý phù hợp. Vào cuối quá trình, "nhà khoa học đồng hành" AI của Google sẽ đưa ra các đề xuất và giả thuyết nghiên cứu. Nhà khoa học con người thậm chí có thể nói chuyện với robot về các đề xuất trong một giao diện chatbot. Bạn có thể coi "nhà khoa học đồng hành" AI như một hình thức động não kỹ thuật cao. Theo cách tương tự như bạn có thể trao đổi ý tưởng lên kế hoạch cho bữa tiệc với một mô hình AI tiêu dùng, các nhà khoa học sẽ có thể lên ý tưởng nghiên cứu khoa học mới với một AI được điều chỉnh đặc biệt cho mục đích đó.
Các hệ thống AI phổ biến ngày nay có một vấn đề nổi tiếng về độ chính xác. AI tạo sinh luôn có điều gì đó để nói, ngay cả khi mô hình không có dữ liệu đào tạo hoặc trọng số mô hình phù hợp để hữu ích, và việc kiểm tra thực tế với nhiều mô hình AI hơn không thể tạo ra phép màu. Tận dụng nguồn gốc suy luận của mình, "nhà khoa học đồng hành" AI tiến hành đánh giá nội bộ để cải thiện đầu ra và Google cho biết xếp hạng tự đánh giá tương quan với độ chính xác khoa học cao hơn.
Các số liệu nội bộ là một chuyện, nhưng các nhà khoa học thực sự nghĩ gì? Google đã yêu cầu các nhà nghiên cứu y sinh con người đánh giá các đề xuất của robot, và họ được cho là đã đánh giá "nhà khoa học đồng hành" AI cao hơn các hệ thống AI tác nhân khác, ít chuyên biệt hơn. Các chuyên gia cũng đồng ý rằng kết quả đầu ra của "nhà khoa học đồng hành" AI cho thấy tiềm năng tác động và tính mới lớn hơn so với các mô hình AI tiêu chuẩn.
Điều này không có nghĩa là các gợi ý của AI đều tốt. Tuy nhiên, Google đã hợp tác với một số trường đại học để thử nghiệm một số đề xuất nghiên cứu AI trong phòng thí nghiệm. Ví dụ, AI đã đề xuất sử dụng lại một số loại thuốc nhất định để điều trị bệnh bạch cầu myeloid cấp tính, và thử nghiệm trong phòng thí nghiệm cho thấy đó là một ý tưởng khả thi. Nghiên cứu tại Đại học Stanford cũng cho thấy những ý tưởng của "nhà khoa học đồng hành" AI về điều trị xơ gan là đáng để nghiên cứu thêm.
Đây chắc chắn là công việc hấp dẫn, nhưng gọi hệ thống này là "nhà khoa học đồng hành" có lẽ hơi quá lời. Bất chấp sự khẳng định từ các nhà lãnh đạo AI rằng chúng ta đang trên bờ vực tạo ra những cỗ máy sống, có suy nghĩ, AI không ở đâu gần có thể tự mình làm khoa học. Tuy nhiên, điều đó không có nghĩa là "nhà khoa học đồng hành" AI sẽ không hữu ích. AI mới của Google có thể giúp con người giải thích và đặt trong ngữ cảnh các tập dữ liệu và cơ quan nghiên cứu mở rộng, ngay cả khi nó không thể hiểu hoặc đưa ra những hiểu biết thực sự.
Google cho biết họ muốn nhiều nhà nghiên cứu làm việc với hệ thống AI này hơn với hy vọng nó có thể hỗ trợ nghiên cứu thực tế. Các nhà nghiên cứu và tổ chức quan tâm có thể đăng ký tham gia chương trình Người kiểm tra đáng tin cậy (Trusted Tester), chương trình này cung cấp quyền truy cập vào giao diện người dùng của "nhà khoa học đồng hành" cũng như API có thể được tích hợp với các công cụ hiện có.
Google Research hiện đang nhắm đến việc biến AI thành một nhà khoa học - hay đúng hơn là một "nhà khoa học đồng hành". Công ty có một hệ thống AI đa tác nhân (multi-agent) mới dựa trên Gemini 2.0 nhắm đến các nhà nghiên cứu y sinh, được cho là có thể chỉ ra con đường hướng tới các giả thuyết và lĩnh vực nghiên cứu y sinh mới. Tuy nhiên, "nhà khoa học đồng hành" AI của Google về cơ bản vẫn chỉ là một chatbot cao cấp.
