AI chữa ung thư chưa đủ, Sam Altman muốn gì hơn?
Ngày 3/9, CEO OpenAI Sam Altman nói ngay cả chữa được ung thư cũng chưa phải mục tiêu đủ lớn để AI thuyết phục xã hội. Gần ba tuần trước đó, CEO Anthropic Dario Amodei đưa ra một chuẩn khác: thay vì tiếp tục nói về những lợi ích trong tương lai, ngành AI cần thực sự tạo ra những thành tựu lớn như chữa bệnh.
Hai quan điểm tưởng như đối lập nhưng thực ra trả lời hai câu hỏi khác nhau. Amodei muốn AI chứng minh giá trị bằng kết quả cụ thể. Altman cho rằng ngay cả những đột phá khoa học lớn cũng chưa đủ nếu đổi lại con người mất quyền tự chủ trước công nghệ.
Hai cách thuyết phục công chúng về AI
Trong cuộc phỏng vấn với Bloomberg ngày 3/9, Altman thừa nhận ngành AI đã làm “rất tệ” trong việc giải thích lợi ích của công nghệ. Ông gọi việc chữa được ung thư là một thành tựu tuyệt vời, nhưng nói rằng “chúng ta nên đặt mục tiêu cao hơn”. AI, theo ông, cần tạo ra một làn sóng sáng tạo và khởi nghiệp, giúp con người có thêm khả năng thực hiện những ý tưởng mà trước đây đòi hỏi nhiều vốn, nhân lực hoặc chuyên môn.
Altman đặc biệt nhấn mạnh quyền tự chủ. Ông không muốn viễn cảnh xã hội chấp nhận những rủi ro lớn từ AI hoặc trao quá nhiều quyền lực cho một nhóm nhỏ chỉ để đổi lấy những thành tựu công nghệ. Theo ông, AI phải khiến người bình thường có thêm quyền kiểm soát cuộc sống của mình, chứ không phải ít đi.
Dario Amodei đặt trọng tâm ở chỗ khác. Trong một bài đăng giữa tháng 8, CEO Anthropic cho rằng phản ứng tiêu cực với AI về cơ bản phản ánh một cuộc khủng hoảng niềm tin. Lời hứa AI sẽ chữa ung thư đã được nhắc quá nhiều đến mức trở thành sáo ngữ. Cách thay đổi thái độ của công chúng, theo ông, là “thực sự chữa được ung thư”. Amodei cũng thừa nhận một trong những chỉ trích xác đáng nhất đối với các công ty AI là họ chưa thực hiện được những lời hứa lớn về lợi ích cho xã hội.
Đáng chú ý, chính Altman trước đây cũng lấy ung thư làm ví dụ cho tiềm năng của AI. Trong bài Abundant Intelligence, ông viết rằng nếu có 10 gigawatt năng lực tính toán, AI có thể tìm ra cách chữa ung thư. Nay ông không phủ nhận mục tiêu đó, mà cho rằng giá trị của AI không nên chỉ được đo bằng vài kì tích khoa học.
Công chúng đã dùng AI nhưng vẫn chưa tin
Nếu sự hoài nghi chỉ bắt nguồn từ việc công chúng chưa hiểu hoặc chưa tiếp xúc với AI, mức sử dụng tăng lên đáng lẽ phải kéo theo thái độ tích cực hơn. Khảo sát của Pew Research Center cho thấy điều đó chưa xảy ra.
Trong khảo sát 5.119 người trưởng thành Mỹ thực hiện từ ngày 17 đến 23/2 và công bố tháng 6/2026, 49% cho biết từng sử dụng chatbot AI, tăng mạnh từ 33% năm 2024. Tuy nhiên, 40% dự đoán AI sẽ gây tác động tiêu cực tới xã hội trong 20 năm tới, trong khi chỉ 16% nghiêng về tác động tích cực. Có tới 63% cho rằng công nghệ này đang phát triển quá nhanh.
Nỗi lo cũng không còn mơ hồ. 71% cho rằng AI sẽ khiến thông tin cá nhân kém an toàn hơn, còn 59% ít hoặc không tin các công ty Mỹ sẽ phát triển và sử dụng AI một cách có trách nhiệm.
Một khảo sát khác của Pew thực hiện cuối tháng 6 cho thấy 71% người Mỹ dự đoán AI sẽ khiến số việc làm giảm trong hai thập kỉ tới, tăng từ 64% năm 2024. Với nhóm 18-29 tuổi, tỉ lệ này là 73%.
Những con số trên không cho biết ngành AI truyền thông tốt hay tệ đến mức nào. Nhưng chúng cho thấy sự hoài nghi khó giải thích đơn giản bằng việc người dân chưa hiểu công nghệ. Nhiều người đã sử dụng chatbot nhưng vẫn lo về việc làm, dữ liệu cá nhân và quyền lực của các doanh nghiệp sở hữu những hệ thống AI mạnh nhất.
Ở điểm này, Altman và Amodei khác nhau về cách xây dựng lại niềm tin. Amodei muốn một thành tựu đủ lớn để biến lời hứa thành bằng chứng. Altman cho rằng bằng chứng đó vẫn chưa giải quyết câu hỏi rộng hơn: khi AI ngày càng mạnh, người bình thường có thực sự được trao thêm khả năng tự quyết hay không?
AI chữa ung thư thực tế đã đi tới đâu?
Bản thân cụm từ “chữa ung thư” cũng cần được hiểu thận trọng. Viện Ung thư Quốc gia Mỹ (NCI) mô tả ung thư không phải một bệnh duy nhất mà là tập hợp nhiều bệnh liên quan, có thể xuất hiện ở gần như mọi cơ quan. Ngay cả những bệnh nhân mắc cùng một loại ung thư cũng có thể mang những biến đổi gene khác nhau và phản ứng khác nhau với điều trị.
