Khoa học là phần mềm mã nguồn mở

Trong giới nghiên cứu, phần mềm thường bị xem là công cụ phụ trợ, một thứ phải vượt qua thật nhanh để đi tới kết quả cuối cùng. Nhưng một bài viết mới đây trên jepedersen.dk đưa ra quan điểm đáng chú ý: khoa học hiện đại, xét cho cùng, chính là phần mềm mã nguồn mở.

Khoa học cần những dự đoán có thể kiểm chứng

Theo định nghĩa phổ biến, khoa học là một lĩnh vực có hệ thống, xây dựng và tổ chức tri thức dưới dạng các giả thuyết và dự đoán có thể kiểm chứng về thế giới.

Tác giả bài viết đặt câu hỏi thẳng: khi bạn mở một bài báo trên arXiv, bạn có thực sự kiểm chứng được nội dung đó không? Câu trả lời hiếm khi là "không", nhưng cũng chẳng bao giờ dễ dàng. Tri thức trong bài báo thường không thể tiếp cận trực tiếp, và người đọc khó có thể tái tạo hay hệ thống hóa nó.

Điểm mấu chốt nằm ở khái niệm mô hình nội tại mà Kenneth Craik trình bày trong cuốn The Nature of Explanation: con người dùng những mô phỏng thu nhỏ của thực tại để giải thích và dự đoán thế giới. Nếu một bài báo khoa học không giúp người đọc dự đoán tốt hơn, nó chưa thực sự là khoa học.

Tái lập không chỉ là lặp lại kết quả

Tác giả nhấn mạnh rằng tính tái lập trong khoa học không đơn thuần là việc sao chép lại kết quả. Đó là khả năng tiếp nhận một ý tưởng khoa học, đưa nó vào mô hình nội tại của chính mình, điều chỉnh và phát triển tiếp — hoặc loại bỏ nếu nó làm giảm khả năng dự đoán.

Nếu một ý tưởng không thể tái lập, các phát hiện không thể được mở rộng. Và do đó, chúng trở nên vô dụng.

Tác giả so sánh với toán học: sẽ không ai chấp nhận một bài báo vật lý nói rằng phương trình dự đoán ra kết quả X nhưng từ chối trình bày phép tính. Vậy tại sao chúng ta lại chấp nhận những nghiên cứu tính toán che giấu phương pháp của mình?

Phần mềm len lỏi vào mọi ngóc ngách của khoa học

Từ mô hình dịch tễ COVID-19 đến thuật toán tìm kiếm hay các quy trình phòng thí nghiệm, tất cả đều dựa trên phần mềm do người khác viết. Các nhà nghiên cứu thường không có thời gian kiểm tra từng phụ thuộc, hiểu chi tiết triển khai hay phát hiện lỗi tiềm ẩn có thể làm sai lệch kết quả.

Điều này dẫn tới hệ quả rõ ràng: nếu phần mềm sai, khoa học sai. Đã có không ít trường hợp rút lại bài báo khoa học vì lỗi phần mềm — một minh chứng cho thấy mức độ phụ thuộc đáng lo ngại này.

Vì sao phải là mã nguồn mở?

Tác giả lập luận rằng phần mềm khoa học cần hai đặc tính:

• Có thể tái lập: không chỉ chạy được mà còn có thể sửa đổi
• Đáng tin cậy: kết quả phải nhất quán và có thể tin tưởng

Khả năng sửa đổi quan trọng với khoa học giống như vai trò của các phương trình với dự đoán khoa học. Còn độ tin cậy là điều kiện để tri thức được cải thiện một cách có hệ thống, thay vì những kết quả chắp vá chỉ đúng trong một vài trường hợp.

Mã nguồn mở đáp ứng cả hai yêu cầu này. Chúng ta có thể thay đổi mã, tùy biến theo nhu cầu — hãy nhìn vào các mô hình trên Hugging Face — và tiếp tục cải tiến qua nhiều vòng lặp.

Tất nhiên, mã nguồn mở không phải liều thuốc vạn năng. Vẫn tồn tại lo ngại về sở hữu trí tuệ, bảo mật, lỗi phát sinh và vấn đề ổn định. Nhưng điểm khác biệt là những khiếm khuyết đều được ghi nhận công khai, có thể sửa chữa và cải thiện — giống như chính hiểu biết khoa học của chúng ta.

Viễn cảnh về một nền khoa học mở thực sự

Nếu chấp nhận các tiền đề trên, ta có thể hình dung một nền khoa học tính toán mở với những đặc điểm sau:

• Mọi kết quả đều tái lập tức thì: đọc một bài báo về loại thuốc mới giảm triệu chứng 30%, bạn nhấp vào liên kết và xem toàn bộ phân tích chạy ngay trên trình duyệt, với dữ liệu, kiểm định thống kê và biểu đồ thực thi trong vài giây nhờ môi trường container được bảo toàn nguyên vẹn.
• Phần mềm khoa học phát triển như Wikipedia: các mô hình khí hậu không còn được xây dựng biệt lập trong từng phòng thí nghiệm, mà được duy trì bởi cộng đồng toàn cầu. Khi một nhà nghiên cứu ở Kenya phát hiện lỗi trong tính toán nhiễu động khí quyển, bản sửa sẽ lan tới mọi mô hình mô phỏng trên thế giới.
• Tốc độ khám phá tăng tốc: thay vì mỗi người bắt đầu lại từ đầu, chúng ta đứng trên vai những người khổng lồ với công trình không chỉ đọc được mà còn chạy được và sửa được.
• Niềm tin vào khoa học được củng cố: khi các mô hình khí hậu, dự báo kinh tế và khuyến nghị y tế đều dựa trên mã minh bạch, có thể kiểm toán, niềm tin của công chúng sẽ tăng lên.

Tác giả khẳng định đây không phải viễn tưởng không tưởng. Mọi mảnh ghép đã tồn tại: cộng đồng mã nguồn mở, môi trường tái lập, nền tảng phát triển cộng tác. Câu hỏi chỉ là chúng ta mất bao lâu để ghép chúng thành một tầm nhìn thống nhất.

Bạn có thể làm gì ngay bây giờ?

Bài viết kết thúc bằng những đề xuất thiết thực:

• Chia sẻ và ghi lại mã của bạn: một bài báo không kèm mã sẽ ít tính khoa học hơn vì khó xây dựng tiếp trên đó. Hãy dùng mã ngay từ ngày đầu tiên và luôn công khai.
• Viết mã ổn định, dùng môi trường tái lập: các công cụ như NixOS giúp đảm bảo mã của bạn chạy đúng y hệt, kể cả 100 năm sau. Docker, Conda cũng tốt, nhưng NixOS đưa ra bảo đảm toàn diện hơn.
• Xây dựng trên công cụ sẵn có thay vì tự tạo mới: với các lĩnh vực nhỏ như điện toán thần kinh, phần mềm mã nguồn mở là chìa khóa để mở rộng quy mô.
• Thúc đẩy việc đánh giá cao đóng góp phần mềm trong học thuật: các quyết định thăng chức, bổ nhiệm cần ghi nhận đúng mức giá trị của mã nguồn.

Cuộc cách mạng khoa học thành công nhờ khăng khăng đòi hỏi tính minh bạch, khả năng tái lập và sự giám sát liên tục. Phong trào mã nguồn mở đang mang chính những nguyên tắc đó vào phần mềm. Câu hỏi cuối cùng dành cho mỗi chúng ta: bạn có góp phần làm cho phần mềm trở nên khoa học hơn không?