GPT-5 giúp các chuyên gia tăng tốc nghiên cứu khoa học như thế nào?

Khoa học định hình mọi thứ, từ sức khỏe con người đến sản xuất năng lượng, từ an ninh quốc gia đến cách chúng ta hiểu về vũ trụ. Nếu AI (trí tuệ nhân tạo) có thể tăng tốc quá trình nghiên cứu khoa học, rút ngắn thời gian tạo ra ý tưởng mới và hành trình từ ý tưởng chuyển sang kết quả thử nghiệm, thì lợi ích mang lại cho xã hội sẽ nhân lên theo cấp số nhân.

Tuy nhiên, tốc độ đổi mới vẫn còn hạn chế. Ngay cả khi có sẵn một ý tưởng đúng đắn, việc biến nó thành sản phẩm hoặc phương pháp điều trị thường mất nhiều năm. Trong một khảo sát gần đây, 60% người Mỹ cho rằng những đột phá khoa học và y tế đến với họ quá chậm. 73% nói rằng cần những cách tốt hơn để đẩy nhanh quá trình khám phá. 69% xem khả năng dẫn dắt, định hướng và phát triển khoa học là ưu tiên quốc gia hàng đầu.

OpenAI vừa công bố bài viết Những thí nghiệm tăng tốc khoa học ban đầu với GPT‑5, mà “cha đẻ ChatGPT” là đồng tác giả cùng các cộng tác viên tại nhiều trường đại học và phòng thí nghiệm quốc gia như Vanderbilt, California - Berkeley, Columbia, Oxford, Cambridge, Lawrence Livermore National Laboratory và The Jackson Laboratory.

Bài viết tổng hợp các nghiên cứu điển hình ban đầu trong toán học, vật lý, sinh học, khoa học máy tính, thiên văn học và khoa học vật liệu. Trong đó, GPT-5 giúp các nhà nghiên cứu tổng hợp kết quả đã biết đến theo cách mới, tổng quan tài liệu chuyên sâu, rút ngắn thời gian thực hiện phép tính phức tạp và thậm chí tạo ra bằng chứng mới cho các mệnh đề chưa được giải quyết. Bài viết này cũng chỉ ra các hạn chế của GPT-5.

Mục tiêu của OpenAI là cung cấp cho cộng đồng một cái nhìn rõ ràng về những gì GPT-5 có thể và chưa thể làm trong môi trường nghiên cứu hiện nay.

Các nghiên cứu tình huống cho thấy, khi được đặt vào tay chuyên gia, GPT-5 đang tăng tốc quá trình nghiên cứu khoa học và lý do vì sao điều này quan trọng.

Sinh học: Trong nghiên cứu do Tiến sĩ Derya Unutmaz thuộc The Jackson Laboratory for Genomic Medicine (viện nghiên cứu về gien và y học chính xác ở Mỹ) dẫn dắt, các nhà khoa học mất nhiều tháng để cố giải thích một thay đổi kỳ lạ ở tế bào miễn dịch người. GPT-5 chỉ mất vài phút để xác định cơ chế có khả năng nhất từ một biểu đồ chưa công bố và đề xuất thí nghiệm chứng minh điều đó. Tốc độ này có thể giúp các nhà nghiên cứu hiểu rõ hơn về bệnh tật và phát triển các phương pháp điều trị tốt hơn.

Toán học: Trong một trường hợp khác, nhà nghiên cứu Mehtaab Sawhney (Đại học Columbia) và Mark Sellke (Đại học Harvard) đang giải quyết một bài toán mở đã tồn tại hàng thập kỷ do Paul Erdős đề xuất. Họ bị mắc kẹt ở bước cuối cùng. GPT-5 đã đóng góp ý tưởng mới về cách một số lẻ phá vỡ quy luật, giúp họ hoàn thành chứng minh. Những tiến bộ như vậy củng cố nền tảng toán học mà nhiều thuật toán và kỹ thuật bảo mật dựa vào.

