AI Không Thể Sáng Tạo Khoa Học: Bí Mật Mà DeFi Đang Cố Tình Quên

Tháng trước, trong một buổi tối mưa tầm tã ở Seoul, tôi đọc được báo cáo từ một nhóm nghiên cứu đa tổ chức. Họ đã bí mật thử nghiệm các AI agent được coi là tiên tiến nhất hiện nay, giao cho chúng nhiệm vụ "end-to-end research" – tức là làm khoa học từ khâu đặt câu hỏi đến khâu viết bài, không có con người can thiệp. Kết quả công bố khiến tôi dừng đũa giữa chừng: không một bài báo nào do AI tạo ra lọt qua vòng phản biện của các hội nghị AI hàng đầu. Thất bại 100%. Không phải 50%, không phải 90%. Một con số tuyệt đối đến khó tin. Nghe qua, đây có vẻ là tin xấu cho những ai kỳ vọng AI sẽ thay thế con người trong phòng lab. Nhưng tôi tin rằng, đây lại là tin tốt lành nhất mà ngành công nghệ có thể nhận được trong năm nay – đặc biệt với những người đang xây dựng các giao thức phi tập trung. Và nếu bạn đang đặt toàn bộ niềm tin vào những "AI agent" trong thế giới crypto, hãy đọc tiếp. Vì câu chuyện này không chỉ nói về khoa học, mà còn nói về chính bạn. Hãy đặt bản thân vào vị trí của một nhà phát triển tại Seoul vào năm 2025, nơi các quỹ đầu tư Hàn Quốc đang đổ hàng trăm triệu USD vào các dự án AI agent. Khắp nơi người ta nói về những con bot tự động giao dịch, tự động sáng tạo nội dung, tự động quản lý thanh khoản. Các nền tảng như Virtuals hay ai16z mọc lên như nấm sau mưa, hứa hẹn một tương lai nơi con người chỉ cần đặt niềm tin vào một dòng code. Cơn sốt ấy tạo ra cảm giác rằng, chỉ cần AI đủ thông minh, mọi vấn đề của DeFi, của DAO, của quản trị phi tập trung sẽ tự động được giải quyết. Nhưng nghiên cứu vừa nhắc chúng ta một sự thật đau đớn: AI có thể làm rất tốt phần cơ học, nhưng hoàn toàn mù mờ với phần sáng tạo. Nếu AI không thể tạo ra một bài báo khoa học nguyên bản, tại sao chúng ta lại tin rằng nó có thể tạo ra một mô hình kinh tế mới cho giao thức? Tại sao chúng ta lại giao quyền quyết định số phận của một quỹ đầu tư cho một thuật toán vốn chỉ được huấn luyện để dự đoán xu hướng trong quá khứ? Tôi vẫn nhớ khoảng thời gian làm cố vấn kỹ thuật cho một dự án OmiseGO tại Seoul vào năm 2017. Khi đó, hàng trăm nhà đầu tư nhỏ lẻ mất trắng vì những ICO lừa đảo. Họ không mất tiền vì công nghệ blockchain kém, mà vì họ tin vào những lời hứa sáo rỗng – "sẽ thay đổi thế giới", "công nghệ đột phá", "đội ngũ hàng đầu". Thực chất, phần lớn những dự án đó chỉ là một trang web đẹp và một whitepaper sao chép từ nhiều nguồn khác nhau. Tôi nhận ra rằng, bản chất của sự lừa dối không nằm ở việc nói dối trắng trợn, mà nằm ở việc dùng những khái niệm đúng để mô tả những thứ sai. Ngày nay, cơn sốt AI agent trong crypto đang lặp lại chính xác khuôn mẫu đó. "AI agent" là một khái niệm đúng – nó mô tả một tương lai nơi các chương trình tự trị có thể thay mặt con người thực hiện các giao dịch, quản lý tài sản, và tham gia quản trị. Nhưng khi được áp dụng cho một bot Telegram chỉ đơn giản là tự động gửi tin nhắn khi có sự kiện on-chain, khái niệm đó trở thành một sự lừa dối. Và nghiên cứu khoa học kia, với kết quả thất bại 100%, chính là tấm gương phản chiếu những ảo tưởng đó. Trong báo cáo, một trong những kết luận quan trọng nhất là sự