CEO TikTok dự báo AI sẽ tạo những đột phá khoa học trong 2 - 3 năm tới
Châu Thụ Tư, Giám đốc điều hành TikTok, dự đoán AI sẽ thúc đẩy những đột phá khoa học trong vòng 2 - 3 năm tới, làm thay đổi nhiều lĩnh vực.
“Trong hai đến ba năm tới, chúng ta sẽ chứng kiến những đột phá khoa học thực sự trong vật lý, công nghệ sinh học, hóa học và khoa học vật liệu nhờ AI. Khả năng này là rất lớn”, ông Châu Thụ Tư (Shou Zi Chew) phát biểu tại Hội nghị DBS Asia Future Forward diễn ra hôm 12/10 ở Singapore.
Nhận định của Châu Thụ Tư được đưa ra trong bối cảnh ByteDance, công ty mẹ TikTok, đang mở rộng hoạt động nghiên cứu AI vượt ra ngoài các ứng dụng phục vụ người tiêu dùng. Hồi tháng 4, nhóm nghiên cứu Seed của ByteDance đã giới thiệu Protenix-v2, mô hình AI tập trung vào dự đoán và thiết kế cấu trúc phân tử sinh học, với tiềm năng ứng dụng trong quá trình tìm kiếm và phát triển thuốc mới.
Châu Thụ Tư cho rằng những tiến bộ nhanh chóng của AI đang mở ra nhiều khả năng vượt xa các ứng dụng hiện nay. Tuy nhiên, vẫn còn những câu hỏi về cách bảo đảm các hệ thống AI ngày càng mạnh mẽ hoạt động trong giới hạn đạo đức của con người.
“Nếu điều đó xảy ra, câu hỏi đặt ra sẽ là: Làm thế nào để định hướng các mô hình AI? Làm thế nào để bảo đảm máy móc hành động theo những nguyên tắc mà con người chúng ta cho là hiển nhiên?”, ông nói.
Châu Thụ Tư nhấn mạnh tốc độ phát triển công nghệ đang tăng nhanh, đặc biệt trong nghiên cứu khoa học. Theo ông, những tác động dài hạn của AI có thể lớn hơn nhiều so với những gì chúng ta dự đoán hiện nay.
“Xu hướng này rất rõ ràng: Chúng ta mới chỉ bắt đầu khám phá những gì AI có thể làm được. Nếu nhìn vào xu hướng và tốc độ tiến bộ hiện nay, đặc biệt trong các lĩnh vực khoa học, có thể thấy công nghệ đang phát triển theo một đường cong tăng trưởng rất dốc”, Giám đốc điều hành TikTok nói.
CEO TikTok: Chúng ta chưa nhận thức đầy đủ tiềm năng của AI trong dài hạn
Châu Thụ Tư giải thích rằng chúng ta có thể đang đánh giá quá cao tác động tức thời của AI, nhưng lại chưa nhận thức đầy đủ tiềm năng của công nghệ này trong dài hạn.
“Tôi nghĩ trong ngắn hạn, có lẽ chúng ta đang đánh giá quá cao AI, nhưng về lâu dài, chúng ta có thể lại đánh giá thấp tiềm năng của nó”, ông nói.
Sự lạc quan của Châu Thụ Tư xuất hiện trong bối cảnh các tập đoàn công nghệ lớn đang đổ hàng tỉ USD vào nghiên cứu khoa học ứng dụng AI.
Tuần trước, chính phủ Mỹ, Meta và Google cùng các đơn vị liên quan công bố tham gia sáng kiến Virtual Biology Initiative, với tổng nguồn lực dự kiến 1,8 tỉ USD. Dự án hướng đến xây dựng bộ dữ liệu sinh học quy mô lớn và phát triển các mô hình AI có thể dự đoán cách tế bào phản ứng trước những thay đổi khác nhau. Mục tiêu là giúp các nhà khoa học hiểu rõ hơn về hoạt động của tế bào, qua đó đẩy nhanh nghiên cứu sinh học và tìm kiếm, phát triển thuốc mới.
ByteDance cũng đang phát triển các mô hình AI của riêng mình và tìm kiếm cơ hội hợp tác với giới khoa học trong hoạt động nghiên cứu.
“Chúng tôi đang nỗ lực tìm cách hợp tác với nhiều nhà khoa học để cùng đạt được những tiến bộ trong lĩnh vực này. Chúng tôi đã thực hiện một số nghiên cứu trong lĩnh vực khoa học và thấy rất hào hứng”, Châu Thụ Tư cho biết thêm.
