Quay lại trang tin tức

Meta AI liệu có trở thành “bom xịt”

Xuất bản vào 11 tháng 09, 2025
Meta AI liệu có trở thành “bom xịt”

Tóm tắt nhanh

Ra mắt vào tháng 4/2024, Meta AI đã nhận nhiều phản hồi tiêu cực vì trải nghiệm rời rạc, thiếu cá nhân hóa, nội dung lạc hậu và thường xuyên "bịa đặt" thông tin. Dù được Meta đầu tư hàng tỷ USD và có tham vọng lớn, ứng dụng này vẫn không thể cạnh tranh với các đối thủ như ChatGPT hay Gemini do sự thiếu đồng bộ giữa các nền tảng và không tận dụng được dữ liệu người dùng. Thêm vào đó, Meta đang đối mặt với tình trạng chảy máu chất xám trong phòng thí nghiệm AI của mình và gặp rắc rối với đối tác Scale AI, cho thấy tiền bạc chưa phải là yếu tố quyết định thành công trong lĩnh vực AI.

Ra mắt vào tháng 4-2024, Meta AI được kỳ vọng là một ứng dụng độc lập đóng vai trò trợ lý ảo của Meta, đến thời điểm này Meta AI đã ra mắt thêm phần "Discover" để người dùng khám phá cách cộng đồng tạo nội dung AI, tuy nhiên sản phẩm này vẫn được đánh giá là được phát triển quá vội vàng từ ứng dụng AI đi kèm kính thông minh.

Chỉ sau vài tháng, hàng loạt phản hồi tiêu cực đã xuất hiện, cho rằng trải nghiệm kém, nội dung trên nguồn cấp dữ liệu không cập nhật, và AI thường xuyên "bịa đặt" thông tin. Dù đã đầu tư hàng tỷ đô la vào phát triển AI cộng với nguồn lực khổng lồ, Meta AI vẫn bị đánh giá là thiếu cá nhân hóa, hoạt động rời rạc và chưa đủ sức cạnh tranh với các ông lớn như ChatGPT, Gemini, Claude, Deepseek.

Trải nghiệm rời rạc, cá nhân hóa rất yếu kém

Một trong những vấn đề lớn nhất của Meta AI là thiếu tính liền mạch. Khi người dùng chuyển đổi giữa Facebook, Instagram, Messenger hoặc WhatsApp, các cuộc trò chuyện của họ với Meta AI không thể đồng bộ, gây ra trải nghiệm rời rạc. Mỗi nền tảng lại có một phiên bản Meta AI hoạt động khác nhau: WhatsApp tập trung vào gợi ý tác vụ và quản lý lịch, Messenger vượt trội trong việc tạo ảnh, và Facebook nghiêng về tóm tắt bình luận.

Sự phân mảnh này trái ngược với ChatGPT hoặc Gemini hoặc thậm chí Perplexity có thể làm tốt hơn với lịch sử trò chuyện có thể đồng bộ hóa trên các thiết bị và nền tảng, tạo ra cảm giác thống nhất- điều cực kì cần thiết với các nền tảng hiện nay.

Tính cá nhân hóa cũng bị đánh giá thấp.

Mặc dù Meta AI biết vị trí và một số sở thích của người dùng nhưng vẫn đưa ra gợi ý các hoạt động sự kiện không hề liên quan. Ứng dụng này không truy xuất dữ liệu cá nhân từ Facebook hoặc Instagram để điều chỉnh câu trả lời, một hạn chế khiến người dùng thất vọng. Đáng chú ý, AI đôi khi "tự bịa" chi tiết về cuộc sống cá nhân của người dùng, làm giảm độ tin cậy tạo ra trải nghiệm rất tệ nếu nói về độ hiểu người dùng trong các sản phẩm của Meta.

Bloomberg News đã thử nghiệm và chỉ ra rằng Meta AI có thể nhận ra một số sở thích cơ bản của người dùng nhưng vẫn dễ đưa ra thông tin sai lệch, đặc biệt khi được hỏi những câu hỏi cần cập nhật thông tin mới nhất (điều mà Grok 4 đang làm rất tốt) hoặc liên quan đến dữ liệu cá nhân.

