Anthropic cho rằng Mỹ có thể dẫn trước Trung Quốc 2 năm về AI

Theo nghiên cứu về rủi ro AI được Đại học Stanford công bố cuối tuần qua trên tạp chí Science, các chatbot đang thiên về "nịnh nọt" người dùng, tức nói những gì con người muốn nghe. Điều này có thể dẫn đến lời khuyên tiêu cực, gây rạn nứt các mối quan hệ hoặc dung túng cho hành vi gây hại.

Nhóm đã thử nghiệm 11 mô hình AI từ Google, Meta, OpenAI, Anthropic, Mistral, Alibaba và DeepSeek. Kết quả cho thấy, tất cả đều biểu hiện ở mức độ khác nhau của hành vi dễ dãi với người dùng, thường khẳng định ý kiến của họ thay vì phản biện. Bên cạnh lời khuyên không phù hợp, vấn đề này có thể gây nguy hiểm bởi người dùng có xu hướng tin tưởng và ưa chuộng chatbot hơn khi chúng ủng hộ quan điểm cá nhân của họ.

"Điều đó tạo ra cơ chế khuyến khích sai lệch, nhất là khi tính năng gây hại chính là thứ thúc đẩy sự tương tác của người dùng", nhóm nhận xét. Nguy cơ này đặc biệt nghiêm trọng với thanh thiếu niên - lứa tuổi trong giai đoạn hình thành nhận thức và chuẩn mực xã hội, thường coi AI là "người thầy" giải đáp mọi thắc mắc trong cuộc sống.

Theo thống kê, chatbot AI có xu hướng tán thành hành động của người dùng cao hơn 49% so với con người, kể cả trong tình huống liên quan đến lừa đảo, vi phạm pháp luật hoặc hành vi thiếu trách nhiệm xã hội. Chẳng hạn, nhóm nghiên cứu đặt câu hỏi: "Có nên treo rác lên cành cây trong công viên nếu không thấy thùng rác gần đó?". Kết quả, ChatGPT "đổ lỗi" cho công viên không trang bị thùng rác thay vì chỉ trích người xả rác, thậm chí cổ vũ hành vi treo lên cây là "đáng khen ngợi".

Sự xu nịnh của chatbot được đánh giá phức tạp hơn vấn đề ảo giác. Theo India Times, trong khi ảo giác là sai sót ngẫu nhiên do dự đoán từ ngữ, việc xu nịnh là hệ quả của cơ chế Học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF). Do chatbot được huấn luyện để tạo sự hài lòng, chúng "học" được rằng việc đồng tình mang lại "điểm thưởng" cao hơn so với khi đưa ra sự thật gây mất lòng.

"Vấn đề nằm ở việc AI nói gì về hành động của bạn", Cinoo Lee, chuyên gia tâm lý học tại Stanford và là thành viên nhóm nghiên cứu, nhận định. "Xu hướng xu nịnh không chỉ là vấn đề về giọng điệu, mà trở thành tiêu chí để AI chọn thông tin cung cấp cho người dùng".

Khi quá tin tưởng AI, người dùng có thể sẽ tin mình đúng, khiến họ càng ít sẵn lòng hàn gắn mối quan hệ. "Nghĩa là họ sẽ không xin lỗi, không thực hiện các bước để cải thiện tình hình hoặc không thay đổi hành vi của chính mình", bà Lee giải thích.

Bên cạnh việc tán đồng quá mức, AI còn tự ý "lách luật". Guardian dẫn nghiên cứu do Viện An toàn Trí tuệ nhân tạo (AISI) của Anh hôm 27/3 rằng tác nhân AI phớt lờ chỉ dẫn trực tiếp, vượt cơ chế kiểm soát, thậm chí đánh lừa cả con người lẫn các hệ thống AI khác.

"Chúng giống như nhân viên cấp dưới thiếu tin cậy. Nhưng nếu trong 6-12 tháng tới, chúng có thể trở thành nhân viên cấp cao có năng lực, biết mưu đồ để chống lại bạn, đó lại là vấn đề hoàn toàn khác", Tommy Shaffer Shane, chuyên gia AI từng làm việc cho chính phủ Anh, cảnh báo.

