tác giả:
Hãy hỏi hầu hết các nhà hoạch định chính sách khoa học hoặc nhà tài trợ nghiên cứu về suy nghĩ của họ về trí tuệ nhân tạo, và bạn sẽ nhận được một câu trả lời quen thuộc. AI đang làm thay đổi cách các nhà khoa học làm việc. Nó giúp tăng tốc quá trình tổng quan tài liệu, xử lý các tập dữ liệu ở quy mô chưa từng thấy trước đây, hỗ trợ việc viết và xem xét các bản thảo. Đây là một công cụ năng suất đáng kể và ngày càng trở nên không thể thiếu.
Điều này không sai. Nhưng có thể chưa đầy đủ.
Việc quá chú trọng đến trí tuệ nhân tạo (AI) như một công cụ dành cho các nhà khoa học (điều mà chúng ta có thể gọi là "quan điểm hạn hẹp" về AI trong khoa học) đang âm thầm lấn át một loạt câu hỏi cơ bản hơn. Những câu hỏi mà cộng đồng các tổ chức và thể chế chịu trách nhiệm quản lý, tài trợ và điều phối khoa học trên toàn cầu (điều mà tôi gọi là khoa học có tổ chức) hầu như chưa bắt đầu đặt ra.
Cuộc thảo luận chủ đạo về trí tuệ nhân tạo (AI) trong khoa học về cơ bản là về sự tăng tốc. AI có thể làm được nhiều việc hơn, nhanh hơn. Nó có thể tìm ra các mẫu trong dữ liệu mà con người sẽ bỏ sót. Nó có thể soạn thảo, dịch thuật, tóm tắt. Đây là những lợi ích thực sự và cộng đồng khoa học hoàn toàn đúng khi chú ý đến chúng.
Nhưng cách diễn đạt này ngầm coi AI như một thứ gì đó mà các nhà khoa học sử dụngMột thiết bị tinh vi, không khác gì kính hiển vi hay máy giải trình tự, nhưng đa năng hơn. Và khi thiết bị chính là khung hình, một số câu hỏi trở nên khó đặt ra hơn.
Điều gì sẽ xảy ra khi trí tuệ nhân tạo không chỉ hỗ trợ quá trình nghiên cứu mà còn... tiến hành Điều gì sẽ xảy ra khi trí tuệ nhân tạo không chỉ xử lý dữ liệu mà còn tự động đưa ra giả thuyết, thiết kế thí nghiệm và diễn giải kết quả? Đây không phải là một viễn cảnh khoa học viễn tưởng xa vời. Thực tế đã có những trường hợp như vậy. ví dụ đã được công bố Các hệ thống AI tạo ra các giả thuyết khoa học mới với sự can thiệp tối thiểu của con người, và các nhà phát triển AI hàng đầu thế giới mô tả nghiên cứu AI hoàn toàn tự động sẽ diễn ra trong vài năm chứ không phải vài thập kỷ.
Để suy nghĩ thấu đáo về những gì đang bị đe dọa, việc phân biệt giữa hai kịch bản tổng quát là rất hữu ích.
Trong phần đầu tiên – khoa học do con người dẫn dắt – Trí tuệ nhân tạo (AI) len lỏi vào mọi giai đoạn của quá trình nghiên cứu, nhưng các nhà khoa học con người vẫn nắm quyền điều khiển. Con người vẫn quyết định nghiên cứu cái gì. Họ vẫn thiết lập chương trình nghiên cứu, đặt câu hỏi và xác định hướng đi của cuộc điều tra. Ngay cả khi phần lớn nghiên cứu thực tế được thực hiện bởi AI, vẫn có bàn tay con người điều khiển, quyết định hướng đi. Đây là thực trạng hiện nay, mặc dù mức độ tham gia của AI đang tăng lên nhanh chóng.
