Dùng AI Opus 5.5 để tìm ra ghi chép mới về chim dodo

Một nhà nghiên cứu lịch sử đã sử dụng mô hình AI tiên tiến Opus 5.5 để khám phá một ghi chép chưa từng được biết đến về chim dodo từ năm 1615 trong kho lưu trữ của Công ty Đông Ấn Hà Lan. Phát hiện này cho thấy các mô hình AI biên giới có khả năng tạo ra kiến thức lịch sử mới, nhưng theo một cách rất kỳ lạ.

Minh họa quá trình nghiên cứu lịch sử bằng AI

Khi AI viết lại lịch sử

Một ngày sau khi nhà nghiên cứu bảo mật Carter Church công bố việc dùng GPT-6 Astra để giải mã một mật mã thời Napoléon, đến lượt nhà sử học Benjamin Breen chia sẻ cách ông dùng Opus 5.5 để tìm ra một ghi chép mới về chim dodo. Điều đáng chú ý không chỉ nằm ở kết quả, mà còn ở phương pháp luận có thể tái lặp và cách các mô hình AI đang thay đổi cách con người làm nghiên cứu lịch sử.

Theo Breen, quy trình nghiên cứu của ông gồm năm bước:

• Bắt đầu từ nền tảng kiến thức chuyên môn để xác định câu hỏi nghiên cứu cụ thể
• Xác định một kho tài liệu lịch sử lớn, miễn phí và được biên tập tốt (trong trường hợp này là kho lưu trữ GLOBALISE của Công ty Đông Ấn Hà Lan)
• Tải tài liệu về và chạy qua mô hình embedding để cho phép tìm kiếm ngữ nghĩa
• Dùng tìm kiếm ngữ nghĩa để tìm các đoạn văn tiềm năng, sau đó yêu cầu mô hình AI đọc và xếp hạng các kết quả phù hợp nhất
• Đánh giá xem các đoạn trích có trả lời được câu hỏi không, rồi lặp lại quy trình

Điểm khác biệt then chốt so với cách nghiên cứu truyền thống là AI có thể tạo ra hàng chục bản sao của chính nó để đọc tài liệu bằng nhiều ngôn ngữ cùng lúc. Nếu được cấp API key, các agent này còn có thể tự chạy tìm kiếm embedding trên các nguồn mới nảy sinh trong quá trình nghiên cứu.

"Điều các mô hình AI biên giới hiện nay không thể làm là đặt ra những câu hỏi đúng đắn hoặc xác định ý nghĩa của các phát hiện."

Phát hiện về chim dodo năm 1615

Chim dodo là loài chim lớn ở Mauritius đã tuyệt chủng do bị săn bắt quá mức vào khoảng năm 1681. Đây là một trong những sinh vật lịch sử được nghiên cứu nhiều nhất, với nguồn tài liệu phong phú — chính điều này khiến bài toán trở nên "khả thi" đối với AI.

Trong hàng triệu bản ghi của Công ty Đông Ấn Hà Lan, Opus 5.5 đã tìm thấy một bản thảo năm 1615 mà dường như chưa từng được ai chú ý. Đó là nhật ký hành trình, có thể do Isbrant Cornelisz van Petten viết — thuyền trưởng tàu buôn Wapen van Amsterdam của Công ty Đông Ấn Hà Lan. Tàu này cập bờ đảo Mauritius vào tháng 4 năm 1615 để lấy nước và lương thực, và ghi lại rằng thủy thủ đoàn đã "bắt được nhiều rùa, dodo [dodeersen], cùng một số ngỗng và vẹt."

Bản thảo gốc ghi chép về chim dodo

Sau khi đối chiếu với các tài liệu thứ cấp như cuốn The Dodo and the Solitaire của Parrish (2013), Breen cho rằng đây thực sự là một bổ sung mới cho dòng thời gian của chim dodo, vốn trước đây có khoảng trống trong giai đoạn 1611–1616.

Cùng lần tìm kiếm đó, AI còn phát hiện một tham chiếu có thể mới về loài chim đỏ (red rail) — một loài chim khác của Mauritius cũng đã tuyệt chủng. Một ghi chép năm 1638, thời điểm người Hà Lan bắt đầu thuộc địa hóa hòn đảo, mô tả "gà đồng" bằng từ tiếng Hà Lan velthoenderen. Các chuyên gia trước đây đã xác định từ này chỉ loài chim đỏ, nhưng tham chiếu cụ thể này bị bỏ sót vì một học giả người Pháp năm 1890 đã dịch nhầm thành perdrix (gà gô). Opus 5.5 đã quay lại bản thảo gốc và sửa lại lỗi này.

Giả thuyết về chim dodo của Hoàng đế Jahangir

Phát hiện thú vị nhất mà Breen đang theo đuổi có thể giúp giải thích một trong những bức tranh bí ẩn nhất thế kỷ 17: Hoàng đế Mughal Jahangir dường như sở hữu một con dodo còn sống, nhưng không ai biết ai đã tặng nó, vào khi nào và vì sao. Jahangir cũng không hề nhắc đến nó trong hồi ký.

