'Cha đẻ AI' nhận giải Nobel Vật lý 2024: Thầy đồng sáng lập OpenAI, từng cảnh báo rủi ro AI gây ra cho nhân loại
Geoffrey Hinton (được gọi là 'cha đẻ của AI') và John J. Hopfield vừa nhận giải Nobel Vật lý năm 2024.
Hôm 8.10, Viện Hàn lâm Khoa học Hoàng gia Thụy Điển thông báo Geoffrey Hinton và John J. Hopfield nhận được giải Nobel Vật lý 2024 “vì những khám phá và phát minh cơ bản giúp cho việc học máy với các mạng nơ ron nhân tạo”.
John J. Hopfield phát triển phương pháp để “lưu trữ và tái tạo hình ảnh cũng như các loại mẫu khác trong dữ liệu”. Geoffrey Hinton tạo ra một cách để “tự động tìm ra các thuộc tính trong dữ liệu, từ đó thực hiện những nhiệm vụ như xác định các yếu tố cụ thể trong hình ảnh”, Viện Hàn lâm Khoa học Hoàng gia Thụy Điển cho biết.
John J. Hopfield là nhà vật lý người Mỹ và giáo sư sinh học phân tử tại Đại học Princeton. Ông là nhân vật nổi bật trong lĩnh vực học máy từ năm 1982, đã viết nhiều bài nghiên cứu có ảnh hưởng về AI và mạng nơ ron.
Năm 1982, John J. Hopfield đã tạo ra mô hình mạng nơ ron để hiểu cách mà não bộ ghi nhớ thông tin, hiện được gọi là mô hình Hopfield, theo Viện Franklin.
Viện Franklin là tổ chức khoa học và công nghệ nổi tiếng tại thành phố Philadelphia, bang Pennsylvania, Mỹ. Được thành lập vào năm 1824, Viện Franklin có vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy nghiên cứu, giáo dục và phổ biến khoa học ở Mỹ.
![Hai nhà khoa học John J. Hopfield và Geoffrey Hinton nhận giải Nobel Vật lý năm 2024 - Ảnh: Internet](https://photo-baomoi.bmcdn.me/w500_r1/2024_10_08_287_50398065/d022211b8e54670a3e45.jpg)
Hai nhà khoa học John J. Hopfield và Geoffrey Hinton nhận giải Nobel Vật lý năm 2024 - Ảnh: Internet
Học máy là một lĩnh vực trong AI tập trung vào việc phát triển các thuật toán và mô hình máy tính có khả năng học hỏi từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất của chúng theo thời gian mà không cần lập trình cụ thể. Các hệ thống học máy có khả năng tự động tìm hiểu và áp dụng kiến thức từ dữ liệu để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể như phân loại, dự đoán, nhận dạng mẫu và tối ưu hóa quyết định.
Những ứng dụng của học máy rất đa dạng như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính, xe tự hành, dự đoán thời tiết, quản lý dữ liệu lớn...
Học máy đã có sự tiến bộ đáng kể trong thập kỷ gần đây, nhờ sự phát triển của các mô hình học sâu và khả năng xử lý dữ liệu lớn (big data), mang lại nhiều cơ hội và tiềm năng giải quyết các vấn đề phức tạp và cải thiện hiệu suất trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
Geoffrey Hinton là nhân vật nổi tiếng trong lĩnh vực AI và một trong những người tiên phong trong lĩnh vực học máy.
Ông từng lên tiếng về những rủi ro mà công nghệ này có thể gây ra cho nhân loại khi các hãng công nghệ lớn đua nhau tạo ra mô hình AI của riêng mình.
Geoffrey Hinton đã dành hơn một thập kỷ làm việc tại Google trước khi từ chức vào tháng 5.2023. Hiện ông là giáo sư danh dự tại Đại học Toronto (Canada).
Sau khi rời Google, Geoffrey Hinton hối tiếc về vai trò cốt lõi mà ông đóng góp vào việc phát triển AI.
