Giải Nobel và cơn sốt AI
Năm 2024, lần đầu tiên trong lịch sử, các giải Nobel Vật lý và Hóa học được trao cho những nhà tiên phong của cái gọi là trí tuệ nhân tạo, hay AI. Sự kiện này đã gây nên những tranh luận sôi nổi và gay gắt về tính thích hợp của quyết định đó.
Đặc biệt, nó làm dấy lên những câu hỏi về mối liên hệ giữa những người được giải với Google. Nó một lần nữa cho thấy sự lệch pha giữa điều lệ của Giải Nobel và tình hình hiện tại của khoa học. Và, đáng chú ý hơn cả, nó làm nổi bật sự bùng nổ gần đây của AI và cơn sốt truyền thông xoay quanh nó, đồng thời nhấn mạnh những lợi ích cũng như những mối nguy hiểm tiềm tàng của AI.
Giải thưởng được trao cho các nhà khoa học Geoffrey Hinton và John Hopfield cho lĩnh vực vật lý và Demis Hassabis, John Jumper và David Baker cho lĩnh vực hóa học.
Giải Nobel Vật lý năm nay được dành cho “những khám phá và phát minh nền tảng cho phép [thực hiện] học máy bằng mạng thần kinh nhân tạo”. John Hopfield phát minh ra một loại mạng sử dụng một phương pháp lưu trữ và tái tạo mẫu, lấy cảm hứng từ vật lý sắt từ. Mạng được huấn luyện bằng cách tìm những giá trị liên kết giữa các nút (đóng vai trò tương tự tế bào thần kinh trong não) sao cho các hình ảnh được lưu trữ có “năng lượng” thấp. Khi mạng nhận một hình ảnh bị biến dạng hoặc không hoàn chỉnh, nó đi tới các nút và cập nhật các giá trị để làm giảm năng lượng của hệ. Như thế, mạng từng bước tìm ra hình ảnh lưu trữ gần với hình ảnh đầu vào nhất. Dựa trên mạng Hopfield, Geoffrey Hinton tạo ra một loại mạng mới sử dụng một phương pháp khác, gọi là máy Boltzmann. Nó có thể học cách nhận dạng các yếu tố đặc trưng của một loại dữ liệu cho trước. Máy Boltzmann được huấn luyện bằng các ví dụ nó nhiều khả năng gặp khi chạy. Nó có thể được dùng để phân loại hình ảnh hoặc sinh ra các ví dụ mới về các mẫu đã được huấn luyện. Hinton đã phát triển thêm từ công trình này, đóng góp vào sự phát triển bùng nổ của học máy.
Giải Nobel Hóa học được dành cho “dự đoán cấu trúc protein” dựa vào các chuỗi axít amin của chúng. Demis Hassabis và John Jumper đã giải quyết bài toán 50 năm này bằng cách phát triển một mô hình AI của protein – các phân tử điều khiển và thúc đẩy mọi phản ứng hóa học cơ sở của sự sống. Mô hình có tên gọi AlphaFold2 giúp dự đoán cấu trúc của gần như mọi protein đã biết. Nó hiện được sử dụng rộng rãi trong cộng đồng sinh học, giúp các nhà sinh học hiểu rõ hơn về hiện tượng kháng thuốc kháng sinh, hoặc giúp tạo ra hình ảnh của các enzym có khả năng phân hủy nhựa.
Tất nhiên, có chút khiêu khích trong quyết định của Ủy ban Giải thưởng Nobel khi trao giải cho một số nhà khoa học tiên phong về AI có liên hệ với Google, công ty hàng đầu về nghiên cứu AI, cạnh tranh với OpenAI do Microsoft hậu thuẫn, qua đó khuấy lên tranh luận về sự thống trị của Google trong nghiên cứu. Mặc dù có sự đồng thuận chung về chất lượng xuất sắc của các công trình được giải và về tác động quan trọng của chúng trong các lĩnh vực khoa học liên quan, chứng tỏ chúng xứng đáng được công nhận, nhưng các quyết định trao giải này cũng đã gây ra những tranh luận không hồi kết về vai trò của các giải thưởng như vậy.