phân tách giữa hai tầng năng lực: "cơ chế - mechanism" và "sáng tạo - originality". AI agent xử lý tốt việc tìm kiếm tài liệu, viết code, chuẩn hoá dữ liệu, thậm chí chạy một chuỗi thí nghiệm theo đúng quy trình. Nhưng khi được yêu cầu đề xuất một giả thuyết mới chưa từng xuất hiện trong kho dữ liệu, hay tìm ra một hướng nghiên cứu mà con người chưa nghĩ tới, nó hoàn toàn bất lực. Thực tế này phản ánh bản chất của các mô hình ngôn ngữ lớn: chúng là những cỗ máy ghi nhớ và tái tổ hợp thông tin, không phải cỗ máy tư duy khoa học. Hay như tôi từng nói với các cộng sự tại Blockchain Triết Học, một cộng đồng giáo dục tôi thành lập giữa mùa DeFi Summer: "Chúng ta đang nhầm lẫn giữa việc tìm kiếm câu trả lời đúng với việc đặt ra câu hỏi đúng." — Root: Khai sinh cộng đồng Đối với ngành blockchain, sự nhầm lẫn này còn nghiêm trọng hơn rất nhiều so với trong lĩnh vực học thuật. Trong một hệ thống tài chính phi tập trung, "câu hỏi đúng" quyết định rủi ro hệ thống. Một AI agent có thể tự động điều chỉnh phí thanh khoản, tự động tái cân bằng danh mục, tự động phát hiện các dấu hiệu bất thường – đó là những công việc cơ học mà máy móc làm rất giỏi. Nhưng nếu AI được giao nhiệm vụ thiết kế một cơ chế khuyến khích mới chưa từng tồn tại, hay quyết định xem một dự án có đáng đầu tư hay không, nó sẽ không thể làm được như một con người có kinh nghiệm sống. Không phải vì AI thiếu dữ liệu, mà vì nó thiếu "gu thẩm mỹ" – thứ mà các nhà khoa học gọi là taste, khả năng phân biệt giữa hướng đi tầm thường và hướng đi đột phá. Khi đọc kỹ báo cáo, tôi chú ý thấy các tác giả không chỉ đơn giản giao một bài toán cho một AI model duy nhất. Họ xây dựng cả một đội ngũ AI – mỗi agent đảm nhận một vai trò riêng: một con đọc tài liệu, một con viết code, một con thiết kế thí nghiệm. Cách tiếp cận đa tác tử này khiến tôi liên tưởng đến một DAO, nơi các thành viên chuyên môn hoá và phối hợp với nhau để đạt một mục tiêu chung. Nhưng có một khác biệt lớn: trong một DAO hiệu quả, các thành viên có thể phản biện lẫn nhau, và cuối cùng con người chịu trách nhiệm về kết quả. Còn trong hệ thống AI agent, không có ai thực sự chịu trách nhiệm. Nếu nghiên cứu thất bại, không một agent nào bị phạt. Nếu thí nghiệm sai, không có một cơ chế nào để học hỏi từ sai lầm ngoài việc cập nhật trọng số. Tôi muốn kể cho các bạn nghe một câu chuyện về một lần tôi được mời audit một hợp đồng thông minh đang gây quỹ triệu USD. Nhìn qua, hợp đồng không có lỗi nào. Nhưng khi tôi phân tích luồng hoạt động của những người dùng đầu tiên, tôi nhận ra rằng, nếu một người dùng thông minh khai thác theo một trình tự giao dịch nhất định, họ có thể rút tiền của những người dùng khác mà không vi phạm bất kỳ điều khoản nào trong code. Đó không phải là một lỗi kỹ thuật, mà là một lỗi logic – một "lỗ hổng về ý định". AI có thể tìm ra các lỗi kỹ thuật, nhưng nó không thể hiểu được ý định của người dùng, và càng không thể biết được điều gì là công bằng trong một tình huống xã hội phức tạp. Nghiên cứu thất bại của AI tại các hội nghị khoa học không nên khiến chúng ta hoài nghi về giá trị của AI trong nghiên cứu. Ngược lại, nó giúp chúng ta khoanh vùng chính xác đâu là