Các nhà khoa học hàng đầu thế giới nói gì về AI?
Vai trò ngày càng quan trọng của trí tuệ nhân tạo (AI) đang tạo ra những thay đổi sâu sắc như thế nào. Ý kiến các nhà khoa học vừa đoạt giải thưởng VinFuture về trí tuệ nhân tạo cho thấy dù thế nào, dữ liệu và kiểm chứng khoa học vẫn là yếu tố cốt lõi quyết định chất lượng của mọi ứng dụng.
GS María Esperanza Martínez-Romero (Mexico) – chủ nhân của giải Đặc biệt VinFuture dành cho nhà khoa học đến từ các nước đang phát triển: AI có thể giúp dự đoán cấu trúc protein
Một trong những bước tiến lớn nhất mà AI mang lại là đã giúp chúng ta dự đoán cấu trúc protein. Cấu trúc protein mà trí tuệ nhân tạo dự đoán đang mở ra hướng nghiên cứu hoàn toàn mới, giúp chúng ta hiểu rõ cơ chế tương tác giữa cây và vi khuẩn, và đồng thời cung cấp thông tin quan trọng cho các ứng dụng sinh học và nông nghiệp.
Nhóm các nhà khoa học gồm GS Yoshua Bengio, GS Geoffrey Hinton, TS Vinton Cerf - Giải thưởng Chính VinFuture 2024 cho rằng, AI đang bứt phá vượt ngoài mọi dự báo. Vấn đề lớn nhất của thời đại không nằm ở khả năng AI có thể làm được gì, mà nằm ở chỗ xã hội chưa có khả năng dự đoán những hành vi phức tạp phát sinh từ các mô hình quy mô lớn. Nếu không được kiểm soát đúng mức, các mô hình này có thể tự tối ưu theo những cách vượt ngoài tầm hiểu biết của con người và đẩy nhân loại vào rủi ro đánh mất quyền kiểm soát vào chính công nghệ mà mình tạo ra.
Cùng quan điểm này theo GS Geoffrey Hinton, trí tuệ nhân tạo hiện đã bước sang giai đoạn mới, nơi các mô hình tạo ra những phản ứng phức tạp nhưng không thể giải thích. Điều này khiến rủi ro đạo đức và an toàn trở thành vấn đề hiện hữu, chứ không còn là kịch bản giả định. Ông cảnh báo rằng AI ngày nay không chỉ là một công cụ mà có thể hành xử như một “tác nhân”, do đó yêu cầu giám sát của con người phải được duy trì như một nguyên tắc tuyệt đối.
TS Vinton Cerf mang đến góc nhìn lịch sử: Internet đã từng được kỳ vọng mang lại tiến bộ chưa từng có, nhưng do thiếu chuẩn đạo đức từ đầu, thế giới đã đối mặt với thông tin sai lệch, tội phạm mạng và vô số hệ lụy khác. Ông cảnh báo rằng, nếu AI tiếp tục phát triển theo mô hình “chạy trước - quản lý sau”, rủi ro sẽ lớn hơn nhiều lần so với bất kỳ công nghệ nào trong quá khứ.
Các dự án giải trình tự gen của chúng tôi ban đầu chỉ là giải mã từng gen riêng lẻ, nhưng nay công nghệ giải trình tự toàn bộ gen của con người, thực vật, động vật và vi khuẩn phát triển quá nhanh, lượng dữ liệu rất lớn. Chúng ta cần nhiều nhà nghiên cứu để phân tích và tận dụng dữ liệu thông tin một cách hiệu quả.
Đầu tư vào đội ngũ nhà khoa học là đầu tư cho tri thức và khả năng tự bảo vệ đất nước trước các thách thức bên ngoài. Xây dựng đội ngũ nhà khoa học giỏi luôn là một khoản đầu tư quý giá cho bất kỳ quốc gia nào. Nếu Việt Nam có thể đào tạo được đội ngũ như vậy, đó sẽ là một thành tựu rất đáng tự hào.