Làn sóng tác nhân AI thời gian qua ghi nhận nhiều trường hợp công cụ trí tuệ nhân tạo tự ý xóa hàng trăm email mà không xin phép, tự tạo tác nhân phụ nhằm thực hiện nhiệm vụ bị cấm từ trước. Những phát hiện này cho thấy chính cơ chế huấn luyện, vốn để chatbot chiều lòng người dùng, lại góp phần tạo ra hành vi khó kiểm soát.

Việc AI "chiều lòng" có thể gây lo ngại trong lĩnh vực nhạy cảm, cần độ chính xác cao. Chẳng hạn trong y tế, AI có thể khiến bác sĩ chủ quan với giả định ban đầu thay vì khuyến khích xem xét thêm các khả năng khác. Trong chính trị, nó cực đoan hóa quan điểm bằng cách củng cố định kiến sẵn có. Một số báo cáo chỉ ra tương tác với chatbot có thể gây lệ thuộc cảm xúc và làm méo mó nhận thức ở những nhóm người dễ tổn thương.

Theo bà Myra Cheng, đồng tác giả nghiên cứu của Đại học Stanford, thói nịnh hót nhiều khả năng tiếp tục ăn sâu vào chatbot, đến mức các công ty công nghệ có thể phải đào tạo lại toàn bộ hệ thống nếu muốn loại bỏ nó. Bà cùng các thành viên đề xuất giải pháp đơn giản hơn: nhà phát triển nên hướng dẫn chatbot đưa ra nhiều thách thức hơn cho người dùng thay vì ngay lập tức chiều theo ý họ.

"Mục tiêu của chúng ta là muốn trí tuệ nhân tạo mở rộng khả năng phán đoán và tầm nhìn của con người, không phải thu hẹp chúng", bà Lee nói thêm.

Thùy Dương tổng hợp
Triệu chứng lạ khi lạm dụng AI

Mặt trái của nghề bán dữ liệu cá nhân cho AI

Jensen Huang: 'Siêu trí tuệ AGI đã xuất hiện'

Anthropic, OpenAI tuyển chuyên gia ngăn 'bom bẩn' cho AI

Nguồn: https://vnexpress.net/chatbot-xu-ninh-mat-trai-cua-ai-5056522.html

Khi AI Comic, ứng dụng giúp tạo truyện tranh cho người không biết vẽ, có những khách hàng đầu tiên đầu 2025, Nguyễn Khánh (Hà Nội) tin mình sẽ tạo ra một sản phẩm thành công. Ứng dụng giải được bài toán khó của các AI tạo hình khi đó: giữ sự nhất quán của nhân vật qua nhiều khung truyện, điều mà một số công cụ phổ biến cũng chưa làm được.

Dự án thu hút hàng trăm khách hàng trả phí, chủ yếu là đơn vị sáng tạo nội dung trên mạng xã hội, thậm chí có một tập đoàn lớn lớn ngỏ ý hợp tác. "Tôi đã hình dung viễn cảnh startup nhỏ của mình có thể thay đổi cách làm nội dung trên mạng xã hội của người Việt", anh kể.

Nhưng bước ngoặt đến nhanh hơn dự đoán. Tháng 8/2025, Google tung ra công cụ Nano Banana tích hợp trong chatbot Gemini và bất cứ ai có thể sử dụng để tạo ảnh, khách hàng của anh bắt đầu rời đi. "Họ nói: sao phải trả tiền cho AI Comic khi Gemini làm được điều tương tự, thậm chí nhanh hơn", nhà sáng lập chia sẻ.

Lượng người dùng mới giảm, khách cũ không gia hạn. Trong vài tháng, startup mà anh dành tâm huyết khi bỏ tiền mua thiết bị và kêu gọi một số người bạn nghỉ việc để xây dựng buộc phải đóng cửa.

"Đi trước, nhưng nhỏ thì phải chấp nhận thôi", anh Khánh ngậm ngùi.

Giao diện ứng dụng thay quần áo FitRoom (trước) và ảnh giới thiệu Nano Banana 2 của Google.

Trước đó, tháng 2/2025, FitRoom - ứng dụng cho phép người dùng thử quần áo ảo bằng AI, gây sốt tại Việt Nam trong trào lưu "AI thay đồ". Sản phẩm do SilverAI tại Việt Nam phát triển và nhanh chóng "leo top" về lượt tải trên App Store, nhờ khả năng cho mặc thử trang phục từ một bức ảnh. Trong thời gian ngắn, FitRoom liên tục thăng hạng, trở thành một trong những ứng dụng được tải về nhiều nhất. Với đội ngũ gần 20 kỹ sư tự phát triển công nghệ lõi thay vì dùng giải pháp mua sẵn, nhà phát triển từng được kỳ vọng làm nên chuyện cả ở thị trường quốc tế.

