ເປັນຫຍັງ AI ຈຶ່ງບໍ່ສາມາດທົດແທນນັກວິທະຍາສາດໄດ້?

GD&TĐ - ໃນຂະນະທີ່ປັນຍາປະດິດສືບຕໍ່ພັດທະນາ, ຄຳຖາມກໍ່ເກີດຂຶ້ນຄື: ເຄື່ອງຈັກສາມາດທົດແທນນັກວິທະຍາສາດໄດ້ບໍ?

ຄຳຕອບແມ່ນຢູ່ທີ່ວິທີທີ່ມະນຸດສຳຫຼວດຕົນເອງ ແລະ ໂລກ ອ້ອມຂ້າງພວກເຂົາ.

AI ບໍ່ໄດ້ສ້າງ ວິທະຍາສາດ.

ໃນຄື້ນຂອງການເຊື່ອມໂຍງປັນຍາປະດິດ (AI) ເຂົ້າໃນເກືອບທຸກຂົງເຂດ, ວິທະຍາສາດກໍ່ບໍ່ມີຂໍ້ຍົກເວັ້ນ. ນັກຄົ້ນຄວ້າ ແລະ ຜູ້ກຳນົດນະໂຍບາຍຄາດຫວັງວ່າຮູບແບບ AI, ທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນວິທະຍາສາດຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍ, ຈະໃຊ້ເຫດຜົນໂດຍອັດຕະໂນມັດ, ສະເໜີສົມມຸດຕິຖານ, ແລະ ແມ່ນແຕ່ເລັ່ງການຄົ້ນພົບທີ່ສຳຄັນ. ດັ່ງນັ້ນ, AI ຈະທົດແທນນັກວິທະຍາສາດຢ່າງສິ້ນເຊີງໃນມື້ໜຶ່ງບໍ?

ຄວາມທະເຍີທະຍານນີ້ສະທ້ອນໃຫ້ເຫັນໃນໂຄງການ Genesis Initiative ເຊິ່ງໄດ້ປະກາດໂດຍສະຫະລັດໃນເດືອນພະຈິກ 2025. ເປົ້າໝາຍແມ່ນເພື່ອສ້າງ ແລະ ຝຶກອົບຮົມ "ຕົວແທນ AI" ໂດຍອີງໃສ່ຊຸດຂໍ້ມູນວິທະຍາສາດຂອງລັດຖະບານກາງເພື່ອ "ທົດສອບສົມມຸດຕິຖານໃໝ່, ເຮັດໃຫ້ຂະບວນການຄົ້ນຄວ້າເປັນອັດຕະໂນມັດ, ແລະ ເລັ່ງຄວາມກ້າວໜ້າທາງວິທະຍາສາດ."

ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ຜົນສຳເລັດຂອງ "ນັກວິທະຍາສາດ AI" ຈົນເຖິງປະຈຸບັນຍັງຄົງເປັນທີ່ຖົກຖຽງກັນຢູ່. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ລະບົບ AI ມີຄວາມສາມາດໃນການປະມວນຜົນຊຸດຂໍ້ມູນຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍ ແລະ ກວດພົບຄວາມສຳພັນທີ່ລະອຽດອ່ອນທີ່ມະນຸດຮູ້ສຶກວ່າຍາກທີ່ຈະຮັບຮູ້. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ການຂາດສະຕິປັນຍາທົ່ວໄປ ແລະ ຄວາມເຂົ້າໃຈໃນສະພາບການໝາຍຄວາມວ່າພວກມັນສາມາດສະເໜີຄຳແນະນຳການທົດລອງທີ່ບໍ່ມີຄວາມໝາຍ.

ໃນຖານະນັກປັດຊະຍາ ແລະ ນັກຄົ້ນຄວ້າທີ່ຊ່ຽວຊານດ້ານປະຫວັດສາດ ແລະ ພື້ນຖານແນວຄິດຂອງວິທະຍາສາດ, ຮອງສາດສະດາຈານ Alessandra Buccella, ເຮັດວຽກຢູ່ມະຫາວິທະຍາໄລ Albany (ສະຫະລັດອາເມລິກາ), ໄດ້ໂຕ້ຖຽງວ່າ ໃນຂະນະທີ່ AI ສາມາດຊ່ວຍໃນຫຼາຍດ້ານຂອງຂະບວນການຄົ້ນຄວ້າ, ມັນຍັງຢູ່ໄກຈາກການບັນລຸ, ແລະ ບາງທີອາດຈະບໍ່ເຄີຍບັນລຸເຖິງຄວາມໝາຍທີ່ແທ້ຈິງຂອງ "ການອັດຕະໂນມັດວິທະຍາສາດ." ນາງເຊື່ອວ່າວິທະຍາສາດມີຄວາມເຊື່ອມໂຍງກັບມະນຸດ, ແລະ ເຄື່ອງຈັກບໍ່ສາມາດທົດແທນພວກມັນໄດ້.