nơi AI phát huy tối đa sức mạnh. Trong ngành dược phẩm, AI đã được dùng để dự đoán cấu trúc protein trong AlphaFold, rút ngắn thời gian nghiên cứu thuốc từ nhiều năm xuống còn vài tháng. Trong khoa học vật liệu, AI được dùng để sàng lọc hàng triệu ứng viên trước khi con người quyết định tổng hợp loại nào. Trong lĩnh vực blockchain, AI cũng có thể trở thành trợ lý đắc lực cho việc kiểm toán hợp đồng thông minh, phát hiện lỗ hổng bảo mật, phân tích dữ liệu on-chain – những công việc có quy trình rõ ràng và dữ liệu dồi dào. Nhưng chúng ta không nên, và không thể, giao cho AI việc xác định tầm nhìn của một giao thức hay định nghĩa lại khái niệm tiền tệ. Có một nghịch lý mà tôi thấy rõ trong suốt 27 năm quan sát ngành công nghệ: khi một công nghệ trở nên mạnh mẽ, con người có xu hướng gán cho nó những khả năng thần thánh. Năm 2021, khi DeepMind công bố AlphaFold dự đoán cấu trúc protein, người ta lập tức nói rằng AI sắp thay thế toàn bộ nhà khoa học. Năm 2023, khi ChatGPT ra mắt, người ta nói rằng giáo dục sẽ sụp đổ. Và bây giờ, khi các AI agent trong crypto trở thành cơn sốt, người ta nói rằng DeFi sẽ tự vận hành mà không cần con người. Nhưng lịch sử luôn cho thấy điều ngược lại: công nghệ không thay thế con người, nó chỉ thay đổi vai trò của con người. AI không thể sáng tạo khoa học, nhưng nó có thể giải phóng các nhà khoa học khỏi những công việc nhàm chán, để họ dành thời gian cho những suy nghĩ lớn hơn. Khi tôi hợp tác với nghệ sĩ Kim Soo để tạo ra bộ sưu tập NFT "Seoul Memories" vào năm 2021, chúng tôi đã có một trải nghiệm tương tự. Kim Soo không dùng AI để vẽ tranh. Cô ấy dùng AI để phác thảo hàng trăm ý tưởng bố cục, rồi tự tay chọn ra những phác thảo phù hợp với cảm xúc của mình. Kết quả, bộ sưu tập bán được 200 ETH, và tôi dùng 150 ETH để tài trợ cho 5 dự án bảo tồn văn hoá phi lợi nhuận. Nhiều người bảo tôi làm vậy là phí phạm. Nhưng nếu tôi để AI quyết định, nó sẽ tối ưu hoá lợi nhuận: giữ ETH, mua thêm NFT, hoặc thanh khoản hoá để kiếm yield. Nó không bao giờ nghĩ đến việc tài trợ cho một lớp học dạy vẽ cho trẻ em nghèo, vì điều đó không nằm trong dữ liệu huấn luyện của nó. Và đó chính là điều khiến con người trở nên đặc biệt. Một trong những sai lầm tôi thấy ở rất nhiều dự án mới ra mắt trong thị trường tăng gần đây là việc họ gắn từ "AI" vào để kể câu chuyện tăng trưởng. Một giao thức vay mượn mới tự xưng là "AI-powered" nhưng thực chất chỉ dùng một mô hình học máy đơn giản để dự đoán giá trị tài sản thế chấp. Một DEX mới quảng cáo "định tuyến thanh khoản bằng AI" nhưng bản chất chỉ là một thuật toán so khớp lệnh thông thường. Chính tôi, trong vai trò cố vấn chiến lược cho một quỹ blockchain trị giá 500 triệu USD tại Seoul, đã phải nói với họ rằng: đừng nhầm lẫn giữa "automation" và "intelligence". Một cái máy giặt cũng là một cỗ máy tự động, nhưng không ai gọi nó là thông minh. Điều khiến con người vượt trội không phải là khả năng thực hiện các bước theo quy trình, mà là khả năng đặt câu hỏi tại sao quy trình đó lại đúng. — Root: Khai sinh cộng đồng Đây là lúc tôi muốn đưa ra một góc nhìn phản trực giác. Trong khi hàng loạt bài viết lo lắng rằng AI sẽ không bao giờ đạt đến