Các nhà khoa học khai thác AI như thế nào cho hiệu quả?

[Trung Đào]

Khi trí tuệ nhân tạo (AI) bắt đầu tham gia sâu vào nghiên cứu khoa học, các nhà khoa học phải đối diện với cả cơ hội và thách thức. Giải Nobel Hóa học năm 2024 đã đánh dấu sự xuất hiện chính thức của AI trong lĩnh vực khoa học khi giúp giải mã cấu trúc protein và thiết kế protein mới. Không chỉ dừng lại ở sinh học, AI còn tạo đột phá trong lĩnh vực vật liệu khi Microsoft phát triển MatterGen để thiết kế vật liệu mới với tốc độ nhanh chóng. AI không còn là công cụ phụ trợ mà đã trở thành "đồng phạm" trong quá trình khám phá khoa học.

Mặc dù AI mở ra nhiều triển vọng, nhưng việc ứng dụng nó vẫn gặp phải những trở ngại lớn. Nhiều nhà nghiên cứu chưa có đủ kiến thức về AI, khiến họ gặp khó khăn trong việc tích hợp công nghệ này vào công việc. Các phương pháp thí nghiệm truyền thống đòi hỏi nhiều thời gian, nguồn lực và thường để sót các dữ liệu quan trọng. Hơn nữa, bản chất "hộp đen" của AI làm giảm tính minh bạch trong nghiên cứu khoa học. Trong khi AI có thể tự động hóa nhiều nhiệm vụ nghiên cứu, nó cũng đặt ra nguy cơ thay thế một số vai trò của con người, làm dấy lên lo ngại về việc mất đi tính sáng tạo khoa học.

Tuy nhiên, nếu biết cách khai thác, AI có thể thúc đẩy tiến bộ khoa học ở nhiều khía cạnh:

1. Thay đổi cách thức tiếp thu và phổ biến tri thức: Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có thể giúp các nhà khoa học trích xuất nhanh chóng thông tin quan trọng từ hàng triệu tài liệu, cải thiện hiệu quả nghiên cứu và viết bài khoa học.
2. Tạo, chú thích và xử lý dữ liệu khoa học: AI giúp phân tích hình ảnh, video, âm thanh và thậm chí dự đoán chức năng protein, tạo ra kho dữ liệu phong phú phục vụ nghiên cứu.
3. Mô phỏng và hỗ trợ thí nghiệm phức tạp: AI có thể dự đoán và hướng dẫn các thí nghiệm vật lý như phản ứng tổng hợp hạt nhân, giúp tiết kiệm thời gian và tài nguyên.
4. Mô hình hóa các hệ thống phức tạp: AI giúp dự báo thời tiết, mô phỏng hệ sinh thái, kinh tế và các hiện tượng phức tạp khác với độ chính xác cao hơn so với các phương pháp truyền thống.
5. Tìm kiếm giải pháp trong không gian rộng lớn: AI có thể tìm ra các chiến lược đột phá mà con người khó nghĩ đến, như trong việc thiết kế thuốc hay khám phá vật liệu mới.

Để tận dụng AI trong nghiên cứu, các nhà khoa học cần chú trọng vào:

• Chọn đúng câu hỏi nghiên cứu: Một vấn đề phù hợp với AI thường có lượng dữ liệu lớn, không gian tìm kiếm rộng và hàm mục tiêu rõ ràng.
• Đánh giá kết quả AI một cách chính xác: Các mô hình AI cần được kiểm tra chặt chẽ bằng các phương pháp đánh giá đa dạng và có sự xác nhận từ cộng đồng khoa học.
• Hợp tác liên ngành: AI yêu cầu sự phối hợp giữa các chuyên gia từ nhiều lĩnh vực, từ khoa học máy tính đến sinh học, vật lý.

Dù AI mang lại nhiều cơ hội, nhưng nó cũng đặt ra rủi ro về tính sáng tạo, độ tin cậy và khả năng giải thích trong nghiên cứu khoa học:

• Tính sáng tạo: AI có xu hướng học theo mô hình cũ, có thể làm suy giảm sự sáng tạo. Tuy nhiên, nó cũng có tiềm năng tạo ra những khám phá mới nếu được sử dụng đúng cách.
• Độ tin cậy: Các mô hình AI có thể đưa ra kết quả sai lệch hoặc thiếu cơ sở khoa học, cần có các biện pháp kiểm soát chặt chẽ.
• Khả năng giải thích: AI có thể tạo ra kết quả mà không giải thích rõ ràng cơ chế đằng sau, gây khó khăn trong việc áp dụng thực tiễn.

Nhìn chung, AI không phải là sự thay thế mà là công cụ giúp con người mở rộng giới hạn tri thức. Để tận dụng tối đa AI, các nhà nghiên cứu cần trang bị kiến thức về AI, thiết lập vòng lặp kiểm chứng dữ liệu và luôn giữ vững tinh thần sáng tạo. Như nhà khoa học David Baker từng nói, "AI không thay thế nhà khoa học mà là một nấc thang để chúng ta chạm vào những điều chưa biết."