Buzz
Giới khoa học AI hàng đầu không còn chỉ đắm chìm trong cuộc đua mô hình ngôn ngữ khổng lồ, mà đang chuyển hướng sang các startup khoa học ứng dụng, nơi hứa hẹn tạo ra tác động thật sự cho nhân loại.
Mùa hè vừa qua, CEO Meta Mark Zuckerberg đã mời Rishabh Agarwal tham gia phòng thí nghiệm AI mới của công ty, kèm theo gói đãi ngộ hàng triệu USD cổ phiếu và thu nhập ‘khủng’. Ông Zuckerberg khẳng định mục tiêu là xây dựng siêu trí tuệ, một công nghệ vượt xa khả năng bộ não con người.
Thế nhưng, Tiến sĩ Agarwal đã từ chối lời mời này.
Ông là một trong hơn 20 nhà nghiên cứu quyết định rời khỏi Meta, OpenAI, Google DeepMind và nhiều dự án AI lớn khác để tham gia Periodic Labs – một startup mới ở Silicon Valley. Không ít người trong số họ đã chấp nhận từ bỏ hàng chục, thậm chí hàng trăm triệu USD để bước sang con đường mới.
Trong khi nhiều phòng thí nghiệm AI theo đuổi các khái niệm còn mơ hồ như siêu trí tuệ hay trí tuệ nhân tạo tổng quát, Periodic lại tập trung phát triển công nghệ AI có thể thúc đẩy nhanh chóng những khám phá khoa học trong các lĩnh vực như vật lý và hóa học.
“Đích đến lớn nhất của AI không phải là tự động hóa công việc văn phòng”, Liam Fedus – đồng sáng lập công ty khởi nghiệp – chia sẻ. “Điều cốt lõi là thúc đẩy tiến bộ khoa học”.
Liam Fedus là một trong số ít nhà nghiên cứu của OpenAI tham gia tạo ra chatbot vào năm 2022. Ông rời OpenAI vào tháng 3 để cùng Ekin Dogus Cubuk – cựu nhân viên Google DeepMind – sáng lập Periodic Labs, một startup AI mới.
Một số công ty AI hàng đầu hiện đang phát triển công nghệ nhằm đẩy nhanh quá trình khám phá khoa học. Hai nhà nghiên cứu tại Google DeepMind gần đây giành giải Nobel nhờ dự án AlphaFold, được kỳ vọng rút ngắn thời gian nghiên cứu thuốc.
Các nhà tiên phong trong lĩnh vực này cho rằng các mô hình ngôn ngữ lớn – nền tảng cho chatbot – sẽ sớm tạo ra những đột phá khoa học quan trọng. OpenAI và Meta cho biết công nghệ của họ hướng tới ứng dụng trong khám phá thuốc, toán học và vật lý lý thuyết.
Người phát ngôn OpenAI, Laurance Fauconnet, phát biểu: “Chúng tôi tin rằng AI tiên tiến có thể thúc đẩy quá trình khám phá khoa học nhanh hơn, và OpenAI đang ở vị thế độc nhất để dẫn dắt xu hướng này”.
Tuy nhiên, ông Fedus cho rằng các công ty như vậy chưa thực sự đi đúng hướng để khám phá khoa học thực thụ.
“Thung lũng Silicon vẫn lười biếng về trí tuệ khi hình dung tương lai của các mô hình ngôn ngữ lớn”, ông nhấn mạnh.
“Một chatbot không thể chỉ suy luận trong nhiều ngày rồi tạo ra khám phá ngoạn mục”, Tiến sĩ Cubuk chia sẻ. “Con người cũng không thể làm điều đó. Họ cần thực hiện nhiều thí nghiệm trước khi đạt được một khám phá đáng kinh ngạc – nếu họ thực sự tìm ra được.”