Thuật toán và tối ưu hóa: Nhà nghiên cứu Sébastien Bubeck (Microsoft Research) và Christian Coester (Đại học Oxford) kiểm tra xem một phương pháp ra quyết định phổ biến được sử dụng trong robot và định tuyến có đáng tin cậy như nhiều người vẫn nghĩ hay không. GPT-5 đã tìm thấy ví dụ mới, rõ ràng cho thấy phương pháp này có thể thất bại và cũng cải thiện một kết quả kinh điển trong tối ưu hóa, tức là phép toán được sử dụng để tìm ra cách tốt nhất để giải quyết vấn đề. Tiến bộ này giúp kỹ sư hiểu rõ hơn về các hệ thống ra quyết định được sử dụng trong robot, định tuyến và nhiều ứng dụng thực tế khác.

OpenAI for Science là gì?

Sứ mệnh của sáng kiến OpenAI for Science là thúc đẩy khám phá khoa học, giúp nhà nghiên cứu phát hiện nhiều ý tưởng hơn, kiểm tra giả thuyết nhanh hơn và tìm ra những hiểu biết mà bình thường mất rất nhiều thời gian. OpenAI làm điều này bằng cách kết hợp các mô hình AI tiên tiến với công cụ, quy trình và hợp tác phù hợp.

Công ty khởi nghiệp AI số 1 thế giới cho biết: “Chúng tôi làm việc chặt chẽ với giới nghiên cứu trong học thuật, công nghiệp và các phòng thí nghiệm quốc gia. Những sự hợp tác này giúp chúng tôi hiểu mô hình hữu ích ở đâu cũng như điểm yếu và cách tích hợp chúng vào quy trình khoa học, từ việc tổng hợp tài liệu, tạo bằng chứng, đến mô hình hóa, mô phỏng và thiết kế thí nghiệm.

Cách tiếp cận của chúng tôi dựa trên hai nguyên tắc bổ trợ nhau. Thứ nhất, các công cụ khoa học chuyên biệt như bộ mô phỏng, cơ sở dữ liệu protein hay hệ thống đại số máy tính rất cần thiết để làm việc hiệu quả và chính xác. Thứ hai, việc mở rộng quy mô mô hình nền tảng giúp mở ra khả năng suy luận mới: Kết nối ý tưởng giữa các lĩnh vực, phác thảo bằng chứng, đề xuất cơ chế, khám phá lượng tài liệu lớn theo ý tưởng thay vì chỉ dựa vào từ khóa. Chúng tôi sử dụng các công cụ chuyên biệt khi có sẵn. Khi cần suy luận tổng quát, chúng tôi xây dựng các mô hình có khả năng xử lý. Hai hướng này hỗ trợ lẫn nhau, tăng cường hiệu quả nghiên cứu”.

Cách các nhà khoa học làm việc với GPT-5 hiện nay

Tiến bộ có ý nghĩa nhất đến từ việc kết hợp con người và AI. Nhà khoa học đặt ra chương trình, xác định câu hỏi, chọn phương pháp, phản biện ý tưởng, xác thực kết quả. GPT-5 giúp nghiên cứu nhanh hơn, rộng hơn và thử nhiều hướng cùng lúc.

Sử dụng GPT-5 hiệu quả là một kỹ năng. Nhà nghiên cứu học cách đặt câu hỏi, lúc nào cần phản biện, cách chia nhỏ vấn đề thành các bước và điều gì cần được kiểm chứng độc lập. Công việc mang lại kết quả hữu ích thường giống cuộc đối thoại, khi nhà nghiên cứu và GPT-5 trao đổi liên tục cho đến khi một hướng khả thi xuất hiện hoặc ý tưởng bị loại bỏ.

Hiện trạng GPT-5 trong công việc khoa học

Qua các nghiên cứu ban đầu, GPT-5 có thể rút ngắn một số phần của quy trình nghiên cứu khi được chuyên gia sử dụng. Mô hình AI của OpenAI không tự động chạy dự án hay giải quyết các vấn đề khoa học, nhưng có thể mở rộng phạm vi khám phá và giúp nhà nghiên cứu tiến nhanh hơn đến kết quả chính xác.

