AI tìm kiếm sự sống ngoài hành tinh dễ bị đánh lừa

Các mạng nơ-ron dùng để phát hiện dấu hiệu sinh học có thể đánh dấu nhầm số kết quả nhiều hơn mức cần thiết. Ảnh: OsakaWayne Studios/Getty Images

Công cuộc dùng AI tìm kiếm sự sống ngoài hành tinh khó có thể diễn ra như một cuộc chạm trán ngoạn mục kiểu phim khoa học viễn tưởng. Quá trình này thiên về việc rà soát hàng núi dữ liệu phức tạp để tìm ra những dấu hiệu sinh học mong manh, hơn là chờ đợi các vật thể bay lạ xuất hiện trên bầu trời.

Trong những năm gần đây, nhiều nhà nghiên cứu, trong đó có một số người tại NASA, đã ủng hộ việc đưa học máy và AI vào công cuộc tìm kiếm sinh vật ngoài Trái Đất. Một số hướng tiếp cận này cho thấy tiềm năng nhất định, nhưng một nghiên cứu mới lại chỉ ra rằng phần lớn AI hiện nay dễ bị đánh lừa bởi các trường hợp dương tính giả hơn cả người vận hành.

Thử nghiệm trong đĩa petri ảo

Ankit Gupta, kỹ sư khoa học máy tính tại Đại học bang Michigan, cùng đồng nghiệp Christoph Adami đã thực hiện một thử nghiệm nhằm đánh giá khả năng nhận diện dấu hiệu sinh học giả định của một chương trình AI. Hai nhà nghiên cứu sử dụng Avida, phần mềm do Đại học bang Michigan phát triển để mô phỏng quá trình tiến hóa thông qua các sinh vật kỹ thuật số. Avida xử lý các phân tử sinh học có khả năng tự sao chép như DNA dưới dạng đoạn mã máy tính, sau đó để các chuỗi lệnh này tự sao chép liên tục bên trong một đĩa petri ảo. Mỗi lần sao chép đều mang một sai lệch hoặc một thay đổi nền tảng nào đó, tương tự cách các sinh vật sinh học thực sự sinh sản.

AI nhầm lẫn chỉ sau 150 thay đổi nhỏ

Gupta và Adami huấn luyện một mạng nơ-ron trên hàng chục nghìn sinh vật kỹ thuật số bên trong Avida, trong đó một số mang lệnh tự sao chép còn số còn lại thì không. Khi nhóm nghiên cứu giao nhiệm vụ phân loại hai nhóm sinh vật này cho AI, hệ thống đạt độ chính xác gần như tuyệt đối. Tuy nhiên, AI nhanh chóng bộc lộ điểm yếu ngay khi các nhà nghiên cứu đưa ra những mẫu dữ liệu mà nó chưa từng gặp trước đó. Chỉ với khoảng 150 thay đổi rất nhỏ trong đoạn mã của sinh vật, AI đã bắt đầu nhận diện nhầm các dấu hiệu sự sống.

Theo Gupta, dù bắt đầu từ chuỗi lệnh nào, nhóm nghiên cứu vẫn đánh lừa được AI ở mọi lần thử. Adami mô tả đây là một dạng gót chân Achilles của AI, ông cho biết "AI có thể nhìn thấy một quy luật nhưng lại phân loại sai hoàn toàn nó", đồng thời gọi đây là một lỗ hổng nghiêm trọng.

Bài học vượt ra ngoài việc săn tìm người ngoài hành tinh

Khác với Trái Đất, việc bố trí thêm một cặp mắt người để kiểm tra lại kết quả của AI trên các thiết bị như rover sao Hỏa hay tàu thăm dò hành tinh trong tương lai sẽ khó khăn hơn nhiều. Tuy nhiên, kiểu dương tính giả này của AI đã ảnh hưởng đến nhiều lĩnh vực khác ngoài các sứ mệnh không gian trong tương lai. Phần mềm nhận diện khuôn mặt, xe tự lái và máy quét y tế đều dựa vào nhiều chương trình học máy khác nhau để đưa ra quyết định. Việc đặt quá nhiều niềm tin vào độ tin cậy của công nghệ này vượt xa nguy cơ nhận nhầm một dạng sự sống mới, nó có thể đe dọa trực tiếp đến sự sống đang tồn tại trên chính hành tinh này.

Theo Adami, kết quả nghiên cứu không phải một lời buộc tội nhắm vào AI, mà là lời nhắc nhở rằng con người vẫn giữ vai trò thiết yếu trong bất kỳ lĩnh vực khoa học mới nào. Ông cho rằng cần có một cách kiểm tra độc lập đối với kết quả mà AI đưa ra, đồng thời nhấn mạnh yếu tố con người vẫn cần hiện diện trong toàn bộ quy trình giám sát.

Ngọc Hà