Tôi cho rằng nghiên cứu khoa học không thể làm một mình mà cần được thực hiện bởi một nhóm. Giá trị của nhóm không chỉ nằm ở việc có thể làm được nhiều việc hơn, mà còn ở khả năng thảo luận, trao đổi ý tưởng. Khi thảo luận, bạn nhận được sức mạnh của tư duy tập thể: tôi có thể nghĩ ra một điều, người khác lại đưa ra ý kiến khác, từ đó tạo ra những góc nhìn mới.
Tôi dạy sinh viên đại học tại trường, và những câu hỏi hay nhất mà tôi từng nhận được lại đến từ sinh viên. Chúng rất tươi mới, đôi khi rất chính xác và sắc sảo. Vì vậy, nghiên cứu nên được thực hiện trong một môi trường tập thể, nơi có sinh viên, đồng nghiệp, kỹ thuật viên, thậm chí cả trẻ em, để mọi người có thể đóng góp ý kiến. Đây là cách duy nhất để tạo ra sự tiến bộ trong khoa học, bằng cách mở rộng và đối chiếu ý tưởng của mình.
GS Mary Claire King - Giải đặc biệt VinFuture 2025 dành cho nhà khoa học nữ: AI chưa sẵn sàng để áp dụng vào chẩn đoán hay lâm sàng
TS Imtiyaz Khanday (Mỹ), thuộc nhóm 5 nhà khoa học đạt Giải đặc biệt VinFuture 2025 dành cho nhà khoa học nghiên cứu các lĩnh vực mới cho biết: Hiện nay, chúng tôi có dữ liệu lớn từ việc giải trình tự của hàng nghìn giống khác nhau, hay nói chính xác hơn là các giống con của cùng một loại lúa – tổng cộng hơn 2.000 bộ gen. Điều quan trọng nhất là phân tích sự biến dị trong các bộ gen này để tìm ra những gen có giá trị, phục vụ mục tiêu khám phá tính trạng hay cải thiện giống. AI sẽ đóng vai trò trung tâm trong phân tích genomics, phenomics và nhiều lĩnh vực liên quan.
Trong khi đó, GS Raphaël Mercier (Đức) cho rằng, AI không chỉ hữu ích trong phòng thí nghiệm mà còn hữu ích đưa phát minh đến trực tiếp người nông dân. “Đã có nhiều ứng dụng AI hỗ trợ nông dân quyết định thời điểm gieo trồng, chọn loại cây, hay thời điểm bón phân. Công nghệ của chúng tôi cũng bổ sung và hỗ trợ cho các hệ thống đó” - GS Raphaël Mercier chia sẻ.
Ở góc độ tương tác hai chiều, TS Delphine Mieulet (Pháp) nhấn mạnh, công nghệ không chỉ hỗ trợ nhà khoa học mà còn tạo ra vòng phản hồi giữa nông dân và phòng thí nghiệm. “Khi nông dân sử dụng ứng dụng, họ cung cấp lại dữ liệu thực tế. Điều này giúp chúng tôi tiếp tục hoàn thiện và phát triển nghiên cứu” - TS Delphine Mieulet nói.
Tuy nhiên, TS Mieulet khẳng định các nhà khoa học luôn là mắt xích cuối cùng: “Dù AI có dự đoán thế nào, chúng tôi vẫn phải kiểm chứng bằng thực nghiệm”.
Tôi đã thử ứng dụng AI. Tuy nhiên, ở thời điểm hiện tại, theo trải nghiệm của tôi, AI vẫn chưa đủ độ tin cậy để sử dụng trong thực hành lâm sàng.
Tôi biết điều này vì tôi thường kiểm chứng bằng những ca bệnh mà tôi đã nghiên cứu nhiều năm, đã làm thí nghiệm, đã công bố và cộng đồng khoa học đồng thuận về kết luận. Nhưng khi đưa những trường hợp đó vào AI để thử, hệ thống lại mắc phải cả hai dạng sai sót: Khẳng định một gene hay đột biến gây bệnh dù thực tế không phải, hoặc phủ nhận mối liên quan dù bằng chứng thực nghiệm đã chứng minh là có. Vì vậy, trong phạm vi chuyên môn của tôi, AI hiện chưa sẵn sàng để áp dụng vào chẩn đoán hay lâm sàng.
