Tháng 6, Meta đầu tư tới 14,3 tỷ USD vào công ty dán nhãn dữ liệu Scale AI, đồng thời đưa CEO Alexandr Wang cùng một số nhân sự chủ chốt của startup này về điều hành Phòng thí nghiệm Siêu trí tuệ Meta (MSL). Tuy nhiên, mối quan hệ giữa hai bên nhanh chóng xuất hiện dấu hiệu rạn nứt.
Logo Meta được chụp ở Paris, Pháp, hồi tháng 6/2022. Ảnh: Reuters
TechCrunch trích dẫn nguồn tin thân cận cho biết, Ruben Mayer, cựu phó chủ tịch sản phẩm và vận hành AI tạo sinh của Scale AI, là một trong những nhân sự cấp cao do Wang mời về hỗ trợ vận hành MSL nhưng rời Meta chỉ sau hai tháng. Mayer phụ trách nhóm vận hành dữ liệu AI chứ không tham gia trực tiếp TBD Labs - bộ phận cốt lõi phát triển siêu trí tuệ của MSL, nơi tập hợp nhiều cựu nhân sự OpenAI.
Tuy nhiên, Mayer sau đó phủ nhận điều này, khẳng định ông tham gia từ đầu, không phải bị loại khỏi bộ phận AI cốt lõi. Ông cũng chia sẻ rời đi vì vấn đề cá nhân dù hài lòng với trải nghiệm tại Meta.
Ngoài Mayer, một số người khác cũng rời MSL như Avi Verma và Ethan Knight, từng làm tại OpenAI, hay Rishabh Agarwal, từng làm việc ở Google DeepMind. Theo nguồn tin của Wired, Chaya Nayak, giám đốc quản lý sản phẩm AI tạo sinh gắn bó với Meta gần một thập kỷ, cũng sẽ chuyển đến OpenAI để phụ trách các sáng kiến đặc biệt.
Business Insider cho biết, ít nhất 8 người, bao gồm các nhà nghiên cứu, kỹ sư và trưởng nhóm sản phẩm cấp cao, đã rời công ty chưa đầy hai tháng sau khi MSL ra mắt. Dù vậy, cuối tháng trước, Meta gây chú ý khi thông báo tạm dừng tuyển dụng và tái cấu trúc bộ phận AI.
Không chỉ nhân sự biến động, Meta có vẻ cũng gặp vấn đề trong quá trình hợp tác phát triển sản phầm cùng Scale AI. TBD Labs vẫn làm việc với các bên thứ ba như Mercor và Surge, hai đối thủ lớn của Scale AI, để đào tạo mô hình AI mới.
Các phòng thí nghiệm AI vẫn thường làm việc với nhiều công ty dán nhãn dữ liệu và Meta làm việc với hai công ty này từ trước khi thành lập TBD Labs, nhưng hiếm khi một phòng thí nghiệm AI đầu tư mạnh tay cho bên dán nhãn. Ngay cả khi Meta đã rót 14,3 tỷ USD vào Scale AI, nguồn tin của TechCrunch cho biết, nhóm nghiên cứu tại TBD Labs vẫn không đánh giá cao dữ liệu của Scale AI mà muốn hợp tác với Surge và Mercor hơn.
Về phía Scale AI, công ty khởi đầu bằng chiến lược crowdsourcing, sử dụng lực lượng lao động lớn giá rẻ để dán nhãn dữ liệu đơn giản, tức quá trình dán nhãn và chú thích thông tin thô để huấn luyện mô hình AI. Nhưng AI ngày càng phức tạp và đòi hỏi dữ liệu chuyên sâu từ bác sĩ, luật sư, nhà khoa học.... nhằm tinh lọc và tạo ra thông tin chất lượng cao. Scale AI đang nỗ lực thu hút các chuyên gia trong lĩnh vực này bằng nền tảng Outlier, nhưng đối thủ cạnh tranh như Surge và Mercor vẫn phát triển nhanh hơn nhờ phát triển trên nền tảng nhân tài được trả lương cao ngay từ đầu.
Thêm vào đó, Scale AI đang mất đi những khách hàng lớn. Không lâu sau khi Meta công bố khoản đầu tư khổng lồ vào Scale AI, OpenAI và Google tuyên bố ngừng hợp tác với công ty này. Ngay sau đó, trong tháng 7, Scale AI phải cắt giảm 200 nhân viên của bộ phận dán nhãn dữ liệu. CEO mới Jason Droege thông báo nguyên nhân đến từ "sự thay đổi nhu cầu thị trường".
Droege cho biết, Scale AI sẽ tuyển thêm nhân viên ở những bộ phận khác của công ty, bao gồm bộ phận bán hàng cho chính phủ. Công ty cũng vừa ký hợp đồng trị giá 99 triệu USD với Quân đội Mỹ.
Alexandr Wang. Ảnh: YouTube/Index Ventures
Ngay từ đầu, một số chuyên gia đã nhận định Meta đầu tư vào Scale AI chủ yếu để lôi kéo Wang thay vì thực sự tin vào giá trị của công ty này. Nhưng việc chọn Wang, vốn không có nền tảng là nhà nghiên cứu AI, để lãnh đạo một phòng thí nghiệm AI cũng rất khác thường. Mark Zuckerberg được cho là từng đàm phán với những ứng viên "truyền thống" hơn như giám đốc nghiên cứu của OpenAI, Mark Chen, nhưng thất bại.
Theo hai nhân viên cũ và một nhân viên hiện tại của MSL, bộ phận AI của Meta ngày càng trở nên hỗn loạn kể từ khi Wang và nhiều nhà nghiên cứu hàng đầu gia nhập theo chiến dịch tuyển dụng quyết liệt của Zuckerberg. Các tài năng mới từ OpenAI và Scale AI bày tỏ sự bất mãn khi phải dẫn dắt bộ máy cồng kềnh của một công ty lớn, trong khi nhóm AI tạo sinh cũ của Meta cảm thấy phạm vi hoạt động bị hạn chế.
Bất chấp biến động, MSL vẫn đang phát triển mô hình AI Llama thế hệ tiếp theo, dự kiến ra mắt cuối năm nay. Đây sẽ là một trong những sản phẩm đầu tiên từ MSL. Trước đó, các mô hình Llama 4 do Meta phát hành hồi tháng 4, bao gồm Scout và Maverick, nhận phản ứng khá thờ ơ từ các lập trình viên, cho rằng chúng không đáp ứng được tác vụ thực tế như lập trình, suy luận hay làm theo hướng dẫn.
Thu Thảo (Theo TechCrunch, Business Insider)