Trong bài bình luận đăng trên TIME ngày 5/9, Arianna Huffington, đồng sáng lập The Huffington Post, dẫn quan điểm của Catharine Young, nghiên cứu viên cao cấp tại Trường Y tế công cộng T.H. Chan thuộc Đại học Harvard, rằng “chữa khỏi ung thư” là cách nói quá đơn giản về một nhóm bệnh vô cùng phức tạp. Theo bà Young, ung thư không phải một bệnh duy nhất mà gồm hơn 200 bệnh riêng biệt, với nguyên nhân, đặc điểm sinh học và cơ chế khác nhau. Vì vậy, các nhà khoa học nghiên cứu ung thư hiếm khi nói đến việc “chữa khỏi ung thư” như một mục tiêu chung.
AI dù vậy đã có vai trò thực sự trong y sinh, từ dự đoán cấu trúc protein đến tìm mục tiêu điều trị và thiết kế phân tử. Khoảng cách lớn nằm ở bước tiếp theo: một dự đoán tốt trên máy tính chưa phải một loại thuốc an toàn và hiệu quả trên người.
Một phân tích trình bày tại hội nghị thường niên của Hiệp hội Ung thư lâm sàng Mỹ năm 2026 rà soát 117 ứng viên thuốc thuộc 63 công ty mà AI có tham gia vào quá trình phát hiện hoặc thiết kế và đã bước vào thử nghiệm trên người. Trong đó, 69 ứng viên liên quan đến ung thư.
Tính đến ngày 1/12/2025, 60 ứng viên đã hoàn thành giai đoạn 1 nhưng chỉ 8 hoàn thành giai đoạn 2. Nhóm tác giả kết luận phần lớn thuốc có AI hỗ trợ vẫn ở những giai đoạn đầu của quá trình thử nghiệm lâm sàng. Những con số này chưa đủ để kết luận AI thành công hay thất bại. Chúng chủ yếu cho thấy tạo ra một ứng viên thuốc nhanh hơn không đồng nghĩa chứng minh được thuốc đó thực sự giúp bệnh nhân.
Việc chậm hơn dự kiến không đồng nghĩa hướng đi thất bại. AI có thể rút ngắn một số bước tìm kiếm và thiết kế phân tử, nhưng thuốc vẫn phải trải qua thử nghiệm về độc tính, liều dùng, chuyển hóa và hiệu quả trong cơ thể người.
Một bài phân tích trên tạp chí Nature Reviews Drug Discovery tháng 8/2026 đưa ra đánh giá tương tự. Các tác giả nhận định dù nhiều phương pháp AI đã được phát triển, ứng dụng và đánh giá, bằng chứng cho thấy chúng tạo ra tác động có ý nghĩa lâm sàng đến nay vẫn “hạn chế đáng thất vọng”. Vấn đề không chỉ là xây dựng mô hình dự đoán tốt mà còn phải chứng minh nó giúp đưa ra những quyết định phát triển thuốc tốt hơn ngoài thực tế.
David Ricks, CEO hãng dược Mỹ Eli Lilly, cũng cho rằng không thể suy từ khả năng của chatbot sang năng lực giải quyết các bài toán sinh học. Trên podcast Plain English ngày 24/2, ông cho biết các mô hình ngôn ngữ lớn mà công ty đã thử “không đặc biệt giỏi” khi được yêu cầu giải các vấn đề về sinh học hoặc hóa học. Theo Ricks, nguyên nhân là chúng được huấn luyện trên ngôn ngữ con người, chứ không phải “ngôn ngữ” của hóa học, vật lý và sinh học.
Ricks lấy AlphaFold làm ví dụ. Hệ thống này có thể dự đoán cấu trúc protein rất tốt, nhưng theo ông, đó có lẽ chỉ là khoảng “một phần nghìn” số dạng bài toán phải xử lỉ trong quá trình phát triển thuốc. Ông cho rằng hướng đi trong tương lai là xây dựng nhiều mô hình chuyên biệt cho từng bài toán dự đoán hẹp, sau đó kết nối chúng thành một hệ thống lớn hơn để giúp các nhà khoa học loại bỏ những thí nghiệm ít triển vọng và đi đến kết luận nhanh hơn.
Ngay Amodei, người rất lạc quan về tác động của AI đối với y sinh, cũng thừa nhận giới hạn này. Trong bài luận Machines of Loving Grace (Những cỗ máy của tình yêu thương và sự ân điển) xuất bản năm 2024, CEO Anthropic dự đoán AI mạnh có thể giúp tạo ra lượng tiến bộ sinh học tương đương 50 - 100 năm trong vòng 5 - 10 năm. Nhưng ông hoài nghi khả năng nén 100 năm xuống chỉ một năm, bởi thí nghiệm động vật, thiết kế thiết bị và các bước kiểm chứng vật lý vẫn cần thời gian.
Đó cũng là khoảng cách giữa lời hứa và thực tế hiện nay. AI đang giúp giới nghiên cứu tìm mục tiêu, thiết kế phân tử và xử lí dữ liệu nhanh hơn. Nhưng “chữa ung thư” vẫn là một mục tiêu gồm hàng trăm bài toán khác nhau, và thước đo cuối cùng không nằm ở tốc độ máy tính tạo ra ứng viên thuốc mà ở việc chúng có thực sự giúp bệnh nhân sống lâu hơn và tốt hơn hay không.