Phản hồi tiêu cực và thách thức cạnh tranh

Meta AI đã nhận được nhiều ý kiến trái chiều kể từ khi ra mắt cho rằng Meta đang ép người dùng sử dụng đi kèm với các ứng dụng phổ biến mà không đem lại lợi ích gì.

Mặc dù tiếp cận hơn 1 tỷ người dùng thông qua các mạng xã hội Facebook, Instagram, Messenger và WhatsApp, Meta AI vẫn chưa tạo được sức hấp dẫn riêng. Phần "Discover" của ứng dụng chủ yếu hiển thị ảnh AI do người lạ tạo không hề liên quan tới người dùng và đôi khi Discover còn hiển thị các yếu tố nhạy cảm.

Về mặt chiến lược, CEO Zuckerberg chắc chắn không đổ hàng tỷ đô la chỉ để chơi mà Zuckerberg đã coi Meta AI là con bài chiến lược trong khả năng cạnh tranh với ChatGPT, Gemini hoặc Claude, Grok. Chắc chắn mục tiêu dài hạn của Meta AI vẫn là AGI - Trí tuệ nhân tạo tổng quát có thể thực hiện tác vụ giống như con người.

Hiện nay Meta AI vẫn đang rất xa vời tham vọng của mình, Meta cũng đã có nhiều động thái thay đổi như mở nguồn mô hình ngôn ngữ Llama của mình, đẩy nhanh nghiên cứu và tuyển dụng nhân tài từ Apple và OpenAI. Có lẽ chúng ta phải chờ đợi sự thay đổi ở Llama 5.

Cuộc hôn nhân đổ vỡ với Scale AI

Một minh chứng cho sự loay hoay của Meta nữa chính là sự hợp tấc của họ với Scale AI

Tháng 6 năm 2025, Meta công bố khoản đầu tư trị giá 14,3 tỷ USD vào Scale AI, đồng thời đưa CEO Alexander Wang và nhiều nhân sự cấp cao về làm việc tại Meta Superintelligence Labs (MSL). Nhưng giờ đây MSL đang có tình trạng chảy máu chất xám nghiêm trọng với ít nhất 8 nhân sự chủ chốt rời đi ,bao gồm các nhân vật quan trọng như Bert Maher và Tony Liu

Thách thức nội bộ và quy định

Meta đang đối mặt với tình trạng chảy máu chất xám nghiêm trọng trong Meta Superintelligence Labs (MSL), với ít nhất tám nhân sự chủ chốt rời đi chỉ trong ba tháng, bao gồm các nhân vật quan trọng như Bert Maher và Tony Liu. Các đợt tái tổ chức thường xuyên và chiến lược không rõ ràng đã làm gián đoạn các dự án AI quan trọng như mô hình "Behemoth".

Sự rối ren đỉnh điểm của vụ việc này Các nhóm nghiên cứu tại TBD Labs đã nhiều lần phải tìm đến dữ liệu từ những nhà cung cấp khác như Mercor hay Surge vì đánh giá dữ liệu của Scale AI “không đủ chuẩn” cho các thí nghiệm quy mô lớn.

Hoặc vụ các khách hàng lớn của Scale AI như Open AI, Google đồng loạt rời bỏ họ khiến Scale AI gặp cực kì nhiều khó khăn và thách thức.

Vậy là CEO Zuckerberg đã đổ rất nhiều tiền chỉ để theo kịp về AI với các đối thủ như Open AI, Google, xAI nhưng vẫn còn chưa đâu vào đâu cho thấy trong lĩnh vực AI tiền “không” phải là tất cả.

Thảo luận (0)

Đăng nhập để tham gia thảo luận.

Chưa có bình luận nào. Hãy là người đầu tiên!

Các bài viết liên quan

Muse Image khác gì Nano Banana 2 và GPT Image 2.0?

