Nguyên tác: Where did all the computer-science professors go?
Tác giả: Lila Shroff và Rose Horowitz
Chuyển ngữ: PHAN THỊ SÓNG BIỂN
Công ty Anthropic đã chiêu dụ được nhiều giáo sư tên tuổi đến mức chuyện này trở thành chủ đề đùa vui trong các trường đại học. Subbarao Kambhampati, một giáo sư khoa học máy tính tại Đại học Tiểu bang Arizona (người hiện vẫn chưa vào hãng Anthropic), nói: “Bây giờ câu ‘Tôi sắp sang Anthropic làm đấy’ đã trở thành một câu nói đùa phổ biến.“
Ngay trong tháng này, công ty AI Anthropic đã chiêu mộ luôn cả Trưởng khoa Điện tử và Khoa học Máy tính của Đại học UC Berkeley, có lẽ là để giúp họ phát triển những con AI giỏi giang hơn. Nhưng đáng kinh ngạc hơn là chỉ trong vài tuần qua, Anthropic còn tuyển thêm một nhà kinh tế học từ Stanford, một nhà vật lý lý thuyết từ Đại học Maryland, cùng một nhà triết học phân tích từ Đại học UT Austin.
Các công ty AI đang dần biến thành những “đại học thu nhỏ” đúng nghĩa. OpenAI hiện có dàn nhân sự gồm các nhà toán học và vật lý học hàng đầu—trong đó có một người chuyên nghiên cứu về lỗ đen (black hole – vật thể có lực hút mạnh đến mức nuốt chửng cả ánh sáng), và một người chuyên về lý thuyết dây (string theory – mô hình cho rằng vạn vật được tạo nên từ những sợi dây năng lượng siêu nhỏ). Cuối tháng Sáu vừa rồi, ít nhất ba giáo sư khoa học máy tính đã chuyển sang phòng nghiên cứu AI của Meta.
Tương tự như Anthropic, DeepMind cũng là “ngôi nhà chung” của một nhóm các nhà triết học. Chưa dừng lại ở đó, những tin tuyển dụng gần đây của Anthropic cho thấy họ còn muốn chiêu mộ thêm cả các nhà nghiên cứu luật pháp và khoa học chính trị.
Rất khó để biết chính xác có bao nhiêu giáo sư—đang làm việc hoặc đã nghỉ—hiện đang công tác tại các công ty AI.
Tính riêng ở bốn tập đoàn lớn kể trên, chúng tôi đã thống kê được hơn 80 người, mà phần lớn trong số đó là các nhà khoa học ngành máy tính. Có người bỏ hẳn công việc giảng dạy; có người chọn làm việc bán thời gian cho trường đại học. Con số này chắc chắn vẫn thấp hơn nhiều so với thực tế, vì chúng tôi không thể truy cập vào dữ liệu nội bộ. Đó là còn chưa kể đến rất nhiều giáo sư đã tự mở công ty riêng, những người làm ở các công ty AI khởi nghiệp khác, hay những người hợp tác với ngành công nghiệp này theo dạng tự do.
Đặc biệt với các nhà nghiên cứu AI, những công ty trí tuệ nhân tạo này có sức hút vô cùng lớn.
Humphrey Shi—một giáo sư máy tính tại Đại học Georgia Tech, người đã chuyển sang làm phó chủ tịch tại Nvidia vào mùa Thu năm ngoái—chia sẻ: “Bây giờ, phần lớn các nghiên cứu quan trọng đều đang diễn ra ở những công ty.” Theo góc nhìn của ông, “Nếu bạn muốn làm một điều gì đó thực sự tạo nên khác biệt, thì có lẽ bạn sẽ muốn gia nhập một trong những tập đoàn này.“
Các công ty công nghệ đang đưa ra những lời mời cộng tác — đi kèm mức lương cực kỳ hấp dẫn — khiến các nhà nghiên cứu khó lòng từ chối. Và trong tiến trình đó, những nghiên cứu trước đây từng được thực hiện một cách công khai giờ đây đang bị đóng kín đằng sau những cánh cửa nội bộ.
Trong suốt nhiều thập niên, trường đại học từng là trung tâm của các nghiên cứu về AI. Ngành này chính thức ra đời từ một cuộc hội ngộ của các nhà nghiên cứu tại Đại học Dartmouth vào năm 1956, và nguồn ngân sách từ chính phủ đã hỗ trợ rất nhiều cho giai đoạn đầu. Đến đầu thập niên 2010, giới lãnh đạo Thung lũng Silicon bắt đầu đánh giá nghiêm túc hơn về tiềm năng thương mại của AI, rồi bắt tay vào việc chiêu mộ những nhà nghiên cứu giỏi nhất.
