Nguồn gốc và tiến hóa của Anthropic như một công ty AI

Tổng quan: Tại sao lịch sử của Anthropic quan trọng

Anthropic là một công ty nghiên cứu và sản phẩm AI nổi tiếng với dòng mô hình ngôn ngữ Claude. Được thành lập bởi các nhà nghiên cứu có kinh nghiệm sâu về hệ thống AI quy mô lớn, Anthropic nằm ở giao điểm giữa nghiên cứu cơ bản về AI, sản phẩm thực tiễn và công việc về an toàn & căn chỉnh AI.

Bài viết này lần theo lịch sử của Anthropic từ nguồn gốc đến hiện tại, nêu bật các ý tưởng, quyết định và cột mốc then chốt đã định hình công ty. Chúng ta sẽ đi theo trình tự thời gian: bắt đầu với bối cảnh nghiên cứu AI trước khi Anthropic ra đời, tiếp đó khám phá những người sáng lập và đội ngũ ban đầu, sứ mệnh và giá trị của công ty, nền tảng kỹ thuật, nguồn vốn và tăng trưởng, tiến trình sản phẩm từ Claude tới Claude 3.5, và vai trò của công ty trong cộng đồng nghiên cứu AI rộng hơn.

Lịch sử của Anthropic quan trọng hơn là chỉ tò mò về công ty. Ngay từ đầu, họ coi an toàn và căn chỉnh AI là câu hỏi nghiên cứu trung tâm chứ không phải là thứ bổ sung. Những khái niệm như Constitutional AI, red‑teaming rộng rãi và đánh giá mô hình cho an toàn không phải là dự án phụ mà là phần lõi trong cách Anthropic xây dựng và triển khai hệ thống. Quan điểm đó đã ảnh hưởng đến cách các phòng thí nghiệm AI khác, nhà hoạch định chính sách và khách hàng suy nghĩ về các mô hình tiên tiến.

Mục tiêu ở đây là cung cấp một tường thuật thực tế, cân bằng về sự phát triển của Anthropic: công ty đặt mục tiêu gì, cách công việc trên Claude và các công cụ liên quan tiến triển, những hướng nghiên cứu nào quan trọng, và cách các cân nhắc an toàn định hình tiến trình và các cột mốc. Đây không phải là tài liệu quảng bá của doanh nghiệp, mà là một tổng quan lịch sử dành cho bạn đọc muốn hiểu cách một công ty AI có ảnh hưởng cố gắng đồng bộ tiến bộ kỹ thuật nhanh chóng với mối quan tâm an toàn dài hạn.

Cuối bài, bạn sẽ có bức tranh rõ ràng về nguồn gốc của Anthropic, cách ưu tiên đã ảnh hưởng tới sản phẩm và nghiên cứu, và lý do tiếp cận của họ quan trọng cho tương lai của AI.

Bối cảnh nghiên cứu AI trước khi thành lập Anthropic

Từ đột phá deep learning đến các foundation model

Vào cuối thập niên 2010, deep learning đã biến đổi thị giác máy tính và xử lý giọng nói. Mạng convolution chiến thắng ImageNet, hệ thống nhận dạng giọng nói quy mô lớn và các hệ thống dịch máy thực tế cho thấy việc tăng dữ liệu và compute có thể mở ra những khả năng mới nổi bật.

Một bước ngoặt quan trọng là kiến trúc transformer (Vaswani và cộng sự, 2017). Khác với mạng hồi tiếp, transformer xử lý các phụ thuộc dài hạn hiệu quả và thuận tiện cho song song hóa trên GPU. Điều này mở cửa cho việc đào tạo các mô hình lớn hơn rất nhiều trên kho văn bản khổng lồ.

BERT của Google (2018) chứng minh rằng tiền huấn luyện trên văn bản chung rồi điều chỉnh tinh có thể đánh bại các mô hình chuyên biệt trên nhiều tác vụ NLP. Ngay sau đó, chuỗi GPT của OpenAI đẩy ý tưởng xa hơn: đào tạo một mô hình autoregressive lớn duy nhất và dựa vào quy mô cùng prompt tối thiểu thay vì tinh chỉnh theo tác vụ.

Quy luật scaling và sức mạnh của kích thước

Khoảng 2019–2020, các nghiên cứu về quy luật scaling mạng nơ‑ron đã hình thức hóa những gì thực hành viên quan sát: hiệu năng mô hình cải thiện một cách dự đoán khi tăng tham số, dữ liệu và compute. Các nghiên cứu cho thấy các mô hình lớn hơn:

• Nâng cao khả năng few‑shot và zero‑shot
• Phát triển kỹ năng nổi bật (ví dụ: suy luận cơ bản, sinh mã)
• Khả năng khái quát hóa đáng ngạc nhiên qua nhiều miền

GPT‑2 (2019) và GPT‑3 (2020) minh họa cách quy mô đơn thuần có thể biến một mô hình văn bản chung thành công cụ linh hoạt cho dịch thuật, tóm tắt, hỏi đáp và hơn thế nữa — thường không cần huấn luyện theo tác vụ cụ thể.

Mối lo ngại tăng về an toàn và căn chỉnh

Song song với tiến bộ này, các nhà nghiên cứu và nhà hoạch định chính sách ngày càng lo ngại về cách các mô hình ngày càng có năng lực được xây dựng và triển khai. Các rủi ro được bàn luận gồm:

• Lạm dụng cho thông tin sai lệch, thư rác và thao túng xã hội
• Khuếch đại thiên kiến, độc hại và định kiến
• Thiếu minh bạch và khó đoán trong hành vi mô hình
• Thách thức căn chỉnh dài hạn khi hệ thống trở nên mạnh hơn

Việc phát hành có kiểm soát GPT‑2, được trình bày rõ ràng quanh rủi ro lạm dụng, đã báo hiệu rằng các phòng thí nghiệm dẫn đầu đang xử lý những câu hỏi này trong thời gian thực.

