Gửi bình luận
Giải thưởng Nobel 2024 trong lĩnh vực hóa học và vật lý được trao tuần này cho các nhà tiên phong trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) có mối quan hệ với Google. Điều này gây ra cuộc tranh luận về sự thống trị của Google trong nghiên cứu và cách những đột phá về khoa học máy tính nên được công nhận.
Google đã dẫn đầu trong nghiên cứu AI, nhưng phải đối mặt với áp lực cạnh tranh từ OpenAI (do Microsoft hậu thuẫn) và sự giám sát chặt chẽ từ Bộ Tư pháp Mỹ.
Hôm 9.10, Demis Hassabis (nhà đồng sáng lập DeepMind, đơn vị AI của Google) và đồng nghiệp John M. Jumper đã được trao giải Nobel Hóa học cùng với nhà sinh hóa học David Baker (Mỹ), vì công trình giải mã cấu trúc các protein vi mô.
Ngày 8.10, Geoffrey Hinton (cựu nhà nghiên cứu ở Google) đã giành giải Nobel Vật lý 2024 cùng với nhà khoa học John Hopfield (Mỹ), cho những khám phá trước đó về học máy, mở đường cho sự bùng nổ của AI.
Giáo sư Dame Wendy Hall, nhà khoa học máy tính và cố vấn về AI cho Liên Hợp Quốc, chia sẻ với Reuters rằng: “Dù công trình của những người nhận giải đáng được công nhận, việc thiếu giải Nobel cho toán học hoặc khoa học máy tính đã làm méo mó kết quả. Ủy ban Nobel không muốn bỏ lỡ cơ hội liên quan đến AI, nên rất sáng tạo khi đẩy Geoffrey Hinton qua lĩnh vực vật lý. Tôi cho rằng cả hai giải thưởng đều đáng ngờ, nhưng công trình khoa học của họ thì xứng đáng với giải Nobel. Vậy còn cách nào khác để trao thưởng cho các nhà khoa học này vì có thể họ không hoàn toàn phù hợp với hạng mục truyền thống của giải Nobel?".
Noah Giansiracusa, giáo sư toán học tại Đại học Bentley (Mỹ) và tác giả cuốn sách How Algorithms Create and Prevent Fake News (Cách thuật toán được tạo ra và ngăn chặn tin giả), cũng cho rằng giải thưởng Nobel Vật lý dành cho Geoffrey Hinton là đáng ngờ.
"Những gì ông ấy làm thật phi thường, nhưng có phải là vật lý không? Tôi không nghĩ vậy. Ngay cả khi có cảm hứng từ vật lý, họ không phát triển lý thuyết mới về vật lý hay giải quyết một vấn đề lâu dài trong vật lý", Noah Giansiracusa bình luận.
Các hạng mục giải Nobel cho thành tựu trong y học (sinh lý học), vật lý, hóa học, văn học và hòa bình được quy định trong di chúc của nhà phát minh thuốc nổ Alfred Nobel (Thụy Điển), qua đời năm 1895. Giải thưởng Nobel Kinh tế là sự bổ sung sau này, được thành lập với một khoản tài trợ từ Ngân hàng Trung ương Thụy Điển năm 1968.
Sự thống trị của Google
Các cơ quan quản lý ở Mỹ đang cân nhắc khả năng buộc Google phải chia tách theo yêu cầu của một thẩm phán liên bang. Điều này có thể buộc Google phải bán bớt một số bộ phận kinh doanh, chẳng hạn trình duyệt Chrome và hệ điều hành Android, mà một số người cho rằng giúp gã khổng lồ công nghệ Mỹ duy trì thế độc quyền bất hợp pháp trong tìm kiếm trực tuyến. Lợi nhuận từ vị trí top đầu đã giúp Google và các hãng công nghệ lớn khác vượt qua giới học thuật truyền thống trong việc xuất bản các nghiên cứu đột phá về AI.
Chính Geoffrey Hinton (được mệnh danh là “cha đẻ AI”) đã bày tỏ một số tiếc nuối về công việc cả đời mình, từ chức tại Google vào năm ngoái để có thể tự do nói về những mối nguy hiểm của AI, đồng thời cảnh báo rằng máy tính có thể trở nên thông minh hơn con người sớm hơn dự đoán trước đây.
Phát biểu tại một cuộc họp báo hôm hôm 8.10, Geoffrey Hinton nói ông mong biết một giải pháp đơn giản để đảm bảo mọi thứ sẽ ổn, nhưng thừa nhận rằng không có điều này, đặc biệt là khi đối mặt với mối đe dọa AI có thể trở nên quá mạnh mẽ và vượt qua sự kiểm soát của con người.
Khi rời Google vào tháng 5.2023 vì lo ngại về AI, Geoffrey Hinton hối tiếc về vai trò cốt lõi mà ông đóng góp vào việc phát triển AI.