Trong phần thứ hai – Khoa học do AI dẫn dắt – Trí tuệ nhân tạo (AI) không chỉ thực hiện nghiên cứu mà còn quyết định nghiên cứu cái gì. Chương trình nghiên cứu không còn chỉ do con người thiết lập nữa. Các hệ thống AI ngày càng định hình những câu hỏi nào được đặt ra, những giả thuyết nào được tạo ra và những thí nghiệm nào được ưu tiên, vượt ra ngoài việc thực thi để tiến tới việc thiết lập chương trình. Những tiến bộ trong tương lai như việc tích hợp AI vật lý và hệ thống phòng thí nghiệm robot có thể làm sâu sắc thêm sự chuyển đổi này, cho phép các mô hình tham gia trực tiếp vào thí nghiệm, chứ không chỉ phân tích. Việc này sẽ diễn ra như thế nào trong thực tế vẫn còn thực sự chưa chắc chắn. Nhưng đã có ý kiến cho rằng... Khoa học do trí tuệ nhân tạo dẫn dắt có thể sẽ rất khác so với bất cứ điều gì chúng ta từng biết.Điều này có khả năng thay đổi không chỉ tốc độ phát triển của khoa học mà còn cả logic nền tảng của nó: chu trình tò mò, suy đoán và thiết kế thí nghiệm của con người, vốn đã định hình quá trình sản xuất tri thức trong nhiều thế kỷ.
Khoảng cách giữa hai kịch bản này chính là nơi nảy sinh những câu hỏi thú vị.
Khi các hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể tự động tiến hành nghiên cứu, một loạt các câu hỏi cơ bản nảy sinh, vượt xa các hướng dẫn đạo đức hoặc chính sách công khai thông tin. Trong số đó có:
Liệu trí tuệ nhân tạo có thể tạo ra kiến thức thực sự mới? Hầu hết các mô hình hiện nay được huấn luyện dựa trên lượng kiến thức khổng lồ mà nhân loại đã có. Liệu chúng có thể suy luận ra những hiểu biết thực sự mới mẻ về bản chất của vũ trụ hay cuối cùng chúng chỉ là những hệ thống tinh vi để kết hợp lại những gì đã biết?
Điều gì sẽ xảy ra với khoa học được thể chế hóa? Nếu nghiên cứu có thể được thực hiện bán tự động bởi trí tuệ nhân tạo (AI), liệu điều đó có nghĩa là bất cứ ai cũng có thể thực sự "trở thành" một nhà khoa học? Liệu các trường đại học và viện nghiên cứu, như chúng ta biết, có còn là nơi sản sinh ra tri thức chính? Và nếu vậy, liệu vai trò của nhà khoa học có ngày càng chuyển dịch sang việc kiểm chứng, chẳng hạn như kiểm tra tính xác thực, sao chép và xác nhận kết quả do AI tạo ra, thay vì khám phá?
Làm thế nào để chúng ta xây dựng niềm tin vào kiến thức do trí tuệ nhân tạo tạo ra? Trong suốt nhiều thế kỷ, cộng đồng khoa học đã phát triển một bộ quy tắc và cơ chế để xác thực kiến thức – đánh giá ngang hàng, sao chép, dữ liệu mở, v.v. Những quy tắc và cơ chế này được thiết kế cho khoa học do con người tạo ra. Chúng có thể không hoàn toàn phù hợp với khoa học do trí tuệ nhân tạo tạo ra.
Liệu khoa học mở có vô tình trao quyền cho khoa học tư nhân? Xu hướng chuyển sang truy cập mở và dữ liệu mở nhìn chung được coi là một điều tốt. Nhưng việc ngày càng nhiều kiến thức khoa học được công khai cũng đồng nghĩa với việc chúng có thể bị các công ty công nghệ thương mại khai thác tự do để đào tạo và cải thiện các mô hình trí tuệ nhân tạo của họ. Điều này tạo ra một mâu thuẫn tiềm tàng giữa lý tưởng khoa học như một tài sản công cộng toàn cầu và nguy cơ hình thành một hệ thống tạo ra tri thức mới ngày càng ít chịu trách nhiệm trước cộng đồng khoa học toàn cầu.
Thực tế khó chịu là các tổ chức và thể chế chịu trách nhiệm quản trị khoa học dường như lại vắng mặt trong cuộc thảo luận này. Hệ thống đa phương, một cách dễ hiểu, đang tập trung vào đạo đức và quản trị trí tuệ nhân tạo. Các nhà tài trợ nghiên cứu và các trường đại học riêng lẻ đang tập trung vào việc cập nhật các chính sách của họ về việc sử dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo một cách có trách nhiệm. Đây là những phản ứng cần thiết trước những áp lực trước mắt.
