Vì sao AI không thể thay thế nhà khoa học?

GD&TĐ - Khi trí tuệ nhân tạo ngày càng phát triển, câu hỏi đặt ra là liệu máy móc có thể thay thế các nhà khoa học?



Câu trả lời nằm ở cách con người khám phá bản thân và thế giới xung quanh.

AI không tạo ra khoa học

Trong làn sóng tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) vào hầu như mọi lĩnh vực, khoa học không phải là ngoại lệ. Các nhà nghiên cứu và giới hoạch định chính sách kỳ vọng những mô hình AI được huấn luyện trên khối dữ liệu khoa học khổng lồ, với tham vọng để chúng tự động suy luận, đề xuất giả thuyết và thậm chí đẩy nhanh những đột phá lớn. Vậy liệu đến một ngày nào đó, AI có thể thay thế hoàn toàn các nhà khoa học?

Tham vọng này được thể hiện trong Sáng kiến Genesis mà Mỹ công bố hồi tháng 11/2025. Mục tiêu là xây dựng và huấn luyện các “tác nhân AI” dựa trên các bộ dữ liệu khoa học liên bang để “kiểm tra các giả thuyết mới, tự động hóa quy trình nghiên cứu và tăng tốc các đột phá khoa học”.

Tuy nhiên, những thành tựu của “nhà khoa học AI” cho đến nay vẫn gây nhiều tranh cãi. Một mặt, các hệ thống AI thực sự có khả năng xử lý những tập dữ liệu khổng lồ và phát hiện ra các mối tương quan tinh vi mà con người khó nhận ra. Mặt khác, việc thiếu khả năng suy luận thông thường và hiểu biết bối cảnh khiến chúng có thể đưa ra những gợi ý thử nghiệm vô nghĩa.

Là nhà triết học nghiên cứu lịch sử và nền tảng khái niệm của khoa học, PGS Alessandra Buccella, làm việc tại Đại học Albany (Mỹ), cho rằng dù AI có thể hỗ trợ nhiều khâu trong quy trình nghiên cứu, nhưng còn rất xa và có lẽ nó sẽ không bao giờ đạt tới khả năng “tự động hóa khoa học” theo đúng nghĩa. Bởi theo bà, khoa học gắn liền với con người và máy móc không thể thay thế.

Các mô hình AI không học trực tiếp từ thế giới thực. Chúng chỉ có thể học thông qua “thế giới” mà con người xây dựng cho chúng, tức là các tập dữ liệu đã được lựa chọn, sắp xếp và diễn giải. Nếu không có các nhà khoa học giám sát việc xây dựng những thế giới dữ liệu đó, bản thân AI cũng không có nền tảng nào để hoạt động.

Trường hợp AlphaFold là một ví dụ tiêu biểu. Mô hình này, với khả năng dự đoán cấu trúc protein, đã mang về giải Nobel Hóa học 2024 cho nhóm phát triển. Nhờ AlphaFold, các nhà nghiên cứu có thể nhanh chóng mô phỏng cấu trúc protein, từ đó đẩy nhanh quá trình thiết kế thuốc, nghiên cứu bệnh tật và nhiều lĩnh vực y sinh khác.

Tuy nhiên, AlphaFold không “tự mình” tạo ra kiến thức mới về sinh học. Nó không hiểu protein, không hiểu bệnh tật, cũng không biết thế nào là một loại thuốc tốt. Nó chỉ phân tích và tổ chức lại một khối lượng khổng lồ thông tin mà con người đã tạo ra trước đó, theo cách nhanh và hiệu quả hơn.

“Nói cách khác, AI không đứng ngoài khoa học để tạo ra khoa học. Nó đứng bên trong, như một công cụ và hoàn toàn phụ thuộc vào những gì khoa học của con người đã chuẩn bị sẵn cho nó”, PGS Alessandra nhấn mạnh.



Khoa học là hoạt động của con người

Theo bà Alessandra, vai trò của con người trong khoa học không chỉ nằm ở việc thiết kế và “nuôi dạy” các mô hình AI. Sâu xa hơn, khoa học với tư cách là một thành tựu tri thức còn gắn với những giá trị, mục tiêu và cách sống rất đặc trưng của con người. Nó dựa trên những cách con người suy nghĩ, nghi ngờ, tranh luận, tin tưởng và hoài nghi lẫn nhau.

Những khám phá khoa học lớn không đơn thuần là những lý thuyết được “máy móc hóa” từ dữ liệu. Chúng là kết quả của nhiều thế hệ nhà khoa học, với những mối quan tâm, thiên kiến và góc nhìn khác nhau, cùng làm việc trong một cộng đồng được gắn kết bởi các chuẩn mực về trung thực trí tuệ và tinh thần nghề nghiệp.