Một nhà khoa học "bằng xương bằng thịt" sử dụng "nhà khoa học đồng hành" của Google sẽ nhập các mục tiêu nghiên cứu, ý tưởng và tài liệu tham khảo về nghiên cứu trước đây của họ, cho phép robot tạo ra các hướng nghiên cứu khả thi. "Nhà khoa học đồng hành" AI chứa nhiều mô hình kết nối với nhau, xử lý dữ liệu đầu vào và truy cập các tài nguyên Internet để tinh chỉnh đầu ra. Bên trong công cụ, các tác nhân khác nhau thách thức lẫn nhau để tạo ra một "vòng lặp tự cải thiện", tương tự như một loạt các mô hình AI suy luận mới như Gemini Flash Thinking và OpenAI o3.
Đây vẫn là một hệ thống AI tạo sinh như Gemini, vì vậy nó không thực sự có bất kỳ ý tưởng hoặc kiến thức mới nào. Tuy nhiên, nó có thể ngoại suy từ dữ liệu hiện có để đưa ra các gợi ý phù hợp. Vào cuối quá trình, "nhà khoa học đồng hành" AI của Google sẽ đưa ra các đề xuất và giả thuyết nghiên cứu. Nhà khoa học con người thậm chí có thể nói chuyện với robot về các đề xuất trong một giao diện chatbot. Bạn có thể coi "nhà khoa học đồng hành" AI như một hình thức động não kỹ thuật cao. Theo cách tương tự như bạn có thể trao đổi ý tưởng lên kế hoạch cho bữa tiệc với một mô hình AI tiêu dùng, các nhà khoa học sẽ có thể lên ý tưởng nghiên cứu khoa học mới với một AI được điều chỉnh đặc biệt cho mục đích đó.
Các hệ thống AI phổ biến ngày nay có một vấn đề nổi tiếng về độ chính xác. AI tạo sinh luôn có điều gì đó để nói, ngay cả khi mô hình không có dữ liệu đào tạo hoặc trọng số mô hình phù hợp để hữu ích, và việc kiểm tra thực tế với nhiều mô hình AI hơn không thể tạo ra phép màu. Tận dụng nguồn gốc suy luận của mình, "nhà khoa học đồng hành" AI tiến hành đánh giá nội bộ để cải thiện đầu ra và Google cho biết xếp hạng tự đánh giá tương quan với độ chính xác khoa học cao hơn.
Các số liệu nội bộ là một chuyện, nhưng các nhà khoa học thực sự nghĩ gì? Google đã yêu cầu các nhà nghiên cứu y sinh con người đánh giá các đề xuất của robot, và họ được cho là đã đánh giá "nhà khoa học đồng hành" AI cao hơn các hệ thống AI tác nhân khác, ít chuyên biệt hơn. Các chuyên gia cũng đồng ý rằng kết quả đầu ra của "nhà khoa học đồng hành" AI cho thấy tiềm năng tác động và tính mới lớn hơn so với các mô hình AI tiêu chuẩn.
Điều này không có nghĩa là các gợi ý của AI đều tốt. Tuy nhiên, Google đã hợp tác với một số trường đại học để thử nghiệm một số đề xuất nghiên cứu AI trong phòng thí nghiệm. Ví dụ, AI đã đề xuất sử dụng lại một số loại thuốc nhất định để điều trị bệnh bạch cầu myeloid cấp tính, và thử nghiệm trong phòng thí nghiệm cho thấy đó là một ý tưởng khả thi. Nghiên cứu tại Đại học Stanford cũng cho thấy những ý tưởng của "nhà khoa học đồng hành" AI về điều trị xơ gan là đáng để nghiên cứu thêm.
Đây chắc chắn là công việc hấp dẫn, nhưng gọi hệ thống này là "nhà khoa học đồng hành" có lẽ hơi quá lời. Bất chấp sự khẳng định từ các nhà lãnh đạo AI rằng chúng ta đang trên bờ vực tạo ra những cỗ máy sống, có suy nghĩ, AI không ở đâu gần có thể tự mình làm khoa học. Tuy nhiên, điều đó không có nghĩa là "nhà khoa học đồng hành" AI sẽ không hữu ích. AI mới của Google có thể giúp con người giải thích và đặt trong ngữ cảnh các tập dữ liệu và cơ quan nghiên cứu mở rộng, ngay cả khi nó không thể hiểu hoặc đưa ra những hiểu biết thực sự.
Google cho biết họ muốn nhiều nhà nghiên cứu làm việc với hệ thống AI này hơn với hy vọng nó có thể hỗ trợ nghiên cứu thực tế. Các nhà nghiên cứu và tổ chức quan tâm có thể đăng ký tham gia chương trình Người kiểm tra đáng tin cậy (Trusted Tester), chương trình này cung cấp quyền truy cập vào giao diện người dùng của "nhà khoa học đồng hành" cũng như API có thể được tích hợp với các công cụ hiện có.