Những nhóm học thuật và tổ chức phi lợi nhuận—như CHAI tại Berkeley, Future of Humanity Institute, Center for Security and Emerging Technology và các nhóm khác—đang khám phá chiến lược căn chỉnh, công cụ giải thích và khung quản trị. DeepMind và OpenAI đều tạo đội ngũ an toàn nội bộ và bắt đầu xuất bản công trình về học phần thưởng, giám sát có thể mở rộng và căn chỉnh giá trị.

Mâu thuẫn giữa tốc độ và thận trọng

Đến đầu thập niên 2020, áp lực cạnh tranh giữa các phòng thí nghiệm lớn và công ty công nghệ khuyến khích việc tăng quy mô các mô hình và lộ trình triển khai nhanh. Các bản demo công khai và API thương mại cho thấy nhu cầu mạnh mẽ đối với AI sinh tạo, điều này lại thu hút đầu tư lớn.

Cùng lúc, nhiều nhà nghiên cứu lập luận rằng an toàn, độ tin cậy và quản trị chưa theo kịp tốc độ tăng năng lực. Các đề xuất kỹ thuật cho căn chỉnh vẫn còn sơ khai, hiểu biết thực nghiệm về các chế độ lỗi còn hạn chế, và thực hành đánh giá chưa phát triển đầy đủ.

Sự căng thẳng này — giữa việc theo đuổi các mô hình ngày càng lớn, tổng quát hơn và những tiếng gọi phát triển cẩn trọng, bài bản — đã định hình môi trường nghiên cứu ngay trước khi Anthropic được thành lập.

Thành lập Anthropic: nguồn gốc và đội ngũ ban đầu

Anthropic được thành lập năm 2021 bởi hai anh chị em Dario và Daniela Amodei cùng một nhóm nhỏ đồng nghiệp đã có nhiều năm làm việc ở trung tâm nghiên cứu AI tiên tiến.

Dario từng lãnh đạo đội mô hình ngôn ngữ tại OpenAI và đóng góp vào các công trình ảnh hưởng về quy luật scaling, interpretability và an toàn AI. Daniela từng lãnh đạo mảng an toàn và chính sách tại OpenAI và trước đó làm việc về nghiên cứu thần kinh học và tính toán, tập trung vào cách các hệ thống phức tạp hành xử và thất bại. Xung quanh họ là các nhà nghiên cứu, kỹ sư và chuyên gia chính sách từ OpenAI, Google Brain, DeepMind và các phòng thí nghiệm khác, những người cộng lại đã huấn luyện, triển khai và đánh giá một số mô hình quy mô lớn đầu tiên.

Động lực thành lập Anthropic

Đến 2020–2021, các mô hình ngôn ngữ lớn đã chuyển từ nghiên cứu suy đoán sang hệ thống thực tế ảnh hưởng đến sản phẩm, người dùng và tranh luận công luận. Nhóm sáng lập đã chứng kiến cả hứa hẹn lẫn rủi ro: tốc độ tăng năng lực nhanh, hành vi nổi bật bất ngờ, và các kỹ thuật an toàn vẫn còn non trẻ.

Một số mối quan ngại đã thúc đẩy việc thành lập Anthropic:

• Căn chỉnh và kiểm soát: Làm thế nào để đảm bảo các mô hình ngày càng có năng lực hành xử theo cách dự đoán được, hữu ích và phù hợp với giá trị con người.
• Quyết định triển khai: Những lựa chọn về dữ liệu huấn luyện, quyền truy cập và thương mại hóa ảnh hưởng tới lạm dụng, an ninh và tác động xã hội.
• Quản trị và động lực: Cơ cấu tổ chức và ưu đãi tài chính hiện có có phù hợp để quản lý các hệ thống AI có thể thay đổi xã hội hay không.

Anthropic được hình dung như một công ty nghiên cứu AI với nguyên tắc tổ chức trung tâm là an toàn. Thay vì xem an toàn như điểm cuối cùng, các nhà sáng lập muốn nó dệt xuyên suốt cách mô hình được thiết kế, huấn luyện, đánh giá và triển khai.

Một công ty nghiên cứu ưu tiên an toàn

Ngay từ đầu, tầm nhìn của Anthropic là tiến bộ năng lực AI tiên phong đồng thời phát triển các kỹ thuật để làm cho hệ thống dễ giải thích, có thể điều khiển và thực sự hữu ích.

Điều đó có nghĩa là:

• Đầu tư vào các lĩnh vực nghiên cứu liên quan đến an toàn như căn chỉnh, interpretability và độ tin cậy.
• Xây dựng quy trình nội bộ để đưa các mô hình mới qua red‑teaming, stress test và rà soát đa ngành trước khi phát hành rộng rãi.
• Cấu trúc công ty với định hướng mang lợi ích công cộng rõ ràng, báo hiệu rằng tác động xã hội dài hạn sẽ là mục tiêu chính cùng song song với tiến bộ kỹ thuật.

Các nhà sáng lập thấy cơ hội tạo ra một tổ chức nơi các quyết định về tăng quy mô mô hình, tiếp cận khả năng và hợp tác với khách hàng được lọc hệ thống qua các cân nhắc an toàn và đạo đức, thay vì xử lý từng trường hợp theo áp lực thương mại.

Đội ngũ lõi ban đầu và chuyên môn

Những tuyển dụng đầu tiên của Anthropic phản ánh triết lý này. Đội ngũ ban đầu kết hợp:

• Chuyên gia ML quy mô lớn biết cách huấn luyện và tối ưu hóa mô hình ngôn ngữ khổng lồ.
• Nhà nghiên cứu căn chỉnh và interpretability tập trung hiểu mô hình học gì và cách tổng quát hóa.
• Chuyên gia an ninh và red‑teaming có kinh nghiệm thăm dò các vector lạm dụng và chế độ lỗi.
• Chuyên gia chính sách và tác động xã hội có thể suy luận về quy định, quản trị và hệ quả hạ nguồn.