Nhiều người kiêu ngạo ngầm ý rằng các nhà vật lý “siêu việt” hơn những nhà khoa học máy tính.
Cá nhân tôi không thấy bức xúc về lựa chọn năm nay, và tôi cho rằng những người được giải là các nhà khoa học đáng kính trọng. Như tôi vẫn thường lập luận trong các bài viết trước, vai trò chính của các giải thưởng khoa học là nêu gương cho thế hệ trẻ, thúc đẩy mối quan tâm của họ đối với khoa học và chỉ cho họ con đường đạt được sự xuất sắc. Giải Nobel 2024 làm tốt vai trò đó. Người ta có thể cho rằng danh tiếng Giải Nobel mang lại vượt quá mức cống hiến của nhà khoa học được giải khi so sánh với các đồng nghiệp: trong mắt công chúng, họ phải là thiên tài. Nhiều người kiêu ngạo ngầm ý rằng các nhà vật lý “siêu việt” hơn những nhà khoa học máy tính. Tôi cho rằng điều đó hoàn toàn vô lý. Hình ảnh một thiên tài không phải là tấm gương chúng ta muốn đưa ra cho sinh viên: người ta có thể trở thành nhà khoa học xuất sắc nhờ nỗ lực phấn đấu, còn thiên tài là món quà trời ban. Hơn nữa, chọn ai giữa nhiều nhà khoa học cùng có đóng góp vào thành tựu được giải thường là việc khó khăn. Hãy nhớ lại, Giải Nobel Vật lý 2013 được trao cho Higgs và Englert, trong khi cùng đóng góp vào khám phá đó: Brout đã qua đời, còn Guralnik, Hagen và Kibble không được giải. Ta cần chấp nhận rằng quyết định lựa chọn sẽ luôn có một chút chủ quan, và theo tôi, Ủy ban Giải thưởng Nobel đã làm khá tốt, tốt nhất có thể trong khuôn khổ điều lệ giải thưởng. Một trăm ba mươi năm đã trôi qua kể từ khi Alfred Nobel ký di chúc và dùng phần lớn tài sản của mình để thành lập giải thưởng. Trong suốt khoảng thời gian dài đó, bối cảnh khoa học đã thay đổi. Làm việc theo nhóm đã trở thành phổ biến và hạn chế trao giải cho không quá ba người là quá bó buộc: nên cho phép trao giải cho các nhóm nghiên cứu. Hơn nữa, các lĩnh vực khoa học có thể được chọn để trao giải đã rất khác. Bỏ qua toán học1, các lĩnh vực như sinh học tế bào, sinh học phân tử, cùng với vật lý vũ trụ và vật lý thiên văn, hiện là những lĩnh vực đi đầu trong khoa học tự nhiên và rõ ràng xứng đáng có những giải thưởng riêng.
Nhưng nguyên nhân chính phía sau những tranh luận căng thẳng nảy sinh từ các giải thưởng vật lý và hóa học là cơn sốt truyền thông hiện nay về AI. Cũng như những khái niệm thời thượng khác, như sự nóng lên của Trái đất và khủng hoảng khí hậu, AI bị công chúng sử dụng và lạm dụng rộng rãi; nó dường như bao trùm mọi loại hoạt động có máy tính hỗ trợ mà kết quả nhận được gợi ý rằng máy móc có thể đạt đến hoặc thậm chí vượt qua trí tuệ con người. Chúng ta sống trong một thế giới bất bình đẳng và bất công, ở đó chỉ một số ít tài phiệt nắm hết quyền lực và quyết định ai trên Trái đất này được ăn và được sống, và ai phải nhịn đói và chết. Cả hành tinh đã nhận thức được điều đó, di cư và chiến tranh đang đe dọa tương lai của chúng ta. Trong bối cảnh như vậy, người ta có quyền tự hỏi liệu những tài nguyên khổng lồ được đầu tư cho AI, mục tiêu không phát thải ròng, du lịch vũ trụ, xe không người lái và những thứ hợp mốt khác có nên được dùng để giúp giảm bớt khổ đau cho những người nghèo nhất, thiếu thốn nhất. Quả thực, nhìn từ một nước đang phát triển, tôi thấy khó mà chấp nhận rằng AI và mục tiêu không phát thải ròng nằm trong danh sách ưu tiên của chúng ta, và trong phần còn lại của bài viết, tôi sẽ xem xét AI dưới góc nhìn đó.
