Làn sóng phàn nàn về Claude 'trở nên ngu ngốc hơn' đang lan rộng trên các diễn đàn công nghệ — nhưng Anthropic vừa lên tiếng với một lý giải bất ngờ: mô hình không có vấn đề gì, thứ đang gặp sự cố là thứ khác.
Người dùng Claude phàn nàn gì?
Trong vài tuần gần đây, nhiều người dùng Claude — từ lập trình viên đến nhà văn — báo cáo rằng chatbot AI của Anthropic đưa ra những câu trả lời kém sắc bén hơn, vòng vo hơn và thiếu chiều sâu so với trước. Các chủ đề nóng xuất hiện dày đặc trên Reddit và X, với không ít người so sánh trực tiếp output cũ và mới của cùng một prompt.
Cảm giác phổ biến nhất là Claude 'mất đi sự sắc bén': câu trả lời đúng về mặt kỹ thuật nhưng thiếu độ chi tiết, hoặc từ chối thực hiện các tác vụ mà trước đây nó vẫn làm tốt. Một số người dùng pro thậm chí đặt câu hỏi liệu Anthropic có âm thầm cắt giảm năng lực để tiết kiệm chi phí tính toán.
Anthropic phản hồi: lỗi hạ tầng, không phải Claude
Theo 36Kr, Anthropic đã chính thức phản hồi cộng đồng và xác nhận rằng các trọng số của mô hình Claude hoàn toàn không bị thay đổi. Vấn đề nằm ở lớp hạ tầng phục vụ — tức là hệ thống routing, caching hoặc load balancing — chứ không phải bản thân AI.
Đây không phải lần đầu tiên một công ty AI phải đối mặt với cáo buộc dạng này. Năm ngoái, OpenAI cũng từng bị cộng đồng tố GPT-4 'bị lobotomy' sau một số bản cập nhật. Điểm chung: người dùng rất nhạy với bất kỳ sự thay đổi nào trong hành vi của mô hình, dù nguyên nhân thực sự nằm ở đâu.
Anthropic không công bố chi tiết kỹ thuật cụ thể về sự cố, nhưng khẳng định đang điều tra và xử lý. Phía công ty cũng nhấn mạnh rằng hiệu năng của Claude về mặt benchmark không có biến động đáng kể trong giai đoạn người dùng phàn nàn.
Vì sao sự cố hạ tầng lại khiến Claude 'trông ngu hơn'?
Khi hệ thống phân phối request gặp vấn đề, người dùng có thể bị route đến các instance chạy ở điều kiện không tối ưu — ví dụ bộ nhớ bị phân mảnh, context window xử lý sai, hoặc timeout khiến model cắt ngắn phản hồi. Kết quả đầu ra trông 'yếu hơn' dù bản thân trọng số mô hình không thay đổi một bit.
Đây là vấn đề mà các dịch vụ AI ở quy mô hàng triệu người dùng đều phải đối mặt: ranh giới giữa lỗi mô hình và lỗi vận hành rất khó phân biệt từ phía người dùng cuối. Phản hồi ngắn hơn, kém chi tiết hơn — về mặt trải nghiệm, cảm giác không khác gì một mô hình 'tệ hơn'.
Sự việc lần này cho thấy áp lực truyền thông mà các công ty AI đang phải chịu: chỉ cần vài ngày người dùng cảm thấy 'có gì đó sai sai', hashtag về sự suy giảm của mô hình có thể viral trước khi công ty kịp điều tra xong. Với Anthropic, việc phản hồi nhanh và minh bạch — dù chưa có giải thích kỹ thuật đầy đủ — ít nhất đã ngăn được làn sóng hoài nghi leo thang thêm.