Giới chuyên gia nói gì khi Moonshot bị tố ‘chưng cất’ AI Mỹ?

Một số chuyên gia nhận định chưa có bằng chứng nào thể hiện Moonshot AI “chưng cất” các mô hình trí tuệ nhân tạo của Anthropic để phát triển Kimi K3.

Ngày 22/7, Michael Kratsios, cố vấn công nghệ hàng đầu của Tổng thống Mỹ Donald Trump, đánh giá Moonshot AI, công ty Trung Quốc đứng sau Kimi K3, sử dụng phương pháp “chưng cất” từ sản phẩm Fable 5 của Anthropic.

Tuy nhiên, theo SCMP, nhiều chuyên gia toàn cầu không ủng hộ quan điểm này. GS Michael Chau, chuyên gia về đổi mới và quản lý thông tin tại Trường Kinh doanh Đại học Hong Kong (HKU Business School), cho rằng việc chứng minh một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được phát triển từ một mô hình khác rất khó. Hiện chưa có đủ bằng chứng để chứng minh Kimi K3 có lấy dữ liệu huấn luyện từ Fable 5 hay không.

Còn theo Stephen Hsu, giáo sư toán học tính toán, khoa học, kỹ thuật tại Đại học Bang Michigan (Mỹ), việc đánh giá tiến bộ của Kimi K3 nhờ vào sự chắt lọc từ mô hình AI Mỹ là “quá sơ sài”. Ông cho rằng bước đột phá trên Kimi K3 nằm ở việc tái cấu trúc căn bản khả năng tính toán thông qua loạt cải tiến, trong đó đề cập đến cơ chế như Kimi Delta Attention và Attention Residuals với kiến trúc “được thiết kế để cải thiện cách thông tin truyền tải qua độ dài chuỗi và độ sâu của mô hình”.

“Tôi không tin một mô hình có thể đạt hiệu năng mạnh như vậy nếu chỉ dựa vào chưng cất dữ liệu từ Fable”, Braden Hancock, nhà nghiên cứu tại Viện Laude và đồng sáng lập công ty trí tuệ nhân tạo Snorkel AI, nói với TechCrunch. “Xét về thời gian, điều đó khó xảy ra. Fable mới được công bố ngày 1/7. Việc thu thập và ‘chưng cất’ lượng dữ liệu đủ lớn, sau đó huấn luyện và phát hành mô hình chỉ trong hai tuần khó có thể thực hiện”.

“Phương pháp ‘chưng cất’ ngày càng ít hiệu quả, nhất là khi mô hình của Trung Quốc đang đẩy nhanh khả năng học tăng cường”, Nathan Lambert, nhà nghiên cứu AI tại tổ chức phi lợi nhuận Allen Institute for AI, cũng nói trên podcast Interconnects phát sóng ngày 23/7. “Nếu điều đó xảy ra, những mô hình khác dễ dàng bắt kịp đối thủ dẫn đầu bằng cách sử dụng dữ liệu của chúng để ‘chưng cất’. Nhưng chúng ta chưa, hoặc sẽ không thấy điều này”.

Cũng theo ông, Trung Quốc đang có những kỹ sư AI rất giỏi, nhưng việc “chưng cất” không thể xảy ra một sớm một chiều. Kể cả áp dụng kỹ thuật tiên tiến nhất, một công ty sẽ cần cơ sở hạ tầng lớn. “Việc dùng API của một phòng thí nghiệm để thực hiện điều này vô cùng tốn kém và có thể trở thành nút thắt cổ chai về thời gian”, ông nhấn mạnh.

Một số khác chỉ trích nỗ lực của Nhà Trắng khi xếp hoạt động “chưng cất” vào loại hành vi đánh cắp sở hữu trí tuệ. Theo Kevin Xu, nhà sáng lập quỹ đầu tư công nghệ Interconnected Capital (Mỹ), kết quả đầu ra hoặc chuỗi suy nghĩ của một mô hình AI thường sẽ không được bảo hộ bản quyền và cũng không coi là bí mật thương mại.

“Do đó, việc cáo buộc quá trình ‘chưng cất’ là hành vi đánh cắp sở hữu trí tuệ không phải lập luận pháp lý nghiêm túc”, ông viết trên X. “Đó chỉ là luận điểm chính trị và vận động hành lang được ngụy trang dưới danh nghĩa lập luận pháp lý”.

Theo The Information hôm 22/7, Cục Công nghiệp và An ninh Mỹ đang điều tra liệu các công ty trí tuệ nhân tạo của Trung Quốc, trong đó có Moonshot, có đang tiếp cận chip AI tiên tiến của Mỹ hay không. Trước đó một ngày, Bộ trưởng Tài chính Scott Bessent nói Mỹ sẽ xem xét khả năng các mô hình AI của Trung Quốc có đánh cắp tính năng từ sản phẩm Mỹ hay không.