"Tôi tự an ủi mình với lý do bình thường: Nếu tôi không làm thì người khác sẽ làm. Thật khó để biết làm thế nào bạn có thể ngăn những kẻ xấu sử dụng AI cho mục đích xấu", Geoffrey Hinton nói với tờ The New York Times.
Việc Geoffrey Hinton rời công ty diễn ra vào thời điểm cuộc đua phát triển các sản phẩm AI giống ChatGPT của OpenAI và Bard (hiện gọi là Gemini) của Google đang nóng lên.
Có những đóng góp vào lĩnh vực AI từ nhiều thập kỷ trước và mở đường cho việc tạo ra các chatbot đó, Geoffrey Hinton nói rằng ông lo ngại công nghệ này có thể gây hại với loài người.
Ngoài ra, ông lo ngại về cuộc đua AI đang diễn ra giữa những gã khổng lồ công nghệ và đặt câu hỏi rằng liệu có quá muộn để tạm dừng lại hay không.
Sau cuộc phỏng vấn với The New York Times, Geoffrey Hinton đăng trên mạng xã hội X rằng ông rời đi để có thể "nói về sự nguy hiểm của AI mà không cần xem xét điều này tác động đến Google như thế nào", đồng thời tuyên bố công ty cũ đã hành động rất có trách nhiệm.
"Geoffrey Hinton đã tạo ra những bước đột phá quan trọng cho lĩnh vực AI và chúng tôi đánh giá cao những đóng góp của ông trong suốt thập kỷ qua tại Google", Jeff Dean, trưởng nhóm khoa học của Google, nói với trang Insider.
Theo The New York Times, Geoffrey Hinton nói rằng ông lo lắng các sản phẩm AI sẽ dẫn đến việc phổ biến thông tin, ảnh và video giả mạo trên internet, khiến công chúng không thể xác định được điều gì là đúng hay sai.
Ông nói về việc công nghệ AI có thể loại bỏ sức lao động của con người, gồm cả trợ lý luật sư, phiên dịch viên và trợ lý. Đây là mối lo ngại mà Sam Altman (Giám đốc điều hành OpenAI) và các nhà phê bình khác về AI đã đưa ra.
Geoffrey Hinton là thầy của Ilya Sutskever - đồng sáng lập và cựu Giám đốc khoa học OpenAI.
Ilya Sutskever là nhà nghiên cứu nổi bật trong lĩnh vực AI, đóng góp vai trò quan trọng để OpenAI tạo ra ChatGPT, chatbot AI phổ biến đã kích hoạt cuộc đua giữa các hãng công nghệ lớn nhất thế giới. Ông từ chức Giám đốc khoa học OpenAI vào tháng 5 sau gần 1 thập kỷ làm việc, ngay sau khi công ty trình làng mô hình ngôn ngữ lớn GPT-4o.
Là một trong những thành viên hội đồng quản trị cũ bỏ phiếu sa thải Sam Altman hồi tháng 11.2023, Ilya Sutskever từng bày tỏ hối hận về quyết định này. Không lâu sau khi rời OpenAI, Ilya Sutskever thành lập Safe Superintelligence - công ty khởi nghiệp AI riêng tập trung vào vấn đề an toàn.
Với một số người, các giải Nobel tuần này nhấn mạnh sự khó khăn mà giới học thuật truyền thống đang gặp phải. Noah Giansiracusa nói với Reuters rằng cần có sự hỗ trợ tài chính lớn hơn từ phía chính phủ hay cộng đồng vào nghiên cứu.
"Phần lớn hãng công nghệ lớn không hướng đến những đột phá mới về học sâu, mà là kiếm tiền bằng cách thúc đẩy các chatbot hoặc đặt quảng cáo khắp nơi trên internet. Có những điểm sáng về đổi mới, nhưng phần lớn không mang tính khoa học", Noah Giansiracusa nhận định.
Học sâu là một lĩnh vực trong AI tập trung vào việc xây dựng và huấn luyện các mô hình học máy sâu, còn được gọi là mạng nơ-ron sâu. Mục tiêu của học sâu là tự động học các đặc trưng và biểu diễn cấp cao từ dữ liệu, giúp máy tính tự động thực hiện các nhiệm vụ phức tạp mà trước đây đòi hỏi sự can thiệp của con người.
Mô hình học sâu thường được xây dựng bằng cách sử dụng nhiều lớp của các nơ-ron. Nơ-ron là các đơn vị tính toán cơ bản mô phỏng theo cách hoạt động của não người. Những mô hình này có khả năng học các biểu diễn phức tạp của dữ liệu thông qua quá trình huấn luyện trên tập dữ liệu lớn.
Học sâu đã đạt được sự chú ý lớn nhờ vào khả năng giải quyết hiệu quả nhiều vấn đề khác nhau, bao gồm nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng giọng nói, dịch ngôn ngữ, phân tích dự đoán, robot và nhiều ứng dụng khác trong thực tế. Các mô hình nổi tiếng trong học sâu bao gồm Mạng nơ-ron tích chập (CNN) và Mạng nơ-ron hồi quy (RNN).