Nhưng những câu hỏi lớn hơn về bản chất tương lai của khoa học, vai trò tương lai của các nhà nghiên cứu, tương lai của việc sản xuất tri thức như một lợi ích công cộng lại hầu như không được đặt ra ở cấp độ thể chế. Dự án Tương lai của Hệ thống Khoa học Một dự án do Hội đồng Khoa học Quốc tế thực hiện là một ví dụ, nhằm xem xét một số vấn đề này, tìm hiểu cách các công nghệ mới nổi đang định hình lại hệ thống khoa học trên khắp các nước đang phát triển. Tuy nhiên, những cuộc đối thoại này vẫn còn quá hiếm hoi.
Trong khi đó, trí tuệ nhân tạo (AI) đang được các nhà nghiên cứu thực tiễn áp dụng nhanh chóng, thường đi trước cả những hướng dẫn chính thức. Điều này cho thấy một sự thiếu kết nối thực sự: người đứng đầu các tổ chức khoa học vẫn đang loay hoay tìm hiểu AI là gì và nó có thể thay đổi mọi thứ như thế nào, trong khi những người thực tế đã dấn thân vào quá trình chuyển đổi.
Nói thẳng ra, chúng ta có đang ngủ gật khi lái xe không?
Luận điểm ở đây không phải là chúng ta có thể hay nên làm chậm quá trình ứng dụng AI trong khoa học. Cũng không phải là lời khuyên bi quan. Đây là lời kêu gọi giới khoa học có tổ chức hãy nhìn xa hơn những vấn đề trước mắt và hướng đến tầm nhìn dài hạn – không chỉ hỏi “làm thế nào để sử dụng AI một cách có trách nhiệm ngày nay?” mà còn hỏi “chúng ta muốn có một hệ thống khoa học như thế nào trong mười hoặc hai mươi năm tới, và cần những gì để đạt được điều đó?”
Điều đó có nghĩa là tạo ra không gian cho một loại đối thoại khác, một cuộc đối thoại quy tụ các chuyên gia suy nghĩ thấu đáo về sự bất định, về quá trình sản xuất tri thức lâu dài và về những hạn chế của các khuôn khổ hiện tại. Những cuộc đối thoại này sẽ ít tập trung vào các phản ứng quản trị đối với AI như hiện nay, mà hướng nhiều hơn đến các tương lai khả thi và ý nghĩa của việc chuẩn bị cho chúng.
Điều này cũng có nghĩa là đảm bảo cộng đồng khoa học, bao gồm cả các nhà nghiên cứu và các nhà hoạch định chính sách, có các công cụ khái niệm để tham gia vào những câu hỏi này với tư cách là những người tham gia có hiểu biết chứ không phải là đối tượng bị thay đổi. Những công cụ này bao gồm các khuôn khổ để suy nghĩ về vai trò chủ động của AI, lý thuyết nhận thức về tri thức do máy móc tạo ra, và những hệ quả lâu dài đối với việc ai sẽ kiểm soát chương trình nghiên cứu.
Cơ hội để đón đầu xu hướng này đang ngày càng thu hẹp. Khoa học chính thống có cơ hội, và có thể nói là trách nhiệm, định hình cách trí tuệ nhân tạo (AI) chuyển đổi quá trình sản xuất tri thức, thay vì chỉ đơn thuần thích ứng với những thay đổi hoàn toàn do người khác gây ra.
Điều đó bắt đầu bằng việc đặt ra những câu hỏi đúng. Chúng ta vẫn chưa đặt ra những câu hỏi đó.
Photo by Igor Omilaev on Unsplash
Đọc thêm về Science Systems Futures
Tìm hiểu thêm về Tác động của dữ liệu và trí tuệ nhân tạo đối với hoạt động sản xuất khoa học
Tìm hiểu thêm về việc Học viện Khoa học Thái Bình Dương ra mắt nền tảng nghiên cứu dựa trên trí tuệ nhân tạo đầu tiên và báo cáo đánh giá nghiên cứu và phát triển khu vực.
Đọc thêm về Các xu hướng mới nổi định hình sự nghiệp khoa học
