Liệu AI có đang kìm hãm sự tiến bộ của khoa học?

Tiến bộ khoa học đang chậm lại một cách rõ rệt.

👦🏻 Tác giả: Sayash Kapoor, Arvind Narayanan

🥷 Dịch bởi: Crossing

Lời người biên tập từ Crossing (Koji)

Cách đây không lâu, OpenAI đã công bố bằng chứng cho bài toán tồn tại và tính trơn của phương trình Navier–Stokes, với việc xác minh hình thức trong Lean được hoàn tất bởi GPT-6 Astra — làm dấy lên niềm tin rằng "AI đang thúc đẩy khoa học."

Nhưng bài viết năm 2025 này lại đặt ra một câu hỏi ngược đời và đáng suy ngẫm hơn: Liệu AI có thể giúp tạo ra các bài báo nhanh hơn trong khi lại làm chậm đi tiến bộ khoa học thực sự?

Tôi giới thiệu bài viết này vì các tác giả không sa đà vào khả năng của các mô hình. Thay vào đó, họ tập trung sự chú ý vào những nút thắt của các tổ chức khoa học: sự tập trung, các cơ chế khuyến khích, khả năng tái lập và sự hiểu biết của con người.

Khi AI giảm đáng kể chi phí "sản xuất câu trả lời", chúng ta càng cần phải xem xét lại thế nào mới là tiến bộ thực sự? Các công ty AI dự đoán rằng AI sẽ mang lại những bước tiến khoa học đáng kinh ngạc: chữa khỏi ung thư, tăng gấp đôi tuổi thọ con người, thuộc địa hóa không gian, thậm chí nén tiến bộ của cả một thế kỷ vào thập kỷ tới.

Đối với thế giới công nghệ, đây dường như là bước đi tất yếu tiếp theo: AI có thể thâm nhập vào mọi giai đoạn của quy trình nghiên cứu — tóm tắt tài liệu, tạo giả thuyết, phân tích dữ liệu, thực hiện thí nghiệm, viết bài báo và tiến hành bình duyệt.

Tuy nhiên, tác động của các công nghệ mới lên những tổ chức hiện hữu thường đi ngược lại với trực giác ban đầu. Máy in từng được Giáo hội Công giáo coi là công cụ để củng cố quyền lực; mạng xã hội từng được ca ngợi là động cơ thúc đẩy dân chủ hóa toàn cầu sau Mùa xuân Ả Rập.

Tác động của AI đối với khoa học cũng có thể mang lại những kết quả trái ngược: ngay cả khi mọi nhà khoa học áp dụng AI đều trở nên năng suất hơn, điều đó không có nghĩa là hệ thống khoa học phức tạp nói chung sẽ được hưởng lợi.

Để hiểu điều này, chúng ta phải đối mặt với "nghịch lý sản xuất - tiến bộ":

Tốc độ xuất bản khoa học đã tăng theo cấp số nhân — tăng khoảng 500 lần trong giai đoạn từ năm 1900 đến 2015. Thế nhưng, theo hầu hết các thước đo hiện có, tốc độ tiến bộ khoa học thực sự đã không theo kịp, và thậm chí có thể đang chậm lại.

Các công ty AI, các nhà tài trợ nghiên cứu và các nhà hoạch định chính sách hiện đang tập trung vào việc đẩy nhanh "sản xuất". Nhưng điều này có thể giống như việc mở rộng thêm làn đường cho một con đường cao tốc trong khi vấn đề thực sự lại nằm ở sự tắc nghẽn tại trạm thu phí — chỉ làm mọi thứ trở nên tồi tệ hơn.

Khoa học đang chậm lại: Nghịch lý sản xuất - tiến bộ

Sản lượng bài báo toàn cầu tăng gấp đôi sau mỗi 12 năm; số lượng người tham gia nghiên cứu thậm chí còn tăng nhanh hơn.

