Pierre Darriulat
Tia
Sáng
11/11/2024
https://tiasang.com.vn/khoa-hoc-cong-nghe/giai-nobel-va-con-sot-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.
https://cdn.tiasang.com.vn/tiasang-media/2024/11/Nobel-AI-anh-1.png
Geoffrey
Hinton, một trong những người nhận giải Nobel Vật lý năm nay, được mệnh danh là
“Bố già 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.
https://cdn.tiasang.com.vn/tiasang-media/2024/11/Nobel-AI-anh-4-1170x700.jpeg
AI
đang tích cực đóng góp vào công cuộc robot hóa thế giới mà chúng ta đang chứng
kiến.
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.
https://cdn.tiasang.com.vn/tiasang-media/2024/11/Nobel-anh-3-1536x1536.jpeg
Kẻ
xấu hoàn toàn có thể sử dụng AI để tạo ra một lượng lớn thông tin tuyên truyền
và sai lệch, giúp các nhà độc tài thao túng cử tri trên quy mô lớn.
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 khủng 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 khủng 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, tức 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 niên 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.
3 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
·
HÌNH :
https://cdn.tiasang.com.vn/tiasang-media/2024/06/tac-gia-bac-pierre-1.png
No comments:
Post a Comment