AI2 trở nên phổ biến từ cuối thập niên 1990 và đầu thế kỷ 21 bằng cách khai thác các phương pháp toán học hình thức và giải quyết một số bài toán cụ thể. Học sâu, một dạng học máy sử dụng mạng thần kinh nhân tạo, bắt đầu thống trị các chuẩn mực của ngành từ năm 2012 và được sử dụng rộng rãi. Thành công của nó dựa trên cả những phát triển về phần cứng (máy tính, bộ xử lý đồ họa, điện toán đám mây) lẫn khả năng truy cập một lượng dữ liệu lớn. Nó dẫn đến sự quan tâm và tài trợ tăng vọt, lượng nghiên cứu về học máy tăng 50% trong khoảng thời gian 2015 – 2019. Cuối những năm 2010 và đầu những năm 2020, các công ty bắt đầu cung cấp các phần mềm tạo ra sự quan tâm to lớn. Chẳng hạn AlphaGo, phần mềm cờ vây đánh thắng nhà vô địch thế giới, chỉ được dạy luật chơi và tự phát triển chiến lược. GPT-3, một mô hình ngôn ngữ lớn, được phát hành năm 2020 và có khả năng tạo ra văn bản chất lượng cao giống như người thật viết. Những phần mềm này, cùng với những phần mềm khác, tạo cảm hứng cho một cuộc bùng nổ AI dữ dội, trong đó các công ty lớn đầu tư hàng tỷ USD vào nghiên cứu AI. Trong khoảng năm 2022, chỉ riêng ở Mỹ đã có khoảng 50 tỷ USD đầu tư vào AI, và khoảng 20% tân tiến sỹ khoa học máy tính thuộc chuyên ngành AI. Cũng năm 2022, ở Mỹ có 800 nghìn vị trí tuyển dụng mới liên quan đến AI.
Một số ứng dụng nổi bật của AI gồm tìm kiếm nâng cao trên internet (ví dụ Tìm kiếm Google), các hệ thống đề xuất (YouTube, Amazon, Netflix), tương tác bằng giọng nói (Trợ lý Google, Siri, Alexa), xe tự lái (Waymo), công cụ tạo sinh và sáng tạo (ChatGPT, nghệ thuật AI), và các trò chơi chiến lược (cờ vua, cờ vây). Chúng giải quyết những vấn đề lớn như suy luận và giải quyết vấn đề, biểu diễn tri thức, lập kế hoạch và ra quyết định, học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
AI có cả những lợi ích tiềm năng cũng như những rủi ro tiềm tàng. Nó có thể thúc đẩy khoa học và tìm ra lời giải cho những vấn đề nghiêm trọng, nhưng với việc sử dụng AI ngày càng rộng rãi, người ta đã xác định được một số hệ quả và rủi ro không lường trước.
AI được sử dụng rộng rãi để kiếm tiền trong môi trường tư bản và tân tự do quen thuộc của nó, chẳng hạn giúp tăng hiệu quả quảng cáo hoặc thúc đẩy nhu cầu xe tự lái, nhưng cũng có những ứng dụng đầy tiềm năng cải thiện chất lượng cuộc sống, đặc biệt trong y tế. Quả thực, AI có cả những lợi ích tiềm năng cũng như những rủi ro tiềm tàng. Nó có thể thúc đẩy khoa học và tìm ra lời giải cho những vấn đề nghiêm trọng, nhưng với việc sử dụng AI ngày càng rộng rãi, người ta đã xác định được một số hệ quả và rủi ro không lường trước. Chúng bao gồm những vấn đề cụ thể như quyền riêng tư và bản quyền, sự thống trị của các công ty công nghệ khổng lồ, sự thiên lệch và thiếu minh bạch của thuật toán. Quan trọng hơn cả, những hệ lụy nghiêm trọng của ảnh hưởng ngày càng tăng của AI đã trở thành một mối lo ngại lớn. Chúng gồm có ảnh hưởng đến môi trường, thông tin sai lệch, tội phạm và thất nghiệp. Tôi sẽ bình luận ngắn gọn về từng hệ lụy này.