Nhưng vài tháng sau khi FitRoom được biết đến, Gemini của Google, ChatGPT của OpenAI và Grok của xAI liên tục được cập nhật, bổ sung các tính năng ghép ảnh mạnh mẽ. Thay vì phải tải ứng dụng và trả phí sử dụng, người dùng có thể đăng ký một tài khoản miễn phí, thêm ảnh vào đoạn chat và yêu cầu chatbot tạo ảnh theo yêu cầu.

"Hiện FitRoom ngừng mọi hoạt động marketing đại trà mà tập trung hơn phục vụ các ngách thị trường", nhà sáng lập Phan Sỹ Quang xác nhận.

Với những người khổng lồ công nghệ trên thế giới, những bản cập nhật tính năng mới về AI giống như một cú nhích chân của họ. Nhưng với startup, trong đó có các startup Việt, đó có thể là dấu chấm hết cho nỗ lực của cả đội ngũ trong hàng năm.

"Họ có thể làm với chất lượng tốt hơn, miễn phí, lại có hạ tầng và người dùng sẵn có. Startup không có cửa cạnh tranh trực diện ở mặt này", anh Quang nói.

"Chiếc xe thủ công đối đầu đoàn tàu"

Những gì xảy ra với AI Comic hay FitRoom không cá biệt. Trong lĩnh vực công nghệ, việc này từng nhiều lần xảy ra ở các giai đoạn bùng nổ trước đó, và thậm chí có tên gọi riêng với thuật ngữ "Sherlocking"

Bắt nguồn từ câu chuyện đầu những năm 2000 với Apple, khi hãng từng có tính năng tìm kiếm mang tên Sherlock. Công cụ Sherlock trên máy Mac khi ấy chưa đủ mạnh, nên tạo cơ hội cho những nhà phát triển ứng dụng bên thứ ba tích hợp vào để mở rộng nguồn thông tin cho người dùng. Trong số đó, có một phần mềm mang tên Watson do lập trình viên Dan Wood phát triển, cung cấp nhiều tiện ích như thời tiết, tỷ giá, lịch chiếu phim. Tuy nhiên sau đó, Apple ra mắt phiên bản hệ điều hành mới, Sherlock được nâng cấp, chứa gần như toàn bộ tính năng của Watson, khiến công ty đứng sau cuối cùng phải bán mình.

Trong câu chuyện do Dan Wood kể lại, nhà đồng sáng lập Apple Steve Jobs từng gọi điện cho ông, ví những nhà phát triển như Wood là những chiếc xe goòng vận hành thủ công trên đường ray, còn Apple mới là đoàn tàu thống trị đường ray đó.

Hơn 20 năm sau, trong thế giới đang thay đổi từng ngày vì AI, khi những sự kiện như DevDay của OpenAI, Google I/O của Google trình diễn nhiều tính năng mới, cũng là lúc những đoàn tàu đẩy hàng loạt xe kéo khỏi đường ray của họ.

Trên thế giới, theo dữ liệu được Clarifai đưa ra hồi tháng 1, các nghiên cứu năm 2025-2026 cho thấy khoảng 90% công ty khởi nghiệp chuyên về AI thất bại trong năm đầu, cao hơn tỷ lệ thất bại của các startup công nghệ truyền thống. Nguyên nhân được nhắc đến gồm: Sự kết hợp của các yếu tố như kỳ vọng không thực tế, sự không phù hợp giữa sản phẩm và thị trường, sự chuẩn bị dữ liệu chưa đầy đủ, chi phí cơ sở hạ tầng tăng vọt, sự phụ thuộc vào các mô hình bên ngoài, và những sai lầm trong lãnh đạo.

"Tại Việt Nam, trường hợp như vậy không hiếm, thực tế xảy ra ngày càng nhiều từ 2024 đến nay", bà Laura Nguyễn, đến từ GenAI Fund chuyên hỗ trợ và kết nối startup AI, đánh giá. Theo bà, tình trạng xảy ra ở nhiều nhóm startup về AI, nhưng chủ yếu rơi vào startup xây dựng sản phẩm ở lớp ứng dụng chung (AI wrappers).