Họa sĩ cung đình của Jahangir, Ustad Mansur, đã vẽ con dodo này và tác phẩm vẫn được các nhà sinh học trích dẫn như mô tả chính xác nhất còn tồn tại về loài chim này. Điều đáng chú ý là không ai biết chính xác ngày vẽ bức tranh — một số học giả cho là "khoảng 1625", số khác nói "khoảng 1615".

Opus 5.5 đã đào sâu vào nhiều bản thảo và đưa ra giả thuyết: con dodo của Jahangir rất có thể chính là con vật mà một tu sĩ Dòng Tên người Bồ Đào Nha mô tả ở Mauritius năm 1616. Vị tu sĩ gọi con chim này là "đà điểu" — nhưng Mauritius không hề có đà điểu! Bản gốc tiếng Bồ Đào Nha được cho là đã thất lạc, nhưng một bản dịch tiếng Pháp còn lưu lại và đó là nguồn Opus trích dẫn.

Giả thuyết rằng "đà điểu" này thực ra là dodo đã được giới chuyên gia biết đến. Nhưng mối liên hệ giữa con dodo bị bắt trên đường đến Goa năm 1616 và con dodo cuối cùng đến tay Jahangir trong khoảng 1615–1625 dường như chưa từng được thiết lập. Breen tin rằng đây có thể chính là nguồn gốc con dodo của Jahangir, bởi lẽ đã có một chuỗi truyền thừa rõ ràng khác của một loài chim lạ từ người Bồ Đào Nha ở Goa đến cung đình Jahangir vào năm 1612: một con gà tây châu Mỹ.

Những giới hạn của AI trong nghiên cứu lịch sử

Sơ đồ quy trình nghiên cứu bằng AI agent

Dù đạt được những kết quả ấn tượng, Breen thẳng thắn chỉ ra các hạn chế của AI. Ông ví khả năng chính của AI hiện nay giống như "đếm cừu phiên bản số": vì không bao giờ biết chán, chúng có thể quét qua lượng dữ liệu khổng lồ để tìm bằng chứng mới cho các luận điểm đã có. Nhưng chúng kém hơn hẳn trong việc tự nảy sinh ý tưởng mới, và đặc biệt tệ trong việc đánh giá tầm quan trọng lịch sử của những gì tìm được.

Trong nhiều lần thử nghiệm, Opus 5.5 và GPT-6 đã tạo ra hàng chục agent độc lập lao vào các tiểu tiết vụn vặt rồi lạc lối hoàn toàn. Có lần, một agent tìm ra câu chuyện thú vị về thuyền trưởng người Anh Jonathan Hide, kẻ đã trộm gỗ mun quý cùng "hai con bò biển" từ thuộc địa của Hà Lan ở Mauritius. Khi một quan chức Hà Lan đối chất, "thợ mộc của họ dọa chẻ đầu tôi bằng rìu." Đây là một phát hiện có ý nghĩa về lịch sử môi trường, vì loài rùa khổng lồ Mauritius cũng đã tuyệt chủng.

Tuy nhiên phần lớn thời gian, các agent đi lạc vào những kho lưu trữ hoàn toàn khó hiểu và đòi hỏi kiến thức chuyên môn sâu để kiểm chứng.

Bài toán giao diện giữa chuyên gia và AI

Câu hỏi cốt lõi mà Breen đặt ra: các chuyên gia con người nên tương tác với những công cụ này như thế nào? Ông thấy thoải mái khi làm việc với tài liệu về thương nhân Anh trộm rùa khổng lồ hay dodo của Jahangir, vì đó là lĩnh vực ông nghiên cứu hơn một thập kỷ. Nhưng điều gì xảy ra khi những người nghiệp dư chạy AI agent lao vào lãnh thổ học thuật mới, mà không có kiến thức hay mạng lưới để kiểm chứng?

Carter Church cũng có quan điểm tương tự trong bài viết về mật mã Napoléon: một chuyên gia kiên nhẫn có thể làm được điều này từ năm 1970, nhưng sẽ tốn hàng tuần thời gian của một chuyên gia. Những người có kỹ năng đó tồn tại, nhưng họ có những bài toán quan trọng hơn phải giải. Vì thế lá thư nằm đó không ai đọc, bởi không ai đủ khả năng đọc có thể biện minh cho thời gian bỏ ra.

"Nút thắt sắp tới sẽ không còn là các phát hiện nghiên cứu, mà là sự chú ý của các chuyên gia trong những chủ đề ngách."

Bre và nhiều nhà nghiên cứu khác dự đoán rằng hầu hết các danh sách vấn đề "chưa giải quyết" trong nhiều lĩnh vực chứa nhiều bài toán kiểu này hơn người ta tưởng. Những danh sách đó sắp ngắn đi đáng kể, và người rút ngắn chúng sẽ ngày càng là những người đơn thuần tò mò.

Đây là một xu hướng đáng chú ý với cộng đồng công nghệ Việt Nam, nơi các mô hình AI tiên tiến ngày càng dễ tiếp cận qua API. Khi chi phí sử dụng AI agent cho các tác vụ nghiên cứu chuyên sâu giảm xuống, ranh giới giữa chuyên gia và nghiệp dư trong nhiều lĩnh vực học thuật có thể sẽ thay đổi nhanh chóng — kèm theo đó là những vấn đề mới về kiểm chứng và đảm bảo chất lượng tri thức.