Startup Inherent, phòng thí nghiệm AI tại London do các cựu nhân sự Google DeepMind sáng lập, cho biết tác nhân AI Faraday của họ đã vượt qua các mô hình lớn hơn của Anthropic và OpenAI trong một nhiệm vụ đặc thù: tự tái lập kết quả của các nghiên cứu khoa học mà không được cung cấp trước đáp án.
Startup cho biết Faraday đạt kết quả tốt hơn Claude Opus 4.8 của Anthropic và GPT-5.5 của OpenAI, dù được xây dựng trên một mô hình nhỏ hơn đáng kể. Kết quả được Inherent công bố chỉ vài tuần sau khi startup này ra khỏi chế độ “ẩn” với vòng gọi vốn hạt giống trị giá 50 triệu USD.
Thành lập bởi bốn cựu nhân sự DeepMind, gồm Edward Hughes, Louis Kirsch, Kaloyan Aleksiev và Tantum Collins, Inherent đang đặt mục tiêu phát triển các tác nhân AI có khả năng tham gia vào quá trình khám phá tri thức khoa học, thay vì chỉ hỗ trợ con người xử lý thông tin hoặc kiểm chứng những phát hiện đã có.
Faraday có gì khác?
Tác nhân Faraday được thiết kế để thực hiện một công việc mà các nhà khoa học thường phải làm trong quá trình nghiên cứu: đọc một công trình khoa học, tự thiết kế và tiến hành các thí nghiệm cần thiết, sau đó kiểm tra xem có thể tái tạo những kết quả mà nhóm nghiên cứu ban đầu công bố hay không.
Edward Hughes, đồng sáng lập kiêm giám đốc khoa học của Inherent, cho biết đây cũng là một trong những bước đầu tiên mà nhiều nghiên cứu sinh tiến sĩ thực hiện khi bắt đầu sự nghiệp khoa học.
Tuy nhiên, Inherent không chỉ muốn Faraday cho ra kết quả đúng. Startup còn đặt ra yêu cầu cao hơn: AI phải có cái mà Hughes gọi là “khả năng phán đoán trong nghiên cứu” (research taste), tức khả năng nhận biết thí nghiệm nào đáng thực hiện, câu hỏi nào đáng theo đuổi và cách thiết kế thí nghiệm sao cho hiệu quả.
Đây là một năng lực khó mô tả bằng các quy tắc cụ thể. Một nhà khoa học giỏi không chỉ biết cách tiến hành thí nghiệm mà còn phải biết nên thử nghiệm điều gì trước và đâu là hướng nghiên cứu có nhiều khả năng tạo ra phát hiện đáng giá.
Mô hình nhỏ hơn nhưng được huấn luyện khác biệt
Điểm đáng chú ý trong kết quả của Inherent là Faraday không chạy trên một mô hình AI khổng lồ. Startup cho biết Faraday sử dụng Qwen 3.6, một mô hình có khoảng 27 tỷ tham số. Đây là quy mô nhỏ hơn đáng kể so với các mô hình AI tiên tiến mà Anthropic và OpenAI đang phát triển.
Trong AI, số lượng tham số thường được dùng như một chỉ dấu tương đối về quy mô mô hình. Mô hình lớn hơn thường đòi hỏi nhiều dữ liệu và tài nguyên tính toán hơn trong quá trình huấn luyện.
Thay vì chủ yếu huấn luyện AI bằng cách cho nó học cách các nhà khoa học thực hiện nghiên cứu, Inherent tập trung vào học tăng cường. Phương pháp này cho phép hệ thống học thông qua cơ chế thưởng cho những kết quả tốt, thay vì chỉ được cung cấp một tập hợp quy tắc phải tuân theo.
Cách tiếp cận này nhằm giúp AI hình thành khả năng lựa chọn và ra quyết định trong quá trình nghiên cứu. Mục tiêu của Inherent, theo Hughes, là xây dựng một tác nhân AI có thể trở thành một nhà khoa học và phát triển khả năng phán đoán nghiên cứu cho các tác nhân của mình.
AI không chỉ trả lời, mà phải biết tự tìm câu hỏi
Inherent cũng muốn tránh một vấn đề phổ biến của các hệ thống AI hiện nay: cố gắng đưa ra câu trả lời mà người dùng muốn nghe.
