IT Home
85

Thủ thuật

Cựu lãnh đạo OpenAI: AI có thể chữa bách bệnh, nhưng dữ liệu sinh học mới là chìa khóa

(giờ Việt Nam)

Tóm tắt AI

Fidji Simo khẳng định AI có tiềm năng chữa trị mọi bệnh tật, nhưng nhấn mạnh rằng chỉ tăng cường trí thông minh cho mô hình là chưa đủ mà cần phải giải quyết bài toán về dữ liệu sinh học chất lượng cao.

Bản dịch AI

Theo tin từ IT ngày 18 tháng 8, Fidji Simo, cựu giám đốc điều hành OpenAI đồng thời là nhà đồng sáng lập công ty khởi nghiệp y sinh ChronicleBio, cho biết bà tin rằng trí tuệ nhân tạo cuối cùng có thể chữa khỏi mọi loại bệnh, nhưng việc chỉ làm cho các mô hình AI trở nên thông minh hơn là chưa đủ để đạt được mục tiêu này.

Vào thứ Hai theo giờ địa phương, Simo đã phản hồi trên X về những phát biểu trước đó của CEO Anthropic, Dario Amodei. Cuối tuần qua, Amodei cho rằng các doanh nghiệp AI cần phải thực sự đạt được những đột phá cụ thể mới có thể giành được sự công nhận từ công chúng vốn đang hoài nghi về công nghệ này.

Simo viết: "Tôi không đồng ý với Dario trong nhiều vấn đề, nhưng câu nói này hoàn toàn đúng: 'Ở giai đoạn hiện tại, việc nói rằng AI sẽ chữa khỏi ung thư đã trở thành một lời sáo rỗng hơn là một điều truyền cảm hứng, và hầu hết mọi người đều coi tuyên bố này là lừa dối. Cách hiệu quả thực sự là phải chữa khỏi ung thư trên thực tế'." Bà đã trích dẫn nguyên văn lời của Amodei.

Những phát biểu này của Amodei là một phần trong nỗ lực bảo vệ quan điểm của Anthropic về sự phát triển tương lai của AI. Thứ Bảy tuần trước, ông đã bác bỏ những ý kiến cho rằng mình quá bi quan về các lợi ích tiềm năng của AI. Ông cho biết, ngành công nghiệp AI bị công chúng nghi ngờ là do các doanh nghiệp trong quá khứ đã đưa ra nhiều lời hứa hẹn to tát nhưng lại không thực hiện được.

Simo đồng tình với quan điểm của Amodei về việc phải thực sự đạt được những đột phá trong y tế. Bà cho rằng vấn đề nằm ở chỗ mọi người thường đơn giản hóa việc liên kết trực tiếp các mô hình AI thông minh hơn với việc chữa khỏi bệnh, mà bỏ qua một hệ thống cơ sở hạ tầng thiết yếu tồn tại giữa hai yếu tố này.

Bà cho rằng "nút thắt" lớn nhất hiện nay nằm ở việc liệu có thể thu thập được "dữ liệu sinh học chính xác" hay không. Nếu thiếu dữ liệu cần thiết để hiểu về một căn bệnh cụ thể, ngay cả khi AI có khả năng suy luận mạnh mẽ, nó cũng không thể tìm ra phương pháp chữa trị từ hư không.

Simo viết: "Trớ trêu thay, đây cũng là lý do tại sao tôi lạc quan nhất về việc AI sẽ đạt được những tiến bộ vượt bậc trong lĩnh vực ung thư trước tiên. Nhiều thập kỷ đầu tư đã tích lũy được các bộ dữ liệu có quy mô đáng kinh ngạc, bao gồm nhiều lĩnh vực như hệ gen học, bệnh học, chẩn đoán hình ảnh y tế, kết quả điều trị lâm sàng, v.v."

Bà cho biết, đối với các bệnh mãn tính phức tạp hơn, hiện tại vẫn chưa tồn tại một cơ sở hạ tầng hoàn thiện như vậy.

Theo tìm hiểu của IT, Simo thành lập ChronicleBio chính là để giải quyết những vấn đề này. Vào tháng 8 năm 2025, trong khoảng thời gian bà gia nhập OpenAI với vai trò CEO mảng ứng dụng, Simo đã đồng sáng lập công ty công nghệ sinh học này. ChronicleBio đang xây dựng các bộ dữ liệu liên quan để hiểu rõ hơn về các bệnh mãn tính phức tạp.

Trước đây, Simo cũng từng chia sẻ về việc bản thân mắc hội chứng nhịp tim nhanh tư thế đứng (POTS). Đây là một căn bệnh mãn tính thường khó chẩn đoán và điều trị.

Tháng 7 năm nay, Simo thông báo từ chức vị trí toàn thời gian tại OpenAI. Trước đó, bà đã từng nghỉ phép vì lý do sức khỏe và cho biết sẽ tập trung nhiều hơn vào việc hồi phục.

Simo viết vào thứ Hai: "Trí thông minh của mô hình và cơ sở hạ tầng sinh học phải được mở rộng đồng bộ. Tôi thực sự tin rằng AI có thể chữa khỏi mọi bệnh tật, nhưng với điều kiện là chúng ta phải xây dựng cơ sở hạ tầng cần thiết để chuyển đổi trí thông minh AI thành các phương pháp điều trị thực tế với tốc độ tương đương với tốc độ nâng cao năng lực của các mô hình."

AI y tếDữ liệu sinh họcOpenAICông nghệ sinh họcĐột phá AI
Đọc bài gốc

Bài viết được AI dịch và tổng hợp tự động từ IT Home. Liên kết bài gốc ở phía trên. Dữ liệu đồng bộ qua API công khai được ghi nguồn tại AI HOT (canonical) ↗. AIHOT.vn luôn dẫn nguồn đầy đủ — nếu bạn thấy điểm cần chỉnh sửa, hãy gửi ý kiến tại trang phản hồi.