Một nghiên cứu mới giới thiệu bộ đánh giá InnovationEval đã chỉ ra rằng các mô hình trí tuệ nhân tạo hàng đầu hiện nay vẫn chưa thể sánh ngang với con người trong việc phát minh các thuật toán học máy (ML) mới. Mặc dù tự động hóa nghiên cứu AI là mục tiêu lớn của nhiều tập đoàn công nghệ, kết quả thực tế cho thấy khoảng cách giữa AI và nhà nghiên cứu con người vẫn còn rất xa.
Thử nghiệm InnovationEval đặt ra bài toán kiểm tra xem AI có thể tự lập ra chiến lược và phát minh một thuật toán ML chưa từng xuất hiện trong dữ liệu huấn luyện hay không. Các mô hình frontier gần đây đã chạy các thử nghiệm tiêu tốn hàng nghìn USD tiền chi phí điện toán GPU nhưng đạt được rất ít tiến triển. Việc tự động hóa quy trình nghiên cứu R&D đòi hỏi AI phải thực hiện trọn vẹn từ khâu hình thành ý tưởng, lập trình, chạy thử nghiệm đến phân tích kết quả và tối ưu hóa phương pháp post-training.
Khác với các bộ benchmark thông thường chỉ đánh giá kỹ năng lập trình hoặc giải quyết nhiệm vụ có sẵn, InnovationEval đòi hỏi sự đổi mới thuật toán thực sự. Điều này chứng minh rằng việc kết hợp các kỹ thuật cũ là chưa đủ để tạo ra bước đột phá khoa học, và các mô hình hiện tại vẫn thiếu khả năng tư duy sáng tạo độc lập ở mức độ chuyên sâu.
Kết quả này mang lại cái nhìn thực tế cho cộng đồng AI Việt Nam, khẳng định vai trò trụ cột của các nhà nghiên cứu con người trong việc sáng tạo thuật toán. Các lập trình viên và kỹ sư AI nên tập trung phát triển tư duy nghiên cứu chuyên sâu thay vì lo lắng bị AI thay thế hoàn toàn trong ngắn hạn.
Nguồn: Hacker News — Biên dịch & tổng hợp: danhbaai.com