Sự pha trộn này cho phép Anthropic tiếp cận phát triển AI như một dự án kỹ thuật‑xã hội, thay vì chỉ thách thức kỹ thuật thuần túy. Thiết kế mô hình, hạ tầng, đánh giá và chiến lược triển khai được bàn thảo cùng nhau bởi nhà nghiên cứu, kỹ sư và nhân sự chính sách ngay từ đầu.

Thành lập trong bối cảnh tranh luận sôi nổi về AI tiên tiến

Việc thành lập công ty trùng với những cuộc thảo luận căng thẳng trong cộng đồng AI về cách xử lý các hệ thống tăng quy mô nhanh: truy cập mở hay API kiểm soát, mở mã nguồn hay phát hành có kiểm soát, tập trung compute, và rủi ro dài hạn của AI không được căn chỉnh.

Anthropic định vị mình như một nỗ lực trả lời câu hỏi trung tâm trong những tranh luận đó: trông như thế nào khi xây dựng một phòng thí nghiệm AI tiên phong có cấu trúc, phương pháp và văn hoá tập trung rõ ràng vào an toàn và trách nhiệm dài hạn, trong khi vẫn thúc đẩy ranh giới nghiên cứu?

Sứ mệnh, giá trị và tập trung vào an toàn AI

Anthropic được thành lập với một sứ mệnh rõ ràng: xây dựng các hệ thống AI đáng tin cậy, có thể giải thích và điều khiển được, và cuối cùng mang lại lợi ích cho xã hội. Ngay từ đầu, công ty định nghĩa công việc không chỉ là xây mô hình có năng lực, mà còn định hình hành vi của AI khi nó trở nên mạnh hơn.

Hữu ích, trung thực và không gây hại

Anthropic tóm tắt các giá trị hành vi của AI bằng ba từ: helpful, honest, harmless.

• Helpful (Hữu ích): Mô hình nên thực sự giải quyết vấn đề của người dùng, làm theo hướng dẫn và cung cấp trợ giúp cụ thể, thiết thực.
• Honest (Trung thực): Ưu tiên tính chân thực hơn sự thuyết phục, tránh bịa đặt và báo rõ mức độ không chắc chắn.
• Harmless (Không gây hại): Giảm thiểu nguy cơ gây hại về thể chất, tâm lý hoặc xã hội, bao gồm từ chối các yêu cầu nguy hiểm hoặc lạm dụng.

Những giá trị này không phải khẩu hiệu marketing; chúng là mục tiêu kỹ thuật. Dữ liệu huấn luyện, bộ đánh giá và chính sách triển khai đều được định hình quanh việc đo lường và cải thiện theo ba chiều này, chứ không chỉ tập trung vào năng lực thô.

An toàn, độ tin cậy và interpretability như nguyên tắc đầu

Anthropic coi an toàn và độ tin cậy như các ràng buộc thiết kế chính, không phải suy nghĩ bổ sung. Điều này thể hiện qua các khoản đầu tư lớn vào:

• Nghiên cứu căn chỉnh và an toàn, bao gồm tránh đầu ra có hại, lạm dụng và các chế độ lỗi khi mô hình tăng quy mô.
• Độ tin cậy, ví dụ giảm hallucination, cải thiện độ chính xác thực tế và xử lý các trường hợp biên và prompt đối kháng.
• Interpretability, với nghiên cứu nhằm hiểu các cơ chế nội tại để hành vi có thể được kiểm toán và kiểm soát tốt hơn.

Truyền thông của công ty liên tục nhấn mạnh rủi ro dài hạn của các hệ thống AI mạnh và nhu cầu về hành vi có thể dự đoán, dễ kiểm tra.

Constitutional AI: điều hướng hành vi qua các nguyên tắc

Để vận hành hóa các giá trị, Anthropic giới thiệu Constitutional AI. Thay vì chỉ dựa vào phản hồi con người để sửa hành vi, Constitutional AI sử dụng một “hiến chương” viết sẵn gồm các nguyên tắc cấp cao — dựa trên các chuẩn mực được chấp nhận rộng rãi như quyền con người và hướng dẫn an toàn chung.

Mô hình được huấn luyện để:

1. Tự phê bình câu trả lời của chính nó dựa trên những nguyên tắc đó.
2. Sửa đổi phản hồi để phù hợp hơn với hiến chương.

Phương pháp này mở rộng giám sát căn chỉnh: một tập nguyên tắc được lựa chọn cẩn thận có thể hướng dẫn nhiều tương tác huấn luyện mà không cần con người chấm điểm từng câu trả lời. Nó cũng làm cho hành vi mô hình minh bạch hơn, vì các quy tắc điều hành có thể đọc, tranh luận và cập nhật theo thời gian.

Cách giá trị định hình ưu tiên nghiên cứu và sản phẩm

Sứ mệnh và trọng tâm an toàn của Anthropic trực tiếp ảnh hưởng đến hướng nghiên cứu và cách họ phát hành sản phẩm.

Về phía nghiên cứu, điều này có nghĩa ưu tiên các dự án:

• Cải thiện khả năng điều khiển và dẫn hướng các mô hình lớn.
• Làm sáng tỏ biểu diễn nội tại và các mạch cơ chế.
• Phát triển bộ đánh giá cho tính độc hại, lừa dối và tiềm năng lạm dụng.
• Nghiên cứu cách rủi ro thay đổi khi mô hình mạnh hơn.

Về sản phẩm, các công cụ như Claude được thiết kế với các hạn chế an toàn ngay từ đầu. Hành vi từ chối, lọc nội dung và các system prompt dựa trên nguyên tắc hiến chương được coi là tính năng cốt lõi, không phải tính năng phụ. Các gói doanh nghiệp nhấn mạnh khả năng kiểm toán, chính sách an toàn rõ ràng và hành vi mô hình có thể dự đoán.