Năm 2013, Google đã chi 44 triệu đôla để mua lại một công ty khởi nghiệp do ba nhà nghiên cứu AI đến từ Đại học Toronto điều hành. Tiếp đó, Facebook tuyển Giáo sư Yann LeCun từ Đại học NYU về để thành lập phòng nghiên cứu AI cho công ty; Uber thì “câu” mất khoảng 40 nhà nghiên cứu của Đại học Carnegie Mellon để nghiên cứu và chế tạo xe tự lái.
Tuy nhiên nhìn chung, dù ngày càng có nhiều công việc được thực hiện bên trong các công ty tư nhân, nhiều chuyên gia vừa được tuyển dụng vẫn giữ lại học hàm giáo sư của mình và gây dựng nên một văn hóa nghiên cứu cởi mở. “Các nhà nghiên cứu sẽ được khuyến khích mạnh mẽ việc công bố các công trình của mình,” OpenAI từng viết như vậy trong thông cáo thành lập (hãy chú ý đến ngay chính cái tên của tổ chức này: OpenAI – “AI Mở”).
Chính chuẩn mực cởi mở đó đã góp phần tạo nên sự bùng nổ AI như hiện nay: Vào năm 2017, các nhà khoa học tại Google công bố một bài báo nghiên cứu đã ngay lập tức thu hút sự chú ý của OpenAI. Phát minh mới này của Google có tên là “transformer”—và đó cũng chính là chữ T trong tên gọi ChatGPT.
Khi AI đã thu hút sự chú ý của mọi người, Thung lũng Silicon lại càng đẩy mạnh nỗ lực chiêu mộ những nhà nghiên cứu hàng đầu—và họ bắt đầu vươn tầm mắt ra khỏi các chuyên gia chỉ trong khoa máy tính. Các nhà triết học giúp huấn luyện chatbot của những công ty công nghệ giao tiếp tốt hơn với con người, trong khi các nhà kinh tế học nghiên cứu những tác động của AI lên thị trường lao động.
Mức lương cao thực ra chỉ là một phần khiến nhiều giáo sư hay nhà nghiên cứu gia nhập những công ty AI. Kỷ nguyên nghiên cứu AI hiện nay đòi hỏi sức mạnh máy tính cực kỳ lớn. Tài nguyên của các trường đại học rất nhỏ so với những gì Thung lũng Silicon có thể cung cấp, và khoảng cách này ngày càng nới rộng khi chính quyền Trump cắt giảm ngân sách dành cho những nghiên cứu khoa học.
Anca Dragan—một chuyên gia máy tính tại Đại học UC Berkeley, người hiện đứng đầu bộ phận an toàn và định hướng AI của DeepMind—chia sẻ với chúng tôi qua email rằng, động lực chính khiến bà nhận công việc này là để tiếp cận được “nguồn dữ liệu, sức mạnh máy tính và ngân sách dồi dào nhằm tạo ra những bước tiến về an toàn AI ở những công nghệ tiên tiến nhất.“
Một số giáo sư chọn ở lại môi trường đại học cũng đang bắt tay hợp tác với các phòng nghiên cứu hàng đầu hoặc tự mở công ty AI riêng, một phần là để họ có thể theo đuổi các nghiên cứu của mình mà không gặp rào cản thiếu hụt tài nguyên. Thậm chí trong một số trường hợp, những nghiên cứu sinh tiến sĩ đầy tiềm năng cũng đang bỏ dở chương trình học—hoặc bỏ qua luôn việc học lên tiến sĩ—để nhảy sang làm việc trong ngành AI.
Dù các trường đại học vẫn đang thực hiện rất nhiều nghiên cứu, nhiều giáo sư chia sẻ với chúng tôi rằng, việc này đang tạo ra một hiệu ứng dây chuyền: Khi ngày càng có nhiều nhà nghiên cứu bị các công ty công nghệ hút mất, trung tâm của ngành nghiên cứu AI lại càng dịch chuyển xa khỏi môi trường đại học, và điều đó lại càng thôi thúc những người còn ở lại ra đi.
Làn sóng tản cư này cũng có thể mang lại một vài lợi ích. Nhiều giáo sư hiện làm việc tại các phòng nghiên cứu chỉ đang làm thế trong thời gian tạm nghỉ dạy; một số người có thể sẽ quay lại làm việc toàn thời gian ở trường đại học. Khi trở về, họ sẽ mang theo những kiến thức mới nhất về các nghiên cứu tiên tiến về lại trường lớp. (Chẳng hạn như chuyên gia Anca Dragan hiện đang chuẩn bị giảng dạy một lớp chuyên đề nhỏ cho các nghiên cứu sinh tiến sĩ về mảng an toàn AI).
Các nhà khoa học tại các phòng nghiên cứu AI cũng có thể sáng tạo với tốc độ nhanh hơn. Dù sao thì họ cũng không phải lo lắng về việc nộp đơn xin tài trợ hay phải chờ đợi nhiều năm trời để bài báo của mình qua được khâu kiểm duyệt chuyên môn. “Nếu một số nghiên cứu tốt nhất đang được thực hiện ở các công ty này, thì tôi cũng muốn đồng nghiệp và các giảng viên của mình có mặt ở đó,” Chris Gregg—một chuyên gia máy tính tại Đại học Stanford—chia sẻ với chúng tôi. “Bạn cứ nhắm đến nơi nào đang làm nghiên cứu tốt nhất mà đi, và nếu nơi đó vô tình lại là một công ty, thì cũng đành chịu thôi.“
Nhưng khi các chuyên gia rời trường đại học để sang các phòng nghiên cứu AI hoặc dành nhiều thời gian hơn cho công ty riêng của họ, các trường đại học sẽ còn lại ít giáo sư hơn để giảng dạy cho thế hệ nghiên cứu tiếp theo. (chuyên gia máy tính Chris Gregg cho biết đôi khi sinh viên hỏi tại sao một số môn học không còn được mở nữa, và câu trả lời đôi khi là vì vị giáo sư đó đang tạm nghỉ để sang làm việc cho một công ty AI).
Theo nhận định của giáo sư Humphrey Shi, khi các giáo sư giỏi rời khỏi trường đại học, sinh viên sẽ khó thực hiện được những công trình giúp họ nổi bật trong mắt các nhà tuyển dụng tương lai. Để tạo nên sự khác biệt so với các ứng viên khác, việc từng làm việc với những người thầy đang thực hiện các nghiên cứu quan trọng và tiên tiến sẽ giúp ích rất nhiều.
Bà Jennifer Chayes—Trưởng khoa Máy tính, Khoa học Dữ liệu và Xã hội tại Đại học UC Berkeley—chia sẻ nỗi lo ngại rằng khi các nghiên cứu chỉ tập trung vào các phòng nghiên cứu sở hữu các mô hình độc quyền, những người bên ngoài sẽ càng khó dùng các mô hình AI này để thúc đẩy khoa học tiến lên. “Các khoa máy tính ở các trường đại học rồi sẽ vượt qua được sóng gió này,” bà nói. “Nhưng tôi không chắc liệu nền kinh tế đổi mới sáng tạo của chúng ta có làm được điều đó hay không.“
Khi cuộc đua AI ngày càng trở nên gay gắt, các công ty giờ đây từ chối công bố phần lớn các nghiên cứu của mình vì sợ làm mất đi lợi thế cạnh tranh. Cả ông Gregg lẫn bà Chayes đều cho biết họ nghe nhiều nhà nghiên cứu chuyển sang các phòng nghiên cứu AI than thở rằng họ không thể công bố những công trình mà mình mong muốn.
“Một vài công ty AI hàng đầu đúng là có chia sẻ một số phát minh tiên tiến nhất, nhưng đó chỉ là một phần rất nhỏ so với kho tàng tri thức khổng lồ về AI lẽ ra có thể được chia sẻ,” Nathan Lambert, một nhà nghiên cứu AI độc lập, cho biết.
Theo một nghiên cứu, khi các chuyên gia AI rời hẳn trường đại học để sang làm việc cho các công ty, số nghiên cứu khoa học mà họ công bố mỗi năm giảm đi khoảng 65%.
Những công trình hiếm hoi được công bố thường có xu hướng tập trung vào các nỗ lực bảo đảm an toàn hơn là phô diễn những năng lực tiên tiến nhất của AI; các nghiên cứu tư nhân này đôi khi chỉ phục vụ cho việc tạo tiếng vang thương mại.
Khi sự cạnh tranh giữa các công ty AI ngày càng leo thang hơn nữa, không chỉ có các nghiên cứu bị khóa chặt đằng sau những cánh cửa nội bộ, mà ngay cả các mô hình AI cũng vậy.