"Tôi tự an ủi mình với lý do bình thường: Nếu tôi không làm thì người khác sẽ làm. Thật khó để biết làm thế nào bạn có thể ngăn những kẻ xấu sử dụng AI cho mục đích xấu", Geoffrey Hinton nói với tờ The New York Times hồi tháng 5.
Việc Geoffrey Hinton rời công ty diễn ra vào thời điểm cuộc đua phát triển các sản phẩm AI giống ChatGPT của OpenAI và Bard (hiện gọi là Gemini) của Google đang nóng lên.
Có những đóng góp vào lĩnh vực AI từ nhiều thập kỷ trước và mở đường cho việc tạo ra các chatbot đó, Geoffrey Hinton nói rằng ông lo ngại công nghệ này có thể gây hại với loài người.
Ngoài ra, ông lo ngại về cuộc đua AI đang diễn ra giữa những gã khổng lồ công nghệ và đặt câu hỏi rằng liệu có quá muộn để tạm dừng lại hay không.
Sau cuộc phỏng vấn với The New York Times, Geoffrey Hinton đăng trên mạng xã hội X rằng ông rời đi để có thể "nói về sự nguy hiểm của AI mà không cần xem xét điều này tác động đến Google như thế nào", đồng thời tuyên bố công ty cũ đã hành động rất có trách nhiệm.
"Geoffrey Hinton đã tạo ra những bước đột phá quan trọng cho lĩnh vực AI và chúng tôi đánh giá cao những đóng góp của ông trong suốt thập kỷ qua tại Google", Jeff Dean, trưởng nhóm khoa học của Google, nói với trang Insider.
![Geoffrey Hinton hối hận về vai trò của mình trong việc phát triển AI - Ảnh: Getty Images](https://photo-baomoi.bmcdn.me/w500_r1/2024_10_08_287_50398065/552ebf171058f906a049.jpg)
Geoffrey Hinton hối hận về vai trò của mình trong việc phát triển AI - Ảnh: Getty Images
Theo The New York Times, Geoffrey Hinton nói rằng ông lo lắng các sản phẩm AI sẽ dẫn đến việc phổ biến thông tin, ảnh và video giả mạo trên internet, khiến công chúng không thể xác định được điều gì là đúng hay sai.
Ông nói về việc công nghệ AI có thể loại bỏ sức lao động của con người, gồm cả trợ lý luật sư, phiên dịch viên và trợ lý. Đây là mối lo ngại mà Sam Altman, Giám đốc điều hành OpenAI, và các nhà phê bình khác về AI đã đưa ra.
Hồi tháng 3, ngân hàng đầu tư đa quốc gia Goldman Sachs đã công bố một báo cáo ước tính 300 triệu việc làm toàn thời gian có thể bị tác động bởi các hệ thống AI tạo sinh như ChatGPT, đặc biệt là những người làm công việc pháp lý và hành chính, dù mức độ có thể khác nhau. Các kỹ sư phần mềm cũng ngày càng lo ngại công việc của họ sẽ bị thay thế bởi AI.
Các nền kinh tế tiên tiến đã trải qua sự suy giảm trong tăng trưởng năng suất kể từ cuộc khủng hoảng tài chính, ảnh hưởng đáng kể tốc độ tăng trưởng GDP. Các nhà kinh tế học của Goldman Sachs cho rằng AI tạo sinh có thể tạo nên sự thay đổi đáng kể cho năng suất và tăng trưởng GDP.
Theo Goldman Sachs, các hệ thống AI tạo sinh có thể tạo ra những nội dung không thể phân biệt được so với hoạt động sáng tạo của con người. Điều này có thể kích hoạt sự bùng nổ năng suất, giúp nâng GDP toàn cầu tăng thêm 7% hằng năm trong 10 năm tới.
