Meta đang tái định hướng chiến lược AI bằng khoản đầu tư gần 15 tỷ USD vào Scale AI và thành lập một phòng nghiên cứu mới để theo đuổi tham vọng phát triển hệ thống trí tuệ nhân tạo vượt qua khả năng nhận thức của con người.
Meta, công ty mẹ của Facebook, đang có những bước đi quyết liệt để lấy lại vị thế trong cuộc đua trí tuệ nhân tạo (AI), sau khi phải tạm dừng triển khai một mô hình ngôn ngữ lớn quan trọng hồi tháng trước. Theo các báo cáo gần đây, Meta đã đạt được thỏa thuận mua lại 49% cổ phần của Scale AI với mức đầu tư lên tới 14,8 tỷ USD.
Đây là bước đi chiến lược nhằm tận dụng thế mạnh của Scale AI startup chuyên cung cấp dịch vụ dán nhãn dữ liệu và đánh giá mô hình AI theo phương pháp học tăng cường từ phản hồi con người (RLHF). Ngoài ra, CEO của Scale AI – Alexandr Wang – cũng được cho là sẽ tham gia vào phòng nghiên cứu mới của Meta, nơi tập trung phát triển các hệ thống “siêu trí tuệ” (superintelligence).
Tham vọng giành lại lợi thế trong đường đua LLM
Việc đầu tư vào Scale AI được coi là động thái thể hiện sự sốt ruột của CEO Mark Zuckerberg trước những chậm trễ trong tiến độ phát triển mô hình AI nội bộ. Gần đây, Meta đã hoãn ra mắt mô hình Behemoth, được kỳ vọng là bước tiến lớn nhất trong dòng Llama, do lo ngại về chất lượng đầu ra và độ chính xác so với các đối thủ như OpenAI hay Anthropic.
Theo chuyên gia Wyatt Mayham (Northwest AI Consulting), các mô hình Llama của Meta vẫn chưa đạt được độ tin cậy cần thiết để thu hút doanh nghiệp, đặc biệt là về khả năng tuân thủ chỉ dẫn và chất lượng đầu ra. “Điểm mạnh thực sự của Scale AI không chỉ là dữ liệu gán nhãn, mà còn nằm ở hệ thống phản hồi chất lượng cao dành cho doanh nghiệp, giúp tăng cường RLHF và tối ưu hóa điều chỉnh mô hình quy mô lớn,” ông nói.
Rủi ro về kiểm soát và khóa chặt hệ sinh thái
Mặc dù khoản đầu tư vào Scale AI có thể mang lại bước tiến lớn cho Meta trong việc tối ưu hóa dữ liệu huấn luyện, giới chuyên gia cũng cảnh báo về rủi ro khóa chặt doanh nghiệp (vendor lock-in) nếu Meta kiểm soát cả mô hình và hạ tầng phản hồi. Câu hỏi được đặt ra là: ai sẽ định hướng cho quá trình căn chỉnh trí tuệ nhân tạo? Liệu hệ thống fine-tuning có được mở hay sẽ trở thành giải pháp đóng hoàn toàn?
Wyatt Mayham nhận định: “Bất kỳ tổ chức nào kiểm soát vòng phản hồi của con người sẽ kiểm soát tầng thông minh của mô hình.” Điều này sẽ tạo ra lợi thế cạnh tranh mạnh mẽ, nhưng đồng thời cũng khiến doanh nghiệp khách hàng phải cân nhắc kỹ lưỡng.
Siêu trí tuệ cần hạ tầng hoàn toàn mới
Tham vọng của Zuckerberg không dừng ở AGI (trí tuệ nhân tạo tổng quát), mà là “superintelligence” cấp độ cao hơn, nơi máy móc vượt qua khả năng nhận thức của con người. Dù đây vẫn là khái niệm mang tính lý thuyết, Meta đã bắt đầu xây dựng một phòng nghiên cứu mới để theo đuổi mục tiêu này, với sự tham gia của các nhà lãnh đạo công nghệ và chuyên gia trong lĩnh vực AI.
Theo CEO Hyoun Park (Amalgam Insights), điểm cốt lõi trong khoản đầu tư này là cung cấp “ngữ cảnh con người, siêu dữ liệu và giả định thực tế” vào quá trình huấn luyện AI một điều kiện quan trọng để tiến gần hơn đến AGI.
Jimmie Lee, CEO của JLEE.com, cũng đồng tình: “Nếu muốn tạo ra một hệ thống có thể vượt qua trí tuệ con người, AI cần hiểu được bối cảnh nhân loại bao gồm trải nghiệm, cảm xúc, khát vọng, tư duy và văn hóa.”
Hạ tầng AI trong tương lai sẽ quyết định cuộc chơi
Thay vì chỉ đầu tư vào mô hình, Meta đang chuyển hướng sang chiến lược phát triển hạ tầng dữ liệu tiên tiến, nơi các mô hình có thể tích hợp sâu hơn, được cá nhân hóa theo ngành dọc và đơn giản hóa trong quá trình triển khai.
Jimmie Lee cho rằng: “Hạn chế chính trong tương lai không còn là tài năng hay ứng dụng, mà là hạ tầng. Các công nghệ đang phát triển nhanh hơn tốc độ xây dựng nền tảng mà chúng cần để vận hành.”
Cuối cùng, ông kết luận rằng động thái này thể hiện rõ sự trở lại với triết lý “cược lớn để đổi mới” thay vì chạy theo thị trường, Meta đang tái định vị mình như một người dẫn đầu trong cuộc cách mạng AI.
Tìm hiểu thêm tại: https://chatgpt.com/