“ moment” trong lĩnh vực khoa học vật liệu
Periodic Labs, công ty đã huy động hơn 300 triệu USD vốn hạt giống từ a16z và các nhà đầu tư khác, bắt đầu hoạt động tại một phòng thí nghiệm nghiên cứu ở San Francisco. Với mức định giá 1 tỷ USD, họ dự kiến xây dựng một phòng thí nghiệm tại Menlo Park, California, nơi các robot vật lý sẽ tiến hành thí nghiệm khoa học quy mô lớn.
Các nhà nghiên cứu của Periodic Labs sẽ tổ chức và hướng dẫn các thí nghiệm, trong khi hệ thống AI phân tích cả quá trình và kết quả, với hy vọng học cách thực hiện các thí nghiệm tương tự một cách tự động.
Tại Periodic Labs, AI sẽ học từ tài liệu khoa học, thí nghiệm vật lý và các vòng lặp thử nghiệm liên tục để cải tiến phương pháp. Ví dụ, một robot của công ty có thể thực hiện hàng nghìn thí nghiệm kết hợp nhiều loại bột và vật liệu khác nhau để tạo ra siêu dẫn mới, có thể ứng dụng trong các thiết bị điện hiện đại.
Vật liệu siêu dẫn là mục tiêu đầu tiên của Periodic Labs. Nếu tìm ra chất siêu dẫn hoạt động ở nhiệt độ cao và điều kiện thực tế, thế giới sẽ bước vào kỷ nguyên truyền tải điện năng không tổn hao, chip máy tính mạnh hơn, công nghệ y tế và không gian được cách mạng hóa. Bên cạnh siêu dẫn, Periodic còn nghiên cứu gốm, vật liệu từ tính và hợp chất điện tử – những “nguyên liệu gốc” cho công nghệ tương lai.
Điểm khác biệt của Periodic không chỉ ở mục tiêu khoa học mà còn ở quy mô nguồn lực. Việc huy động hơn 300 triệu USD ngay từ vòng hạt giống cho thấy niềm tin mạnh mẽ từ giới đầu tư. Một số nhà phân tích còn gọi đây là “chatGPT moment” của khoa học vật liệu – khi AI không chỉ tạo văn bản hay hình ảnh mà viết tiếp chương mới cho lịch sử nghiên cứu.
Tuy nhiên, thách thức không hề nhỏ. Xây dựng phòng thí nghiệm tự động đòi hỏi giải quyết hàng loạt vấn đề về robot, hệ thống đo đạc chính xác, kiểm soát điều kiện thí nghiệm và xử lý khối dữ liệu khổng lồ với sai số cực nhỏ. Khác với dữ liệu văn bản dồi dào từ Internet, dữ liệu khoa học thực nghiệm hiếm, tốn kém và không hoàn hảo. Sự khan hiếm này chính là lý do Periodic muốn AI tự tạo dữ liệu riêng của mình.
Sự gia nhập của Rishabh Agarwal khiến câu chuyện thêm phần kịch tính. Trước đó, ông từng gắn bó 5 tháng với đội “superintelligence” tại Meta – nơi trả lương cao nhưng áp lực lớn – rồi quyết định rời đi để tham gia Periodic. Trong mắt cộng đồng nghiên cứu, lựa chọn này phản ánh xu hướng mới: các nhà khoa học AI hàng đầu không còn chỉ dấn thân vào cuộc đua mô hình ngôn ngữ khổng lồ, mà chuyển hướng sang các startup khoa học ứng dụng, nơi có tiềm năng tạo ra tác động thực sự cho nhân loại.
Periodic Labs có nhiều hướng để thương mại hóa thành quả. Họ có thể bán bản quyền phát minh vật liệu mới cho ngành công nghiệp, hợp tác sản xuất với các tập đoàn năng lượng, công nghệ, hoặc cung cấp “AI khoa học dưới dạng dịch vụ” cho các viện nghiên cứu. Nhưng quan trọng hơn lợi nhuận, Periodic hướng tới minh chứng rằng AI không chỉ là công cụ tạo nội dung, mà có thể trở thành động lực thúc đẩy khám phá khoa học, thay đổi cách con người tiếp cận những câu hỏi nền tảng của tự nhiên.
Theo: The NY Times, Business Times
