Sakana AI: Khi trí tuệ nhân tạo tự động hóa nghiên cứu khoa học

Sakana AI, hợp tác cùng các nhà khoa học từ Đại học Oxford và Đại học British Columbia, đã phát triển một hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng tự động hóa toàn bộ quy trình nghiên cứu khoa học. Đột phá mang tên “AI Scientist” này hứa hẹn sẽ cách mạng hóa hoàn toàn cách thức khám phá khoa học.

AI Scientist tự động hóa toàn bộ vòng đời nghiên cứu, từ việc tạo ra ý tưởng mới cho đến việc viết toàn bộ bản thảo khoa học. “Chúng tôi đề xuất và vận hành một hệ thống hoàn toàn tự động dựa trên AI cho việc khám phá khoa học tự động, được áp dụng cho nghiên cứu học máy”, nhóm nghiên cứu cho biết trong bài báo mới được công bố.

Introducing The AI Scientist: The world’s first AI system for automating scientific research and open-ended discovery!https://t.co/8wVqIXVpZJ

From ideation, writing code, running experiments and summarizing results, to writing entire papers and conducting peer-review, The AI… pic.twitter.com/SJuat9a2Uw

— Sakana AI (@SakanaAILabs) August 13, 2024

Hệ thống đột phá này sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để mô phỏng quy trình khoa học. Nó có thể tạo ra ý tưởng nghiên cứu, thiết kế và thực hiện các thí nghiệm, phân tích kết quả và thậm chí thực hiện đánh giá ngang hàng cho chính các bài báo của mình. Các nhà nghiên cứu cho biết AI Scientist có thể tạo ra một bài báo nghiên cứu hoàn chỉnh với chi phí tính toán chỉ khoảng 15 đô la.

Bình minh của khám phá dựa trên AI: Kỷ nguyên mới trong nghiên cứu khoa học

Trong nghiên cứu được công bố trên máy chủ in sẵn arXiv, các nhà nghiên cứu đã trình bày chi tiết cách AI Scientist được thử nghiệm trên các tác vụ trong nghiên cứu học máy, bao gồm phát triển các kỹ thuật mới cho mô hình khuếch tán, mô hình ngôn ngữ dựa trên máy biến áp và phân tích động lực học tập. Theo nhóm nghiên cứu, hệ thống đã tạo ra các bài báo “vượt qua ngưỡng chấp nhận tại một hội nghị học máy hàng đầu theo đánh giá của người đánh giá tự động của chúng tôi”.

Sự phát triển này đánh dấu một bước nhảy vọt đáng kể trong khả năng của AI, vượt ra ngoài các ứng dụng dành riêng cho nhiệm vụ hẹp để hướng tới cách tiếp cận giải quyết vấn đề khoa học tổng quát hơn. Khả năng điều hướng toàn bộ quy trình nghiên cứu một cách tự động của AI Scientist cho thấy mức độ lý luận và sáng tạo trước đây được cho là chỉ thuộc về các nhà nghiên cứu là con người.

🎉 Stoked to share The AI-Scientist 🧑‍🔬 – our end-to-end approach for conducting research with LLMs including ideation, coding, experiment execution, paper write-up & reviewing.

Blog 📰: https://t.co/kBwAgvXDjZ
Paper 📜: https://t.co/XvkwWfQhyi
Code 💻: https://t.co/hXlXjxFAD9… https://t.co/bPB37b9RUY pic.twitter.com/mHn6ShzaiA

— Robert Lange (@RobertTLange) August 13, 2024

Cân bằng giữa trực giác của con người và hiệu quả của AI trong phòng thí nghiệm

Tuy nhiên, việc tự động hóa nghiên cứu khoa học đặt ra những câu hỏi quan trọng về vai trò của các nhà khoa học là con người trong tương lai. Trong khi AI có thể vượt trội trong việc xử lý lượng dữ liệu khổng lồ và xác định các mẫu, thì trực giác, khả năng sáng tạo và phán đoán đạo đức của con người vẫn rất quan trọng trong việc định hướng nghiên cứu khoa học hướng tới kết quả có ý nghĩa và lợi ích. Thách thức sẽ nằm ở việc tìm kiếm sự cân bằng phù hợp giữa hiệu quả do AI điều khiển và mục đích do con người hướng dẫn trong nghiên cứu khoa học.

Hơn nữa, khả năng thực hiện nghiên cứu với chi phí thấp như vậy của hệ thống có thể có ý nghĩa kinh tế đáng kể đối với các cơ sở học thuật và cộng đồng khoa học nói chung. Điều này có khả năng dẫn đến việc tái cấu trúc cách thức nghiên cứu được tài trợ và tiến hành, với tác động đến việc làm trong lĩnh vực khoa học.

Cân nhắc về mặt đạo đức: Điều hướng vùng nước chưa được khám phá của khoa học do AI dẫn dắt

Các nhà nghiên cứu thừa nhận những rủi ro tiềm ẩn liên quan đến các hệ thống AI mạnh mẽ như vậy. Họ giải thích trong bài báo của mình rằng: “Khả năng hiện tại của AI Scientist, vốn sẽ chỉ được cải thiện, củng cố thêm rằng cộng đồng học máy cần phải ưu tiên ngay lập tức việc tìm hiểu cách thức điều chỉnh các hệ thống như vậy để khám phá theo cách an toàn và phù hợp với các giá trị của chúng ta.”

Lời thừa nhận này từ các nhà nghiên cứu nhấn mạnh tầm quan trọng của việc phát triển các khuôn khổ và biện pháp bảo vệ đạo đức mạnh mẽ song song với những tiến bộ công nghệ. Khi các hệ thống AI trở nên có khả năng hơn trong việc tự mình điều tra khoa học, việc đảm bảo chúng hoạt động theo những cách có lợi cho nhân loại và phù hợp với các giá trị của chúng ta trở nên ngày càng quan trọng.

Việc mã nguồn mở của AI Scientist cho phép cộng đồng khoa học xem xét và phát triển rộng rãi hơn, điều này có thể giúp giải quyết một số lo ngại này. Nó cũng cho phép các nhà nghiên cứu xây dựng dựa trên công nghệ này, có khả năng dẫn đến các hệ thống khám phá khoa học dựa trên AI tiên tiến hơn nữa trong tương lai.

Khi cộng đồng khoa học vật lộn với ý nghĩa của công nghệ này, rõ ràng là quá trình khám phá khoa học đang trên đà thay đổi sâu sắc. Thách thức hiện nay nằm ở việc khai thác sức mạnh của nghiên cứu do AI điều khiển trong khi vẫn bảo tồn các yếu tố không thể thay thế của nghiên cứu khoa học của con người – sự sáng tạo, trực giác và xem xét đạo đức – điều đã thúc đẩy tiến bộ trong nhiều thế kỷ.