Từ năm 2000 đến 2021, đầu tư cho R&D tại bảy quốc gia tài trợ nghiên cứu lớn — Hoa Kỳ, Trung Quốc, Nhật Bản, Đức, Hàn Quốc, Vương quốc Anh và Pháp — đã tăng khoảng bốn lần.

Vấn đề là việc có nhiều bài báo hơn, nhiều nhà nghiên cứu hơn và nhiều kinh phí hơn không tự động mang lại nhiều đột phá hơn.

Tiến bộ khoa học thực sự đến từ những thay đổi trong khung tư duy. Ví dụ, thuyết kiến tạo mảng đã cho phép các nhà địa chất hiểu đúng về sự hình thành của các lục địa và dãy núi lần đầu tiên. Trước bước ngoặt này, dù có tích lũy bao nhiêu quan sát và bài báo trong khuôn khổ cũ cũng không thể tạo ra tiến bộ tương đương.

Metascience (siêu khoa học) — nghiên cứu về chính khoa học bằng các phương pháp khoa học — đang cố gắng đo lường khoảng cách này.

Nó đặt câu hỏi liệu nghiên cứu có thể tái lập được không, các cơ chế khuyến khích trong học thuật định hình kết quả như thế nào, mô hình tài trợ nào thúc đẩy đột phá và khoa học thực sự đang tiến triển nhanh đến mức nào.

Số lượng bài báo và tác giả liên tục tăng, nhưng tính đột phá của các bài báo lại đang giảm dần

Nhiều bằng chứng cho thấy cùng một xu hướng:

Tỷ trọng các bài báo "có tính đột phá" trong tổng sản lượng nghiên cứu liên tục giảm. Các bài báo và bằng sáng chế tăng theo cấp số nhân, nhưng số lượng tuyệt đối các đột phá thực sự vẫn gần như đi ngang.

Các lý thuyết mới thường mang đến những khái niệm và thuật ngữ mới, nhưng số lượng các tổ hợp từ độc đáo trong tiêu đề bài báo đã chững lại hoặc thậm chí giảm kể từ đầu những năm 2000.

Các nhà khoa học trong nhiều lĩnh vực đánh giá rằng những khám phá đoạt giải Nobel từ đầu thế kỷ 20 có tầm quan trọng tương đương với các thành tựu Nobel gần đây. Việc đầu tư tăng mạnh đã không làm cho những đột phá quan trọng nhất trở nên ấn tượng hơn.

Tỷ trọng các khám phá đoạt giải Nobel được thực hiện trong vòng 20 năm trước khi trao giải đã giảm từ khoảng 90% vào năm 1970 xuống còn khoảng 50% vào năm 2015. Điều này cho thấy hoặc là các đột phá lớn đang diễn ra chậm hơn, hoặc là chúng mất nhiều thời gian hơn để được công nhận.

Nhìn vào các chỉ số từ tăng trưởng kinh tế, Định luật Moore, năng suất cây trồng và tuổi thọ, sự tăng trưởng theo cấp số nhân về số lượng nhà nghiên cứu đã bị bù trừ bởi năng suất trên mỗi nhà nghiên cứu đang giảm dần đều đặn.

Tỷ trọng các khám phá đoạt giải Nobel được thực hiện trong vòng 20 năm trước khi trao giải liên tục giảm

Năng suất nghiên cứu tiếp tục giảm

Tất cả các số liệu này đều có những hạn chế. Ví dụ, việc sử dụng các mô hình trích dẫn để đánh giá xem một bài báo có "đột phá" hay không có thể bị ảnh hưởng bởi các thói quen trích dẫn thay đổi, và một đột phá như AlphaFold sẽ không được ghi nhận là đột phá theo thước đo này.

Nhưng nhìn chung, các bằng chứng ít nhất đã xác nhận điều này: so với sự tăng trưởng về số lượng bài báo, nhà nghiên cứu và nguồn lực, tiến bộ khoa học đang chậm lại một cách rõ rệt.

Bằng chứng then chốt cho thấy tiến bộ khoa học đang chậm lại

Tại sao tiến bộ khoa học lại chậm lại? Liệu AI có thể giúp ích?