ຮູບແບບ AI ບໍ່ໄດ້ຮຽນຮູ້ໂດຍກົງຈາກໂລກແຫ່ງຄວາມເປັນຈິງ. ພວກມັນສາມາດຮຽນຮູ້ຜ່ານ "ໂລກ" ທີ່ມະນຸດສ້າງຂຶ້ນສຳລັບພວກມັນເທົ່ານັ້ນ - ນັ້ນຄືຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ໄດ້ຖືກຄັດເລືອກ, ຈັດລະບຽບ ແລະ ຕີຄວາມໝາຍແລ້ວ. ຖ້າບໍ່ມີນັກວິທະຍາສາດທີ່ເບິ່ງແຍງການສ້າງໂລກຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານັ້ນ, AI ເອງກໍ່ຈະບໍ່ມີພື້ນຖານທີ່ຈະດຳເນີນງານໄດ້.

ກໍລະນີຂອງ AlphaFold ເປັນຕົວຢ່າງທີ່ດີ. ຮູບແບບນີ້, ດ້ວຍຄວາມສາມາດໃນການຄາດຄະເນໂຄງສ້າງຂອງໂປຣຕີນ, ເຮັດໃຫ້ທີມງານພັດທະນາໄດ້ຮັບລາງວັນໂນແບລສາຂາເຄມີສາດປະຈຳປີ 2024. ຂໍຂອບໃຈ AlphaFold, ນັກຄົ້ນຄວ້າສາມາດສ້າງແບບຈຳລອງໂຄງສ້າງໂປຣຕີນໄດ້ຢ່າງວ່ອງໄວ, ດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງເລັ່ງການອອກແບບຢາ, ການຄົ້ນຄວ້າພະຍາດ, ແລະຂົງເຂດການແພດຊີວະວິທະຍາອື່ນໆອີກຫຼາຍຢ່າງ.

ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, AlphaFold ບໍ່ໄດ້ "ສ້າງ" ຄວາມຮູ້ທາງຊີວະວິທະຍາໃໝ່ດ້ວຍຕົວມັນເອງ. ມັນບໍ່ເຂົ້າໃຈໂປຣຕີນ, ພະຍາດ, ຫຼືສິ່ງທີ່ປະກອບເປັນຢາທີ່ດີ. ມັນພຽງແຕ່ວິເຄາະ ແລະ ຈັດລະບຽບຂໍ້ມູນຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍທີ່ມະນຸດໄດ້ສ້າງຂຶ້ນແລ້ວ, ໃນວິທີທີ່ໄວ ແລະ ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ.

"ເວົ້າອີກຢ່າງໜຶ່ງ, AI ບໍ່ໄດ້ຢືນຢູ່ນອກວິທະຍາສາດເພື່ອສ້າງວິທະຍາສາດ. ມັນຢືນຢູ່ພາຍໃນມັນ, ເປັນເຄື່ອງມື, ແລະຂຶ້ນກັບສິ່ງທີ່ວິທະຍາສາດຂອງມະນຸດໄດ້ກະກຽມໄວ້ແລ້ວ," ຮອງສາດສະດາຈານ Alessandra ເນັ້ນໜັກ.

AI ບໍ່ສາມາດທົດແທນນັກວິທະຍາສາດໄດ້.

ວິທະຍາສາດແມ່ນກິດຈະກຳຂອງມະນຸດ.

ອີງຕາມ Alessandra, ບົດບາດຂອງມະນຸດໃນວິທະຍາສາດບໍ່ໄດ້ຈຳກັດພຽງແຕ່ການອອກແບບ ແລະ "ບຳລຸງລ້ຽງ" ຮູບແບບ AI ເທົ່ານັ້ນ. ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວ, ວິທະຍາສາດໃນຖານະເປັນຜົນສຳເລັດທາງປັນຍາແມ່ນກ່ຽວຂ້ອງກັບຄຸນຄ່າ, ເປົ້າໝາຍ ແລະ ວິຖີຊີວິດຂອງມະນຸດທີ່ແຕກຕ່າງກັນຫຼາຍ. ມັນອີງໃສ່ວິທີທີ່ມະນຸດຄິດ, ຕັ້ງຄຳຖາມ, ໂຕ້ວາທີ, ເຊື່ອ ແລະ ສົງໄສເຊິ່ງກັນແລະກັນ.

ການຄົ້ນພົບ ທາງວິທະຍາສາດທີ່ສຳຄັນບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນທິດສະດີທີ່ "ສ້າງຂຶ້ນດ້ວຍກົນຈັກ" ຈາກຂໍ້ມູນເທົ່ານັ້ນ. ພວກມັນແມ່ນຜົນມາຈາກນັກວິທະຍາສາດຫຼາຍລຸ້ນຄົນ, ທີ່ມີຄວາມສົນໃຈ, ອະຄະຕິ ແລະ ທັດສະນະທີ່ຫຼາກຫຼາຍ, ເຮັດວຽກຮ່ວມກັນໃນຊຸມຊົນທີ່ຖືກຜູກມັດດ້ວຍມາດຕະຖານຂອງຄວາມຊື່ສັດທາງປັນຍາ ແລະ ຈັນຍາບັນວິຊາຊີບ.