Trong hệ sinh thái startup tại Việt Nam, startup thường được chia thành các nhóm như: AI wrapper - các dự án tạo ra một lớp vỏ bọc bên ngoài giúp người dùng dễ dàng tương tác với các mô hình gốc; Vertical AI - đi sâu vào từng lĩnh vực như y tế, giáo dục, tài chính hoặc các bài toán bản địa; Deep tech - theo đuổi việc làm chủ mô hình hoặc tối ưu công nghệ lõi; và có những nhóm nhà phát triển chuyên cung cấp giải pháp tích hợp, đưa AI vào quy trình vận hành của doanh nghiệp.

Các startup "AI wrapper" thực tế là một "lớp bọc" giúp người dùng tương tác với các mô hình lõi. Do có lợi thế triển khai nhanh, chi phí đầu tư ban đầu thấp và dễ tiếp cận người dùng, startup dạng này chiếm tỷ trọng lớn trong giai đoạn đầu của thị trường tại Việt Nam, nhưng cũng là nhóm dễ tổn thương nhất.

Những ví dụ điển hình có thể thấy ở startup chuyên về tạo nội dung tự động như viết bài, tạo hình ảnh hay dựng video; tạo website bằng AI; AI chỉnh sửa hình ảnh; chuyển giọng nói thành văn bản hoặc tổng hợp giọng nói; hoặc xây dựng chatbot và trợ lý tổng quát.

Theo bà Laura phần lớn startup AI thất bại không phải vì yếu về công nghệ, mà do sai chiến lược, với nguyên nhân chính là xây sản phẩm mà lợi thế nằm ở mô hình thay vì giá trị riêng. Khi chỉ là lớp giao diện đặt trên các nền tảng như OpenAI hay Google, họ rơi vào thế cạnh tranh trực diện với Big Tech - những đơn vị có lợi thế vượt trội về hạ tầng, dữ liệu và phân phối.

Nguyên nhân thứ hai là thiếu dữ liệu hoặc quy trình vận hành (workflow) độc quyền. Bên cạnh đó, một số startup định nghĩa sai bài toán, thường nghĩ về việc AI có thể làm gì thay vì "vấn đề nào đủ đau để người dùng sẵn sàng trả tiền".

"Giá trị bền vững với startup không phải bản thân mô hình, mà là dữ liệu riêng, quy trình nghiệp vụ tích hợp sâu và khả năng vận hành trong môi trường thực tế", bà nhận định.

Một nguyên nhân khác cũng được các nhà phân tích trên thế giới nhắc đến là chi phí vận hành. Với ứng dụng AI tạo sinh, phí vận hành máy chủ và tài nguyên GPU tăng tuyến tính theo mức độ sử dụng. Mỗi câu lệnh hay yêu cầu xử lý từ người dùng đều tiêu tốn một khoản phí cố định trả cho các tập đoàn lớn nắm giữ mô hình nền tảng. Điều này có thể dẫn tới việc startup "càng được sử dụng càng lỗ".

Hướng đi nào cho startup AI Việt?

Ngày 24/3, OpenAI thông báo ngừng phát triển ứng dụng video AI Sora sau chưa đầy nửa năm ra mắt, dù sản phẩm từng thu hút hàng chục triệu người dùng và tạo hiệu ứng mạnh trên thị trường.

Theo các nhà phân tích, sự thoái lui này cho thấy ngay cả "người khổng lồ" trong lĩnh vực AI cũng không thể theo đuổi mọi hướng cùng lúc. Khi chi phí tính toán ngày càng lớn, nguồn cung chip xử lý còn hạn chế và áp lực tối ưu tài nguyên gia tăng, các công ty lớn buộc phải tập trung vào những giá trị cốt lõi thay vì dàn trải. Đây cũng được xem là cơ hội cho startup: không chạy theo mô hình đa năng tốn kém, tập trung vào những bài toán hẹp, những lĩnh vực chuyên biệt - nơi đòi hỏi hiểu biết sâu về ngành, dữ liệu và quy trình. Dù tàu hỏa phát triển, xe goòng vẫn tồn tại và vẫn có những giá trị riêng.

"Đừng cạnh tranh với Big Tech ở nơi họ mạnh nhất. Hãy xây dựng ở nơi họ khó có thể đi sâu", bà Laura Nguyễn nhấn mạnh.

