Nghiên cứu mới dự báo AI sẽ chinh phục nhiều lĩnh vực khoa học lý thuyết

Các nhà khoa học tại Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) nhận định trí tuệ nhân tạo đang đứng trước ngưỡng cửa tạo ra cuộc cách mạng mới trong hàng loạt lĩnh vực khoa học lý thuyết, tiếp nối những thành công vang dội trong ngành toán học.

Tiềm năng mở rộng sang các lĩnh vực khoa học lý thuyết

Trong bối cảnh cộng đồng toán học vẫn đang thích ứng với việc AI tự động hóa nhiều quy trình giải quyết vấn đề, nghiên cứu mới nhất từ tiến sĩ Neil Thompson cùng các cộng sự tại Phòng thí nghiệm Khoa học máy tính và Trí tuệ nhân tạo (CSAIL) của MIT cho thấy tầm ảnh hưởng của công nghệ này sẽ còn vươn xa hơn nữa.

Cụ thể, các lĩnh vực như xác suất thống kê, lý thuyết kinh tế, năng lượng cao, lực hấp dẫn, vũ trụ học và vật lý lượng tử được dự đoán sẽ chịu tác động mạnh mẽ từ tốc độ tiến hóa vượt bậc của các mô hình AI tiên tiến.

Khả năng giải quyết vấn đề được cải thiện rõ rệt

Trong một buổi thuyết trình, tiến sĩ Thompson tiết lộ tỷ lệ giải quyết chính xác các vấn đề lý thuyết phức tạp của những mô hình AI hàng đầu đã tăng từ khoảng 2% lên tới 35%. Ông cũng đưa ra dự báo rằng công nghệ này có thể giải đáp hoàn toàn nhiều câu hỏi lý thuyết hóc búa chỉ trong vòng vài năm tới.

Để đưa ra đánh giá này, nhóm nghiên cứu đã tổng hợp các bài báo khoa học được công bố trực tuyến trong khoảng thời gian từ tháng 12/2025 đến tháng 5/2026. Họ tiến hành kiểm tra khả năng xử lý của các mô hình thuộc dòng OpenAI như o1, o3, GPT-5 và các phiên bản tiếp theo.

Phương pháp kiểm chứng khách quan và khắt khe

Nhằm đảm bảo tính khách quan, nhóm nghiên cứu đã chọn lọc các bài báo xuất bản sau thời điểm các mô hình AI ngừng cập nhật dữ liệu huấn luyện. Thêm vào đó, việc truy cập Internet cũng bị vô hiệu hóa để ngăn chặn các mô hình tìm kiếm đáp án có sẵn trên mạng.

Phương pháp này được giới chuyên môn đánh giá là rất khắt khe, chứng minh rằng AI thực sự có năng lực sáng tạo và tự đưa ra giải pháp thay vì chỉ 'học vẹt' từ kho dữ liệu cũ. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào các bài toán mà AI có thể tự tìm ra lời giải bằng tư duy lý thuyết mà không cần dựa vào mô phỏng hay thực nghiệm vật lý.

Thách thức và vai trò của con người trong nghiên cứu khoa học

Dù vậy, sự can thiệp sâu rộng của AI cũng đi kèm với những rủi ro nhất định. Tiến sĩ Thompson cảnh báo rằng các giải pháp do AI tạo ra vẫn tiềm ẩn khả năng sai sót, nhất là khi đối mặt với những vấn đề có độ phức tạp cao. Do đó, sự giám sát và kiểm định từ con người vẫn là yếu tố cốt lõi để đảm bảo tính chính xác.

Đồng quan điểm trên, nhà nghiên cứu Sara Hooker cho rằng AI sẽ thay đổi triệt để phương pháp làm việc của các nhà khoa học nhưng không thể thay thế họ. Theo bà, điểm yếu của AI là không biết cách đặt ra những câu hỏi nền tảng để định hướng khám phá, do đó con người vẫn giữ vai trò quyết định trong việc định hình vấn đề và khai thác hiệu quả công cụ này.