Bằng cách liên kết sứ mệnh với lựa chọn kỹ thuật cụ thể — hành vi hữu ích, trung thực, không gây hại; phương pháp huấn luyện hiến chương; interpretability và nghiên cứu an toàn — Anthropic đã định vị lịch sử và tiến hóa của mình xoay quanh câu hỏi làm thế nào để căn chỉnh các hệ thống AI ngày càng mạnh với giá trị con người.

Các hướng nghiên cứu ban đầu và nền tảng kỹ thuật

Ngay trong những tháng đầu, Anthropic xem nghiên cứu an toàn và công việc năng lực là một chương trình hợp nhất. Các trọng tâm kỹ thuật ban đầu có thể gom lại thành vài luồng chính.

Hiểu và điều hướng hành vi mô hình

Một hướng nghiên cứu quan trọng là khảo sát cách các mô hình ngôn ngữ lớn hành xử dưới các prompt, tín hiệu huấn luyện và cài đặt triển khai khác nhau. Các nhóm hệ thống khám phá có hệ thống:

• Khi nào và vì sao mô hình tạo ra văn bản có hại, gây hiểu lầm, hoặc quá tự tin
• Hành vi thay đổi như thế nào khi tăng kích thước mô hình và dữ liệu huấn luyện
• Mẫu prompt nào đáng tin cậy nhất để kích hoạt câu trả lời hữu ích và trung thực

Công việc này dẫn tới các bộ đánh giá có cấu trúc cho “hữu ích” và “không gây hại”, và các benchmark nội bộ theo dõi sự đánh đổi giữa hai yếu tố.

Căn chỉnh qua phản hồi con người và quy tắc

Anthropic xây dựng dựa trên reinforcement learning from human feedback (RLHF), nhưng thêm những biến thể riêng. Các nhà nghiên cứu thử nghiệm với:

• Dữ liệu so sánh chi tiết hơn từ người gắn nhãn
• Tiêu chí phân loại cụ thể để đánh giá hành vi liên quan an toàn
• Quy trình phát hiện các chế độ lỗi tinh vi, không chỉ độc tính rõ rệt

Những nỗ lực này đóng góp vào công trình sớm của công ty về Constitutional AI: huấn luyện mô hình tuân theo một “hiến chương” viết sẵn thay vì chỉ dựa vào xếp hạng ưu tiên của con người. Cách tiếp cận này nhằm làm cho căn chỉnh minh bạch, có thể kiểm toán và nhất quán hơn.

Interpretability và biểu diễn nội tại

Một trụ cột khác là interpretability — cố gắng nhìn thấy mô hình “biết” gì bên trong. Anthropic công bố các nghiên cứu về các đặc trưng và mạch trong mạng nơ‑ron, thăm dò cách các khái niệm được biểu diễn qua các lớp và hoạt hóa.

Dù còn mang tính khám phá, những nghiên cứu này đặt nền tảng kỹ thuật cho các dự án interpretability cơ chế sau này và cho thấy công ty nghiêm túc về việc mở hộp “black box”.

Stress‑testing qua đánh giá và red‑teaming

Để hỗ trợ tất cả công việc, Anthropic đầu tư mạnh vào bộ đánh giá. Các đội chuyên trách thiết kế prompt đối kháng, kịch bản kiểm tra và kiểm tra tự động để tìm các trường hợp biên trước khi mô hình được triển khai rộng.

Bằng cách coi các khung đánh giá như tài sản nghiên cứu hàng đầu — lặp lại, version hóa và công bố — Anthropic nhanh chóng xây được danh tiếng trong cộng đồng nghiên cứu AI về phương pháp kỷ luật, hướng tới an toàn, tích hợp chặt chẽ với phát triển các mô hình Claude ngày càng mạnh.

Các mốc tài trợ và tăng trưởng công ty

Vốn ban đầu và các vòng lớn đầu tiên

Hành trình của Anthropic được định hình sớm bởi vốn huy động khá lớn cho một công ty nghiên cứu trẻ.

Báo cáo công khai mô tả giai đoạn seed ban đầu năm 2020–2021, tiếp theo là vòng Series A đáng kể vào 2021 khoảng hơn $100M, cho phép đội ngũ sáng lập thuê các nhà nghiên cứu cốt lõi và bắt đầu các lần huấn luyện mô hình nghiêm túc.

Năm 2022, Anthropic công bố vòng Series B lớn, được báo cáo khoảng $580M. Vòng này, với sự hậu thuẫn từ nhà đầu tư công nghệ và vốn liên quan đến crypto, đặt công ty vào vị thế cạnh tranh ở ngưỡng nghiên cứu AI quy mô lớn, nơi chi phí compute và dữ liệu rất cao.

Từ 2023 trở đi, sự tài trợ chuyển hướng sang quan hệ đối tác chiến lược với các nhà cung cấp đám mây. Các thông báo công khai nhấn mạnh các khung đầu tư hàng tỉ đô với Google và Amazon, kết hợp cả đầu tư vốn và cam kết sâu về đám mây và phần cứng. Những quan hệ này vừa cung cấp vốn vừa đem lại quyền truy cập vào hạ tầng GPU và TPU quy mô lớn.

Tăng tốc cho nghiên cứu, hạ tầng và tuyển dụng

Dòng vốn này trực tiếp cho phép Anthropic:

• Huấn luyện các mô hình Claude ngày càng lớn và có năng lực hơn trên các cụm compute rộng.
• Xây dụng công cụ nội bộ, pipeline dữ liệu và bộ đánh giá cho nghiên cứu hướng tới an toàn.
• Đảm bảo cam kết đám mây dài hạn, giảm bất định về truy cập compute trong tương lai.

