Dữ liệu từ công ty phân tích vốn đầu tư mạo hiểm PitchBook cho thấy nguồn tài trợ AI đạt 130 tỷ USD trên toàn cầu vào năm 2024. Các nhà sáng lập công ty AI thường đưa ra những tuyên bố hùng hồn về tiềm năng của công nghệ này, đặc biệt là trong lĩnh vực khoa học. Tuy nhiên, Thomas Wolf, đồng sáng lập kiêm giám đốc khoa học của Hugging Face, lại có quan điểm thận trọng hơn. 

Trong một bài viết đăng trên mạng xã hội X, Wolf bày tỏ lo ngại AI sẽ trở thành “những kẻ vâng dạ trên máy chủ” nếu không có bước đột phá trong nghiên cứu. Anh cho rằng mô hình phát triển AI hiện tại sẽ không tạo ra được AI có khả năng giải quyết vấn đề sáng tạo, vượt ra ngoài khuôn khổ – kiểu giải quyết vấn đề giúp giành giải Nobel.

Wolf phản bác quan điểm của CEO OpenAI, Sam Altman, người từng tuyên bố trong một bài phát biểu đầu năm nay rằng AI “siêu thông minh” có thể “thúc đẩy mạnh mẽ các khám phá khoa học”. Tương tự, CEO Anthropic, Dario Amodei, cũng dự đoán AI có thể giúp bào chế ra phương pháp chữa trị cho hầu hết các loại ung thư. Vấn đề mà Wolf thấy ở AI hiện nay, và cả hướng đi của công nghệ này trong tương lai, là nó không tạo ra bất kỳ kiến thức mới nào bằng cách kết nối các sự kiện vốn không liên quan. Anh lập luận rằng ngay cả khi có hầu hết internet theo ý mình, phần lớn AI hiện nay chủ yếu chỉ lấp đầy những khoảng trống trong phạm vi những gì con người đã biết.

Một số chuyên gia AI, bao gồm cả cựu kỹ sư Google François Chollet, cũng bày tỏ quan điểm tương tự. Họ cho rằng mặc dù AI có khả năng ghi nhớ các mẫu lý luận, nhưng không chắc nó có thể tạo ra “lý luận mới” dựa trên các tình huống mới lạ. Wolf cho rằng các phòng thí nghiệm AI đang xây dựng những thứ về cơ bản là “những sinh viên rất ngoan ngoãn” chứ không phải là những nhà cách mạng khoa học theo bất kỳ nghĩa nào của cụm từ này. AI ngày nay không được khuyến khích để đặt câu hỏi và đề xuất những ý tưởng có khả năng đi ngược lại dữ liệu huấn luyện của nó, điều này giới hạn nó trong việc trả lời các câu hỏi đã biết.

CEO Amodei từng dự đoán rằng AI tiên tiến sẽ mang đến một “thế kỷ 21 được nén”, nơi hàng thập kỷ tiến bộ khoa học có thể diễn ra chỉ trong vài năm. Thế nhưng, nhà đồng sáng lập Hugging Face không cho là như vậy: “Tôi e rằng AI sẽ không mang lại cho chúng ta một ‘thế kỷ 21 được nén’”. Anh lập luận rằng các hệ thống AI hiện tại có nhiều khả năng tạo ra “một quốc gia của những kẻ a dua trên máy chủ” hơn là “quốc gia của những thiên tài” mà Amodei hình dung.

Cần có cách làm khác so với trước trước đây

“Để tạo ra một Einstein trong trung tâm dữ liệu, chúng ta không chỉ cần một hệ thống biết tất cả các câu trả lời mà là một hệ thống có thể đặt ra những câu hỏi mà chưa ai nghĩ đến hoặc dám hỏi”, Wolf nói. Anh tiếp tục: “Một hệ thống có thể viết ‘Điều gì sẽ xảy ra nếu mọi người đều sai về điều này?’ khi tất cả sách giáo khoa, chuyên gia và kiến thức phổ thông đều gợi ý khác đi.” Wolf cho rằng “cuộc khủng hoảng đánh giá” trong AI là một phần nguyên nhân dẫn đến tình trạng đáng thất vọng này. Anh chỉ ra các tiêu chuẩn thường được sử dụng để đo lường sự cải tiến của hệ thống AI, hầu hết bao gồm các câu hỏi có câu trả lời rõ ràng, hiển nhiên và “kết thúc”.

Giải pháp Wolf đề xuất là ngành công nghiệp AI nên “chuyển sang thước đo kiến thức và lý luận”. Thước đo này có khả năng làm sáng tỏ liệu AI có thể thực hiện “các phương pháp phản chứng táo bạo”, đưa ra các đề xuất chung dựa trên “những gợi ý nhỏ” và đặt ra “những câu hỏi không rõ ràng” dẫn đến “các hướng nghiên cứu mới” hay không. Wolf thừa nhận rằng vấn đề ở đây là tìm ra thước đo này như thế nào. Nhưng anh cho rằng nỗ lực này rất đáng giá. “Khía cạnh quan trọng nhất của khoa học [là] kỹ năng đặt đúng câu hỏi và thách thức ngay cả những gì mình đã học”, Wolf nói. “Chúng ta không cần một học sinh AI điểm A+ có thể trả lời mọi câu hỏi bằng kiến thức chung. Chúng ta cần một học sinh điểm B, người nhìn thấy và đặt câu hỏi về những gì mọi người khác đã bỏ lỡ.”