Trí tuệ nhân tạo bứt phá trong nghiên cứu khoa học, giải quyết 35% vấn đề lý thuyết phức tạp
Các chuyên gia tại Viện Công nghệ Massachusetts dự báo trí tuệ nhân tạo chuẩn bị tạo ra sự thay đổi lớn trong nhiều lĩnh vực nghiên cứu học thuật như kinh tế học, vật lý lượng tử và xác suất thống kê. Tỷ lệ giải quyết chính xác các vấn đề lý thuyết phức tạp của những mô hình ngôn ngữ lớn đã ghi nhận mức tăng trưởng đột biến.
Năng lực giải quyết vấn đề tự thân tăng vọt lên 35%
Giới khoa học toàn cầu đang chứng kiến sự thay đổi lớn khi trí tuệ nhân tạo tự động hóa nhiều quy trình nghiên cứu cốt lõi. Tiến sĩ Neil Thompson từ Phòng thí nghiệm Khoa học máy tính và Trí tuệ nhân tạo trực thuộc Viện Công nghệ Massachusetts cho biết xác suất thống kê, lý thuyết kinh tế, vũ trụ học và vật lý lượng tử sẽ là những chuyên ngành tiếp theo chịu tác động từ các mô hình tiên tiến. Dữ liệu công bố vào đầu tháng 10 cho thấy các mô hình trí tuệ nhân tạo tốt nhất hiện nay đã nâng tỷ lệ giải quyết chính xác các vấn đề lý thuyết từ mức 2% lên 35%. Giám đốc dự án tương lai của Viện Công nghệ Massachusetts dự báo công nghệ mới sẽ giải đáp hoàn toàn nhiều câu hỏi học thuật hóc búa trong vòng vài năm tới.
Cùng với hai cộng sự là Gabriel Manso và Claudio Mayrink Verdun, nhóm nghiên cứu đã tổng hợp các bài toán chưa có lời giải từ tháng 12/2025 đến tháng 5/2026. Các nhà khoa học tiến hành kiểm tra năng lực tự xử lý của các mô hình do OpenAI phát triển như o1, o3, GPT 5, GPT 5.1, GPT 5.4 và GPT 5.5. Các bài toán được đưa ra thử nghiệm đều xuất bản sau thời điểm các mô hình trên ngừng cập nhật dữ liệu. Quá trình kiểm tra cũng ngắt hoàn toàn kết nối mạng lưới Internet để ngăn chặn thuật toán tìm kiếm đáp án có sẵn.
Phương pháp thử nghiệm khắt khe này buộc các mô hình máy học phải tự suy luận ra giải pháp thay vì tái sử dụng dữ liệu đã được nạp trước đó. Chuyên trang Welcome AI đánh giá cách tiếp cận của nhóm nghiên cứu giúp xác định chính xác năng lực thực sự của công nghệ, chứng minh máy móc có khả năng sáng tạo độc lập chứ không dừng lại ở việc học vẹt. Kết quả thử nghiệm mở ra tiềm năng ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào những lĩnh vực nghiên cứu nặng về lý thuyết mà không cần chạy các mô phỏng hoặc thực hiện thí nghiệm vật lý.
Thách thức xác thực và vai trò không thể thay thế của con người
Những ứng dụng thực tế của công nghệ trí tuệ nhân tạo đang tiến các bước rất dài. Tháng 9 vừa qua, OpenAI công bố một mô hình thử nghiệm đã thành công trong việc giải quyết bài toán Navier Stokes. Đây là một thách thức tồn tại rất lâu trong chuyên ngành động lực học chất lỏng. Thành tựu này ngay lập tức thổi bùng lên các cuộc tranh luận về giới hạn áp dụng công nghệ và giá trị cốt lõi của quá trình tư duy giải toán tự thân từ con người. Sự việc phản ánh rõ nét nỗi lo ngại về sự can thiệp của máy móc vào quá trình khám phá tri thức mới.
Đánh giá về những thay đổi này, tiến sĩ Thompson cảnh báo việc tích hợp công nghệ sẽ đi kèm với nhiều rủi ro tiềm ẩn. Các giải pháp do thuật toán đưa ra đối với bài toán phức tạp vẫn có nguy cơ chứa đựng sai sót. Nhóm nghiên cứu nhấn mạnh sự cần thiết của việc duy trì cơ chế giám sát khắt khe từ con người để xác nhận tính chính xác của các kết quả đầu ra. Chuyên môn và kinh nghiệm thực tiễn của các nhà khoa học vẫn đóng vai trò thiết yếu để diễn giải những phát hiện do máy móc tạo ra.
Bà Sara Hooker, chuyên gia công nghệ và đồng sáng lập công ty khởi nghiệp Adaption, nhận định trí tuệ nhân tạo sẽ thay đổi phương thức làm việc nhưng không thể đào thải lực lượng chuyên gia nghiên cứu. Máy móc không có khả năng tự đặt ra những câu hỏi nền tảng để thúc đẩy quá trình khám phá khoa học. Vai trò của con người là định hình hướng đi và đặt câu hỏi đúng, trong khi trí tuệ nhân tạo chỉ hoạt động như một công cụ hỗ trợ rút ngắn thời gian tìm kiếm đáp án cuối cùng.