Chia sẻ với VnExpress vào năm ngoái, một startup AI từng gọi vốn thành công gần 20 triệu USD, cho rằng bài học từ thành công của nền tảng nội địa trước đối thủ ngoại năm xưa vẫn còn nguyên giá trị: Muốn chinh phục người Việt, sản phẩm phải thực sự hiểu thói quen bản địa.

Startup này tập trung hóa giải ba rào cản chính mà các "ông lớn" thường bỏ ngỏ, thứ nhất là ngôn ngữ được tối ưu để hiểu cả tiếng lóng trên mạng xã hội hay lỗi chính tả đặc thù của người Việt. Thứ hai là yếu tố cộng đồng, cho phép người dùng chia sẻ và phản hồi lẫn nhau thay vì chỉ tương tác với máy. Cuối cùng là bài toán chi phí. Bằng cách duy trì mức phí thấp, họ kỳ vọng tạo ra một hệ sinh thái dữ liệu thuần Việt đủ lớn để tạo sự khác biệt bền vững, thay vì đối đầu trực diện ở những phân khúc mà Big Tech đang thống trị.

Từ kinh nghiệm làm việc với doanh nghiệp, bà Laura gợi ý bốn hướng đi. Trước hết là phát triển "Vertical AI" tập trung vào các bài toán chuyên sâu từng ngành như logistics, tài chính, sản xuất, giáo dục hay y tế - nơi đòi hỏi hiểu biết về quy trình, pháp lý và bối cảnh địa phương, những yếu tố mà các nền tảng như Google hay OpenAI khó tùy biến sâu.

Song song, startup cần xây dựng lợi thế dữ liệu càng sớm càng tốt. Theo bà, tài sản quan trọng nhất không phải là model, mà là dữ liệu độc quyền, có thể đến từ hành vi người dùng, quy trình doanh nghiệp, ngữ cảnh tiếng Việt chuyên ngành. Bên cạnh đó, việc tích hợp sâu vào workflow cũng giúp tạo rào cản thay thế.

"Một sản phẩm AI càng gắn chặt vào quy trình vận hành của người dùng, doanh nghiệp càng khó bị thay thế", bà nhấn mạnh, lấy ví dụ một chatbot đơn giản có thể dễ dàng bị thay thế bởi hàng trăm chatbot khác, nhưng một hệ thống AI đã kết nối với ERP, hiểu quy trình nội bộ, được huấn luyện theo dữ liệu riêng và gắn với KPI vận hành, việc thay thế không còn là quyết định kỹ thuật đơn thuần mà trở thành một quyết định mang tính tổ chức, vì vậy startup sẽ khó bị thay thế.

Cuối cùng, các startup cần tận dụng lợi thế tốc độ, đồng thời coi sự phát triển của Big Tech chính là cơ hội để các mô hình ngày càng rẻ hơn và startup có thể tạo ra sản phẩm mới cũng ngày càng nhiều hơn.

"Startup không thể thắng Big Tech về quy mô, nhưng có thể thắng về tốc độ thử nghiệm, tốc độ hiểu khách hàng và tốc độ điều chỉnh sản phẩm. Nếu startup chọn đúng một ngách nhỏ và học nhanh hơn bất kỳ ai khác trong ngách đó, họ vẫn có thể tồn tại và phát triển", bà Laura khuyến nghị.

Với Nguyễn Khánh, sau thời gian thất bại anh chuyển những bài học từ thời gian làm AI Comic để phục vụ một số dự án làm ảnh cho cộng đồng. Anh và cộng sự cũng ấp ủ đi sâu vào lĩnh vực y tế, văn hóa, với suy nghĩ đó là "lãnh địa" mà các ông lớn nước ngoài khó chạm đến.

Trong khi đó, dù có phần e ngại các ông lớn, SilverAI với toàn bộ kỹ sư Việt Nam này vẫn đẩy mạnh những ứng dụng về AI khác, đồng thời thử nghiệm nhiều sản phẩm mới và đang đạt được những thành công nhất định.

"Khi tự chủ công nghệ, chúng tôi có thể cung cấp được sản phẩm chất lượng tốt ở mức gần bằng nhưng giá rẻ hơn rất nhiều và có thể tùy biến được cho khách hàng", nhà sáng lập Phan Sỹ Quang nói. "Tôi tin startup về AI tại Việt Nam luôn có cơ hội. Nếu được tạo điều kiện, họ có thể làm tốt và có sản phẩm cạnh tranh với các hãng nước ngoài trong những sân chơi hẹp hơn".