Paul Triolo, người đứng đầu chính sách công nghệ tại công ty tư vấn rủi ro DGA-Albright Stonebridge Group (Mỹ), cho rằng lời đe dọa của Bessent “có vẻ hơi liều lĩnh”, bởi lý do sử dụng biện pháp trừng phạt trong trường hợp này khá mơ hồ.

Số khác đánh giá việc Mỹ ngăn các công ty trong nước tiếp cận AI nguồn mở từ nước ngoài có thể làm chậm đà phát triển trí tuệ nhân tạo. Theo Politico, nhóm 179 doanh nghiệp Mỹ đã gửi thư tới ông Kratsios và Bộ trưởng Thương mại Mỹ Howard Lutnick với nội dung: “Việc từ chối cho startup Mỹ tiếp cận các mô hình hiện có ở nước ngoài sẽ bóp nghẹt việc cạnh tranh củng cố vị thế của doanh nghiệp hiện hữu và hoạt động như một loại thuế đánh vào trí tuệ, làm tăng chi phí và thu hẹp lựa chọn. Trong khi đó, các đối thủ nước ngoài lại vẫn giữ được quyền tiếp cận toàn bộ thị trường toàn cầu”.

Theo Xiaoyin Qu, người sáng lập Tycoon AI (Mỹ), việc trừng phạt Kimi hay các mô hình nguồn mở tương tự có thể khiến người tiêu dùng và doanh nghiệp Mỹ chịu thiệt, gồm việc làm tăng chi phí vận hành và làm chậm quá trình ứng dụng AI tại Mỹ.

Kimi K3 đang thu hút sự chú ý lớn trên toàn cầu. Được công bố ngày 17/7, đây là mô hình trọng số mở (công khai các tham số dùng trong quá trình đào tạo, cho phép người khác tải xuống và sửa đổi) lớn nhất thế giới với 2,8 nghìn tỷ tham số, và dự kiến phát hành đầy đủ vào 27/7. Theo Business Insider, Kimi K3 hiện có thể xử lý hàng trăm trang văn bản với một dòng lệnh, phù hợp nhiệm vụ phân tích tài liệu dài và cơ sở mã lớn. Khả năng lập trình và tác nhân của nó đủ sức cạnh tranh với những mô hình hàng đầu của công ty Mỹ như OpenAI và Anthropic, nhưng lại có chi phí thấp hơn nhiều.

Ngay khi ra mắt, Kimi K3 đã nhận phản hồi tích cực. CEO Box Aaron Levie cho rằng việc phát hành Kimi K3 là “chiến thắng lớn” dành cho những công ty đang xây dựng trên nền tảng AI, nói “ngỡ ngàng thật sự” khi chứng kiến hiệu năng của mô hình mở. CEO Nvidia Jensen Huang nói Mỹ không nên cấm đoán mô hình AI nguồn mở của Trung Quốc. “Các mô hình này rất xuất sắc”, ông nói với Axios ngày 22/7. “Chúng ta nên sử dụng những mô hình nguồn mở xuất sắc”.

Moonshot AI do Yang Zhilin, nhà nghiên cứu AI từng học tiến sĩ tại Đại học Carnegie Mellon (Mỹ), đồng sáng lập năm 2023. Theo Reuters, startup huy động hơn 2 tỷ USD hồi tháng 5, nâng tổng số vốn lên hơn 5,5 tỷ USD, hiện được cho tiếp tục huy động thêm 2 tỷ USD và đạt mức định giá 30 tỷ USD. Công ty Trung Quốc từng bị Anthropic tố cáo sử dụng biện pháp “chưng cất” để huấn luyện mô hình AI của mình, cùng với DeepSeek và MiniMax, thông qua việc tạo ra 24.000 tài khoản giả mạo.

Trong thế giới AI, khái niệm “chưng cất” (distillation) đề cập việc “chuyển giao kiến thức” từ mô hình này sang mô hình khác giống kiểu giáo viên – học sinh. “Chưng cất là kỹ thuật được thiết kế để chuyển kiến thức của một mô hình lớn được đào tạo trước (giáo viên) thành một mô hình nhỏ hơn (học sinh), cho phép mô hình học sinh đạt được hiệu suất tương đương mô hình giáo viên”, hai nhà khoa học Vishal Yadav và Nikhil Pandey từng nói với Forbes. “Kỹ thuật giúp người dùng tận dụng chất lượng của LLM, đồng thời giảm chi phí suy luận”.

Bảo Lâm tổng hợp

Nguồn bài viết