Andrej Karpathy, cựu đồng sáng lập OpenAI, chính thức gia nhập Anthropic

Andrej Karpathy, nhà nghiên cứu AI người Canada gốc Slovakia kiêm cựu Giám đốc AI tại Tesla, đã thông báo trên mạng xã hội X rằng ông đã chính thức gia nhập Anthropic. Ông tin rằng những năm tới tại biên giới của các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) sẽ đặc biệt quan trọng và bày tỏ sự hào hứng khi được trở lại với công việc nghiên cứu và phát triển (R&D).

Nicholas Joseph, người đứng đầu bộ phận Tiền huấn luyện (Pretraining) của Anthropic, cũng là một cựu nhân viên của OpenAI, đã cung cấp thêm thông tin chi tiết về vai trò mới của Karpathy. Theo đó, Karpathy sẽ xây dựng một đội ngũ tập trung vào việc sử dụng Claude — mô hình AI ngày càng phổ biến của Anthropic — để tăng tốc chính quá trình nghiên cứu tiền huấn luyện. Đây được xem là một bước tiến quan trọng hướng tới mục tiêu "tự cải thiện đệ quy" (recursive self-improvement), tức là khả năng AI có thể tự huấn luyện cho các phiên bản kế tiếp hoặc tự nâng cấp mà ngày càng cần ít sự can thiệp của con người.

Thông báo này được đưa ra vào cùng ngày với sự kiện Google I/O thường niên của đối thủ Google, tạo thêm nhiều sự chú ý cho làng công nghệ trong tuần này.

Tiểu sử ấn tượng của Andrej Karpathy

Karpathy được biết đến rộng rãi với sự nghiệp trải dài trên ba trụ cột chính của cuộc bùng nổ AI hiện đại: nghiên cứu học thuật, triển khai tại các tập đoàn lớn và giáo dục trực tuyến.

Trên trang cá nhân của mình, ông tự giới thiệu là nhà nghiên cứu và giáo dục AI, từng là thành viên sáng lập của OpenAI, sau đó giữ chức Giám đốc AI tại Tesla và góp phần tạo ra khóa học học sâu (deep learning) đầu tiên của mang tên CS231n.

Tại Tesla, nơi ông làm việc từ năm 2017 đến 2022, Karpathy đã dẫn dắt đội ngũ thị giác máy tính cho tính năng Autopilot. Ông chia sẻ rằng đội ngũ của mình đã chịu trách nhiệm gán nhãn dữ liệu nội bộ, huấn luyện mạng nơ-ron và triển khai trên chip suy luận tùy chỉnh của Tesla.

Sau đó, ông quay trở lại OpenAI từ năm 2023 đến 2024, tập trung xây dựng đội ngũ chuyên về tiền huấn luyện giữa (midtraining) và tạo dữ liệu tổng hợp (synthetic data) — kinh nghiệm này có liên quan mật thiết đến vai trò tiền huấn luyện mà ông sẽ đảm nhận tại Anthropic.

Tương lai của giáo dục và mã nguồn mở

Kể từ khi rời OpenAI vào năm 2024, Karpathy đã trở thành một trong những nhà giáo dục AI công khai nổi bật nhất, xuất bản nhiều video kỹ thuật và dành cho đại chúng về các mô hình ngôn ngữ lớn và mạng nơ-ron.

Ông cũng đã khởi chạy Eureka Labs vào tháng 7 năm 2024 như một ngôi trường "AI-native"; sản phẩm đầu tiên của dự án này là LLM101n — một khóa học cấp đại học hướng dẫn sinh viên cách huấn luyện hệ thống AI của riêng họ.

Trong hai năm hoạt động độc lập, Karpathy cũng đã thúc đẩy nghiên cứu AI mã nguồn mở thông qua các sản phẩm như autoresearch — một nhà nghiên cứu tự động dựa trên LLM có thể chạy nhiều giả thuyết và thí nghiệm đồng thời — và LLM Knowledge Base, một hệ thống tự lưu trữ bộ nhớ và ngữ cảnh cho các tác nhân AI.

Câu hỏi lớn đặt ra là các nỗ lực mã nguồn mở này sẽ diễn ra như thế nào khi ông gia nhập Anthropic — một phòng thí nghiệm đã hỗ trợ mã nguồn mở thông qua việc ra mắt tiêu chuẩn kỹ thuật Model Context Protocol (MCP), nhưng nổi tiếng với việc chủ yếu phát hành các mô hình AI độc quyền như Claude và Claude Code.

Dựa trên tuyên bố cuối cùng trong bài đăng trên X của ông — "Tôi vẫn đam mê sâu sắc giáo dục và dự định tiếp tục công việc này vào một thời điểm thích hợp" — có vẻ như ít nhất các đóng góp của ông cho nỗ lực trường học AI-native sẽ được tạm dừng trong khi ông tập trung làm việc tại Anthropic.