Giám đốc AI Meta: Mô Hình Trí Tuệ Nhân Tạo Hiện Tại Vẫn Thiếu Cốt Lõi Con Người
Tại Hội nghị Thượng đỉnh AI Action ở Paris, Yann LeCun – Giám đốc Trí tuệ Nhân tạo của Meta – đã đưa ra những nhận định đáng chú ý về hạn chế của các mô hình AI hiện nay. Theo ông, các hệ thống hiện tại vẫn thiếu nhiều năng lực cốt lõi mà trí tuệ con người sở hữu, bao gồm:
- Sự hiểu biết về thế giới vật lý
- Trí nhớ dài hạn
- Khả năng suy luận logic
- Kỹ năng lập kế hoạch phức tạp
LeCun cho rằng để đạt được AI cấp độ con người (human-level AI), ngành công nghệ cần chuyển hướng từ các mô hình huấn luyện truyền thống sang những kiến trúc mới, mô phỏng thực tế sâu sắc hơn.
Định Hướng Mới: Từ RAG Đến V-JEPA Và Mô Hình Dựa Trên Thế Giới Thực
Meta hiện đang nghiên cứu các mô hình tiên tiến như:
- RAG (Retrieval-Augmented Generation) – thế hệ tăng cường truy xuất
- V-JEPA – mô hình không dựa vào sinh nội dung, tập trung vào học biểu diễn từ thế giới thực
LeCun nhấn mạnh tiềm năng của việc phát triển mô hình dựa trên thế giới thực (world model-based AI). Những hệ thống này có thể học cách dự đoán hành động và kết quả trong các kịch bản phức tạp, thay vì chỉ phản hồi văn bản như các chatbot hiện tại.
Meta Đối Mặt Với Khó Khăn: Chảy Máu Nhân Tài và Sự Trì Hoãn Của Llama 4
Bên cạnh chiến lược công nghệ, Meta đang phải đối diện với thách thức về nhân sự trong mảng AI. Nhiều thành viên chủ chốt, từng tham gia phát triển mô hình Llama, đã rời công ty, làm dấy lên lo ngại về khả năng cạnh tranh với các đối thủ như OpenAI và Google DeepMind.
Đặc biệt, việc phát triển và ra mắt Llama 4 – mô hình ngôn ngữ thế hệ tiếp theo của Meta – đang bị trì hoãn do khó khăn trong nội bộ và áp lực thị trường. Điều này khiến Meta dường như đang tụt lại trong cuộc đua mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) so với các đối thủ đi đầu.
Tương Lai AI Tại Meta
Trong khi các công ty AI hàng đầu thế giới đang chạy đua để phát triển các mô hình tạo sinh mạnh mẽ hơn, Meta lại theo đuổi hướng đi riêng – phát triển mô hình có khả năng hiểu sâu và phản ứng theo cách giống con người hơn. Đây là con đường dài hơi nhưng có thể đặt nền móng cho thế hệ AI an toàn, đáng tin cậy hơn trong tương lai.
