Khi những người từng nhận các giải thưởng khoa học danh giá nhất như Nobel, Turing, Wolf, Lasker hay Huy chương Fields cùng tụ họp, đó gần như là cuộc hội ngộ của những bộ óc xuất sắc nhất hành tinh.
Đầu tháng 2/2026, tại Hội nghị Thượng đỉnh các Nhà khoa học đoạt giải Nobel Thế giới ở Dubai, hơn 70 nhà khoa học từ nhiều lĩnh vực như vật lý, hóa học, sinh học, y học, kinh tế, toán học và khoa học máy tính đã cùng thảo luận về một chủ đề chung: trí tuệ nhân tạo.
AI từ trợ lý đến “sếp” của nhà khoa học
Michael Levitt, nhà hóa sinh và sinh học tính toán người Mỹ, đoạt giải Nobel Hóa học năm 2013 cho công trình mô hình hóa đa cấp các hệ thống sinh học phức tạp, cho rằng AI đang thay đổi cách làm khoa học.
Ông nói rằng năm 2023 AI chỉ là công cụ hỗ trợ, năm 2024 trở thành trợ lý, hiện nay đã giống như đồng nghiệp, và có thể trong tương lai sẽ đóng vai trò “sếp”. Theo Levitt, AI giúp các nhà khoa học thử nghiệm ý tưởng nhanh hơn, thất bại nhanh hơn và từ đó khám phá nhiều hướng mới hơn với chi phí thấp hơn.
Hóa học bước vào kỷ nguyên AI
Omar M. Yaghi, nhà hóa học vật liệu nổi tiếng với các khung kim loại hữu cơ (MOF) và khung hữu cơ cộng hóa trị (COF), được trao giải Nobel Hóa học năm 2025 cho công trình về vật liệu khung xốp, cho rằng AI đang tạo ra một cuộc cách mạng liên ngành trong hóa học.
Nhóm của ông đã phát triển vật liệu thu nước từ không khí và sử dụng AI để tối ưu hóa quá trình kết tinh, biến phòng thí nghiệm truyền thống thành hệ thống nghiên cứu kết hợp robot và trí tuệ nhân tạo. Ông tin rằng AI sẽ thay đổi cách thu hút nhân tài khoa học, vì nó giúp nghiên cứu theo kịp tốc độ phát triển của xã hội.
Sự hoài nghi vẫn rất cần thiết
Không phải nhà khoa học nào cũng lạc quan tuyệt đối. Robert Tarjan, người đoạt giải Turing năm 1986, kể lại rằng AI từng tạo ra hồ sơ sai về chính ông, khiến ông nghi ngờ độ tin cậy của công nghệ này.
Nhà toán học tối ưu hóa Yurii Nesterov cũng nhấn mạnh rằng AI chỉ làm việc với mô hình của thế giới, không phải thế giới thực. Nếu mô hình sai, kết luận có thể hoàn toàn vô nghĩa.
William D. Phillips, Nobel Vật lý năm 1997, nói rằng ông chỉ dùng AI để tìm kiếm thông tin, còn trong nghiên cứu thực nghiệm thì vẫn предпоч tiên phương pháp truyền thống và kiểm chứng độc lập.
AI là tập hợp công cụ, không phải “siêu trí tuệ”
Joachim Frank, Nobel Hóa học năm 2017, nhấn mạnh rằng AI không phải một thực thể duy nhất mà là một tập hợp các công cụ như mô phỏng, học máy, dự đoán và AI tạo sinh. Việc gộp tất cả thành một “siêu thực thể” dẫn đến hiểu lầm và tranh cãi không cần thiết.
Dữ liệu và hệ thống là trung tâm của AI
Michael I. Jordan, giáo sư khoa học máy tính hàng đầu và người đoạt giải thưởng ACM A.M. Turing Award 2022, cho rằng AI thực chất là một cách thiết kế hệ thống dựa trên dữ liệu. Ông cảnh báo rằng dữ liệu có thể sai lệch hoặc bị thao túng, nên không thể tin AI một cách mù quáng.