Muse Image là nỗ lực mới nhất của Meta nhằm biến Meta AI thành một studio sáng tạo nằm ngay trong mạng xã hội. Mô hình không chỉ tạo hoặc sửa ảnh mà còn có thể tìm kiếm, viết code, suy luận và tự kiểm tra kết quả. Khi đặt cạnh Nano Banana 2 và GPT Image 2.0, Muse Image không cố chiến thắng bằng một chỉ số duy nhất mà chọn lợi thế tích hợp sâu với Meta AI, Instagram, WhatsApp cùng cách tạo ảnh mang tính AI agent. Muse Image hoạt động ra sao ? Meta Superintelligence Labs công bố Muse Image tháng 7-2026 cùng preview của Muse Video. Đây là mô hình tạo ảnh đầu tiên của Meta AI để cạnh tranh với các ông lớn Google hay OpenAI. Meta cho biết Muse Image tuân thủ hướng dẫn tốt, chỉnh sửa chính xác và có thể kết hợp nhiều ảnh tham chiếu trong một yêu cầu. Điểm khác biệt nằm ở quy trình trước khi ảnh được xuất đó là thay vì nhận prompt rồi dựng hình ngay, Muse Image có thể lên kế hoạch, gọi công cụ và tự đánh giá bản nháp. Hệ thống phối hợp với Muse Spark để chia sẻ công cụ và cùng lập kế hoạch, đưa khả năng suy luận của mô hình ngôn ngữ vào quá trình tạo nội dung trực quan. Tìm kiếm và viết code giúp ảnh chính xác hơn Muse Image có hai nhóm công cụ đáng chú ý đó là tìm kiếm web giúp mô hình lấy ngữ cảnh thời gian thực và tham chiếu thị giác cho chủ đề cần kiến thức mới. Công cụ viết code được dùng khi ảnh yêu cầu chi tiết có cấu trúc như biểu đồ, công thức hoặc code QR có thể quét. Thay vì chỉ “vẽ gần giống”, hệ thống có thể tạo dữ liệu bằng code, dựng kết quả rồi dùng nó làm điều kiện cho ảnh cuối. Về nguyên lý, cách làm này khá giống với kỹ thuật của GPT Image 2.0 và Nano Banana 2: cả ba đều không chỉ dựa vào prompt ban đầu mà còn tận dụng ngữ cảnh, suy luận hoặc thông tin bổ trợ để nâng độ chính xác của ảnh. Điểm khác biệt của Muse Image theo như Meta nói đó là nhấn mạnh quy trình Agent kết hợp tìm kiếm web, viết lại code và tự đánh giá bản nháp. Nếu một chi tiết nhỏ sai, Muse Image có thể sửa cục bộ; nếu bố cục sai lớn, mô hình có thể tạo lại hoặc đổi chiến thuật bằng cách gọi thêm công cụ. Meta cho biết chất lượng tăng khi mô hình được cấp thêm ngân sách suy luận và các bước tự tinh chỉnh ở thời điểm chạy.Lưu ý: Các nhận định về khả năng và thứ hạng của Muse Image hiện chủ yếu đến từ Meta. Kết quả thực tế còn phụ thuộc prompt, ảnh tham chiếu, khu vực được hỗ trợ và việc tính năng có được triển khai đầy đủ trên tài khoản hay chưa. Trải nghiệm tạo và chỉnh sửa ảnh có gì đáng chú ý? Trong Meta AI, người dùng dĩ nhiên có thể mô tả yêu cầu bằng ngôn ngữ hội thoại, bắt đầu từ ảnh trắng hoặc tải ảnh có sẵn. Đây gần như là điều kiện tối thiểu ở thời điểm hiện tại khi tương tác với công cụ tạo ảnh, thiếu nó đồng nghĩa với việc bị coi là thụt lùi so với mặt bằng chung. Các ví dụ Meta đưa ra gồm xóa người thừa khỏi hậu cảnh, ghép người dùng vào một địa danh, phục hồi ảnh cũ, thử kiểu tóc, tạo infographic và dựng code QR. Preset gợi ý giúp người mới bắt đầu mà không cần viết prompt dài.Chỉnh trực tiếp bằng nét vẽ và giữ ngữ cảnh nhiều lượt Muse