Meta giải tán nhóm khoa học để chuyển hướng sang AI kiếm tiền

Meta từng tuyển dụng một nhóm hơn 10 nhà khoa học cho một dự án có tên ESMFold, dự án đào tạo mô hình ngôn ngữ lớn có khả năng xử lý một lượng lớn dữ liệu sinh học để dự đoán cấu trúc protein. Nỗ lực này đã được ca ngợi về việc phát triển các loại thuốc và phương pháp điều trị mới trong y học.

Ảnh: Shutterstock

Tuy nhiên, mới đây, nhóm ESMFold đã bị giải tán. Mặc dù vẫn có hàng nghìn nhà nghiên cứu AI vẫn đang làm việc tại Meta, song việc loại bỏ dự án cho thấy mong muốn của công ty là từ bỏ nghiên cứu đơn thuần và tập trung vào các sản phẩm kiếm tiền.

"Meta đã cố gắng điều chỉnh chiến lược nghiên cứu của mình để tạo ra AI có thể giúp ích cho công ty với tư cách là một doanh nghiệp, thay vì chỉ nghiên cứu thuần túy", ông Yaniv Shmueli, một cựu nhà khoa học nghiên cứu và quản lý kỹ thuật tại Meta AI, người đã làm việc với ESMFold, cho biết.

Meta đã trải qua quá trình tái cấu trúc đáng kể trong những tháng gần đây. Điều này bao gồm việc giảm cơ cấu quản lý và cắt giảm khoảng 20.000 nhân viên, sau khi các nhà đầu tư kêu gọi tập trung vào lợi nhuận và tăng trưởng.

Meta là một trong những tập đoàn công nghệ lớn đầu tiên đầu tư vào trí tuệ nhân tạo. Họ đã thành lập phòng thí nghiệm Nghiên cứu AI cơ bản vào năm 2013 để nghiên cứu về lĩnh vực này.

Trong những năm qua, Meta đã xuất bản các bài báo và được cộng đồng khoa học công nhận về những tiến bộ trong AI. Tuy nhiên, công ty đã bắt đầu tụt hậu so với các đối thủ như OpenAI, Microsoft và Google về AI thương mại trong thời gian gần đây.

Trọng tâm mới của Meta là khai thác nghiên cứu và phát triển lâu dài để tạo ra các sản phẩm thực tế ảo tăng cường (AR) xung quanh trí tuệ nhân tạo AI, một công nghệ có thể tạo ra các đoạn văn bản giống con người, cũng như hình ảnh và video ngoạn mục.

Các nhà nghiên cứu Meta vào tháng 11 năm ngoái đã công bố cơ sở dữ liệu đầu tiên về hơn 600 triệu cấu trúc protein metagenomic, được gọi là ESM Metagenomic Atlas. Metagenomics là nghiên cứu về các protein ít được biết đến trong các mẫu từ các môi trường trên khắp hành tinh, bao gồm các vi khuẩn trong đất, đại dương và cơ thể con người.

Công trình được coi là đối thủ của AlphaFold của DeepMind. Dự án ESMFold của Meta đã đào tạo một mô hình ngôn ngữ lớn để tìm hiểu các kiểu tiến hóa và tạo ra các dự đoán cấu trúc chính xác trực tiếp từ trình tự DNA của protein. AI của Meta nhanh hơn tới 60 lần, mặc dù kém chính xác hơn so với AlphaFold.

Các học giả đã lo ngại về việc liệu về lâu dài, Meta còn chịu chi phí để duy trì hoạt động của cơ sở dữ liệu hay không, cũng như một dịch vụ khác cho phép các nhà khoa học chạy thuật toán ESM trên các chuỗi protein mới.

“Các công ty công nghệ lớn có thể có lợi thế trong việc triển khai các tài nguyên tính toán ở quy mô lớn và hỗ trợ các nhà khoa học”, ông Tim Hubbard, giáo sư tin sinh học tại Đại học King's College London, cho biết.

Meta không xác nhận liệu dịch vụ có được duy trì trong tương lai hay không nhưng cho biết dữ liệu hiện tại vẫn có sẵn cho cộng đồng nghiên cứu sử dụng.

Hoàng Tôn (theo Reuters)