Công ty mở rộng từ nhóm sáng lập nhỏ—phần lớn là cựu nhân viên OpenAI—thành một tổ chức lớn hơn trải rộng nhiều ngành. Khi số nhân sự tăng lên hàng trăm (theo báo cáo công khai), nhiều vai trò mới xuất hiện ngoài nghiên cứu ML thuần túy.

Ưu tiên tuyển dụng chính

Vốn cho phép Anthropic tuyển:

• Nhà nghiên cứu an toàn và căn chỉnh để khám phá giám sát có thể mở rộng, Constitutional AI và red‑teaming.
• Kỹ sư hạ tầng và độ tin cậy để quản lý các lần huấn luyện lớn và triển khai mô hình.
• Kỹ sư sản phẩm và API để biến mô hình nghiên cứu thành dịch vụ sử dụng được.
• Chuyên gia chính sách, quản trị và trust & safety để giao tiếp với cơ quan quản lý, khách hàng và xã hội dân sự.

Sự phối hợp này báo hiệu Anthropic xem an toàn AI không chỉ là chủ đề nghiên cứu, mà là một chức năng tổ chức cần nhà kỹ sư, nhà nghiên cứu, luật sư, chuyên gia chính sách và truyền thông hợp tác.

Từ phòng thí nghiệm nghiên cứu sang tổ chức hướng sản phẩm

Khi vốn tăng, Anthropic có khả năng theo đuổi cả nghiên cứu an toàn dài hạn và sản phẩm ngắn hạn. Ban đầu, hầu hết tài nguyên dồn cho nghiên cứu cơ bản và huấn luyện các foundation model. Với các vòng sau và quan hệ đám mây chiến lược, công ty có thể:

• Duy trì một nhánh nghiên cứu chuyên về căn chỉnh, đánh giá và interpretability.
• Chạy nhiều nỗ lực huấn luyện lớn song song (ví dụ: Claude, Claude 2, họ Claude 3).
• Xây dựng và vận hành API, tính năng doanh nghiệp và tích hợp mà không biến tất cả nhà nghiên cứu thành kỹ sư sản phẩm.

Kết quả là chuyển từ đội sáng lập nhỏ, nặng nghiên cứu sang tổ chức lớn hơn, cấu trúc hơn, có thể lặp nhanh trên Claude như sản phẩm thương mại trong khi vẫn đầu tư mạnh vào nghiên cứu an toàn và thực hành quản trị nội bộ.

Từ Claude đến Claude 3.5: tiến hóa sản phẩm và mô hình

Claude là dòng sản phẩm chính và là bộ mặt công khai của nghiên cứu Anthropic. Từ các bản phát hành invite‑only đầu tiên đến Claude 3.5 Sonnet, mỗi thế hệ đều hướng tới tăng năng lực đồng thời siết chặt độ tin cậy và an toàn.

Claude ban đầu: chứng minh trợ lý Hữu ích–Không gây hại–Trung thực

Các phiên bản Claude ban đầu, thử nghiệm với một nhóm đối tác nhỏ trong 2022 và đầu 2023, được thiết kế như trợ lý văn bản đa năng cho viết lách, phân tích, lập trình và hội thoại. Những mô hình này thể hiện trọng tâm của Anthropic về không gây hại: từ chối nhất quán hơn với các yêu cầu nguy hiểm, giải thích rõ ràng giới hạn của bản thân và phong cách hội thoại điều chỉnh để ưu tiên trung thực hơn thuyết phục.

Đồng thời, Anthropic thúc đẩy độ dài ngữ cảnh, cho phép Claude làm việc trên tài liệu dài và hội thoại nhiều bước, phù hợp cho tóm tắt, rà soát hợp đồng và quy trình nghiên cứu.

Claude 2 và 2.1: mở rộng ngữ cảnh và tăng độ tin cậy

Với Claude 2 (giữa 2023) Anthropic mở rộng truy cập qua ứng dụng Claude và API. Mô hình cải thiện ở viết cấu trúc, lập trình và theo dõi hướng dẫn phức tạp, đồng thời cung cấp cửa sổ ngữ cảnh rất dài phù hợp cho phân tích tập tin lớn và lịch sử dự án.

Claude 2.1 tinh chỉnh những cải tiến này: ít hallucination hơn ở các tác vụ thực tế, ghi nhớ ngữ cảnh dài tốt hơn và hành vi an toàn nhất quán hơn. Các doanh nghiệp bắt đầu dùng Claude cho soạn thảo hỗ trợ khách hàng, phân tích chính sách và trợ lý tri thức nội bộ.

Claude 3 đến 3.5 Sonnet: đa phương thức và dùng công cụ

Dòng Claude 3 (Opus, Sonnet, Haiku) giới thiệu bước nhảy lớn về khả năng suy luận, các hạng tốc độ và đầu vào đa phương thức, cho phép người dùng truy vấn không chỉ văn bản mà còn ảnh và tài liệu phức tạp. Cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn và tuân thủ hướng dẫn tốt hơn mở ra các trường hợp sử dụng mới trong phân tích, phát triển sản phẩm và khám phá dữ liệu.

Claude 3.5 Sonnet (ra mắt giữa 2024) tiếp tục đẩy mạnh. Nó mang lại chất lượng suy luận và lập trình gần đẳng cấp hàng đầu ở phân khúc giá trung, với phản hồi nhanh hơn phù hợp cho sản phẩm tương tác. Nó cũng cải thiện đáng kể khả năng sử dụng công cụ và output có cấu trúc, giúp dễ tích hợp vào quy trình phụ thuộc vào gọi hàm, cơ sở dữ liệu và API bên ngoài.

Tiến hóa dựa trên phản hồi với an toàn là trung tâm

Qua các phiên bản, Anthropic kết hợp cải tiến hiệu năng với an toàn và độ tin cậy mạnh mẽ hơn. Constitutional AI, red‑teaming rộng rãi và các đánh giá hệ thống được cập nhật mỗi lần phát hành để giữ hành vi từ chối, bảo vệ quyền riêng tư và minh bạch phù hợp với năng lực ngày càng tăng.