ປະຫວັດຄວາມເປັນມາຂອງໂຄງສ້າງກ້ຽວວຽນຄູ່ຂອງ DNA ເປັນຫຼັກຖານສະແດງເຖິງສິ່ງນີ້. ເມື່ອແນວຄວາມຄິດດັ່ງກ່າວຖືກສະເໜີຂຶ້ນຄັ້ງທຳອິດ, ບໍ່ມີການທົດລອງໂດຍກົງເພື່ອຢືນຢັນມັນ. ມັນອີງໃສ່ເຫດຜົນ, ການສັງເຄາະ, ແລະຈິນຕະນາການຂອງນັກວິທະຍາສາດທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມສູງເປັນສ່ວນໃຫຍ່. ມັນໃຊ້ເວລາເກືອບໜຶ່ງສະຕະວັດຂອງຄວາມກ້າວໜ້າທາງດ້ານເຕັກໂນໂລຢີ ແລະການຄົ້ນຄວ້າຫຼາຍລຸ້ນຄົນ, ຈາກການຄາດເດົາທີ່ບໍ່ຈະແຈ້ງຂອງທ້າຍສະຕະວັດທີ 19, ສຳລັບວິທະຍາສາດທີ່ຈະບັນລຸການຄົ້ນພົບທີ່ໄດ້ຮັບລາງວັນໂນແບລໃນປີ 1953.

ສິ່ງນີ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າວິທະຍາສາດ, ໂດຍລັກສະນະຂອງມັນ, ແມ່ນກິດຈະກໍາທາງສັງຄົມ. ແນວຄວາມຄິດຕ່າງໆຖືກນໍາສະເໜີເພື່ອການໂຕ້ວາທີ, ແລະ ການຕີຄວາມໝາຍແຂ່ງຂັນກັນ. ນັກວິທະຍາສາດບໍ່ພຽງແຕ່ບັນທຶກໂລກເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງສ້າງຄວາມຮູ້ຜ່ານການປະຕິບັດ, ການໂຕ້ວາທີ, ແລະ ມາດຕະຖານທີ່ສ້າງຂຶ້ນຈາກຄຸນຄ່າທາງສັງຄົມ, ແລະ ແມ່ນແຕ່ທາງດ້ານການເມືອງ.

ໃນພາບນັ້ນ, ມັນຍາກທີ່ຈະຈິນຕະນາການເຖິງລະບົບ AI, ເຊິ່ງບໍ່ມີຊີວິດທາງສັງຄົມ, ບໍ່ມີຄຸນຄ່າ, ບໍ່ມີຄວາມມຸ່ງຫວັງ, "ເຂົ້າຮ່ວມ" ໃນວິທະຍາສາດຢ່າງແທ້ຈິງໃນແບບທີ່ມະນຸດເຮັດ. "ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ທ່າແຮງອັນໃຫຍ່ຫຼວງຂອງ AI ໃນການຊຸກຍູ້ຄວາມກ້າວໜ້າທາງວິທະຍາສາດແມ່ນບໍ່ສາມາດປະຕິເສດໄດ້. ແລະດັ່ງນັ້ນ, AI ຈຳເປັນຕ້ອງຖືກນຳໃຊ້ຢ່າງລະມັດລະວັງ ແລະ ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບເພື່ອເຮັດໃຫ້ມັນເປັນ 'ມືຂວາ' ສຳລັບນັກວິທະຍາສາດ," Alessandra ກ່າວ.

ເຄື່ອງມື AI ສາມາດຊ່ວຍນັກວິທະຍາສາດປະຫຍັດເວລາ, ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຜິດພາດ ແລະ ສຸມໃສ່ຄຳຖາມໃຫຍ່ໆໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນ. AI ສາມາດເປັນເຄື່ອງມືທີ່ດີເລີດ. ແຕ່ມັນບໍ່ມີເຫດຜົນທີ່ຈະຢາກຮູ້ຢາກເຫັນ, ບໍ່ມີແຮງຈູງໃຈທີ່ຈະສົງໄສ, ແລະ ບໍ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບທາງສິນທຳຕໍ່ຜົນສະທ້ອນຂອງຄວາມຮູ້ທີ່ມັນຜະລິດອອກມາ.

ຕາບໃດທີ່ວິທະຍາສາດຍັງຄົງເປັນເລື່ອງລາວກ່ຽວກັບມະນຸດທີ່ພະຍາຍາມເຂົ້າໃຈຕົນເອງ ແລະ ໂລກ, AI ສາມາດຢືນຢູ່ຄຽງຂ້າງ ແລະ ບໍ່ສາມາດທົດແທນນັກວິທະຍາສາດໄດ້.

ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ: https://giaoducthoidai.vn/vi-sao-ai-khong-the-thay-the-nha-khoa-hoc-post778616.html