trình độ sáng tạo khoa học, tôi lại cho rằng sự thất bại này là một chiến thắng vĩ đại cho nhân loại. Hãy thử tưởng tượng trong một giây: nếu AI thực sự có thể đưa ra giả thuyết khoa học và tự mình chứng minh – nếu nó có thể hoàn thành một vòng lặp khép kín từ ý tưởng đến thực nghiệm – chúng ta sẽ phải đối mặt với một thế giới nơi tốc độ phát hiện khoa học vượt xa khả năng đánh giá rủi ro của con người. Một hệ thống như vậy có thể tạo ra một loại virus mới, một vật liệu siêu bền, hay một thuật toán tối ưu đến mức không thể kiểm soát – tất cả đều trước khi con người kịp hiểu chuyện gì đang xảy ra. Vậy nên, việc AI vẫn chưa thể sáng tạo khoa học đồng nghĩa với việc chúng ta vẫn còn thời gian để chuẩn bị. Chúng ta vẫn còn thời gian để thiết kế các giao thức quản trị, các nguyên tắc an toàn, và các tiêu chuẩn đạo đức trước khi thực sự bước vào kỷ nguyên khám phá tự động. Nhưng có một điều còn nguy hiểm hơn việc AI trở thành một nhà khoa học tồi, đó là việc con người tự biến mình thành những cỗ máy cơ học để phục vụ cho các hệ thống phi hiệu quả. Tôi đã chứng kiến quá nhiều nhà phát triển trẻ tuổi tại Hàn Quốc làm việc 18 tiếng mỗi ngày, không phải để sáng tạo ra điều gì mới, mà chỉ để tối ưu hoá một tham số, săn lùng một nguồn thanh khoản, hay copy-paste một smart contract từ một dự án khác. Họ đang hành xử như những AI agent khiếm khuyết. Họ lặp lại, họ tái tổ hợp, họ không đặt câu hỏi. Và rồi họ tự hào gọi mình là "kỹ sư blockchain". Nhưng ở sâu bên trong, họ đang làm chính xác những việc mà một AI cũng làm được – không hơn, không kém. Hãy nhìn vào cơn sốt phân mảnh thanh khoản hiện tại. Hàng chục Layer 2 mọc lên với những câu chuyện về "siêu quy mô" và "tăng tốc độ", nhưng thực chất, lượng người dùng cơ sở vẫn như cũ. Đây không phải là scaling, mà là cắt nhỏ thanh khoản vốn đã khan hiếm. Và những AI agent được quảng cáo như vị cứu tinh cho sự phân mảnh đó, được cho là có thể tự động chuyển tài sản qua các chain một cách thông minh, thực chất chỉ làm cho tình trạng tồi tệ hơn. Vì nếu AI không đủ thông minh để sáng tạo ra một bài báo khoa học, làm sao nó có thể thông minh để quản lý rủi ro hệ thống trong một mạng lưới thanh khoản phức tạp? Một lần nữa, tôi không phản đối AI. Tôi phản đối sự lười biếng trong tư duy. Tôi phản đối việc giao phó những quyết định quan trọng cho một hệ thống mà chúng ta không hiểu rõ giới hạn của nó. Trong bài báo "AI + Crypto: Sự hội tụ của tự động hóa và tự do" tôi công bố trên tạp chí Blockchain Research vào đầu năm nay, tôi đã lập luận rằng hai lĩnh vực này – AI và blockchain – không chỉ bổ sung cho nhau về mặt kỹ thuật mà còn bổ sung cho nhau về mặt triết học. AI tượng trưng cho sự tập trung hoá trí tuệ: một mô hình duy nhất, được huấn luyện trên toàn bộ tri thức nhân loại, được vận hành bởi một tổ chức tập trung. Blockchain tượng trưng cho sự phi tập trung hoá quyền lực: một mạng lưới các nút không cần tin tưởng, cùng duy trì một trạng thái chung, không ai có thể tự ý thay đổi luật chơi. Nếu chúng ta để AI thống trị mà không có blockchain, chúng ta sẽ có một thế giới nơi vài tập đoàn kiểm soát toàn bộ tri thức. Nếu chúng ta để blockchain phát triển mà