Đồng nghiệp của tôi, GS David Baker, người vừa nhận giải Nobel về thiết kế protein, ứng dụng AI cực kỳ hiệu quả, nhưng đó vẫn là môi trường nghiên cứu, chưa phải ứng dụng lâm sàng.
Trong di truyền học, chúng ta có thể nhìn thấy hai hướng ứng dụng AI rất khác nhau. AI cho nghiên cứu thì đầy hứa hẹn – tôi nghĩ tiềm năng là rất lớn và thực sự đáng kỳ vọng. Nhưng AI cho lâm sàng thì, như trải nghiệm tôi đã chia sẻ, hiện vẫn chưa sẵn sàng.
Giáo sư Venkatesan Sundaresan (Mỹ) - nhóm 5 nhà khoa đoạt giải Đặc biệt dành cho nhà khoa học nghiên cứu các lĩnh vực mới: AI dự đoán sai vì dữ liệu nền quá yếu mà vẫn cố suy luận
Trong mọi nền tảng của mọi ứng dụng AI trong sinh học thì dữ liệu tốt, dữ liệu đáng tin cậy là yếu tố quyết định. AI rất giỏi trong việc nhận diện mẫu và dự đoán dựa trên các quy luật, nhưng các quy luật đó phải được xây dựng từ dữ liệu có sẵn.
Tuy vậy, không có dữ liệu do con người tạo ra, AI không thể hoạt động. AI đôi khi tạo ra dự đoán sai vì dữ liệu nền quá yếu hoặc quá ít, nhưng hệ thống vẫn cố gắng suy luận – điều mà không nhà khoa học nào làm. Đó là lý do chúng ta phải thận trọng.
Giải thưởng Chính VinFuture 2025 trị giá 3 triệu USD được trao cho TS Douglas R. Lowy, TS John T. Schiller, TS Aimée R. Kreimer và GS Maura L. Gillison (Mỹ) vì những khám phá và phát triển vaccine HPV nhằm phòng ngừa các khối u do virus papilloma ở người (HPV) gây ra.
Các nghiên cứu nền tảng về protein capsid của virus papilloma ở người (HPV) do TS Douglas Lowy và TS John Schiller thực hiện đã dẫn đến sự phát triển của các loại vaccine HPV hiệu quả cao, giúp ngăn ngừa hàng triệu ca ung thư cổ tử cung, đặc biệt tại các quốc gia đang phát triển.
Việc tiêm chủng HPV với phác đồ liều đơn, được xác nhận qua các nghiên cứu lâm sàng có tính bước ngoặt của TS Aimée Kreimer, đã mở rộng khả năng tiếp cận trên toàn cầu và hiện đã được Tổ chức Y tế thế giới khuyến nghị.
Bên cạnh đó, các nghiên cứu trong phòng thí nghiệm dịch tễ học của GS Maura
Gillison và TS Aimée Kreimer đã xác định mối liên hệ giữa HPV và ung thư vùng đầu
- cổ, một mối đe dọa ung thư đáng chú ý có thể được giảm thiểu nhờ tiêm vaccine
HPV.
Thành tựu của TS Lowy, TS Schiller, TS Kreimer và GS Gillison đã cứu sống hàng triệu người và sẽ tiếp tục góp phần làm giảm gánh nặng ung thư toàn cầu trong nhiều thập kỷ tới.
Ở ba giải đặc biệt còn lại, GS bà María Esperanza Martínez-Romero (Mexico) nhận giải đặc biệt dành cho nhà khoa học đến từ các nước đang phát triển vì những tiến bộ trong nghiên cứu sinh thái vi sinh vật và cơ chế cố định nitơ cộng sinh tại các hệ sinh thái nhiệt đới. Thực vật tương tác với nhiều quần xã vi sinh vật đa dạng. Các vi sinh vật cộng sinh này mang lại lợi ích cho cây chủ. Đặc biệt, các vi khuẩn cố định nitơ, tiêu biểu là Rhizobium, có vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy sinh trưởng và năng suất cây trồng.
