Ghi chép chuyến thăm của một học giả phương Tây đến Phòng thí nghiệm AI Trung Quốc: Khiêm tốn, cởi mở, không bàn về triết học, chỉ muốn huấn luyện các mô hình tốt hơn

Tác giả: Florian Brand

Biên dịch: Deep潮 TechFlow

Deep潮 giới thiệu: Bài viết này có nền tảng là SAIL (một liên minh truyền thông tập hợp các nhà viết AI hàng đầu trên Substack, gồm Nathan Lambert, Sebastian Raschka, ChinaTalk và các thành viên khác) đã tổ chức một đoàn thăm các phòng thí nghiệm AI Trung Quốc, tác giả Florian đã đi cùng đoàn đến Mặt tối của mặt trăng, Xiaomi, MiniMax, Zhipu, Meituan, Alibaba, Ant, Modao, Zero One Wanying, Yushu và hơn mười công ty khác, và viết bài cảm nhận này.

Florian Brand là nghiên cứu sinh tại Đại học Trier (Trier University) và Trung tâm Nghiên cứu Trí tuệ Nhân tạo Đức (DFKI), chuyên về ứng dụng và đánh giá các mô hình ngôn ngữ lớn.

Không phải là "rất nổi tiếng", nhưng trong cộng đồng AI mã nguồn mở có một mức độ nhận diện nhất định, nhìn từ góc độ của các nhà làm AI nước ngoài về hệ sinh thái AI Trung Quốc cũng khá thú vị.

Nội dung chính:

Trong khoảng 10 ngày qua, tôi đã có cơ hội cùng các đồng nghiệp của SAIL thăm các phòng thí nghiệm AI Trung Quốc. Là người lần đầu tiên trong vòng sáu tháng ghé thăm Trung Quốc và Mỹ, tôi nhận thấy sự khác biệt giữa hai nơi thật hấp dẫn, nhưng còn hấp dẫn hơn là những điểm tương đồng.

Điều để lại ấn tượng sâu sắc nhất đối với tôi là các nhà nghiên cứu AI tôi gặp đều rất khiêm tốn.

Họ đánh giá cao các phòng thí nghiệm và đồng nghiệp khác. DeepSeek thường xuyên được nhắc đến, có thể vì vài ngày trước khi chúng tôi đến, họ vừa phát hành một mô hình mới, và mọi người đều thể hiện sự ngưỡng mộ thực sự khi bàn luận về các bài báo của DeepSeek.

Nhiều nhà nghiên cứu thân thiết với nhau, đến từ cùng một trường đại học hoặc chia sẻ cùng quê hương. Họ thẳng thắn bàn luận về công việc của mình, kết quả nghiên cứu sẽ được công bố thành bài báo vài tháng sau đó.

Đây là một trong những điểm khác biệt lớn nhất so với cộng đồng AI phương Tây. Ở Mỹ, không khí thường mang tính zero-sum hơn. Các phòng thí nghiệm khá thận trọng trong việc định vị. Các nhà nghiên cứu suy nghĩ về cạnh tranh, có người đánh giá cao chính mình. Các lãnh đạo trong các ghi chú bị rò rỉ thường xuyên xúc phạm và công kích lẫn nhau. Sự khác biệt này có thể được giải thích bằng thực tế: các phòng thí nghiệm hàng đầu của Mỹ là nguồn mở, còn nhiều phòng thí nghiệm Trung Quốc thì đóng mã nguồn. Các phòng thí nghiệm Trung Quốc e dè với "Doubao" của ByteDance, một chatbot phổ biến nhất, và là phần mềm đóng mã nguồn, dẫn đầu rất lớn.

Trong khi đó, không khí chung lại cực kỳ giống San Francisco. Các nhà nghiên cứu cực kỳ trực tuyến, đọc nhiều trên Twitter và Xiaohongshu, nền tảng ngày càng phổ biến. Họ đều dùng Claude Code hoặc CLI của riêng mình để xây dựng mô hình tiếp theo. Có người theo dõi quá trình huấn luyện trong cuộc họp, quan sát đường cong thưởng thưởng tăng lên. Họ đang nghĩ đến việc mở rộng quy mô hơn nữa, phàn nàn về thiếu tài nguyên tính toán. Họ cảm thấy thất vọng về trạng thái các bài kiểm tra tiêu chuẩn hiện tại.

Điều họ quan tâm chính là huấn luyện các mô hình tốt hơn. Điều này khác với San Francisco, nơi các nhà nghiên cứu thường suy nghĩ về ảnh hưởng chính trị hoặc triết học của AI. Họ không nghĩ đến thất nghiệp hàng loạt, tầng lớp thấp vĩnh viễn, hay liệu mô hình của họ có ý thức hay không. Họ chỉ muốn huấn luyện ra các mô hình xuất sắc.

Khi nghe nói bạn đã dùng mô hình của họ, mắt họ sáng rực lên. Họ khao khát sửa tất cả các thiếu sót của mô hình thế hệ tiếp theo. Họ thức trắng đêm thúc đẩy việc phát hành mô hình, rồi vẫn xuất hiện trong văn phòng.

Hầu hết các nhà nghiên cứu tôi gặp đều còn rất trẻ, nhiều người mới hơn 20 hoặc khoảng 25 tuổi. Có người là sinh viên đại học, nhưng phổ biến hơn là đang làm nghiên cứu sinh, đồng thời làm việc trong ngành. Họ đồng thuận rằng, so với học thuật, ngành công nghiệp hiện nay thú vị hơn nhiều, tôi hoàn toàn đồng tình vì tôi đã từng làm những điều tương tự. Các phòng thí nghiệm rất chú trọng tuyển dụng nhân tài như thực tập sinh và nghiên cứu sinh; điều này các phòng thí nghiệm phương Tây không làm.

Tinh thần lạc quan của các nhà nghiên cứu còn lan tỏa đến cộng đồng dân thường, họ dường như lạc quan hơn về công nghệ, về triển vọng của AI và robot. Trong chuyến đi, có người kể chuyện cha mẹ và ông bà của họ dùng Doubao và DeepSeek để làm đủ thứ, kể cả thảo luận về định lý toán học. Điều này rõ ràng khác biệt với phương Tây, nơi cộng đồng dân thường thường ghét AI.

Tổng thể, chuyến đi này giúp tôi hiểu phần nào về hệ sinh thái này. Không thể trong vài ngày mà hiểu hết một nền văn minh rộng lớn như vậy. Là người ủng hộ mạnh mẽ hệ sinh thái AI mở và nghiên cứu mở, tôi rất lạc quan về tương lai của cả hai, hy vọng sẽ có nhiều hợp tác quốc tế trong tương lai.

Tôi muốn cảm ơn tất cả những người tuyệt vời mà tôi đã gặp tại Mặt tối của mặt trăng, Xiaomi, MiniMax, Zhipu, Meituan, Alibaba, Ant Lingxi, Modao, Zero One Wanying, Yushu và các nơi khác. Cảm ơn các bạn đã dành thời gian và nhiệt tình tiếp đón. Đồng thời cảm ơn tổ chức SAIL đã sắp xếp chuyến đi này, cảm ơn tất cả các nhà văn, nhà báo tham gia. Tôi rất trân trọng khi có thể gặp gỡ nhiều người xuất sắc và đầy hoài bão trong thời gian ngắn như vậy.