Phản hồi từ người dùng và khách hàng ảnh hưởng lớn đến đường hướng này: log (được xử lý theo quy tắc bảo mật nghiêm ngặt), ticket hỗ trợ và chương trình đối tác chỉ ra nơi Claude hiểu sai hướng dẫn, từ chối quá mức hoặc tạo kết quả không rõ ràng. Những thông tin này được đưa vào dữ liệu huấn luyện, bộ đánh giá và thiết kế sản phẩm, dẫn dắt chuyển đổi Claude từ trợ lý thử nghiệm sang AI đa dụng, sẵn sàng sản xuất ở nhiều ngành.

Hợp tác, khách hàng và các trường hợp sử dụng thực tế

Các mô hình của Anthropic nhanh chóng chuyển từ phòng thí nghiệm sang hệ thống sản xuất, được thúc đẩy bởi nhu cầu từ tổ chức muốn năng lực suy luận mạnh, kiểm soát rõ ràng và hành vi dự đoán.

Ai đã áp dụng Claude

Cơ sở người dùng ban đầu tập trung quanh vài phân khúc:

• Doanh nghiệp dùng Claude trong công cụ nội bộ cho công việc tri thức, phân tích và vận hành khách hàng.
• Đội phát triển và startup tích hợp Claude qua API để cung cấp sản phẩm SaaS của họ.
• Tổ chức phi lợi nhuận, nhóm nghiên cứu và tổ chức chính sách thử nghiệm trợ lý an toàn cho phân tích, soạn thảo và giáo dục.

Sự đa dạng này giúp Anthropic điều chỉnh Claude cho cả môi trường quy định chặt chẽ lẫn đội sản phẩm linh hoạt.

Hợp tác và đối tác đáng chú ý

Một số hợp tác công khai đánh dấu bước tiến của Anthropic vào hạ tầng chính thống:

• Quora’s Poe tích hợp Claude như một lựa chọn chính cho người dùng, thể hiện chất lượng đối thoại và giải thích.
• Các công cụ năng suất và cộng tác như Notion và những nền tảng khác đưa các biến thể Claude để hỗ trợ viết, tóm tắt và sinh nội dung có cấu trúc.
• Trợ lý tìm kiếm và duyệt web, bao gồm các thử nghiệm của DuckDuckGo với câu trả lời AI, sử dụng mô hình Anthropic phía sau.
• Quan hệ đối tác đám mây và nền tảng với nhà cung cấp như Amazon (qua Bedrock) và Google Cloud giúp Claude tiếp cận doanh nghiệp đã xây trên những hệ sinh thái đó.

Những thỏa thuận này mở rộng phạm vi Anthropic vượt ra ngoài khách hàng API trực tiếp.

Định vị API và công cụ

Anthropic trình bày API của mình như một lớp suy luận và trợ lý tổng quát chứ không đơn thuần là dịch vụ chatbot hẹp. Tài liệu và ví dụ nhấn mạnh:

• Tích hợp HTTP và SDK dễ dàng
• Quy trình làm việc ngữ cảnh dài (xử lý tài liệu lớn, log hoặc kho tri thức)
• System prompt và công cụ (functions) để tùy chỉnh hành vi

Điều này giúp dễ dàng nhúng Claude vào sản phẩm hiện có, ứng dụng nội bộ và pipeline dữ liệu hơn là xem nó như một app đích riêng.

Các trường hợp sử dụng thực tế điển hình

Một số mô hình phổ biến xuất hiện trong nhiều ngành:

• Hỗ trợ công việc tri thức: soạn email, báo cáo, tóm tắt cuộc họp, viết lại chính sách hoặc chuyển ghi chú thô thành tài liệu cấu trúc.
• Hỗ trợ lập trình: giải thích mã, gợi ý triển khai, sinh test và xem xét pull request.
• Phân tích và nghiên cứu: đọc tài liệu PDF dài, so sánh chính sách hoặc hợp đồng, trích xuất dữ liệu cấu trúc cho nhà phân tích hoặc đội pháp chế.
• Trợ lý hướng tới khách hàng: vận hành widget chat, tìm kiếm help‑center và luồng khắc phục sự cố có hướng dẫn, thường được tinh chỉnh bằng thiết kế prompt và dùng công cụ.

Các ứng dụng này thường kết hợp năng lực ngôn ngữ của Claude với dữ liệu khách hàng và logic nghiệp vụ trong hệ thống hiện có.

Thông điệp về an toàn và khả kiểm soát cho khách hàng

Thông điệp thương mại của Anthropic tập trung mạnh vào an toàn, khả điều khiển và tính dự đoán. Tài liệu marketing và kỹ thuật nêu bật:

• Constitutional AI như một phương pháp căn chỉnh hành vi mô hình theo nguyên tắc viết sẵn
• Hệ thống bảo vệ chống nội dung cấm và các trường hợp sử dụng nhạy cảm
• Tuỳ chọn cấu hình về tông giọng, mức độ chủ động và hành vi từ chối
• Các đánh giá liên tục, red‑teaming và quy trình ứng phó sự cố

Với khách hàng nhạy cảm rủi ro—tổ chức tài chính, y tế, nền tảng giáo dục—nhấn mạnh này thường quan trọng ngang với năng lực mô hình, và quyết định cách Claude được triển khai trong sản phẩm thực tế.

Quản trị, thực hành an toàn và tương tác bên ngoài

Ngay từ đầu, Anthropic xem quản trị và an toàn như các ràng buộc thiết kế lõi hơn là chuyện bổ sung. Điều này thể hiện trong cách mô hình được huấn luyện, đánh giá, phát hành và giám sát theo thời gian.