Image cho phép khoanh, vẽ hoặc ghi chú trực tiếp lên vùng cần sửa. Vì Meta AI giữ ngữ cảnh hội thoại, người dùng có thể đổi phong cách, thêm vật thể hoặc tinh chỉnh chi tiết qua nhiều lượt mà không phải bắt đầu lại. Đây là cách tương tác phù hợp với người dùng điện thoại và mạng xã hội, nơi thao tác trực quan quan trọng hơn bảng tham số kỹ thuật.Khả năng kết hợp nhiều tham chiếu cũng là lợi thế lớn khi này một prompt có thể đưa người từ ảnh chân dung, trang phục từ ảnh khác, bối cảnh từ ảnh thứ ba và phong cách từ một tham chiếu riêng vào cùng bố cục. Muse Image hỗ trợ xen kẽ văn bản với ảnh trong prompt, giúp yêu cầu phức tạp dễ mô tả hơn.Tích hợp Meta khiến ảnh đi thẳng vào nơi cần chia sẻMuse Image có mặt trong ứng dụng và web của Meta AI đồng thời cung cấp hiệu ứng cho Instagram Stories và tạo ảnh trong cuộc trò chuyện WhatsApp tại một số quốc gia. Meta dự kiến mở rộng sang Facebook, Messenger, thêm khu vực trên Instagram và WhatsApp, cũng như Advantage+ creative cho quảng cáo.Điều này rút ngắn đáng kể quãng đường từ ý tưởng đến bài đăng. Người dùng không cần tạo ảnh ở một ứng dụng, tải xuống rồi nhập lại vào mạng xã hội. Đổi lại, mức độ sẵn có và luồng làm việc phụ thuộc nhiều vào hệ sinh thái Meta hơn so với các model có API công khai rõ ràng. Muse Image so với Nano Banana 2 và GPT Image 2.0 Ba công cụ đều tạo và chỉnh sửa ảnh chất lượng cao, nhưng được tối ưu cho ba điểm xuất phát khác nhau. Muse Image bắt đầu từ Meta AI và mạng xã hội. Nano Banana 2, tên model Gemini 3.1 Flash Image, nhấn mạnh tốc độ, giá thành và khối lượng triển khai. GPT Image 2.0 kết nối trải nghiệm ChatGPT Images 2.0 với model API `gpt-image-2` dành cho tạo và chỉnh sửa ảnh chất lượng cao.Tiêu chíMuse ImageNano Banana 2GPT Image 2.0Cách tiếp cậnTác tử tạo ảnh dùng tìm kiếm, code và tự tinh chỉnhModel Flash tối ưu tốc độ, chi phí và throughputModel chất lượng cao trong ChatGPT và OpenAI APIĐiểm mạnh nổi bậtNhiều ảnh tham chiếu, chỉnh sửa trực tiếp, tích hợp MetaGrounding web và hình ảnh, bản địa hóa chữ, nhiều độ phân giảiĐộ trung thực cao, đầu vào ảnh chất lượng cao, phong cách đa dạngĐộ phân giải và tỉ lệMeta chưa công bố bộ thông số API chuẩn hóa rộng rãi0.5K, 1K, 2K, 4K và các tỉ lệ rất rộng như 8:1Kích thước linh hoạt qua ChatGPT và APIKênh sử dụngMeta AI, meta.ai, Instagram, WhatsApp và dần mở rộngGemini, Google AI Studio và Gemini APIChatGPT, Playground và OpenAI APIPhù hợp nhấtSáng tạo nhanh để chia sẻ trong hệ sinh thái MetaỨng dụng cần tốc độ, chi phí tốt và tạo ảnh số lượng lớnThiết kế, chỉnh sửa và pipeline cần chất lượng cùng kiểm soát caoNano Banana 2 thiên về tốc độ và quy môNano Banana 2 được Google định vị là model Flash hiệu quả cao. Nó hỗ trợ tìm kiếm web và hình ảnh để lấy ngữ cảnh mới, cải thiện chữ trong ảnh và bản địa hóa nhiều ngôn ngữ. Nhà phát triển có thể chọn mức suy luận, nhiều tỉ lệ khung hình và độ phân giải từ 0.5K đến 4K.