Tháng 1/2024, Cơ quan Năng lượng Quốc tế (IEA) đưa ra một báo cáo dự đoán rằng nhu cầu điện cho AI và tiền mã hóa có thể tăng gấp đôi vào năm 2026, với lượng tiêu thụ điện tăng thêm bằng với tiêu thụ điện của cả nước Nhật. Ở Mỹ, với số lượng tăng nhanh chóng của các trung tâm dữ liệu được xây mới, mức tiêu thụ điện dự báo lớn đến nỗi có lo ngại sẽ không đủ điện. Một câu hỏi cho ChapGPT sử dụng điện gấp 10 lần một yêu cầu tìm kiếm Google. Một bài báo năm 2024 của Goldman Sachs Research dự đoán rằng tới năm 2030, các trung tâm dữ liệu sẽ chiếm 8% tiêu thụ điện của cả nước Mỹ, so với 3% năm 2022. Năm 2024, Wall Street Journal đưa tin các công ty AI lớn bắt đầu thương lượng với các nhà cung cấp điện hạt nhân của Mỹ: Amazon mua một trung tâm dữ liệu chạy bằng điện hạt nhân ở bang Pennsylvania với giá 650 triệu USD vào tháng ba; và vào tháng chín, Microsoft công bố thỏa thuận với Constellation Energy về việc khởi động lại nhà máy điện hạt nhân Three Mile Island, vốn ngừng hoạt động từ năm 20193. Chính phủ Mỹ và bang Michigan đang đầu tư gần 2 tỷ USD để khởi động lại lò phản ứng hạt nhân Palisades ở Hồ Michigan.
Youtube, Facebook và các nền tảng tương tự sử dụng AI để lôi kéo người xem. Các phần mềm này học được rằng người dùng có xu hướng thích thông tin sai lệch, thuyết âm mưu, và các nội dung mang tính đảng phái cực đoan, và do đó càng đề xuất thêm nhiều những nội dung đó. Người dùng thường xem thêm các nội dung có cùng chủ đề, do đó AI thiên về đề xuất nhiều phiên bản khác nhau của cùng một thông tin sai lệch. Điều này khiến người xem tin rằng thông tin sai lệch là sự thật, làm xói mòn niềm tin vào các tổ chức, báo chí và chính quyền. Năm 2022, AI bắt đầu tạo ra được hình ảnh, âm thanh, video và văn bản giống hệt ảnh thật, ghi âm, phim và văn bản do con người viết. Kẻ xấu hoàn toàn có thể sử dụng công nghệ này để tạo ra một lượng lớn thông tin sai lệch hoặc tuyên truyền, làm dấy lên mối lo về việc AI giúp các nhà độc tài thao túng cử tri trên quy mô lớn.
Một cách tổng quát hơn, AI cung cấp nhiều công cụ đắc lực cho các chính phủ độc tài, tổ chức hủng bố, tội phạm hoặc nhà nước phi pháp. Các công cụ AI vô cùng sẵn có có thể bị các đối tượng xấu dùng để phát triển vũ khí tự động có khả năng định vị, lựa chọn và tấn công mục tiêu con người và không cần sự giám sát của con người. Nếu được sản xuất ở quy mô lớn, chúng có thể trở thành vũ khí hủy diệt hàng loạt. Năm 2014, 30 quốc gia trong đó có Trung Quốc ủng hộ một lệnh cấm của Liên Hợp Quốc đối với vũ khí tự động, nhưng Mỹ và các nước khác không tán đồng. Năm 2015, hơn 50 nước được cho là đang nghiên cứu robot chiến đấu. Các công cụ AI như nhận diện mặt hoặc giọng nói giúp các chính phủ kiểm soát công dân hiệu quả hơn, cho phép giám sát trên diện rộng. Sử dụng những dữ liệu này, họ có thể nhận dạng người chống đối tiềm năng, ngăn không cho họ lẩn trốn, định hướng tuyên truyền và đưa thông tin sai lệch tạo bởi deepfake và AI tạo sinh.