Rà soát quản trị và an toàn

Anthropic cam kết phát hành mô hình theo giai đoạn, được hướng dẫn bởi các rà soát an toàn nội bộ và Chính sách Responsible Scaling. Trước các lần phát hành lớn, các nhóm chạy các đánh giá mở rộng về khả năng gây nguy hiểm như lạm dụng mạng, thuyết phục hay trợ giúp các mối đe doạ sinh học, và dùng kết quả đó để quyết định phát hành, hạn chế hoặc củng cố mô hình thêm.

Red‑teaming là yếu tố trung tâm. Các chuyên gia nội bộ và chuyên gia bên ngoài được mời thăm dò mô hình để tìm chế độ lỗi, đo mức độ dễ bị dẫn dắt tạo nội dung có hại hoặc hướng dẫn nguy hiểm. Kết quả được đưa vào tinh chỉnh an toàn, rào chắn sản phẩm và cập nhật chính sách.

Rà soát an toàn không dừng lại sau khi ra mắt. Anthropic theo dõi báo cáo lạm dụng, giám sát sự thay đổi hành vi qua các bản cập nhật, và dùng phản hồi khách hàng cùng báo cáo sự cố để tinh chỉnh cấu hình mô hình, kiểm soát truy cập và cài đặt mặc định.

Constitutional AI: cấu trúc hoá nguyên tắc vào mô hình

Constitutional AI là phương pháp an toàn đặc trưng của Anthropic. Thay vì chỉ dựa vào người gắn nhãn để xác định nội dung chấp nhận được, mô hình được huấn luyện để phê bình và sửa câu trả lời của chính nó theo một “hiến chương” các chuẩn mực.

Những nguyên tắc này lấy cảm hứng từ nguồn công khai như tài liệu quyền con người và hướng dẫn đạo đức AI được chấp nhận rộng rãi. Mục tiêu là xây dựng mô hình có thể giải thích vì sao một câu trả lời không phù hợp và điều chỉnh nó, thay vì chỉ chặn nội dung bằng bộ lọc cứng.

Do đó, Constitutional AI vận hành sứ mệnh của Anthropic: căn chỉnh các hệ thống mạnh với các nguyên tắc rõ ràng, có thể biết trước, và làm cho quy trình căn chỉnh đủ minh bạch để bị kiểm tra bên ngoài.

Tương tác bên ngoài và tiêu chuẩn

Quản trị của Anthropic không chỉ là nội bộ. Công ty tham gia vào các cam kết an toàn với chính phủ và các phòng thí nghiệm ngang hàng, đóng góp vào benchmark kỹ thuật và đánh giá, và hỗ trợ phát triển tiêu chuẩn chung cho các mô hình frontier.

Hồ sơ công khai cho thấy Anthropic tham gia với nhà làm chính sách thông qua các phiên điều trần, vai trò cố vấn và tư vấn, cũng như hợp tác với các tổ chức đánh giá và cơ quan tiêu chuẩn về các bài kiểm tra khả năng nguy hiểm và chất lượng căn chỉnh.

Những kênh tương tác này phục vụ hai mục đích: cho phép thực hành của Anthropic bị phê bình bên ngoài, và giúp chuyển giao nghiên cứu về an toàn, đánh giá và phương pháp căn chỉnh vào các quy tắc, chuẩn mực và thực hành tốt nhất cho AI tiên phong.

Theo cách này, quản trị, red‑teaming và phương pháp cấu trúc như Constitutional AI phản ánh trực tiếp sứ mệnh ban đầu của công ty: xây dựng hệ thống có năng lực đồng thời giảm rủi ro một cách hệ thống và tăng trách nhiệm khi năng lực tăng lên.

Anthropic trong cộng đồng nghiên cứu AI rộng lớn hơn

Anthropic đứng cạnh OpenAI, DeepMind, Google và Meta như một trong các phòng thí nghiệm frontier chính, nhưng họ tạo dựng bản sắc khác biệt bằng cách đặt an toàn và interpretability làm vấn đề nghiên cứu cốt lõi chứ không phải ràng buộc phụ.

Vị thế trong số các phòng thí nghiệm dẫn đầu

Từ các bài báo ban đầu, Anthropic tập trung vào những câu hỏi mà nhiều phòng thí nghiệm khác xem là thứ yếu: căn chỉnh, chế độ lỗi và rủi ro liên quan scaling. Các công trình về Constitutional AI, phương pháp red‑teaming và interpretability được nhiều nhà nghiên cứu đọc, kể cả ở các tổ chức cạnh tranh.

Bằng cách công bố công trình kỹ thuật tại các hội nghị lớn và trên preprint, các nhà nghiên cứu Anthropic đóng góp vào kho phương pháp và benchmark chung thúc đẩy tiến bộ giữa các phòng thí nghiệm — đồng thời liên kết kết quả hiệu năng với câu hỏi về khả điều khiển và độ tin cậy.

Vai trò công khai trong an toàn AI và quản trị

Anthropic đóng vai trò khá nhìn thấy trong các cuộc thảo luận công về an toàn AI. Lãnh đạo và nhà nghiên cứu công ty đã:

• Ký và góp ý các cam kết an toàn tình nguyện với chính phủ Mỹ.
• Tham gia Hội nghị An toàn AI tại Vương quốc Anh và các sáng kiến đa phương liên quan đến giám sát mô hình frontier.
• Giao tiếp với các nỗ lực như U.S. AI Safety Institute Consortium để định nghĩa chuẩn đánh giá.

Trong những bối cảnh này, Anthropic thường đề xuất các tiêu chuẩn an toàn có thể kiểm tra, đánh giá độc lập và triển khai theo giai đoạn cho các hệ thống mạnh nhất.