Một khả năng mới nổi là tìm kiếm tài liệu theo ý tưởng. GPT-5 thường có thể xác định mối quan hệ sâu sắc hơn giữa các ý tưởng và tìm kiếm tài liệu liên quan trên nhiều ngôn ngữ và những nguồn khó tiếp cận hơn. Nhiều nhà nghiên cứu báo cáo rằng đã tìm thấy các tài liệu tham khảo, mối liên hệ và luận điểm mà trước đây họ chưa từng biết đến.

Trong toán học và khoa học máy tính lý thuyết, nơi cấu trúc rõ ràng và vòng phản hồi nhanh, GPT-5 đặc biệt hữu ích. Các nhà toán học đã sử dụng GPT-5 để tạo phác thảo chứng minh trong vài phút cho những bài toán vốn mất hàng ngày hay hàng tuần.

Trong vật lý và tính toán, GPT-5 có thể đề xuất các phép biến đổi đơn giản hóa hoặc chỉ ra cấu trúc tương tự các lĩnh vực khác.

Trong sinh học và các ngành khoa học thực nghiệm khác, GPT-5 có thể gợi ý các cơ chế và thiết kế thí nghiệm để kiểm chứng các giả thuyết trực tiếp ở phòng thí nghiệm.

Chúng ta đã vượt qua giai đoạn mà mô hình AI chỉ tóm tắt kiến thức đã có. Giờ đây, các đóng góp sớm từ GPT-5 có thể hỗ trợ thực sự cho giới nghiên cứu dưới sự giám sát của chuyên gia. Tốc độ cải thiện cho thấy tiềm năng tăng tốc sâu hơn khi khả năng và công cụ được nâng cấp.

Chúng ta đã vượt qua giai đoạn mà các mô hình AI chỉ tóm tắt kiến ​​thức hiện có. Giờ đây, những đóng góp ban đầu từ GPT-5 có thể hỗ trợ đáng kể cho các nhà nghiên cứu dưới sự giám sát của chuyên gia. Với tốc độ cải tiến hiện tại, khi công cụ và năng lực AI càng tốt, tốc độ nghiên cứu khoa học có thể được đẩy nhanh hơn nữa.

Hạn chế

Sự giám sát của chuyên gia vẫn là rất cần thiết. GPT-5 đôi khi bịa nguồn tham khảo, cơ chế hay bằng chứng có vẻ hợp lý; dễ bị ảnh hưởng bởi cách đặt vấn đề hoặc các bước chuẩn bị ban đầu; bỏ sót chi tiết chuyên ngành; hoặc đi theo hướng sai nếu không được điều chỉnh.

Điều gì tiếp theo?

Nhìn chung, những nghiên cứu ban đầu cho thấy GPT-5 đang bắt đầu hỗ trợ các loại hình nghiên cứu khoa học mới. GPT-5 không tự hoạt động nhưng khi được chuyên gia sử dụng, mô hình AI này có thể giúp chứng minh định lý, tái khám phá và mở rộng cấu trúc, tìm ra mối liên hệ giữa các lĩnh vực khác nhau, đồng thời đề xuất cơ chế và thiết kế thí nghiệm để các nhà khoa học kiểm chứng.

“Chúng tôi cũng nhận thấy rằng các mô hình AI này sẽ ngày càng cải thiện khi có thêm thời gian và tài nguyên tính toán. Nếu GPT‑5 có thể hỗ trợ hiệu quả một số câu hỏi nghiên cứu chỉ trong 20 phút, thì khi mô hình AI có thể suy nghĩ hàng giờ hoặc hàng ngày, kết quả sẽ còn ấn tượng hơn. Khi kết hợp với các nhà khoa học hàng đầu, điều này mở ra khả năng tạo ra bước nhảy vọt về năng suất nghiên cứu theo thời gian”, OpenAI cho hay.

Sơn Vân