Điểm hấp dẫn nhất của Nano Banana 2 là khả năng đưa vào quy trình sản xuất khi mà Google công bố giá theo độ phân giải và có chế độ batch rẻ hơn, phù hợp ứng dụng thương mại điện tử, quảng cáo theo thị trường hoặc công cụ cần tạo lượng lớn biến thể. Nếu bài toán là tốc độ, chi phí dự đoán được và API, Nano Banana 2 có lợi thế rõ. GPT Image 2.0 thiên về chất lượng và không gian sáng tạo rộng ChatGPT Images 2.0 cho thấy thế mạnh ở typography đa ngôn ngữ, phong cách thị giác, ảnh chân thực, poster, truyện tranh, infographic và thiết kế nhiều khung. Model `gpt-image-2` cũng có trên OpenAI API với khả năng tạo nhanh, chỉnh sửa, kích thước linh hoạt và đầu vào hình ảnh có độ trung thực cao.Trải nghiệm ChatGPT phù hợp với quá trình trao đổi ý tưởng dài: người dùng có thể đưa tài liệu, ảnh tham chiếu và yêu cầu thay đổi bằng hội thoại. Với nhà phát triển, API tạo ảnh và chỉnh sửa tách bạch giúp đưa model vào sản phẩm. GPT Image 2.0 vì thế cân bằng tốt giữa công cụ cho người dùng cuối và hạ tầng lập trình.Nên chọn công cụ nào cho từng loại công việc?Không có model thắng mọi trường hợp. Nếu kết quả cuối cùng là Story, bài đăng, tin nhắn hoặc quảng cáo trong hệ sinh thái Meta, Muse Image mang lại luồng làm việc ngắn nhất. Khả năng chỉnh bằng nét vẽ và preset cũng giúp người không quen prompt bắt đầu nhanh.Chọn Muse Image khi cần ghép nhiều ảnh cá nhân, tạo nội dung xã hội, chỉnh sửa trên điện thoại hoặc chia sẻ ngay trong Meta.Chọn Nano Banana 2 khi xây ứng dụng tạo ảnh quy mô lớn, cần nhiều độ phân giải, bản địa hóa và tối ưu chi phí API.Chọn GPT Image 2.0 khi cần phong cách đa dạng, chỉnh sửa bằng hội thoại, đầu vào ảnh trung thực hoặc tích hợp với OpenAI API.Một nhóm sản xuất cũng có thể dùng nhiều model. Nano Banana 2 tạo biến thể số lượng lớn, GPT Image 2.0 xử lý tài sản cần art direction kỹ, còn Muse Image phục vụ nội dung cá nhân hóa để phân phối trên Instagram, WhatsApp hoặc Facebook.Muse Image có đủ sức trở thành đối thủ lớn không?Meta cho biết Muse Image đứng thứ hai trên bảng xếp hạng Arena cho text-to-image, chỉnh sửa một ảnh và chỉnh sửa nhiều ảnh theo xếp hạng ưu tiên của người dùng. Con số này cho thấy model có chất lượng cạnh tranh, nhưng lợi thế bền vững của Meta có thể nằm ở phân phối hơn là bảng xếp hạng.Muse Image bước vào nơi hàng tỷ người đã trò chuyện, đăng story, chia sẻ ảnh và mua quảng cáo. Nếu khả năng suy luận, tìm kiếm và tự tinh chỉnh hoạt động ổn định, Meta có thể biến tạo ảnh AI thành tính năng mặc định trong giao tiếp hằng ngày thay vì một công cụ chuyên biệt.Ở chiều ngược lại, Nano Banana 2 và GPT Image 2.0 vẫn giữ hệ sinh thái API rõ ràng hơn cho nhà phát triển, còn Muse Image cần mở rộng khu vực, minh bạch hơn về hạn mức và có lựa chọn tích hợp đủ mạnh nếu muốn cạnh tranh ngoài ứng dụng Meta. Đây là công cụ đáng chú ý nhất cho mảng sáng tạo trên mạng xã hội tính đến lúc này, dù Meta AI vốn mang tiếng luôn đi sau về chất lượng model. Lần này khoảng cách có vẻ đã hẹp hơn đáng kể, nhưng việc Meta có thực sự bắt kịp hay không vẫn cần chờ người dùng đánh giá qua thời gian sử dụng thực tế.

Liên
19 thg 7, 2026