Thoại Viết Hoàng
Writer
Trên khắp các lĩnh vực đa dạng như sinh học, vật lý, toán học và khoa học xã hội, trí tuệ nhân tạo (AI) đang chuyển đổi doanh nghiệp khoa học.
Từ các kỹ thuật học máy tìm kiếm các mẫu dữ liệu, đến các thuật toán có mục đích chung mới nhất có thể tạo ra kết quả tổng hợp thực tế từ kho văn bản và mã khổng lồ, các công cụ AI đang đẩy nhanh tốc độ nghiên cứu và cung cấp những hướng đi mới cho khám phá khoa học.
Trang web đặc biệt này xem xét những thay đổi này đang ảnh hưởng như thế nào đến các lĩnh vực khoa học khác nhau - và nó sẽ phản ứng như thế nào trước những thách thức mà các công cụ đặt ra. Nó bao gồm các bài viết chọn lọc từ các nhà báo cũng như các bài xã luận và bình luận từ Nature, bao gồm cả nội dung chỉ dành cho người đăng ký. Trang web sẽ được cập nhật với nhiều nội dung hơn khi nó được xuất bản.
Bối cảnh của cuộc cách mạng AI
Trong khi những năm 2010 chứng kiến sự ra đời của các thuật toán học máy có thể giúp phân biệt các mẫu trong các bộ dữ liệu khoa học phức tạp, khổng lồ thì những năm 2020 sẽ mang đến một kỷ nguyên mới với việc áp dụng rộng rãi các công cụ AI tổng hợp. Các thuật toán này dựa trên mạng lưới thần kinh và tạo ra kết quả tổng hợp thuyết phục, lấy mẫu từ phân phối thống kê của dữ liệu mà chúng đã được đào tạo.
Tốc độ đổi mới tuyệt đối thật ngoạn mục và, đối với nhiều người, gây bối rối - đòi hỏi phải có sự đánh giá một cách bình tĩnh về những gì các công cụ đã đạt được và những gì chúng có thể được mong đợi một cách hợp lý trong tương lai.
AI trong đời sống khoa học
Từ việc thiết kế protein và xây dựng các lý thuyết toán học cho đến khả năng tổng hợp tài liệu nhanh chóng hay hỗ trợ viết tài liệu nghiên cứu, các công cụ AI đang cách mạng hóa cách các nhà khoa học tiến hành nghiên cứu và những gì họ có thể đạt được.
Nhưng những phát triển này đang diễn ra khác nhau trong toàn bộ doanh nghiệp khoa học. Đi sâu vào các xu hướng trong các lĩnh vực khác nhau sẽ cung cấp hướng dẫn về tiềm năng của nghiên cứu được hỗ trợ bởi AI và những cạm bẫy có thể xảy ra của nó.
Những thách thức của AI – và cách giải quyết chúng
Mặc dù có rất ít nghi ngờ về tiềm năng của AI trong việc nâng cao một số khía cạnh nhất định của khám phá khoa học, nhưng cũng có sự lo lắng lan rộng. Nhiều mối lo ngại xung quanh việc sử dụng các công cụ AI trong khoa học phản ánh những mối lo ngại trong xã hội rộng lớn hơn - tính minh bạch, trách nhiệm giải trình, khả năng tái tạo cũng như độ tin cậy và thành kiến của dữ liệu được sử dụng để đào tạo chúng.
Tham khảo bài viết gốc tại đây:
Trang web đặc biệt này xem xét những thay đổi này đang ảnh hưởng như thế nào đến các lĩnh vực khoa học khác nhau - và nó sẽ phản ứng như thế nào trước những thách thức mà các công cụ đặt ra. Nó bao gồm các bài viết chọn lọc từ các nhà báo cũng như các bài xã luận và bình luận từ Nature, bao gồm cả nội dung chỉ dành cho người đăng ký. Trang web sẽ được cập nhật với nhiều nội dung hơn khi nó được xuất bản.
Trong khi những năm 2010 chứng kiến sự ra đời của các thuật toán học máy có thể giúp phân biệt các mẫu trong các bộ dữ liệu khoa học phức tạp, khổng lồ thì những năm 2020 sẽ mang đến một kỷ nguyên mới với việc áp dụng rộng rãi các công cụ AI tổng hợp. Các thuật toán này dựa trên mạng lưới thần kinh và tạo ra kết quả tổng hợp thuyết phục, lấy mẫu từ phân phối thống kê của dữ liệu mà chúng đã được đào tạo.
Tốc độ đổi mới tuyệt đối thật ngoạn mục và, đối với nhiều người, gây bối rối - đòi hỏi phải có sự đánh giá một cách bình tĩnh về những gì các công cụ đã đạt được và những gì chúng có thể được mong đợi một cách hợp lý trong tương lai.
AI trong đời sống khoa học
Từ việc thiết kế protein và xây dựng các lý thuyết toán học cho đến khả năng tổng hợp tài liệu nhanh chóng hay hỗ trợ viết tài liệu nghiên cứu, các công cụ AI đang cách mạng hóa cách các nhà khoa học tiến hành nghiên cứu và những gì họ có thể đạt được.
Nhưng những phát triển này đang diễn ra khác nhau trong toàn bộ doanh nghiệp khoa học. Đi sâu vào các xu hướng trong các lĩnh vực khác nhau sẽ cung cấp hướng dẫn về tiềm năng của nghiên cứu được hỗ trợ bởi AI và những cạm bẫy có thể xảy ra của nó.
Những thách thức của AI – và cách giải quyết chúng
Mặc dù có rất ít nghi ngờ về tiềm năng của AI trong việc nâng cao một số khía cạnh nhất định của khám phá khoa học, nhưng cũng có sự lo lắng lan rộng. Nhiều mối lo ngại xung quanh việc sử dụng các công cụ AI trong khoa học phản ánh những mối lo ngại trong xã hội rộng lớn hơn - tính minh bạch, trách nhiệm giải trình, khả năng tái tạo cũng như độ tin cậy và thành kiến của dữ liệu được sử dụng để đào tạo chúng.
Tham khảo bài viết gốc tại đây:
