Vì sao “AI sẽ chữa khỏi ung thư” chưa phải là lời hứa đáng tin

“AI sẽ chữa khỏi ung thư” đã trở thành cách nói tắt cho viễn cảnh lạc quan nhất về trí tuệ nhân tạo. Nhưng bất đồng công khai giữa Sam Altman, CEO OpenAI, và Dario Amodei, CEO Anthropic, không chủ yếu nằm ở chỗ tiến bộ y học có đáng giá hay không. Vấn đề là khẩu hiệu ấy đang thiếu điều gì: với Altman là một tầm nhìn đủ rộng về con người; với Amodei là bằng chứng.

Cả hai đều cho rằng chỉ riêng lời hứa chữa ung thư là chưa đủ

Cả Altman lẫn Amodei đều không xem câu “AI sẽ chữa khỏi ung thư” là lời giải quyết trọn vẹn cho tranh luận xã hội về AI.

Altman nói ngành công nghệ đã làm rất tệ trong việc giải thích mặt tích cực của AI. Theo ông, chữa khỏi ung thư dĩ nhiên sẽ là một kết quả tuyệt vời, nhưng tự nó vẫn chưa đủ tham vọng. AI, theo cách ông hình dung, cần giúp con người có nhiều quyền chủ động và năng lực hơn: mở rộng khả năng sáng tạo, khởi nghiệp, thay vì dồn năng lực vào một nhóm nhỏ tổ chức. 23

Phê phán của Amodei khắt khe hơn. Ông gọi “AI sẽ chữa khỏi ung thư” là một sáo ngữ mà nhiều người thấy dễ gây hiểu lầm; một chiến dịch truyền thông hào nhoáng, mang thông điệp tích cực, không thể vá được cuộc khủng hoảng niềm tin sâu hơn. Tiêu chuẩn của ông là kết quả thực sự: ngành AI phải tạo ra các lợi ích đủ cụ thể để công chúng nhận ra. “Thực sự chữa khỏi ung thư” là ví dụ nổi bật mà ông cố ý đưa ra. 49

Altman: lợi ích phải rộng hơn và gần với từng người hơn

Phản đối của Altman về bản chất là vấn đề phạm vi. Một đột phá y khoa có ích cho xã hội, nhưng chưa trả lời đầy đủ AI sẽ thay đổi cuộc sống hằng ngày của người bình thường ra sao.

Lập luận ông ưu tiên là đưa năng lực đến tay người dùng: những công cụ giúp họ sáng tạo, lập doanh nghiệp, hoặc theo đuổi công việc khoa học và kỹ thuật. Theo cách nhìn này, điều quan trọng không chỉ là một phát minh tương lai được trao cho công chúng, mà là liệu mỗi người có thể trực tiếp sử dụng các hệ thống mạnh để gia tăng quyền tự chủ hay không. 29

Vì vậy, câu trả lời của Altman trước sự hoài nghi không đơn thuần là “hãy đợi đến khi có thuốc chữa”. Ông cho rằng ngành AI cần làm cho lợi ích rộng lớn hơn trở nên dễ thấy — và chứng minh AI tăng, chứ không làm giảm, quyền chủ động của con người. 23

Amodei: lời hứa lớn hơn không thể thay thế bằng chứng

Amodei không chấp nhận việc đánh bóng truyền thông, cũng không cho rằng một lời hứa rộng hơn sẽ tự giải quyết được sự thiếu tin tưởng. Quan điểm của ông là: một tuyên bố vĩ đại sẽ mất sức nặng nếu công chúng không thấy kết quả đáng tin cậy, đã được tạo ra trong thực tế.

Từ đây xuất hiện khác biệt giữa hai lập trường. Altman thấy khẩu hiệu về ung thư là chưa đủ rộng. Amodei thấy nó chưa đủ được chứng thực. Danh sách dài hơn về các lợi ích được hứa hẹn — công cụ sáng tạo, khởi nghiệp, tiến bộ khoa học, giáo dục — chỉ củng cố lập luận của Altman nếu các lợi ích ấy hiện hữu, được phân bổ công bằng và có thể kiểm chứng. Nếu không, nó có thể làm đậm thêm lo ngại của Amodei rằng ngành AI đang yêu cầu công chúng tin vào thêm một dự báo bao quát khác. 249

Vì sao hứa hẹn chữa ung thư đặc biệt rủi ro

AI hiện được nghiên cứu và ứng dụng thử nghiệm ở nhiều khâu của ung thư học và phát triển thuốc: phát hiện mục tiêu điều trị, thiết kế phân tử, chẩn đoán và quy trình lâm sàng. Tuy nhiên, tiến bộ trong tính toán hoặc ở giai đoạn khám phá ban đầu không đồng nghĩa với việc đã chứng minh một liệu pháp giúp cải thiện kết quả điều trị cho bệnh nhân.

Một tổng quan về AI trong ung thư học nêu các thách thức về tích hợp dữ liệu, khả năng diễn giải mô hình, tính công bằng, chuyển dịch sang thực hành lâm sàng và quản trị pháp lý. Nghiên cứu này cũng lưu ý nhiều mô hình có kết quả mạnh trên dữ liệu hồi cứu nhưng chưa được xác nhận bằng các thử nghiệm lâm sàng tiến cứu. 17

Phát triển thuốc vẫn là quá trình dài và bất định: từ khi xác định ứng viên đến lúc được cấp phép lưu hành thường mất khoảng 10–15 năm. 1718 Các đánh giá gần đây về phát hiện thuốc bằng AI cũng kết luận AI có thể tăng tốc giai đoạn đầu, nhưng lợi thế đó chưa nhất quán chuyển thành tỷ lệ thành công cao hơn ở giai đoạn lâm sàng muộn; khả năng tái lập, tính minh bạch dữ liệu, quy định và xác thực trong thực tế vẫn là những rào cản. 22

Có những tín hiệu tích cực về khả năng chuyển dịch: một số hợp chất có hỗ trợ AI đã bước vào đánh giá lâm sàng. Nhưng các nghiên cứu đó tự chúng chưa chứng minh hiệu quả điều trị dứt khoát, càng chưa thể chứng minh một phương pháp chữa khỏi ung thư có thể áp dụng rộng rãi. 19 Bằng chứng hiện có ủng hộ sự lạc quan thận trọng về AI như một công cụ nghiên cứu và lâm sàng — chứ không ủng hộ một thời hạn chắc chắn để “chữa khỏi ung thư”.

Niềm tin còn phụ thuộc vào ai gánh chi phí

Lời hứa y học này xuất hiện trong bối cảnh xã hội rộng hơn. Khi đánh giá AI, công chúng không chỉ cân nhắc một triển vọng khoa học xa xôi; họ còn phải đối mặt với những câu hỏi gần hơn về việc làm, thông tin sai lệch, quyền riêng tư, an toàn, giáo dục và hạ tầng cần thiết để vận hành các hệ thống AI tiên tiến.

Dữ liệu khảo sát phản ánh một phần khoảng cách giữa lợi ích được hứa hẹn và chi phí người dân có thể nhìn thấy. Trong khảo sát Reuters/Ipsos, chỉ khoảng một phần ba người Mỹ ủng hộ tốc độ xây dựng trung tâm dữ liệu phục vụ AI, trong khi 77% lo ngại việc phát triển này sẽ làm tăng giá điện. 34 Một báo cáo toàn cầu khác cho thấy 54% người trả lời dè dặt khi tin tưởng AI, với các mối lo gồm an ninh mạng, quyền riêng tư, thông tin sai lệch, mất việc, suy giảm kỹ năng và tác động xã hội rộng hơn. 38

Những kết quả này không có nghĩa công chúng phản đối mọi ứng dụng AI. Nhưng chúng cho thấy vì sao một lời hứa về chuyển biến y học trong tương lai có thể không trả lời được các câu hỏi tức thời của cộng đồng về tiêu thụ điện, nhu cầu nước, hóa đơn sinh hoạt, việc làm hay quyền kiểm soát công nghệ.

Tiêu chuẩn thuyết phục hơn cho lời hứa về AI

Altman và Amodei chỉ ra hai thất bại khác nhau, nhưng có thể kết hợp quan điểm của họ thành một tiêu chuẩn cao hơn.

Một lập luận đáng tin về AI cần:

• Cho thấy lợi ích cụ thể, không chỉ nêu khả năng trong tương lai. Các tuyên bố cần gắn với kết quả mà nhà nghiên cứu độc lập, cơ quan quản lý, người dùng và cộng đồng bị tác động có thể đánh giá.
• Phân biệt phát hiện khoa học với lợi ích lâm sàng. Tạo giả thuyết hoặc thiết kế phân tử nhanh hơn là có ý nghĩa, nhưng không đồng nghĩa đã có một phương pháp điều trị an toàn, hiệu quả và được phê duyệt.
• Nói rõ mốc thời gian và mức độ bất định. Nghiên cứu y học đòi hỏi quá trình kiểm chứng mà các màn trình diễn ấn tượng hoặc việc tăng năng lực tính toán không thể thay thế.
• Đặt quyền chủ động vào tay người dùng. Trọng tâm của Altman về sáng tạo và khởi nghiệp thuyết phục nhất khi quyền tiếp cận và lợi ích được mở rộng, thay vì tập trung. 29
• Tính đến tác hại và chi phí hạ tầng. Niềm tin đòi hỏi sự minh bạch về an toàn, tác động lao động, quyền riêng tư, cũng như việc ai sẽ chi trả cho điện năng và các ảnh hưởng địa phương khác. 3438

Vì thế, câu trả lời tốt hơn không phải là “hãy tin chúng tôi, AI sẽ chữa khỏi ung thư”, cũng không chỉ là “AI sẽ khiến mọi người sáng tạo hơn”. Điều thuyết phục hơn là một hồ sơ lợi ích đã được chứng minh, có thể kiểm tra độc lập — đi kèm giới hạn được nói rõ, triển khai có trách nhiệm và cách đối xử công bằng với những người, những cộng đồng phải gánh chi phí của AI.