Giám đốc điều hành DeepMind than phi AI thương mại hóa quá nhanh: Nếu để lại phòng thí nghiệm thêm vài năm, loài người có thể đã chinh phục được ung thư

Giám đốc điều hành Google DeepMind, Hassabis, thán phục AI cạnh tranh quá vội vàng trong thương mại, nếu để công nghệ phát triển trong phòng thí nghiệm thêm vài năm, có lẽ nhân loại đã chinh phục được ung thư.

AI đang thay đổi nhân loại nhanh chóng, mỗi vài tuần hoặc thậm chí vài ngày lại xuất hiện công nghệ, công cụ mới, nhưng người đứng đầu Google DeepMind, người đoạt giải Nobel Hóa học năm 2024, Demis Hassabis, lại cho rằng, bước tiến của cạnh tranh AI quá vội vàng, nếu do ông kiểm soát, AI có thể đã được rèn luyện trong phòng thí nghiệm thêm vài năm, có lẽ nhân loại đã chinh phục được ung thư rồi.

Hassabis tiết lộ điều này trong podcast của phóng viên hình ảnh Cleo Abram, bày tỏ sự thán phục về sự phát triển của AI ngày nay. Trước đó, trong cuộc phỏng vấn với tạp chí Time, Hassabis đã tự nhận mình là một nhà khoa học, nhấn mạnh rằng mọi khám phá về AI đều nhằm mục đích tìm kiếm tri thức, hiểu thế giới.

Ông nói rằng, mục đích ban đầu của ông khi bước vào lĩnh vực AI không phải để tạo ra robot hội thoại, mà để thúc đẩy phát hiện khoa học nhanh hơn. Thành tựu nổi bật nhất của họ chính là AlphaFold, hệ thống giải quyết vấn đề gập của protein, đã tồn tại suốt 50 năm trong giới sinh học. Hassabis chỉ ra rằng, điều này đã mang lại lợi ích cho hơn 3 triệu nhà khoa học trên toàn cầu, đặc biệt trong nghiên cứu các bệnh như sốt rét, AI cung cấp cơ sở dữ liệu cấu trúc miễn phí, giúp các nhà nghiên cứu bỏ qua các thí nghiệm cơ bản, tiến thẳng vào giai đoạn phát triển thuốc.

Nguồn hình ảnh: Youtube. Thành quả nghiên cứu của AlphaFold đã giúp Hassabis trở thành một trong những người đoạt giải Nobel.

Ông cho rằng, nếu AI có thể ở lại trong phòng thí nghiệm thêm vài năm nữa, tập trung vào các vấn đề then chốt này, nhân loại có thể đã đạt được những bước đột phá quyết định trong điều trị ung thư hoặc khoa học vật liệu.

Công nghệ tiên tiến nhất chỉ trong vài tháng đã đến tay công chúng, nhưng lại khiến các vấn đề then chốt thiếu nguồn lực để đầu tư

Trong cuộc phỏng vấn, Hassabis phác họa con đường phát triển AI lý tưởng trong tâm trí ông — gọi là “mô hình CERN”. Ông hy vọng quá trình phát triển trí tuệ nhân tạo tổng quát có thể giống như việc Tổ chức Nghiên cứu Hạt nhân châu Âu (CERN) vận hành máy gia tốc hạt lớn, sử dụng phương pháp khoa học một cách cẩn trọng, thận trọng và suy nghĩ kỹ lưỡng, đảm bảo tiến bước sau khi hiểu rõ từng bước một.

Tuy nhiên, thực tế lại lệch khỏi kịch bản lý tưởng của Hassabis. Cuộc bùng nổ của ChatGPT vào cuối 2022 và bước đột phá của AI sinh tạo đã khiến toàn cầu bắt đầu một cuộc cạnh tranh thương mại hỗn loạn. Ông thừa nhận, tình hình này đã thúc đẩy quá trình đưa công nghệ AI vào thực tế nhanh hơn, chỉ trong vài tháng đã đến tay người dùng, nhưng cũng khiến các vấn đề quan trọng thực sự thiếu nguồn lực.

Để giành thị trường và dẫn đầu công nghệ, nhịp độ phát triển buộc phải tăng tốc, Hassabis thừa nhận rằng, họ đã không thể phát triển công nghệ theo cách mà ông từng mơ ước nhiều năm trước, với nhịp độ cẩn trọng, suy nghĩ triết lý, đánh giá kỹ lưỡng từng bước đi.

Dù robot hội thoại AI rất hữu ích trong tóm tắt và kích thích tư duy, nhưng bản chất vẫn còn tồn tại các nhược điểm như ảo giác, tuy nhiên áp lực thương mại buộc các sản phẩm thử nghiệm này phải nhanh chóng được đưa ra thị trường đại chúng. Điều này khiến nhiều trọng tâm nghiên cứu và nguồn lực phải dồn vào chu kỳ phát hành các mô hình cơ bản chung phù hợp với đại chúng.