Thay vào đó, startup muốn Faraday hoạt động giống một đồng nghiệp nghiên cứu chủ động. Một tác nhân AI lý tưởng không chỉ chờ con người giao nhiệm vụ mà có thể tự phát hiện một vấn đề đáng chú ý, tiến hành các thí nghiệm và quay lại trình bày kết quả.
Hughes mô tả kiểu cộng sự mà ông muốn xây dựng là người có thể nói: “Tôi thấy tò mò về vấn đề này, nên đã tự tiến hành những thí nghiệm này. Bạn nghĩ gì về kết quả?”
Đó là một bước chuyển quan trọng trong cách Inherent hình dung về AI: từ công cụ trả lời câu hỏi sang đồng đội có khả năng chủ động nghiên cứu.
Một điểm đáng chú ý khác trong chiến lược của Inherent là startup này không cố gắng tự phát triển tất cả công nghệ cần thiết. Chẳng hạn, thay vì xây dựng riêng một công cụ lập trình cho Faraday, Inherent cho tác nhân này sử dụng GPT-5.5 Codex của OpenAI. Theo Hughes, cách làm này tương tự các nhà khoa học sử dụng những phần mềm có sẵn thay vì tự xây dựng mọi công cụ phục vụ nghiên cứu.
Điều này phản ánh một quan điểm rộng hơn của startup: giá trị của một “nhà khoa học AI” không nhất thiết nằm ở việc tự sở hữu từng thành phần công nghệ, mà ở khả năng kết hợp chúng để giải quyết các vấn đề khoa học.
Đặt cược vào AI khám phá khoa học
Tái lập nghiên cứu chỉ là bước đầu trong tham vọng của Inherent. Công ty muốn phát triển các tác nhân có thể đóng góp vào nhiều lĩnh vực khoa học khác nhau, hướng tới mục tiêu xa hơn là khám phá những tri thức khoa học mới.
Nếu AI có thể tự đọc tài liệu, hình thành giả thuyết, lựa chọn thí nghiệm, sử dụng các công cụ cần thiết, phân tích kết quả rồi đề xuất bước nghiên cứu tiếp theo, nó có thể trở thành một thành phần trong quá trình khám phá khoa học thay vì chỉ là công cụ hỗ trợ nhà khoa học.
Đây cũng là lý do Inherent coi “khả năng phán đoán trong nghiên cứu” quan trọng hơn việc đơn thuần đạt độ chính xác cao trong một bài kiểm tra.
Tham vọng lớn sau 50 triệu USD vốn hạt giống
Điểm khác biệt của startup là thay vì tập trung vào chatbot, công cụ lập trình hay các ứng dụng AI dành cho người tiêu dùng, Inherent đang đặt cược vào một thị trường khó hơn: AI cho nghiên cứu khoa học.
Kết quả của Faraday chưa đồng nghĩa với việc Inherent đã tạo ra một “nhà khoa học AI” có thể thay thế các nhà nghiên cứu con người. Tái lập kết quả của các nghiên cứu có sẵn vẫn là một nhiệm vụ được xác định rõ, trong khi việc tạo ra những phát hiện hoàn toàn mới là bài toán khó hơn nhiều.
Tuy nhiên, với 50 triệu USD vốn hạt giống và kế hoạch nhanh chóng mở rộng đội ngũ từ 12 nhân viên hiện nay lên khoảng 20-25 người vào cuối năm nay, Inherent đang có nguồn lực để theo đuổi tham vọng này.
Nếu startup có thể chứng minh rằng các tác nhân AI nhỏ hơn nhưng được huấn luyện theo cách phù hợp có thể tự tiến hành những quy trình nghiên cứu ngày càng phức tạp, Inherent có thể mở ra một hướng phát triển mới cho AI: không chỉ biết những gì con người đã khám phá, mà còn có khả năng cùng con người tìm ra những điều chưa được biết.
Từ trái sang phải là các đồng sáng lập Inherent gồm Louis Kirsch, Kaloyan Aleksiev, Tantum Collins và Edward Hughes. Ảnh: Anna Gordon
