Meta mới bộ phận AI nhân viên bất mãn bùng phát: cáo buộc như sống trong trại tập trung linh hồn bị nghiền nát, kỹ sư đau đớn không chịu nổi

Meta bắt buộc điều động 6.500 kỹ sư tham gia vào việc gán nhãn dữ liệu AI, nhân viên dần bất mãn bùng phát, phản ánh cái giá của cuộc đua vũ khí AI hiện tại ít được công khai thảo luận.
（Tiền sử: Tin đồn về Meta bị phơi bày: Zuck yêu cầu giám sát ghi chép bàn phím chuột của nhân viên, phản hồi "không ảnh hưởng đến đánh giá thành tích"）
（Bổ sung bối cảnh: Đeo tai nghe iPhone huấn luyện AI: Lao động giá rẻ đang trở thành giáo viên thân thể robot, dạy nó vận chuyển hàng hóa, làm việc, việc nhà）

Mục lục bài viết

Toggle

• Kỹ sư được tuyển dụng qua một email
• Bảng tính mua bằng 14,3 tỷ USD
• Dữ liệu mới là thực sự điểm nghẽn

Một buổi phát trực tiếp giới thiệu của nhân viên Meta tuần này đã mất kiểm soát: có người xúc động nổi giận chửi thề, yêu cầu người tham dự chuyển lời tới một quản lý cấp cao của Meta AI rằng anh ta là "một mảnh sh*t", chuyện gì đang xảy ra tại một trong những công ty công nghệ có giá trị thị trường cao nhất thế giới?

Kỹ sư được tuyển dụng qua một email

Theo báo cáo của Wired, nhóm "Applied AI" của Meta mới thành lập chưa đầy ba tháng đã gần như nổi loạn nội bộ. Bộ phận mới này gồm khoảng 6.500 kỹ sư và quản lý sản phẩm, nhiều nhân viên chỉ biết mình được điều động vào nhóm Applied AI qua "một email đột ngột" mà không có cảnh báo trước. Một người tự xưng là người bị tuyển dụng đã mô tả toàn bộ quá trình này là "rất ngẫu nhiên" và không có dấu hiệu báo trước trên Reddit.

Business Insider xem được thông báo nội bộ giải thích lý do tuyển dụng: Mô hình AI của Meta vẫn thiếu khả năng vượt trội con người trong các nhiệm vụ kỹ thuật như lập trình. Nói cách khác, mô hình chưa đủ thông minh, cần người dùng trực tiếp tạo đề bài và hướng dẫn.

Những kỹ sư này được giao nhiệm vụ tạo ra các câu đố và đề bài lập trình để huấn luyện mô hình AI. Một nhân viên nói với Wired: "Chuyện này giống như Gulag (trại tập trung nổi tiếng của Liên Xô)", người khác nói: "Hầu hết mọi người cảm thấy công việc này đang nghiền nát linh hồn."

Bảng tính mua bằng 14,3 tỷ USD

Trong một đoạn ghi âm nội bộ bị rò rỉ, CEO Zuckerberg giải thích lý do không thuê nhà thầu bên ngoài. Ông có hai lý do:

• Thứ nhất, Alexandr Wang, người đã bán dữ liệu gán nhãn cho Scale AI mới thành lập với giá 14,3 tỷ USD, sau đó trở thành Giám đốc AI của Meta và lãnh đạo Meta Superintelligence Labs, rất quen thuộc với dữ liệu gán nhãn.
• Thứ hai, Zuckerberg cho biết nhân viên của Meta " rõ ràng thông minh hơn " các nhà thầu bên thứ ba, là lựa chọn tốt hơn.

Lập luận này nghe có vẻ hợp lý về mặt thương mại, nhưng bỏ qua một tiền đề: liệu các kỹ sư lương cao có sẵn lòng chấp nhận sắp xếp này không?

Gán nhãn dữ liệu là bước cốt lõi trong huấn luyện AI. Nói cách khác, là để con người dùng phán đoán và hướng dẫn trực tiếp, dạy AI "điều gì là câu trả lời tốt". Khi một mô hình thể hiện kém trong các nhiệm vụ phức tạp như suy luận hoặc lập trình, vấn đề thường không nằm ở thuật toán, mà ở việc thiếu dữ liệu hướng dẫn chất lượng cao từ con người trong quá trình huấn luyện.

Trước đây, Meta đã mua lại Scale AI với 14,3 tỷ USD, chính là để có khả năng "dùng nhân lực chất lượng cao để làm gán nhãn chất lượng cao". Nhưng việc để 6.500 người thực hiện quyết định này mà không có lựa chọn nào khác, một nhân viên mô tả là "không có lựa chọn thực sự: tham gia hoặc nghỉ việc."

Dữ liệu mới là thực sự điểm nghẽn

Chuyện này về mặt bề nổi là quản lý nơi làm việc kém, nhưng sâu xa hơn là một tuyên bố về cuộc đua AI: chất lượng dữ liệu mới là giới hạn thực sự của khả năng các mô hình lớn hiện nay.

Các công ty khác đều đổ tiền vào tính toán, công bố bài báo, so sánh tham số, cuộc cạnh tranh dường như là vấn đề kỹ thuật. Nhưng hành động của Meta tiết lộ một mặt khác: khi mô hình thể hiện chưa đủ tốt trong nhiệm vụ thực tế, điểm nghẽn mà các kỹ sư tìm ra không phải là kiến trúc, mà là chất lượng và quy mô của dữ liệu hướng dẫn. Dùng những người thông minh nhất để làm công việc gán nhãn nhàm chán nhất, chính logic này đã cho thấy cuộc đua mô hình lớn đã bước vào giai đoạn nào.

OpenAI, Google, Anthropic cũng đang xây dựng dữ liệu tương tự, chỉ là cách làm khác nhau và phần lớn không công khai. Trường hợp của Meta gây sốc vì họ đã bắt buộc, nội bộ hóa quá trình này, và khiến nhân viên không còn lối thoát.