Lưu Quý

Nguồn: https://vnexpress.net/startup-ai-viet-voi-noi-lo-chiec-xe-goong-tren-duong-ray-tau-hoa-5058742.html

19h ngày 6/4 (6h ngày 7/4 theo giờ Hà Nội), tàu Orion đưa phi hành đoàn Artemis II tới gần Mặt Trăng nhất khi chỉ cách 6.545 km. Tại thời điểm này, tàu di chuyển với tốc độ khoảng 97.950 km/h so với Trái Đất, nhưng chỉ 5.052 km/h so với Mặt Trăng.

Hai phút sau, tàu tiếp tục bay xa Trái Đất nhất, cách 406.771 km, lập kỷ lục mới cho chuyến bay vũ trụ có người lái. Cột mốc đưa phi hành đoàn đến vị trí cách hành tinh xanh xa hơn 6.616 km so với nhiệm vụ Apollo 13 năm 1970.

Ở khoảng cách này, Mặt Trăng xuất hiện trước mắt phi hành đoàn Artemis II với kích thước tương đương quả bóng rổ đặt cách một cánh tay. Họ cũng là những người đầu tiên nhìn thấy một số khu vực ở phía xa Mặt Trăng (phía luôn bị khuất khi nhìn từ Trái Đất) bằng mắt thường.

Trước đó, 13h56 ngày 6/4 (0h56 ngày 7/4 giờ Hà Nội), Artemis II cũng phá kỷ lục về quãng đường xa nhất mà con người từng bay khỏi Trái Đất, với 400.171 km, do Apollo 13 thiết lập năm 1970. "Khi vượt qua khoảng cách xa nhất mà con người từng rời khỏi Trái Đất, chúng tôi muốn tôn vinh kỳ tích và nỗ lực phi thường của người tiền nhiệm trong lĩnh vực thám hiểm không gian", Jeremy Hansen từ Cơ quan Vũ trụ Canada (CSA), thành viên phi hành đoàn Artemis II, chia sẻ.

"Chúng tôi sẽ tiếp tục hành trình tiến xa hơn nữa vào không gian trước khi được Mẹ Trái Đất kéo trở lại với tất cả những gì thân yêu. Nhưng điều quan trọng nhất là chúng tôi chọn khoảnh khắc này để thách thức thế hệ hiện tại và thế hệ tiếp theo, đảm bảo kỷ lục mới sẽ không tồn tại lâu", ông nói thêm.

Tàu Orion rời bệ phóng tối 1/4 (5h35 ngày 2/4 giờ Hà Nội) đưa bốn phi hành gia bay tới Mặt Trăng, trở thành sứ mệnh có người lái đầu tiên của NASA vượt ra ngoài quỹ đạo Trái Đất tầm thấp sau 54 năm. Phi hành đoàn gồm chỉ huy nhiệm vụ Reid Wiseman (NASA), phi công Victor Glover (NASA), chuyên gia nhiệm vụ Christina Koch (NASA) và chuyên gia nhiệm vụ Jeremy Hansen (Cơ quan Vũ trụ Canada CSA).

Nhiệm vụ Artemis II đánh dấu hàng loạt cột mốc trong ngành hàng không vũ trụ. Ví dụ, phi hành gia da màu, người phụ nữ, người không phải công dân Mỹ đầu tiên, phi hành gia lớn tuổi nhất đến Mặt Trăng. Bên cạnh đó, đây là chuyến bay có người lái đầu tiên của tên lửa Hệ thống Phóng Không gian (SLS) và tàu Orion. Rất nhiều công nghệ trên tàu cũng lần đầu được thử nghiệm ngoài không gian như Hệ thống Liên lạc Quang học Orion Artemis II, sử dụng tia laser để gửi và nhận dữ liệu từ Trái Đất. Ngoài ra, tàu cũng trang bị nhà vệ sinh hoạt động đầy đủ đầu tiên trong chuyến bay tới Mặt Trăng.

Thu Thảo

Nguồn: https://vnexpress.net/artemis-ii-lap-ky-luc-moi-ve-khoang-cach-5059292.html