Lịch sử cấu trúc xoắn kép của DNA là một minh chứng. Khi ý tưởng này lần đầu được đề xuất, chưa có bất kỳ thí nghiệm trực tiếp nào có thể xác nhận. Nó phần lớn dựa trên khả năng suy luận, tổng hợp và tưởng tượng của những nhà khoa học được đào tạo bài bản. Phải mất gần một thế kỷ tiến bộ công nghệ và nhiều thế hệ nghiên cứu, từ những suy đoán mơ hồ cuối thế kỷ 19, khoa học mới đi đến khám phá được trao giải Nobel năm 1953.

Điều này cho thấy khoa học về bản chất là một hoạt động xã hội. Các ý tưởng được đưa ra để tranh luận, các cách diễn giải cạnh tranh nhau. Các nhà khoa học không chỉ ghi chép lại thế giới mà họ kiến tạo tri thức thông qua thực hành, tranh luận và những tiêu chuẩn được hình thành từ các giá trị xã hội, thậm chí cả chính trị.

Trong bức tranh đó, rất khó để hình dung một hệ thống AI, vốn không có đời sống xã hội, không có giá trị, không có khát vọng, có thể thực sự “tham gia” vào khoa học theo cách con người làm. “Tuy nhiên, không thể phủ nhận tiềm năng to lớn của AI trong việc thúc đẩy tiến bộ khoa học. Và vì vậy, cần sử dụng AI một cách cẩn trọng, có trách nhiệm để biến nó thành ‘cánh tay phải’ cho các nhà khoa học”, bà Alessandra nói.

Những công cụ AI có thể giúp các nhà khoa học tiết kiệm thời gian, giảm sai sót và tập trung nhiều hơn vào những câu hỏi lớn. AI có thể là công cụ xuất sắc. Nhưng nó không có lý do để tò mò, không có động lực để hoài nghi và cũng không có trách nhiệm đạo đức đối với những hệ quả của tri thức mà nó tạo ra.

Khi nào khoa học vẫn còn là câu chuyện về việc con người tìm cách hiểu chính mình và thế giới, thì khi đó, AI vẫn chỉ có thể đứng bên cạnh, chứ không thể thay thế các nhà khoa học.



Câu trả lời nằm ở cách con người khám phá bản thân và thế giới xung quanh.

AI không tạo ra khoa học

Trong làn sóng tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) vào hầu như mọi lĩnh vực, khoa học không phải là ngoại lệ. Các nhà nghiên cứu và giới hoạch định chính sách kỳ vọng những mô hình AI được huấn luyện trên khối dữ liệu khoa học khổng lồ, với tham vọng để chúng tự động suy luận, đề xuất giả thuyết và thậm chí đẩy nhanh những đột phá lớn. Vậy liệu đến một ngày nào đó, AI có thể thay thế hoàn toàn các nhà khoa học?

Tham vọng này được thể hiện trong Sáng kiến Genesis mà Mỹ công bố hồi tháng 11/2025. Mục tiêu là xây dựng và huấn luyện các “tác nhân AI” dựa trên các bộ dữ liệu khoa học liên bang để “kiểm tra các giả thuyết mới, tự động hóa quy trình nghiên cứu và tăng tốc các đột phá khoa học”.

Tuy nhiên, những thành tựu của “nhà khoa học AI” cho đến nay vẫn gây nhiều tranh cãi. Một mặt, các hệ thống AI thực sự có khả năng xử lý những tập dữ liệu khổng lồ và phát hiện ra các mối tương quan tinh vi mà con người khó nhận ra. Mặt khác, việc thiếu khả năng suy luận thông thường và hiểu biết bối cảnh khiến chúng có thể đưa ra những gợi ý thử nghiệm vô nghĩa.

Là nhà triết học nghiên cứu lịch sử và nền tảng khái niệm của khoa học, PGS Alessandra Buccella, làm việc tại Đại học Albany (Mỹ), cho rằng dù AI có thể hỗ trợ nhiều khâu trong quy trình nghiên cứu, nhưng còn rất xa và có lẽ nó sẽ không bao giờ đạt tới khả năng “tự động hóa khoa học” theo đúng nghĩa. Bởi theo bà, khoa học gắn liền với con người và máy móc không thể thay thế.