Hợp tác, benchmark và tương tác mở

Anthropic tham gia các benchmark và nỗ lực đánh giá chung cho các mô hình ngôn ngữ lớn, đặc biệt là những bài kiểm tra khắc nghiệt cho khả năng gây hại, tiềm năng lạm dụng hoặc hành vi lừa dối.

Các nhà nghiên cứu Anthropic công bố nhiều bài báo, trình bày tại workshop và hợp tác với học thuật về interpretability, hành vi scaling và preference learning. Họ đã phát hành một số bộ dữ liệu, bài báo và công cụ cho phép nhà nghiên cứu bên ngoài thăm dò hành vi mô hình và phương pháp căn chỉnh.

Dù Anthropic không phải là phòng thí nghiệm mở mã nguồn theo nghĩa phát hành tự do các mô hình lớn nhất của họ, công việc của họ đã ảnh hưởng tới cộng đồng mã nguồn mở: các kỹ thuật như Constitutional AI và một số thực hành đánh giá đã được điều chỉnh trong các dự án mở nhằm làm các mô hình nhỏ an toàn hơn.

Phản ánh sự dịch chuyển rộng hơn trong phát triển AI

Lộ trình của Anthropic phản ánh sự dịch chuyển rộng hơn trong cách các mô hình mạnh được phát triển và quản trị. Nghiên cứu mô hình lớn ban đầu tập trung vào gia tăng năng lực thô; theo thời gian, mối quan tâm về lạm dụng, rủi ro hệ thống và căn chỉnh dài hạn leo lên vị trí trung tâm của lĩnh vực.

Bằng cách tự tổ chức xung quanh an toàn, đầu tư vào interpretability ở quy mô và tham gia với chính phủ về giám sát mô hình frontier, Anthropic vừa phản ứng vừa thúc đẩy dịch chuyển này. Lịch sử của họ minh hoạ cách nghiên cứu năng lực tiên phong và công tác an toàn nghiêm ngặt ngày càng trở thành kỳ vọng cho bất kỳ phòng thí nghiệm nào làm việc ở ranh giới AI.

Nhìn về phía trước: mục tiêu đang diễn ra và bài học lịch sử

Câu chuyện Anthropic đến nay nêu bật một căng thẳng trung tâm trong AI: công việc an toàn có ý nghĩa thường phụ thuộc vào việc thúc đẩy năng lực, nhưng mỗi bước đột phá lại đặt ra câu hỏi an toàn mới. Lịch sử công ty, theo nhiều cách, là một thí nghiệm quản lý căng thẳng đó một cách công khai.

Từ động lực thành lập đến quỹ đạo hiện tại

Anthropic được khởi xướng bởi các nhà nghiên cứu lo rằng các hệ thống AI đa mục đích có thể khó điều khiển khi chúng trở nên mạnh hơn. Mối lo này hình thành các ưu tiên ban đầu: nghiên cứu interpretability, các phương pháp căn chỉnh như Constitutional AI và quy trình triển khai thận trọng.

Khi các mô hình Claude trở nên năng lực hơn và có giá trị thương mại, động lực ban đầu vẫn hiện hữu nhưng giờ phải vận hành dưới áp lực thực tế mạnh mẽ hơn: nhu cầu khách hàng, cạnh tranh và tốc độ tăng quy mô. Lộ trình công ty cho thấy nỗ lực giữ nghiên cứu an toàn và phát triển sản phẩm gắn kết chặt thay vì coi an toàn là nhánh riêng, chạy chậm hơn.

Mục tiêu dài hạn: AI có lợi, có thể điều khiển

Tài liệu công khai chỉ ra một vài mục tiêu dài hạn lặp đi lặp lại:

• Xây dựng hệ thống AI mặc định hữu ích, trung thực và không gây hại.
• Phát triển phương pháp (ví dụ: huấn luyện theo hiến chương, công cụ interpretability, bộ đánh giá) làm cho hành vi dự đoán và có thể điều khiển hơn.
• Góp phần vào chuẩn mực, tiêu chuẩn và quản trị rộng hơn giảm rủi ro hệ thống từ các mô hình rất mạnh.

Sự nhấn mạnh không chỉ nhằm ngăn các thất bại thảm họa, mà còn tạo ra một công nghệ mà nhiều thể chế khác nhau có thể hướng dẫn một cách đáng tin cậy, ngay cả khi mô hình tiến tới tác động chuyển đổi.

Những câu hỏi mở và thách thức

Vẫn còn nhiều bất định — cho Anthropic và cho cả lĩnh vực:

• Liệu các kỹ thuật căn chỉnh có theo kịp với tăng năng lực, đặc biệt khi mô hình có các dạng tác nhân hoặc sử dụng công cụ mới không?
• Các ưu đãi thương mại và địa chính trị có ủng hộ việc tăng quy mô thận trọng không, hay thúc đẩy triển khai càng nhanh càng tốt?
• Interpretability và bộ đánh giá có thể phát hiện các chế độ lỗi tinh vi trước khi triển khai tới đâu?
• Các cơ chế thể chế—kiểm toán, tiêu chuẩn, cấp phép hay hình thức khác—thực tế sẽ hiệu quả ra sao?

Tại sao lịch sử này quan trọng

Hiểu lịch sử của Anthropic giúp đặt công việc hiện tại của họ vào bối cảnh. Những lựa chọn về phát hành mô hình, báo cáo an toàn, hợp tác với bên đánh giá ngoài và tham gia vào đối thoại chính sách không phải là quyết định rời rạc; chúng bám rễ từ mối lo ban đầu về kiểm soát, độ tin cậy và tác động dài hạn.

Khi Anthropic tiếp tục theo đuổi các mô hình Claude mạnh hơn và tích hợp sâu hơn vào thực tế, quá khứ của họ cung cấp lăng kính hữu ích: tiến bộ và thận trọng đang được theo đuổi đồng thời, và mức độ cân bằng thành công sẽ định hình cả tương lai công ty lẫn quỹ đạo phát triển AI rộng hơn.