Ủy viên Đường dẫn | Zhou Zhihua: Dẫn dắt cuộc cách mạng trong phương pháp nghiên cứu khoa học bằng trí tuệ nhân tạo

Hội nghị lần thứ tư khoá 14 của Ủy ban Chính trị Hiệp thương Chính phủ Quốc gia diễn ra vào chiều ngày 7, tổ chức phiên họp toàn thể thứ hai, các đại biểu phát biểu tại hội nghị. Tường thuật trực tuyến bằng hình ảnh và văn bản của Tân Hoa xã.

Phó Hiệu trưởng Đại học Nam Kinh, Viện sĩ Viện Hàn lâm Khoa học Trung Quốc, Chu Chí Hoa:

Các đồng chí đại biểu, thay mặt giới phi đảng phái, tôi xin phát biểu về đề tài: Dẫn dắt cuộc cách mạng về phương thức nghiên cứu khoa học bằng trí tuệ nhân tạo.

“Trí tuệ nhân tạo thúc đẩy nghiên cứu khoa học” đang thúc đẩy sự thay đổi lịch sử về phương thức nghiên cứu khoa học, được xem là “mô hình nghiên cứu khoa học thứ năm” sau các mô hình dựa trên kinh nghiệm, lý thuyết, tính toán và dữ liệu. Không chỉ giúp đẩy nhanh việc giải quyết các vấn đề khoa học lớn lâu nay chưa có lời giải, còn có khả năng tái cấu trúc các con đường khám phá khoa học cơ bản, nâng cao đáng kể hiệu quả sáng tạo nguyên thủy. Tháng 8 năm 2025, Chính phủ Trung Quốc ban hành “Ý kiến về triển khai sâu rộng hoạt động ‘Trí tuệ nhân tạo +’”, xác định “Trí tuệ nhân tạo +” là một trong những hành động trọng điểm để thúc đẩy phát triển khoa học công nghệ. Hiện nay, một số công trình nghiên cứu còn dừng lại ở việc đơn thuần áp dụng công cụ hoặc mù quáng thử nghiệm huấn luyện các “mô hình lớn chung” để giải quyết mọi vấn đề. Đồng thời, chi phí thu thập dữ liệu khoa học cao, tiêu chuẩn không thống nhất, ý chí chia sẻ thấp, chất lượng chú thích dữ liệu không đều, thiếu các bộ dữ liệu khoa học lớn, chuẩn mực, đáng tin cậy, dẫn đến hiệu quả huấn luyện mô hình AI không cao, độ tin cậy khó đảm bảo, hiện tượng xây dựng lại nhiều lần và lãng phí tài nguyên nổi bật.

Vì vậy, đề xuất:

Một, tăng cường hướng dẫn chính sách, nâng cao năng lực đổi mới cơ bản. Tối ưu hóa bố trí tổng thể nghiên cứu khoa học trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, tránh tập trung quá mức vào các ứng dụng tiêu tốn năng lượng tính toán, sửa sai quan điểm “mô hình lớn giải quyết mọi thứ”, tăng cường hỗ trợ nghiên cứu nền tảng về thuật toán AI, nâng cao khả năng sáng tạo trong thiết kế giải pháp thuật toán cho các vấn đề cụ thể. Ưu tiên hỗ trợ một số dự án nghiên cứu nền tảng có tính chiến lược, khuyến khích các nhà khoa học sáng tạo độc lập. Đồng thời, hướng dẫn doanh nghiệp và vốn xã hội tham gia nghiên cứu nền tảng về thuật toán AI, hình thành cơ chế đầu tư đa dạng. Xây dựng hệ thống đánh giá khoa học hợp lý, tạo môi trường khuyến khích khám phá, khoan dung thất bại trong nghiên cứu.

Hai, đổi mới mô hình đào tạo, xây dựng đội ngũ nhân lực đa dạng. Từ nguồn gốc, xây dựng hệ thống đào tạo nhân tài sáng tạo đa dạng “dẫn dắt nghiên cứu khoa học bằng trí tuệ nhân tạo”, hỗ trợ các trường đại học nghiên cứu hàng đầu thử nghiệm thiết lập các chương trình song bằng “tiến sĩ + thạc sĩ”, khuyến khích nghiên cứu sinh tiến sĩ theo học đồng thời bằng thạc sĩ chuyên ngành khoa học khi theo đuổi bằng tiến sĩ về AI, khám phá mô hình đào tạo mới tích hợp liên ngành, hệ thống hóa đào tạo các nhà khoa học “song ngữ” vừa am hiểu kiến thức lĩnh vực, vừa nắm vững công nghệ AI tiên tiến. Đồng thời, xây dựng “khu vực liên ngành” trong các bước lấy bằng, thăng chức, đánh giá thành tích, giải quyết khó khăn của nhân tài liên ngành trong hệ thống đánh giá truyền thống.

Ba, chú trọng phổ biến hai chiều, thúc đẩy xóa bỏ rào cản môn học. Xây dựng cơ chế “dịch thuật hai chiều” và hợp tác liên ngành. Một mặt, các nhà khoa học trong lĩnh vực khoa học trừu tượng hóa các vấn đề khoa học để dịch sang ngôn ngữ dễ hiểu cho các nhà nghiên cứu AI, giúp họ giải quyết các vấn đề trọng tâm của lĩnh vực. Mặt khác, các nhà khoa học AI tiến hành phổ biến khoa học cho các nhà khoa học truyền thống, qua các ví dụ cụ thể làm rõ giới hạn công nghệ, xóa bỏ nỗi sợ hãi hoặc sự thần thánh hóa AI, làm rõ bản chất của AI như một công cụ hỗ trợ phát hiện khoa học. Khuyến khích tổ chức các buổi tọa đàm liên ngành định kỳ, thúc đẩy giao lưu giữa các nhà khoa học có nền tảng khác nhau, từ đó chuyển từ phổ biến khái niệm sang hợp tác thực chất.

Bốn, tăng cường quản lý dữ liệu, xây dựng hệ sinh thái dữ liệu khoa học. Do các bộ ngành liên quan của nhà nước chủ trì, xây dựng nền tảng chia sẻ và dịch vụ dữ liệu khoa học cấp quốc gia. Dựa trên các phòng thí nghiệm trọng điểm và các nền tảng công nghệ lớn, thiết lập kho dữ liệu khoa học tiêu chuẩn, ban hành tiêu chuẩn thu thập, chú thích, lưu trữ và chia sẻ dữ liệu các ngành, đưa vào cơ chế phản hồi chất lượng dữ liệu, liên tục tối ưu hóa tài sản dữ liệu. Thông qua các chính sách tài trợ dự án, đánh giá thành quả, khuyến khích các tổ chức nghiên cứu và nhà nghiên cứu mở rộng chia sẻ dữ liệu khoa học, hình thành hệ sinh thái tốt, tối đa hóa hiệu quả sử dụng. Đồng thời, tăng cường nghiên cứu công nghệ hỗ trợ và xây dựng pháp luật, pháp chế, bảo vệ hiệu quả các thông tin nhạy cảm và quyền sở hữu trí tuệ trong quá trình chia sẻ dữ liệu.