“Sự kết hợp giữa tiết kiệm đáng kể chi phí lao động, tạo việc làm mới và năng suất cao hơn cho những người lao động không bị đào thải mở ra khả năng cho cuộc cách mạng năng suất, thúc đẩy tăng trưởng kinh tế đáng kể. Chúng tôi ước tính rằng AI có thể giúp tăng GDP toàn cầu hàng năm lên 7%”, theo báo cáo của Goldman Sachs.
Báo cáo này nhận định những tiến bộ đột phá của công nghệ AI có thể giúp tự động hóa 25% khối lượng công việc hiện nay ở Mỹ và khu vực 20 nước sử dụng đồng euro (eurozone).
Nếu chứng minh được như kỳ vọng, AI tạo sinh cũng sẽ gây ra sự rối loạn đáng kể trên thị trường lao động, có thể khiến tương đương 300 triệu công việc ở các nền kinh tế lớn tại Mỹ và châu Âu bị tự động hóa, Joseph Briggs và Devesh Kodnani, hai tác giả của báo cáo nhận định.
Báo cáo cho rằng công việc của luật sư và nhân viên hành chính sẽ nằm trong số những công việc có nguy cơ dư thừa cao nhất do sự phổ cập của AI tạo sinh.
Ước tính khoảng 2/3 số lượng công việc ở Mỹ và châu Âu có rủi ro bị tự động hóa ở một mức độ nhất định vì sự xuất hiện của AI tạo sinh. Hầu hết người lao động ở hai nền kinh tế này sẽ chứng kiến dưới 50% khối lượng công việc của họ được tự động hóa. Những người lao động này sẽ tiếp tục làm việc nhưng một phần thời gian của họ được chuyển sang cho các hoạt động hiệu quả hơn.
Ở Mỹ, AI tạo sinh sẽ đảm nhận bớt phần việc của 63% lực lượng lao động. Báo cáo của Goldman Sachs nhận định khoảng 7% lực lượng lao động Mỹ đang làm những công việc mà ít nhất một nửa khối lượng nhiệm vụ của họ có thể thực hiện thông qua công nghệ AI và rất dễ bị thay thế. Các công việc tay chân hoặc ngoài trời, không đòi hỏi tính sáng tạo cao, sẽ không bị ảnh hưởng nhiều.
Goldman Sachs cũng chỉ ra tác động tương tự của AI tạo sinh với thị trường việc làm ở châu Âu. Ở cấp độ toàn cầu, do công việc chân tay chiếm tỷ trọng lớn hơn ở thị trường việc làm của các nước đang phát triển, Goldman Sachs ước tính AI có thể đảm nhận khoảng 20% trong tổng số công việc hiện nay.
Các ước tính của Goldman Sachs dựa trên phân tích dữ liệu của Mỹ và châu Âu về các nhiệm vụ thường được thực hiện trong hàng ngàn nghề nghiệp khác nhau. Các nhà nghiên cứu Goldman Sachs nhận định AI sẽ có khả năng thực hiện những nhiệm vụ như hoàn thành tờ khai thuế cho doanh nghiệp nhỏ; đánh giá một yêu cầu đòi bồi thường bảo hiểm phức tạp hoặc ghi lại kết quả điều tra hiện trường vụ án…
Tuy nhiên, họ không cho rằng AI sẽ được ứng dụng cho các nhiệm vụ nhạy cảm hơn như phán quyết của tòa án, kiểm tra tình trạng bệnh nhân đang được chăm sóc đặc biệt, hoặc nghiên cứu luật thuế quốc tế.
Báo cáo trên có thể châm ngòi cuộc tranh luận về tiềm năng của công nghệ AI trong nỗ lực phục hồi tăng trưởng năng suất đang trì trệ ở các nước giàu cũng như tạo ra một thế hệ nhân viên “cổ cồn trắng” (người làm công việc văn phòng hoặc trí óc) bị AI giành việc.