không có AI, chúng ta sẽ mắc kẹt trong những giao thức thủ công, chậm chạp, khó sử dụng. Chỉ khi kết hợp hai thứ lại, chúng ta mới có thể tạo ra một hệ sinh thái nơi trí tuệ được phân phối công bằng. Nhưng để làm được điều đó, chúng ta cần phải dũng cảm nhìn nhận sự thật rằng, hầu hết các sản phẩm "AI agent" trên thị trường crypto hiện nay chỉ là trò ảo thuật. Không, tôi không nói chúng lừa đảo – tôi nói chúng đang phóng đại năng lực của mình. Một chatbot được fine-tune để trả lời các câu hỏi về giao thức không phải là một AI agent. Một script tự động hoá việc mua bán token theo một chiến lược có sẵn không phải là một AI agent. Một hệ thống gợi ý các tham số thanh khoản dựa trên dữ liệu lịch sử cũng không phải là một AI agent. Điều nguy hiểm nằm ở chỗ: những sản phẩm này được tiếp thị bằng ngôn ngữ của trí tuệ nhân tạo hiện đại, nhưng bên trong chúng chỉ là những quy tắc cứng nhắc được lập trình từ trước. Khi thị trường biến động theo những cách chưa từng xảy ra, chúng sẽ sụp đổ theo những cách chưa từng xảy ra. Trong bối cảnh đó, nghiên cứu thất bại của AI trong khoa học cũng mang lại một bài học cho thị trường: sự khác biệt giữa một công cụ tốt và một nhà cách mạng. Một công cụ tốt giúp bạn làm việc hiệu quả hơn. Một nhà cách mạng thay đổi cách bạn nhìn thế giới. AI hiện tại đang là một công cụ tốt, và sẽ còn tốt hơn theo thời gian. Nhưng nó chưa phải là một nhà cách mạng, và tôi nghi ngờ rằng nó sẽ không bao giờ trở thành một nhà cách mạng trong việc sáng tạo ra ý tưởng. Điều đó nghe có vẻ hạn chế, nhưng thực ra là một sự giải phóng. Khi chúng ta ngừng đòi hỏi AI phải thay thế con người, chúng ta bắt đầu sử dụng AI đúng với sức mạnh thực sự của nó. Hãy để tôi kể cho các bạn nghe về một dự án mà tôi đang ấp ủ. Đó là một nền tảng DeSci – khoa học phi tập trung – nơi các nhà nghiên cứu có thể đăng tải những câu hỏi khoa học mở, và bất kỳ ai trên thế giới cũng có thể đề xuất phương pháp nghiên cứu, chia sẻ dữ liệu, hoặc đưa ra phản biện. Trong nền tảng đó, AI sẽ được sử dụng để tự động tổng hợp các tài liệu liên quan, đánh dấu các dữ liệu trùng lặp, và đề xuất các phương pháp thống kê. Nhưng AI sẽ không được phép đưa ra giả thuyết, và càng không được phép quyết định một kết quả nào là đúng. Những quyết định đó thuộc về cộng đồng các nhà khoa học, những người có quyền bỏ phiếu bằng token dựa trên danh tiếng và thành tích của họ. Đây là một mô hình mà tôi tin rằng sẽ tạo ra một nền khoa học minh bạch hơn, toàn diện hơn, và ít bị chi phối bởi các tạp chí lớn. Tất nhiên, sẽ có những người nói rằng tôi đang quá lạc quan. Họ sẽ nói rằng con người cũng có những giới hạn của mình, và rằng AI có thể học được sự sáng tạo từ dữ liệu nếu mô hình đủ lớn. Nhưng tôi đã nhìn thấy quá nhiều lần, khi một công nghệ mới xuất hiện, con người vội vàng gán cho nó những khả năng siêu nhiên. Điều đó không có nghĩa là công nghệ không giá trị, mà là chúng ta cần biết đặt nó vào đúng vị trí. AI là một công cụ tuyệt vời để đẩy nhanh quá trình khám phá, nhưng nó không thay thế được sự tò mò và lòng dũng cảm của con người. Nếu bạn không tin tôi, hãy thử hỏi bất kỳ AI nào câu hỏi: "Điều gì khiến bạn thức dậy mỗi