Con người vẫn khác AI ở cảm xúc và động lực
Serge Haroche, Nobel Vật lý năm 2012, cho rằng trí tuệ con người có cảm xúc và động lực khám phá, trong khi AI chỉ là công cụ tính toán. Theo ông, khoa học bắt nguồn từ tò mò và tham vọng hiểu biết thế giới, điều mà AI không thể có.
Đừng kỳ vọng phép màu trong ngắn hạn
Christopher Pissarides, Nobel Kinh tế năm 2010, cảnh báo rằng tác động của AI lên năng suất kinh tế hiện vẫn hạn chế. Ông cho rằng các công nghệ lớn thường mất hàng chục năm để tạo ra thay đổi sâu sắc.
Liệu AI có thống trị thế giới?
Whitfield Diffie, người đoạt giải Turing năm 2015 và là cha đẻ mật mã khóa công khai, tin rằng AI sẽ ngày càng đảm nhiệm nhiều công việc, có thể chiếm phần lớn hoạt động của xã hội trước năm 2050. Tuy nhiên, ông không tin vào kịch bản chiến tranh giữa con người và AI, mà là sự phụ thuộc dần dần đến mức không thể quay lại.
Trong cuộc thảo luận giữa những nhà khoa học hàng đầu thế giới, không có sự đồng thuận tuyệt đối về tương lai của trí tuệ nhân tạo.
- Người lạc quan thấy AI là công cụ tăng tốc khám phá khoa học.
- Người thận trọng nhấn mạnh nguy cơ sai lệch và ảo giác.
- Người hoài nghi cảnh báo về việc thổi phồng kỳ vọng và thiếu kiểm chứng.
Nhưng tất cả đều đồng ý một điểm: AI không phải phép màu hay mối đe dọa tuyệt đối, mà là công cụ mạnh mẽ nhất mà khoa học từng có, và cách con người sử dụng nó sẽ quyết định tương lai.
Đầu tháng 2/2026, tại Hội nghị Thượng đỉnh các Nhà khoa học đoạt giải Nobel Thế giới ở Dubai, hơn 70 nhà khoa học từ nhiều lĩnh vực như vật lý, hóa học, sinh học, y học, kinh tế, toán học và khoa học máy tính đã cùng thảo luận về một chủ đề chung: trí tuệ nhân tạo.
AI từ trợ lý đến “sếp” của nhà khoa học
Michael Levitt, nhà hóa sinh và sinh học tính toán người Mỹ, đoạt giải Nobel Hóa học năm 2013 cho công trình mô hình hóa đa cấp các hệ thống sinh học phức tạp, cho rằng AI đang thay đổi cách làm khoa học.
Ông nói rằng năm 2023 AI chỉ là công cụ hỗ trợ, năm 2024 trở thành trợ lý, hiện nay đã giống như đồng nghiệp, và có thể trong tương lai sẽ đóng vai trò “sếp”. Theo Levitt, AI giúp các nhà khoa học thử nghiệm ý tưởng nhanh hơn, thất bại nhanh hơn và từ đó khám phá nhiều hướng mới hơn với chi phí thấp hơn.
Hóa học bước vào kỷ nguyên AI
Omar M. Yaghi, nhà hóa học vật liệu nổi tiếng với các khung kim loại hữu cơ (MOF) và khung hữu cơ cộng hóa trị (COF), được trao giải Nobel Hóa học năm 2025 cho công trình về vật liệu khung xốp, cho rằng AI đang tạo ra một cuộc cách mạng liên ngành trong hóa học.