Để cân bằng giữa thực tế và lý tưởng, Hassabis đã chọn thái độ thực dụng hơn, một mặt dẫn dắt các sản phẩm AI tiêu dùng như Gemini của Google, mặt khác đầu tư vào phát triển AI ứng dụng (Narrow AI). Ông cho rằng, không cần chờ đến khi trí tuệ nhân tạo tổng quát xuất hiện, mà qua các hệ thống như AlphaFold giải quyết các vấn đề cụ thể, con người đã có thể thu được lợi ích thực chất trong lĩnh vực năng lượng, khoa học vật liệu và y tế.

AlphaGo thể hiện đỉnh cao, tiết lộ khả năng AI vượt qua tư duy con người

Niềm tin của Hassabis vào AI phần lớn bắt nguồn từ trận đấu gây chấn động thế giới năm 2016 giữa AlphaGo và kỳ thủ Lee Sedol của Hàn Quốc. Trong trận đấu đó, AlphaGo đã chơi nước nổi tiếng “Nước 37”, một nước bị nhiều người cho là không thể chơi, cuối cùng lại dẫn đến chiến thắng của AlphaGo.

Nguồn hình ảnh: gogameguru.com. Khi AlphaGo chơi nước mà các kỳ thủ con người không thể nghĩ tới, Hassabis cho rằng đó là khả năng AI vượt qua khung tư duy của con người.

Từ tín hiệu này, Hassabis nhận ra rằng AI đã có khả năng vượt qua kinh nghiệm cố định của con người, tìm ra các giải pháp hoàn toàn mới. Ông muốn ứng dụng khả năng sáng tạo vượt qua tư duy con người này vào lĩnh vực khoa học.

AlphaFold chính là biểu hiện tốt nhất của tư duy đó. Phương pháp truyền thống cần hàng chục nghìn đô la và nhiều năm để giải mã cấu trúc của một protein đơn lẻ. Trong khi đó, AlphaFold 2 đã dự đoán gần 200 triệu cấu trúc protein đã được biết đến trong giới khoa học.

Hiện tại, Hassabis đang dẫn dắt nhóm nghiên cứu tiến sâu hơn vào phát triển thuốc, vì quy trình phát triển thuốc truyền thống mất khoảng 10 năm và tỷ lệ thành công chỉ 10%.

Ông thành lập Isomorphic Labs, sử dụng AlphaFold 3 và các mô hình tiếp theo để thực hiện “xét tuyển ảo”, qua AI có thể mô phỏng hàng triệu hợp chất kết hợp với protein trong vài phút, đồng thời kiểm tra xem chúng có gây độc cho hơn 20.000 loại protein khác trong cơ thể hay không, từ đó loại bỏ phần lớn các tổ hợp thất bại trong giai đoạn mô phỏng trên máy tính, chỉ gửi các ứng viên tiềm năng nhất vào phòng thí nghiệm để xác nhận.

Lo ngại AI có thể mang lại 2 rủi ro

Tuy nhiên, cùng với sự nâng cao của công nghệ AI, bước vào kỷ nguyên AI đại diện, Hassabis ngày càng lo ngại rõ ràng hơn về tương lai. Ông phân loại rủi ro thành 2 loại chính, thứ nhất là “kẻ xấu” (Bad Actors), dù là cá nhân hay quốc gia, có thể sử dụng công nghệ vốn dành để chữa bệnh hoặc phát triển vật liệu mới vào mục đích có hại.

Thứ hai là mối đe dọa mang tính khoa học viễn tưởng nhưng thực tế tồn tại — “AI mất kiểm soát” (Going rogue). Khi hệ thống trở nên cực kỳ thông minh và có khả năng tự chủ cao, làm thế nào để đảm bảo chúng thực thi chính xác mục tiêu do con người đặt ra, và không vượt qua các giới hạn an toàn, là một thách thức kỹ thuật vô cùng khó khăn.

Đối mặt với những thách thức này, Hassabis kêu gọi các tổ chức nghiên cứu AI hàng đầu, chính phủ và giới học thuật cần thiết lập cơ chế hợp tác quốc tế, nhấn mạnh rằng trên con đường hướng tới AGI (trí tuệ nhân tạo tổng quát), còn một đoạn đường cuối cùng cần nhiều nghiên cứu về an toàn hơn nữa.

Dù tiếc nuối rằng AI chưa thể ở lại trong phòng thí nghiệm thêm vài năm nữa, Hassabis vẫn lạc quan về 50 năm tới. Ông tin rằng AI sẽ giúp nhân loại giải quyết vấn đề nhiệt hạch, phát hiện siêu dẫn ở nhiệt độ phòng, thậm chí giảm thiểu chi phí năng lượng cho du hành vũ trụ về mức bằng không. Đối với ông, AI không chỉ là một công nghệ, mà còn là chiếc kính vạn hoa giúp con người mở rộng khám phá chân lý thế giới, bất kể câu trả lời là gì, ông đều khao khát biết chân tướng.

• Bài viết được phép đăng lại từ: 《數位時代》
• Tiêu đề gốc: 《Nobel Laureate Thán Phục “Thương Mại AI Quá Nhanh”: Nếu Để Trong Phòng Thí Nghiệm Thêm Nhiều Năm, Nhân Loại Có Lẽ Đã Chinh Phục Ung Thư!》
• Tác giả gốc: Trần Kiến Quân