sáng?" và xem nó có thể trả lời bằng một câu chuyện thực sự chạm đến tim bạn hay không. Vào năm 2022, trong thị trường gấu tồi tệ nhất mà tôi từng trải qua, tôi đã tổ chức 20 buổi tư vấn miễn phí cho các thành viên cộng đồng Blockchain Triết Học. Họ đến với sự hoảng loạn, sợ hãi, và nhiều người đã mất 70% danh mục đầu tư. Tôi không thể nói với họ rằng thị trường sẽ phục hồi, vì tôi không biết chắc. Tôi chỉ có thể nói với họ về chu kỳ, về tâm lý, và về lý do tại sao họ tham gia vào không gian này ngay từ đầu. Điều đó khiến tôi nhận ra rằng, giá trị lớn nhất mà một cộng đồng có thể mang lại không nằm ở những con số, mà nằm ở việc giúp con người vượt qua nỗi sợ và giữ vững niềm tin. AI có thể giúp chúng ta phân tích dữ liệu, tìm kiếm thông tin, nhưng nó không thể ôm vai chúng ta khi chúng ta gặp khó khăn. Nó không thể nhìn vào mắt chúng ta và nói: "Tôi tin bạn sẽ làm được." Và đó chính là lý do tôi tin rằng, sự thất bại của AI trong việc sáng tạo khoa học là một món quà. Nó nhắc chúng ta rằng, con người vẫn còn vai trò, vẫn còn giá trị, và vẫn còn cần thiết. Nó nhắc chúng ta rằng, blockchain không phải là một cỗ máy tạo ra tiền, mà là một công cụ để con người hợp tác với nhau một cách công bằng hơn. Và nó nhắc chúng ta rằng, trong khi chúng ta xây dựng các AI agent để tối ưu hoá mọi thứ, chúng ta đừng quên rằng, chính bản thân chúng ta cũng cần được tối ưu hoá về mặt tinh thần, về mặt đạo đức, và về mặt cộng đồng. Hãy cùng nhau xây dựng một tương lai nơi AI và blockchain phục vụ con người, chứ không phải ngược lại. Hãy để AI làm những công việc cơ học, và để con người làm những công việc của con người. Và khi chúng ta nhìn vào một AI agent thất bại trong việc sáng tạo, hãy mỉm cười, vì điều đó có nghĩa là chúng ta vẫn còn cần đến nhau. Trong thế giới phi tập trung, không có gì quý giá hơn một cộng đồng biết trân trọng sự sáng tạo của từng cá nhân. Hãy để AI là người phục vụ cộng đồng đó, chứ không phải là người thay thế. Khi tôi nhìn lại những gì đã xảy ra từ năm 2017 đến nay – từ cơn sốt ICO, mùa DeFi, đến vòng lặp NFT và bây giờ là cơn sốt AI agent – tôi nhận ra rằng mỗi chu kỳ đều dạy chúng ta một bài học về sự kiên nhẫn. Công nghệ không bao giờ thay đổi thế giới theo cách chúng ta mong đợi, nhưng nó luôn thay đổi thế giới theo cách chúng ta cần. AI không thể trở thành nhà khoa học, nhưng nó có thể giúp các nhà khoa học dành nhiều thời gian hơn cho việc suy nghĩ. Blockchain không thể tự nó tạo ra một xã hội công bằng, nhưng nó có thể giúp các cộng đồng tự tổ chức tốt hơn. Điều còn lại phụ thuộc vào chúng ta – những con người dám mơ ước, dám đặt câu hỏi, và dám xây dựng từ con số không. Đó chính là tinh thần khai sinh cộng đồng mà tôi đã theo đuổi suốt 27 năm. Và tôi tin rằng, nếu chúng ta cùng nhau làm điều đó, chúng ta không chỉ tạo ra một hệ sinh thái blockchain tốt đẹp hơn, mà còn tạo ra một xã hội nơi con người được sống đúng với tiềm năng sáng tạo của mình. Hãy đặt câu hỏi, hãy hoài nghi những lời hứa ngọt ngào, và hãy luôn nhớ rằng, AI có thể viết nên những bản báo cáo dài hàng nghìn trang, nhưng nó không thể viết nên một giấc mơ. Và chỉ có những giấc mơ mới có thể thay đổi thế giới.