SETI, NASA tin rằng AI có thể dạy người ngoài hành tinh về Trái Đất
Câu hỏi là: mô hình nào đại diện tốt nhất cho nhân loại?
AI và cuộc tìm kiếm người ngoài hành tinh
Trí tuệ nhân tạo (AI) hiện đang ảnh hưởng đến toàn cầu. Dù bạn tin rằng nó sẽ dẫn đến những cỗ máy siêu trí tuệ, sự kết thúc của nhân loại, hay chỉ là một bong bóng vỡ, ảnh hưởng của nó đã được cảm nhận rõ rệt trong nhiều ngành công nghiệp trên toàn thế giới.
AI không chỉ dừng lại ở hành tinh xanh của chúng ta. Chúng ta có AI trong các vệ tinh, IBM’s Watson đã thực hiện một chuyến thăm trên Trạm Vũ trụ Quốc tế, và NASA hiện đang làm việc để tích hợp công nghệ AI vào các tàu vũ trụ tương lai.
Sắp tới, nếu hai nhà khoa học hàng đầu trong việc tìm kiếm sự sống ngoài hành tinh đạt được mục tiêu của mình, chúng ta sẽ gửi các chatbot như ChatGPT của OpenAI để giải thích về nhân loại và sự sống trên Trái Đất cho các sinh vật ngoài hành tinh.
Tìm kiếm ET
Franck Marchis, giám đốc khoa học công dân tại Viện SETI, và kỹ sư nghiên cứu chính của NASA Ignacio Lopez-Francos mới đây đã viết một bài xã luận cho Scientific American, mô tả những rủi ro và phần thưởng tiềm năng liên quan đến việc gửi một AI để giao tiếp với bất kỳ sinh vật thông minh nào tìm thấy nó.
Ý tưởng lớn ở đây không phải là tạo ra một người máy hoặc máy tính có trí tuệ có thể nói thay cho chúng ta. Thực ra, đây giống như việc đặt một hồ sơ lịch sử tương tác lên một đĩa.
Vào năm 1977, khi Hoa Kỳ phóng tàu vũ trụ Voyager 1, các nhà khoa học đã đặt một đĩa đồng mạ vàng 12 inch lên tàu. Đĩa chứa dữ liệu bao gồm hình ảnh, âm nhạc và các âm thanh khác, cùng với các văn bản mô tả hành tinh và sự đa dạng của nó.
Tổng thống Mỹ Jimmy Carter đã mã hóa đĩa với một thông điệp cho bất kỳ sinh vật ngoài hành tinh nào có thể tìm thấy tàu vũ trụ:
"Đây là một món quà từ một thế giới xa xôi nhỏ bé, một biểu tượng của âm thanh, khoa học, hình ảnh, âm nhạc, suy nghĩ và cảm xúc của chúng tôi. Chúng tôi đang cố gắng sống sót qua thời đại của mình để có thể sống trong thời đại của các bạn.”
Vào năm 1998, tàu vũ trụ Voyager 1 đã vượt qua tàu Pioneer 10 để trở thành vật thể nhân tạo xa nhất khỏi Trái Đất. Vào năm 2023, nó cách chúng ta khoảng 15 tỷ dặm. Cho đến nay, không ai đã trả lời tín hiệu này.
Truyền thông hiện đại
Giờ đây, khi công nghệ của chúng ta đã phát triển, Marchis và Lopez-Francos tin rằng đã đến lúc cập nhật thông điệp. Thay vì gửi các đoạn thông tin về nhân loại dưới dạng hình ảnh, bài hát và văn bản, họ đề xuất rằng một Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) có thể cho phép người ngoài hành tinh tự đặt câu hỏi và khám phá sâu hơn về kiến thức của chúng ta.
Theo các nhà khoa học:
"Điều này sẽ cho phép các nền văn minh ngoài hành tinh giao tiếp gián tiếp với chúng ta và tìm hiểu về chúng ta mà không bị cản trở bởi khoảng cách không gian rộng lớn và những trì hoãn trong giao tiếp của con người."
Họ cũng chỉ ra rằng có những rủi ro liên quan. Người ngoài hành tinh thù địch có thể, ví dụ, sử dụng kiến thức đó chống lại chúng ta. Hơn nữa, chúng ta cần tìm cách gửi cho người ngoài hành tinh một hệ thống AI có thể hoạt động mà không cần internet.
Chúng ta có thể chọn cách của Voyager 1, đặt công nghệ vào một ổ đĩa và gửi nó đi theo hướng va chạm với số phận. Nhưng Voyager 1 đã mất gần 50 năm để đi được 15 tỷ dặm từ quê hương của nó. Với tốc độ này, tàu vũ trụ sẽ mất khoảng năm 3084 để đến được hàng xóm thiên hà gần nhất của chúng ta, Alpha Centauri.
Lựa chọn khác là gửi một tín hiệu vào không gian với dữ liệu cần thiết để truyền một LLM đến bất kỳ thứ gì trong vũ trụ có khả năng sử dụng nó. Thách thức nằm ở khả năng truyền dữ liệu qua khoảng cách rộng lớn với tốc độ cao.
NASA hiện có các cơ sở gần Mặt Trăng của Trái Đất có khả năng truyền dữ liệu ở tốc độ 100 megabyte mỗi giây. Đây là mức tương đương với những gì chúng ta có thể làm trên Trái Đất. Nhưng, như các nhà khoa học đã chỉ ra, "giao tiếp liên sao với công nghệ hiện tại có thể giảm xuống còn 100 bit mỗi giây."
Điều này có nghĩa là sẽ mất hàng thế kỷ để gửi một mô hình có kích thước vừa phải như Meta’s Llama-3-70B đến galaksy tiếp theo. Tuy nhiên, với một số kỹ thuật thu nhỏ dữ liệu, các nhà khoa học tin rằng thời gian có thể giảm xuống còn khoảng 20 năm.
Mặc dù tất cả vẫn còn là giả thuyết, và còn nhiều chi tiết kỹ thuật cần phải giải quyết, có ít nhất một câu hỏi phi khoa học cần phải được giải quyết từ rất sớm: chúng ta nên gửi mô hình AI nào?