Một trong những ứng dụng đầy triển vọng nhất của AI
Châu Thụ Tư đánh giá khám phá khoa học là một trong những ứng dụng đầy triển vọng nhất của AI. Trong khi đó, AI cũng đang ngày càng làm thay đổi hoạt động của TikTok, từ sáng tạo nội dung, đề xuất video đến tìm kiếm và kiểm duyệt nội dung.
Tuy nhiên, Châu Thụ Tư cảnh báo năng lực ngày càng mạnh của AI đòi hỏi các biện pháp bảo vệ chặt chẽ hơn, đặc biệt khi những hệ thống có khả năng tự thực hiện nhiệm vụ được sử dụng rộng rãi.
“Tôi nghĩ các rủi ro về an ninh mạng là khá lớn”, ông nói, đồng thời cảnh báo người dùng có thể cấp cho các tác tử AI quyền truy cập rộng mà không hiểu đầy đủ những hậu quả tiềm ẩn.
Doanh nhân 43 tuổi người Singapore lấy ví dụ về việc cho phép tác tử AI tự mua sắm. Tác tử AI có thể mua nhiều hàng hóa hơn mức người dùng mong muốn vì quá tập trung vào việc hoàn thành nhiệm vụ được giao.
Châu Thụ Tư cũng chỉ ra những thách thức ngày càng lớn về an ninh mạng mà các doanh nghiệp phải đối mặt. Các mô hình AI ngày càng tiên tiến đang khiến những kẻ có ý đồ xấu thực hiện hoạt động gian lận với chi phí thấp hơn đáng kể.
“Vì vậy, chúng ta cần có những công cụ phù hợp để đối phó với các cuộc tấn công mạng ngày càng dễ thực hiện và ít tốn kém hơn, gây ra rủi ro an ninh cho cả những nền tảng như chúng tôi”, ông nhấn mạnh.
AI tiến gần hơn đến vai trò nhà nghiên cứu khoa học
AI đang dần vượt qua vai trò hỗ trợ phân tích dữ liệu để tham gia sâu hơn vào quá trình nghiên cứu khoa học, từ đặt giả thuyết, thiết kế thí nghiệm đến đánh giá kết quả. Điều này có thể giúp các nhà khoa học rút ngắn thời gian tìm kiếm lời giải cho những vấn đề phức tạp trong sinh học, y học và khoa học vật liệu.
Nghiên cứu do các nhà khoa học tại Đại học Công nghệ Chalmers (Thụy Điển) công bố ngày 30/9 cho thấy AI có thể tham gia nhiều bước của quá trình nghiên cứu sinh học như đề xuất câu hỏi, thiết kế thí nghiệm trên nấm men bia, phân tích kết quả và điều chỉnh hướng nghiên cứu dựa trên dữ liệu thu được. Cách tiếp cận này kết hợp mô hình ngôn ngữ lớn với khả năng tự động hóa thiết bị phòng thí nghiệm, mở ra triển vọng xây dựng các phòng nghiên cứu có thể vận hành với ít sự can thiệp trực tiếp của con người hơn.
Ngày 6/10, OpenAI công bố hàng trăm kết quả nghiên cứu toán học do mô hình AI tiên tiến của công ty tạo ra. Các kết quả được chia sẻ cùng những bản chứng minh hình thức hóa bằng Lean, ngôn ngữ cho phép máy tính kiểm tra tính hợp lệ của các bước lập luận toán học.
Tuy nhiên, năng lực tự thực hiện nhiệm vụ của AI cũng đặt ra yêu cầu kiểm soát chặt chẽ hơn. Theo báo cáo về rủi ro và khả năng chống chịu trước các mối đe dọa AI do Google Cloud và Mandiant công bố tháng 9/2026, hacker ngày càng sử dụng AI để tự động hóa nhiều công đoạn trong các chiến dịch tấn công mạng, từ trinh sát, tìm kiếm lỗ hổng đến thu thập thông tin đăng nhập. AI cũng có thể hỗ trợ phối hợp các bước tấn công phức tạp hơn, khiến doanh nghiệp gặp thêm khó khăn trong việc phát hiện và ngăn chặn hoạt động trái phép.
Với nghiên cứu khoa học, điều đó có nghĩa AI cần được trao quyền phù hợp với từng nhiệm vụ, thay vì mặc nhiên được phép truy cập dữ liệu nhạy cảm, vận hành thiết bị hoặc thực hiện các thao tác không thể đảo ngược. Các kết quả do AI tạo ra cũng cần được kiểm chứng bằng thí nghiệm, dữ liệu độc lập hoặc phương pháp toán học đáng tin cậy trước khi được ứng dụng rộng rãi.
Muốn AI thực sự tạo ra những đột phá khoa học, các nhóm nghiên cứu cần dữ liệu chất lượng cao, quy trình kiểm chứng minh bạch và cơ chế giám sát hiệu quả.