Các ước tính của Goldman Sachs về tác động của AI với bức tranh thị trường lao động thận trọng hơn so với ước tính trong một số nghiên cứu khác.
Thầy của nhà đồng sáng lập OpenAI
Geoffrey Hinton là thầy của Ilya Sutskever - đồng sáng lập và cựu Giám đốc khoa học OpenAI.
Ilya Sutskever là nhà nghiên cứu nổi bật trong lĩnh vực AI, đóng góp vai trò quan trọng để OpenAI tạo ra ChatGPT, chatbot AI phổ biến đã kích hoạt cuộc đua giữa các hãng công nghệ lớn nhất thế giới. Ông từ chức Giám đốc khoa học OpenAI vào tháng 5 sau gần 1 thập kỷ làm việc, ngay sau khi công ty trình làng mô hình ngôn ngữ lớn GPT-4o.
Là một trong những thành viên hội đồng quản trị cũ bỏ phiếu sa thải Sam Altman hồi tháng 11.2023, Ilya Sutskever từng bày tỏ hối hận về quyết định này.
Không lâu sau khi rời OpenAI, Ilya Sutskever thành lập Safe Superintelligence - công ty khởi nghiệp AI riêng tập trung vào vấn đề an toàn.
![Ilya Sutskever rời OpenAI sau gần 1 thập kỷ làm việc - Ảnh: Getty Images](https://photo-baomoi.bmcdn.me/w500_r1/2024_10_08_287_50398065/8abc6285cdca24947ddb.jpg)
Ilya Sutskever rời OpenAI sau gần 1 thập kỷ làm việc - Ảnh: Getty Images
Vào năm 2021, Geoffrey Hinton và hai sinh viên, một trong số đó là Ilya Sutskever, đã phát triển một mạng thần kinh nhân tạo (sử dụng các mô hình toán học) rồi huấn luyện để mạng này xác định các vật thể trong ảnh. Được gọi là AlexNet, dự án cho thấy mạng lưới có khả năng nhận dạng tốt hơn nhiều so với thông thường.
Quá ấn tượng với AlexNet, Google đã mua lại công ty nghiên cứu DNNresearch của Geoffrey Hinton và tuyển dụng Ilya Sutskever. Khi làm việc tại Google, Ilya Sutskever đã giúp chứng minh rằng kiểu nhận dạng AlexNet thực hiện với hình ảnh cũng có thể áp dụng cho các từ và câu.
Ilya Sutskever nhanh chóng thu hút sự chú ý của một người có quyền lực khác trong lĩnh vực AI là Elon Musk, Giám đốc điều hành Tesla. Tỷ phú này từ lâu cũng cảnh báo về những mối nguy hiểm tiềm tàng mà AI gây ra cho nhân loại. Nhiều năm trước, ông đã lo lắng về việc Larry Page (người đồng sáng lập Google) không quan tâm đến khía cạnh an toàn của AI. Elon Musk nhắc lại các lo ngại khi nói về việc Google tập trung các tài năng AI, đặc biệt là sau khi mua lại DeepMind vào năm 2014 với giá 500 triệu USD.
Với sự thúc giục của Elon Musk, Ilya Sutskever rời Google vào năm 2015 để trở thành người đồng sáng lập và Giám đốc khoa học của OpenAI, khi đó là tổ chức phi lợi nhuận mà Elon Musk hình dung sẽ trở thành đối trọng với Google trong lĩnh vực AI.
Cụ thể hơn, Sam Altman, Greg Brockman, Ilya Sutskever, Elon Musk và vài người khác thành lập OpenAI vào năm 2015, tập trung vào sự phát triển an toàn và minh bạch của AI.
Elon Musk rời hội đồng quản trị OpenAI vào năm 2018 với lý do xung đột lợi ích để tập trung vào Tesla. Sau đó, Elon Musk nói rằng không thoải mái với định hướng chạy theo lợi nhuận mà OpenAI thực hiện dưới sự quản lý của Sam Altman.