Các mô hình AI không học trực tiếp từ thế giới thực. Chúng chỉ có thể học thông qua “thế giới” mà con người xây dựng cho chúng, tức là các tập dữ liệu đã được lựa chọn, sắp xếp và diễn giải. Nếu không có các nhà khoa học giám sát việc xây dựng những thế giới dữ liệu đó, bản thân AI cũng không có nền tảng nào để hoạt động.

Trường hợp AlphaFold là một ví dụ tiêu biểu. Mô hình này, với khả năng dự đoán cấu trúc protein, đã mang về giải Nobel Hóa học 2024 cho nhóm phát triển. Nhờ AlphaFold, các nhà nghiên cứu có thể nhanh chóng mô phỏng cấu trúc protein, từ đó đẩy nhanh quá trình thiết kế thuốc, nghiên cứu bệnh tật và nhiều lĩnh vực y sinh khác.

Tuy nhiên, AlphaFold không “tự mình” tạo ra kiến thức mới về sinh học. Nó không hiểu protein, không hiểu bệnh tật, cũng không biết thế nào là một loại thuốc tốt. Nó chỉ phân tích và tổ chức lại một khối lượng khổng lồ thông tin mà con người đã tạo ra trước đó, theo cách nhanh và hiệu quả hơn.

“Nói cách khác, AI không đứng ngoài khoa học để tạo ra khoa học. Nó đứng bên trong, như một công cụ và hoàn toàn phụ thuộc vào những gì khoa học của con người đã chuẩn bị sẵn cho nó”, PGS Alessandra nhấn mạnh.



Khoa học là hoạt động của con người

Theo bà Alessandra, vai trò của con người trong khoa học không chỉ nằm ở việc thiết kế và “nuôi dạy” các mô hình AI. Sâu xa hơn, khoa học với tư cách là một thành tựu tri thức còn gắn với những giá trị, mục tiêu và cách sống rất đặc trưng của con người. Nó dựa trên những cách con người suy nghĩ, nghi ngờ, tranh luận, tin tưởng và hoài nghi lẫn nhau.

Những khám phá khoa học lớn không đơn thuần là những lý thuyết được “máy móc hóa” từ dữ liệu. Chúng là kết quả của nhiều thế hệ nhà khoa học, với những mối quan tâm, thiên kiến và góc nhìn khác nhau, cùng làm việc trong một cộng đồng được gắn kết bởi các chuẩn mực về trung thực trí tuệ và tinh thần nghề nghiệp.

Lịch sử cấu trúc xoắn kép của DNA là một minh chứng. Khi ý tưởng này lần đầu được đề xuất, chưa có bất kỳ thí nghiệm trực tiếp nào có thể xác nhận. Nó phần lớn dựa trên khả năng suy luận, tổng hợp và tưởng tượng của những nhà khoa học được đào tạo bài bản. Phải mất gần một thế kỷ tiến bộ công nghệ và nhiều thế hệ nghiên cứu, từ những suy đoán mơ hồ cuối thế kỷ 19, khoa học mới đi đến khám phá được trao giải Nobel năm 1953.

Điều này cho thấy khoa học về bản chất là một hoạt động xã hội. Các ý tưởng được đưa ra để tranh luận, các cách diễn giải cạnh tranh nhau. Các nhà khoa học không chỉ ghi chép lại thế giới mà họ kiến tạo tri thức thông qua thực hành, tranh luận và những tiêu chuẩn được hình thành từ các giá trị xã hội, thậm chí cả chính trị.

Trong bức tranh đó, rất khó để hình dung một hệ thống AI, vốn không có đời sống xã hội, không có giá trị, không có khát vọng, có thể thực sự “tham gia” vào khoa học theo cách con người làm. “Tuy nhiên, không thể phủ nhận tiềm năng to lớn của AI trong việc thúc đẩy tiến bộ khoa học. Và vì vậy, cần sử dụng AI một cách cẩn trọng, có trách nhiệm để biến nó thành ‘cánh tay phải’ cho các nhà khoa học”, bà Alessandra nói.

Những công cụ AI có thể giúp các nhà khoa học tiết kiệm thời gian, giảm sai sót và tập trung nhiều hơn vào những câu hỏi lớn. AI có thể là công cụ xuất sắc. Nhưng nó không có lý do để tò mò, không có động lực để hoài nghi và cũng không có trách nhiệm đạo đức đối với những hệ quả của tri thức mà nó tạo ra.

Khi nào khoa học vẫn còn là câu chuyện về việc con người tìm cách hiểu chính mình và thế giới, thì khi đó, AI vẫn chỉ có thể đứng bên cạnh, chứ không thể thay thế các nhà khoa học.