Một cách tổng quát hơn, AI cung cấp nhiều công cụ đắc lực cho các chính phủ độc tài, tổ chức hủng bố, tội phạm hoặc nhà nước phi pháp và tích cực đóng góp vào cuộc robot-hóa thế giới mà chúng ta đang chứng kiến.
Cuối cùng, AI đang tích cực đóng góp vào cuộc robot-hóa thế giới mà chúng ta đang chứng kiến. Theo một nghiên cứu mới, nó có thể loại bỏ tới 8 triệu việc làm ở Anh; nghiên cứu này cảnh báo rằng phụ nữ và nhân công ít kinh nghiệm là những người có nhiều nguy cơ mất việc nhất. Một nghiên cứu của McKinsey vào năm 2018 ước lượng rằng từ năm 2016 đến năm 2030, AI có thể thế chỗ 15% số nhân công trên toàn thế giới, thức khoảng 400 triệu người. Trong một kịch bản mà AI được ứng dụng rộng rãi, số việc làm bị thay thế có thể lên đến 30%. Rất nhiều nghiên cứu dự đoán một tương lai đen tối4. AI và robot sẽ tạo ra khoảng cách thu nhập ngày càng lớn, như tự động hóa đã làm những thập kỷ vừa qua, làm giảm mạnh lương của công nhân cổ cồn xanh bị robot thay thế. Các hệ thống AI có mặt khắp nơi. Cứ thử đặt một câu hỏi: thay vì được một người bằng xương bằng thịt trả lời, bạn sẽ trò chuyện với một chatbot. Những tháng gần đây chứng kiến sự trỗi dậy của ChatGPT, vượt qua một triệu người dùng sau năm ngày, một khoảng thời gian ngắn kỷ lục. Thế giới chưa sẵn sàng cho một thay đổi như vậy. Người ta cho rằng hơn 50 triệu người Trung Quốc có thể cần đào tạo lại, hệ quả của sự triển khai liên quan đến AI. Nước Mỹ sẽ cần trang bị lại cho hơn 10 triệu người những kỹ năng cần có thể tồn tại được trong lực lượng lao động. Hàng triệu người ở Brazil, Nhật và Đức sẽ cần hỗ trợ vì những thay đổi tạo ra bởi AI, robot và những công nghệ liên qua. Sẽ ngày càng nhiều người mất lương và bất bình đẳng thu nhập thì tiếp tục tăng.
AI, #metoo, khí hậu, đó là những mối quan tâm ngày nay của thế giới phương Tây. Sự thiển cận đáng sợ ngăn họ nhìn xa hơn biên giới của mình để thấy những vấn đề cấp bách của Trái đất mà tương lai của chúng ta phải đối mặt.□
Nguyễn Hoàng Thạch dịch
——
Chú thích
1 Bài báo (tiếng Anh) thú vị “Why there is no Nobel Prize in Mathematics” của Lizhen Li giải thích vì sao không có giải Nobel Toán học: https://old.intlpress.com/site/pub/files/fulltext/journals/iccm/2013/0001/0001/ICCM-2013-0001-0001-a009.pdf.
2 Đoạn này và đoạn tiếp theo được trích từ trang Wikipedia tiếng Anh về AI: https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence.
Nhà máy điện hạt nhân này có hai lò phản ứng: lò phản ứng số 2 bị đóng cửa sau sự cố năm 1979; lò phản ứng số 1 ngừng hoạt động năm 2019 vì chi phí vận hành quá cao, nhưng dự kiến sẽ hoạt động trở lại vào năm 2028 sau thỏa thuận với Microsoft. (Chú thích của TS)
4 Có thể tham khảo chẳng hạn https://www.forbes.com/sites/jackkelly/2023/03/31/goldman-sachs-predicts-300-million-jobs-will-be-lost-or-degraded-by-artificial-intelligence/.
Bài đăng Tia Sáng số 21/2024