Nhóm của ông đã phát triển vật liệu thu nước từ không khí và sử dụng AI để tối ưu hóa quá trình kết tinh, biến phòng thí nghiệm truyền thống thành hệ thống nghiên cứu kết hợp robot và trí tuệ nhân tạo. Ông tin rằng AI sẽ thay đổi cách thu hút nhân tài khoa học, vì nó giúp nghiên cứu theo kịp tốc độ phát triển của xã hội.
Sự hoài nghi vẫn rất cần thiết
Không phải nhà khoa học nào cũng lạc quan tuyệt đối. Robert Tarjan, người đoạt giải Turing năm 1986, kể lại rằng AI từng tạo ra hồ sơ sai về chính ông, khiến ông nghi ngờ độ tin cậy của công nghệ này.
Nhà toán học tối ưu hóa Yurii Nesterov cũng nhấn mạnh rằng AI chỉ làm việc với mô hình của thế giới, không phải thế giới thực. Nếu mô hình sai, kết luận có thể hoàn toàn vô nghĩa.
William D. Phillips, Nobel Vật lý năm 1997, nói rằng ông chỉ dùng AI để tìm kiếm thông tin, còn trong nghiên cứu thực nghiệm thì vẫn предпоч tiên phương pháp truyền thống và kiểm chứng độc lập.
AI là tập hợp công cụ, không phải “siêu trí tuệ”
Joachim Frank, Nobel Hóa học năm 2017, nhấn mạnh rằng AI không phải một thực thể duy nhất mà là một tập hợp các công cụ như mô phỏng, học máy, dự đoán và AI tạo sinh. Việc gộp tất cả thành một “siêu thực thể” dẫn đến hiểu lầm và tranh cãi không cần thiết.
Dữ liệu và hệ thống là trung tâm của AI
Michael I. Jordan, giáo sư khoa học máy tính hàng đầu và người đoạt giải thưởng ACM A.M. Turing Award 2022, cho rằng AI thực chất là một cách thiết kế hệ thống dựa trên dữ liệu. Ông cảnh báo rằng dữ liệu có thể sai lệch hoặc bị thao túng, nên không thể tin AI một cách mù quáng.
Con người vẫn khác AI ở cảm xúc và động lực
Serge Haroche, Nobel Vật lý năm 2012, cho rằng trí tuệ con người có cảm xúc và động lực khám phá, trong khi AI chỉ là công cụ tính toán. Theo ông, khoa học bắt nguồn từ tò mò và tham vọng hiểu biết thế giới, điều mà AI không thể có.
Đừng kỳ vọng phép màu trong ngắn hạn
Christopher Pissarides, Nobel Kinh tế năm 2010, cảnh báo rằng tác động của AI lên năng suất kinh tế hiện vẫn hạn chế. Ông cho rằng các công nghệ lớn thường mất hàng chục năm để tạo ra thay đổi sâu sắc.
Liệu AI có thống trị thế giới?
Whitfield Diffie, người đoạt giải Turing năm 2015 và là cha đẻ mật mã khóa công khai, tin rằng AI sẽ ngày càng đảm nhiệm nhiều công việc, có thể chiếm phần lớn hoạt động của xã hội trước năm 2050. Tuy nhiên, ông không tin vào kịch bản chiến tranh giữa con người và AI, mà là sự phụ thuộc dần dần đến mức không thể quay lại.
Trong cuộc thảo luận giữa những nhà khoa học hàng đầu thế giới, không có sự đồng thuận tuyệt đối về tương lai của trí tuệ nhân tạo.
- Người lạc quan thấy AI là công cụ tăng tốc khám phá khoa học.
- Người thận trọng nhấn mạnh nguy cơ sai lệch và ảo giác.
- Người hoài nghi cảnh báo về việc thổi phồng kỳ vọng và thiếu kiểm chứng.
Nhưng tất cả đều đồng ý một điểm: AI không phải phép màu hay mối đe dọa tuyệt đối, mà là công cụ mạnh mẽ nhất mà khoa học từng có, và cách con người sử dụng nó sẽ quyết định tương lai.
