Theo một nhà nghiên cứu hàng đầu của Trung Quốc, việc nước này phụ thuộc vào nhập khẩu các thiết bị khoa học tiên tiến nhất có thể cản trở việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong khoa học.
Giáo sư Weinan E thuộc trường khoa học toán học của Đại học Bắc Kinh cho biết tại hội nghị “Trí tuệ nhân tạo cho khoa học” ở Thượng Hải tuần trước rằng các thiết bị tiên tiến như máy quang phổ khối là rất cần thiết để tạo ra dữ liệu thực nghiệm chất lượng cao cần thiết cho việc phát triển, xác nhận và cải tiến các mô hình khoa học tiên tiến.
Theo tờ The Paper có trụ sở tại Thượng Hải tuần trước, ông E cho biết: "Nếu không có các thiết bị chính xác do trong nước phát triển, sẽ rất khó để thu thập dữ liệu thực nghiệm trực tiếp, chất lượng cao, khiến trí tuệ nhân tạo 'giống như nấu ăn mà không có gạo'".
E, một thành viên của Viện Hàn lâm Khoa học Trung Quốc, đã đề xuất khái niệm “Trí tuệ nhân tạo cho khoa học” vào năm 2018 như một phương pháp nghiên cứu mới.
Các nhà khoa học sử dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo để cải thiện nghiên cứu khoa học, trong nhiều lĩnh vực, từ việc cải thiện mô hình tính toán đến thiết kế thí nghiệm.
Và để thu được dữ liệu tốt nhất, các nhà nghiên cứu cần thiết bị tốt nhất.
Bất chấp sự tăng trưởng nhanh chóng của thị trường và sự hỗ trợ của chính phủ đối với việc tự chủ công nghệ , Trung Quốc từ lâu vẫn phụ thuộc rất nhiều vào nhập khẩu các thiết bị khoa học tiên tiến, đặc biệt là từ Hoa Kỳ, quốc gia dẫn đầu trong phân khúc cao cấp của ngành này.
Theo một báo cáo hồi tháng 12 của công ty tư vấn Puhua Policy có trụ sở tại Bắc Kinh, năm 2024, Trung Quốc đã nhập khẩu gần 17 tỷ USD thiết bị khoa học, và hơn ba phần tư các thiết bị nghiên cứu lớn được sử dụng trong nước là từ nước ngoài.
Và trong một báo cáo hồi đầu năm nay, công ty tư vấn LeadLeo ước tính rằng Trung Quốc phụ thuộc vào nhập khẩu 83% máy đo phổ khối và máy sắc ký, và 75% máy quang phổ.
Những thiết bị này rất cần thiết cho nghiên cứu khoa học. Máy quang phổ khối giúp xác định các phân tử, máy sắc ký tách các chất hóa học để phân tích, và máy quang phổ sử dụng ánh sáng để nghiên cứu các tính chất của vật liệu.
Theo báo cáo của LeadLeo, Trung Quốc cũng gần như hoàn toàn phụ thuộc vào nhập khẩu các dụng cụ quang học và thiết bị phân tích mô sinh học.
Sự phụ thuộc này đã dẫn đến chi phí thiết bị cao, chu kỳ bảo trì dài và hỗ trợ sau bán hàng chậm hơn, làm dấy lên lo ngại về hiệu quả nghiên cứu và khả năng phục hồi chuỗi cung ứng của Trung Quốc.
Đồng thời, Mỹ đã hạn chế Trung Quốc tiếp cận loại thiết bị này
Tính đến tháng 12 năm 2020, trong nhiệm kỳ đầu tiên của Donald Trump trên cương vị tổng thống Mỹ, hơn 42% trong số 4.510 mặt hàng liên quan đến Trung Quốc nằm trong danh sách kiểm soát xuất khẩu của Mỹ là dụng cụ khoa học , theo phân tích của các nhà nghiên cứu Trung Quốc.
Những nỗ lực đó vẫn tiếp tục trong nhiệm kỳ thứ hai của Trump, xuất phát từ những lo ngại ở Washington rằng các công nghệ tiên tiến có thể hỗ trợ quá trình hiện đại hóa quân sự của Bắc Kinh và giúp thiết kế các loại vũ khí mới thông qua trí tuệ nhân tạo.
Vào tháng Giêng, Bộ Thương mại Hoa Kỳ đã công bố các biện pháp kiểm soát xuất khẩu mới liên quan đến máy đo tế bào dòng chảy đa thông số và một số thiết bị đo phổ khối lượng, cho rằng các công nghệ này có thể "tạo ra dữ liệu sinh học chất lượng cao, có hàm lượng cao, bao gồm cả dữ liệu phù hợp để sử dụng nhằm hỗ trợ phát triển trí tuệ nhân tạo và các công cụ thiết kế sinh học".
Trong bài phát biểu tại hội nghị ở Thượng Hải tuần trước, ông E cũng cảnh báo rằng sự tiến bộ của Trung Quốc trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo ứng dụng vào khoa học có thể bị hạn chế bởi những “khoảng cách đáng kể” trong các mô hình nền tảng so với các nước đối tác quốc tế, gọi đây là rủi ro hàng đầu “không thể bỏ qua” và “một thực tế cần phải đối mặt”.
Ông cho rằng việc đơn thuần bổ sung các khả năng khoa học vào các mô hình mã nguồn mở hiện có đã chứng minh là "một tiền đề sai lầm", vì việc giải quyết các vấn đề khoa học phức tạp đòi hỏi các mô hình nền tảng mạnh mẽ hơn chứ không chỉ là những sửa đổi sau khi huấn luyện.
Ông cho rằng sự khác biệt lớn nằm ở cách Mỹ và Trung Quốc trang bị cho trí tuệ nhân tạo những khả năng khoa học.
Trong khi Mỹ tập trung vào việc cải thiện các mô hình nền tảng đa năng và tích hợp chúng với cơ sở hạ tầng nghiên cứu tự động, Trung Quốc lại áp dụng cách tiếp cận hướng đến ứng dụng nhiều hơn.
Ông cho biết Trung Quốc đã bắt đầu bằng việc xây dựng cơ sở hạ tầng trí tuệ nhân tạo khoa học tích hợp dữ liệu, phần mềm, tài nguyên tính toán và thiết bị tự động, sau đó áp dụng những khả năng này vào các lĩnh vực nghiên cứu và nhiệm vụ khoa học cụ thể.
E kêu gọi tái cấu trúc hệ thống nghiên cứu của Trung Quốc để thích ứng với kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo, đồng thời chỉ ra ba “bước ngoặt”.
Ông cho rằng cộng đồng khoa học nên phá bỏ rào cản giữa các ngành để tạo điều kiện cho nghiên cứu liên ngành; xóa bỏ khoảng cách giữa lý thuyết và thực nghiệm; và phá bỏ rào cản giữa giới học thuật và ngành công nghiệp.
Ông cũng đề xuất cải tổ các hệ thống đánh giá nghiên cứu truyền thống, kêu gọi ghi nhận nhiều hơn những đóng góp vượt ra ngoài các ấn phẩm học thuật, chẳng hạn như phát triển dữ liệu, phần mềm và cơ sở hạ tầng nghiên cứu.
www.scmp.com
![[archdevil]](https://data.voz.vn/avatars/m/735/735538.jpg?1760613493){kind=avatar}