Tháng trước, khi Anthropic ra mắt một mô hình mới rất mạnh mẽ mang tên Fable, công ty này đã tuyên bố rằng họ sẽ âm thầm làm giảm khả năng thực hiện một số nghiên cứu AI của mô hình này. Động thái đó được đưa ra dưới danh nghĩa là một quyết định để bảo đảm sự an toàn cho xã hội và con người, nhưng làn sóng phản đối từ giới học thuật lại diễn ra rất gay gắt. (Anthropic sau đó đã phải xin lỗi và thay đổi chính sách này).
Các nhà nghiên cứu chọn chuyển sang làm việc cho các công ty công nghệ thì lại nhìn nhận vấn đề một cách lạc quan hơn. Ông Shi—giáo sư Đại học Georgia Tech hiện đang làm việc tại Nvidia—cho biết công ty này cam kết duy trì văn hóa nghiên cứu cởi mở, và đó cũng là một phần lý do ông quyết định nhận lời làm việc ở đây.
Trong khi đó, bà Dragan—chuyên gia máy tính của Đại học Berkeley hiện làm việc tại DeepMind—lại giải thích rằng công bố bài báo khoa học không phải là tất cả. Bà nhận xét: “So với việc công bố các nghiên cứu tôi thấy việc là tham gia vào quá trình xây dựng chính sách và quy định quản lý là một ưu tiên quan trọng hơn nhiều.”
Chúng tôi cũng đã liên lạc với người đại diện của OpenAI, Meta và Anthropic để xin ý kiến. Anthropic từ chối bình luận; còn OpenAI và Meta thì không đưa ra phản hồi.
Tình trạng các công ty AI đang chiêu dụ những chuyên gia nói trên có thể sẽ tạo ra những tác động rất sâu rộng, không chỉ đối với riêng ngành nghiên cứu AI mà còn cho cả nền khoa học nói chung. Tại Thung lũng Silicon, đang có một quan điểm phổ biến rằng các phòng nghiên cứu AI hàng đầu rồi sẽ trở thành động lực chính thúc đẩy sự phát triển của khoa học. Demis Hassabis—Giám đốc điều hành của DeepMind—đã viết vào tuần trước: “Trí tuệ nhân tạo tổng hợp (AGI) có tiềm năng trở thành công cụ tối thượng giúp thúc đẩy khoa học và y học tiến lên.“
Ông Hassabis trước đây từng chia sẻ rằng nguồn cảm hứng cho công ty của ông chính là Bell Labs—trung tâm nghiên cứu và phát triển của tập đoàn viễn thông AT&T, nơi từng quy tụ khoảng 1.200 tiến sĩ ở thời kỳ đỉnh cao vào thập niên 1960. Các nhà khoa học tại phòng nghiên cứu đó đã mang về ít nhất 10 giải Nobel, đồng thời là những người phát minh ra bóng bán dẫn (transitor) và pin mặt trời (solar cell) hiện đại.
Trên thực tế, DeepMind cũng đã thực hiện công trình nghiên cứu đoạt giải Nobel về dự đoán cấu trúc protein, và các mô hình AI hàng đầu hiện nay đã chứng minh được những năng lực vô cùng xuất sắc trong nghiên cứu toán học. Hôm Chủ nhật vừa qua, một nhà toán học đang làm việc tại Anthropic đã đăng tải thông tin rằng ông đã dùng mô hình Fable của công ty ngay trong lúc xem trận chung kết World Cup để giải quyết một bài toán có lịch sử gần 90 năm.
Thế nhưng, nếu tài năng khoa học và sức mạnh máy tính cứ tiếp tục tập trung vào tay các công ty tư nhân, Thung lũng Silicon rất có thể sẽ trở thành “kẻ gác cổng” nắm quyền kiểm soát nền khoa học.
Nhiều người đã bắt đầu dấy lên những nỗi lo ngại: Một nhóm các nhà nghiên cứu gần đây đã công bố một tuyên bố chung cảnh báo về “sự can thiệp ngày càng sâu của các công ty công nghệ vào ngành nghiên cứu toán học.”
Họ tranh luận rằng, nếu không được kiểm soát, sự xâm nhập của các tập đoàn công nghệ vào mảng nghiên cứu có thể làm ảnh hưởng đến “cả phạm vi lẫn chiều sâu của chính ngành toán học.” Và thay vì thúc đẩy khoa học tiến nhanh hơn như lời hứa hẹn của giới lãnh đạo các công ty AI, họ rất có thể sẽ khiến nền khoa học bị bóp nghẹt.
Lila Shroff và Rose Horowitch là hai ký giả làm việc tại tờ The Atlantic
Cùng một tác giả: https://www.toiyeutiengnuoctoi.com/category/tac-gia/a-to-h/phan-thi-song-bien/