Khác với nhiều phương pháp trước đây vốn dựa vào các chủng Rhizobium mô hình hoặc các chế phẩm thương mại từ vùng ôn đới, GS Esperanza Martínez-Romero tập trung vào việc phân lập các chủng bản địa thích nghi với điều kiện đất và cây trồng ở vùng nhiệt đới, qua đó đóng góp nền tảng quan trọng cho hiểu biết về sinh thái vi sinh vật và cơ chế cố định nitơ cộng sinh.
Bà đã phát hiện và mô tả nhiều loài Rhizobium mới, góp phần vào phân loại vi sinh và sự hiểu biết về tương tác cây - vi sinh trong nông nghiệp. Phát hiện sớm về Rhizobium tropici của bà đã mở ra một hướng nghiên cứu hoàn toàn mới về vi khuẩn cố định nitơ thích nghi với môi trường nhiệt đới.
Công trình của bà đã có ảnh hưởng sâu rộng trong lĩnh vực sinh thái học vi sinh vật thông qua việc nhấn mạnh vào sự đa dạng vi sinh, mối quan hệ cộng sinh vượt ra ngoài cây họ đậu, và ứng dụng thực tiễn trong bối cảnh nguồn lực hạn chế.
Giải đặc biệt dành cho nhà khoa học nữ được trao cho GS Mary-Claire King (Mỹ) nhờ việc phát hiện gene BRCA1 liên quan đến nguy cơ ung thư vú và buồng trứng. Nghiên cứu của bà đặt nền móng cho các xét nghiệm di truyền, chương trình tầm soát và điều trị theo hướng cá thể hóa.
GS Mary-Claire King đã phát hiện rằng, các đột biến trong gen BRCA1 có liên quan đến sự phát triển của ung thư vú và buồng trứng, đặt nền móng cho xét nghiệm di truyền, tầm soát ung thư và y học cá thể hóa. Bằng cách nghiên cứu các gia đình có nhiều thành viên mắc ung thư vú khởi phát sớm, GS King đã thành công trong việc xác định vị trí của gen BRCA1 tại một vùng nhiễm sắc thể cụ thể (nhiễm sắc thể 17q21) vào năm 1990, trước khi bộ gen người được giải mã.
Việc phát hiện ra các đột biến BRCA1 và ảnh hưởng của chúng đối với ung thư vú và buồng trứng đã khẳng định chắc chắn khái niệm về tính di truyền của nguy cơ ung thư, đồng thời đặt nền tảng cho lĩnh vực di truyền học ứng dụng trong điều trị ung thư.
Trong khi đó, 5 tác giả gồm GS Venkatesan Sundaresan (Mỹ), GS Raphaël Mercier (Đức), TS Em-manuel Guiderdoni (Pháp), TS Imtiyaz Khanday (Mỹ) và TS Delphine Mieulet (Pháp) được vinh danh ở giải đặc biệt dành cho nhà khoa học nghiên cứu các lĩnh vực mới, vì những đổi mới trong phát triển các loại cây trồng lai có khả năng tự nhân giống.
Ưu thế lai đề cập đến sự vượt trội về năng suất và khả năng sinh trưởng của cây lai so với cây bố mẹ. Mặc dù hạt giống lai cho năng suất cao, nhưng nông dân phải mua lại hạt mới cho mỗi vụ mùa. Việc sản xuất hạt lai ở cây lúa, lương thực chính của hơn một nửa dân số thế giới, là một quy trình phức tạp và tốn kém, dẫn đến giá thành hạt giống cao. Vì vậy, lợi ích của giống lai vẫn chưa đến được với phần lớn nông dân trồng lúa.
Công trình nghiên cứu mang tính đột phá này đã ứng dụng hiểu biết về sinh học phát triển và di truyền để tạo hạt giống lúa mang các đặc tính có lợi giống hệt cây mẹ, chỉ thông qua quá trình tự thụ phấn của cây.
