Vina Technology at AI time - Công nghệ Việt Nam thời AI

Phát triển doanh nghiệp của bạn với AI

Mục lục chi tiết

Phần hai: TẠI SAO

Chương 5: Giới thiệu về AI và vai trò của nó trong kinh doanh

Chương này là chương đầu tiên trong phần thứ hai của cuốn sách, "TẠI SAO". Trong ba chương tiếp theo, chúng ta sẽ khám phá chi tiết những lý do cơ bản tại sao hầu hết các công ty nên nắm bắt đầy đủ AI. Tôi sẽ cung cấp cho người đọc một cái nhìn tổng quan về AI, lịch sử của nó và cách AI có thể được tích hợp trong kết cấu kinh doanh của các doanh nghiệp, tất cả từ quan điểm Nguyên tắc đầu tiên. Điều này sẽ giúp các giám đốc điều hành doanh nghiệp và công nghệ phát triển một nền tảng vững chắc để kết hợp AI vào chiến lược của họ và thúc đẩy tăng trưởng bền vững.

Chương 6: Các xu hướng chính trong AI

Trong bối cảnh không ngừng phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI), các doanh nghiệp phải cập nhật thông tin về các xu hướng, thách thức và cơ hội mới nhất để duy trì tính cạnh tranh và thúc đẩy tăng trưởng. Chương này nhằm mục đích cung cấp một cái nhìn tổng quan toàn diện về các xu hướng hiện tại trong AI, sử dụng cách tiếp cận Nguyên tắc đầu tiên để phân tích tác động tiềm năng của chúng đối với các doanh nghiệp và tương lai của công nghệ AI.

Chương 7: Kiếm tiền từ dữ liệu với AI

Trong kỷ nguyên số ngày nay, các doanh nghiệp tích lũy một lượng lớn dữ liệu, "dầu mới" của nền kinh tế. Dữ liệu này là một mỏ vàng để tạo ra tăng trưởng kinh doanh và doanh thu. Tận dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để kiếm tiền từ dữ liệu - chuyển đổi dữ liệu thành thông tin chi tiết hoặc sản phẩm có thể hành động tạo ra giá trị kinh doanh - là trọng tâm chính của chúng tôi. Chương này trang bị cho các giám đốc điều hành doanh nghiệp những kiến thức cần thiết về kiếm tiền từ dữ liệu, cho phép sử dụng hiệu quả tài sản dữ liệu.

Phần ba: CÁI GÌ

Chương 8: Tổng quan về các khái niệm và công nghệ AI

Chào mừng bạn đến với Chương 8, nơi chúng ta sẽ bắt đầu cuộc hành trình thông qua các thành phần cốt lõi của các mô hình AI, kết nối của chúng với hệ sinh thái công nghệ AI lớn hơn và tầm quan trọng tối quan trọng của các nguyên tắc đầu tiên trong phát triển mô hình AI.

Chương 9: Học có giám sát và không giám sát

Như chúng ta đã thảo luận trong vài chương trước, học có giám sát và không giám sát là hai cách tiếp cận chính để học máy. Về cốt lõi, học máy là dạy máy tính học từ dữ liệu. Có nhiều loại học máy khác nhau, nhưng hai trong số các loại phổ biến nhất là học có giám sát và học không giám sát.

Chương 10: Mạng lưới thần kinh, học sâu, mô hình nền tảng

Một trong những động lực chính đằng sau những tiến bộ của AI là sự phát triển của mạng lưới thần kinh, học sâu và các mô hình nền tảng. Những kỹ thuật này có tiềm năng cách mạng hóa nhiều ngành công nghiệp và giải quyết một số vấn đề cấp bách nhất của thế giới.

Chương 11: Tạo lộ trình AI hoàn toàn phù hợp với chiến lược doanh nghiệp

Trong kỷ nguyên chuyển đổi kỹ thuật số, trí tuệ nhân tạo (AI) đã nhanh chóng nổi lên như một chất xúc tác mạnh mẽ cho sự tăng trưởng và đổi mới kinh doanh. Từ việc tự động hóa các tác vụ thường ngày đến cung cấp trải nghiệm được cá nhân hóa và tạo ra những hiểu biết chưa từng có, AI về cơ bản đang định hình lại cách chúng ta tiến hành kinh doanh. Tuy nhiên, việc gặt hái toàn bộ lợi ích của công nghệ mạnh mẽ này không đơn giản như việc áp dụng các ứng dụng AI mới nhất. Nó đòi hỏi một cách tiếp cận chiến lược, có hệ thống và ăn sâu - đây là lúc phương pháp Nguyên tắc đầu tiên phát huy tác dụng.

Chương 12: Tài trợ và đo lường hành trình AI

Khi bắt tay vào hành trình AI, sự kết nối giữa tài trợ, thực hiện các sáng kiến AI và đo lường tác động của chúng là rất quan trọng. Chương này sẽ giúp bạn hiểu các thành phần này và cách áp dụng cách tiếp cận Nguyên tắc đầu tiên cho từng thành phần. Chương này sẽ khám phá hướng dẫn về ROI AI, quản lý chi phí và phân tích tác động.

Chương 13: Cách tiếp cận dữ liệu mở

Trong thế giới dựa trên dữ liệu ngày nay, sự thành công của một công ty phần lớn phụ thuộc vào khả năng tận dụng dữ liệu một cách hiệu quả.

Phát triển doanh nghiệp của bạn với AI

Mục lục chi tiết

Phần một: Giới thiệu và các nguyên tắc đầu tiên

Chương 1: Thiết lập giai đoạn: Tiềm năng và thách thức của AI

Lịch sử loài người đã được đan xen chặt chẽ với công nghệ, vốn là trung tâm của một vài khoảnh khắc mang tính thời đại đã thay đổi tiến trình của nền văn minh. Việc phát hiện ra lửa, phát minh ra bánh xe, sự ra đời của nông nghiệp, cuộc cách mạng công nghiệp - mỗi cột mốc này đều đánh dấu một sự thay đổi cơ bản trong cách con người tương tác với thế giới xung quanh. Ngày nay, chúng ta đang sống qua một cuộc cách mạng khác như vậy - một khoảnh khắc hứa hẹn sẽ định hình lại cuộc sống của chúng ta và xác định lại tương lai của chúng ta: sự ra đời của trí tuệ nhân tạo (AI).

Chương này cung cấp một cái nhìn tổng quan về sức mạnh biến đổi của AI, tầm quan trọng ngày càng tăng của nó trong thế giới hiện đại và những thách thức chính mà các tổ chức phải đối mặt khi triển khai các giải pháp AI. Tôi cũng sẽ giới thiệu phương pháp luận "Nguyên tắc đầu tiên" để triển khai thành công AI.

Chương 2: Nguyên tắc đầu tiên Phương pháp luận là gì

Trong thế giới phát triển nhanh chóng của công nghệ và trí tuệ nhân tạo, các doanh nghiệp phải đối mặt với vô số phương pháp để triển khai các giải pháp AI trong doanh nghiệp của họ. Mỗi cách tiếp cận cung cấp những lợi thế và thách thức riêng, nhưng phương pháp Nguyên tắc đầu tiên nổi bật là hiệu quả nhất và có thể thích ứng để giải quyết các vấn đề phức tạp trong việc áp dụng AI. Bắt nguồn từ sự hiểu biết sâu sắc về các nguyên tắc cơ bản chi phối AI, phương pháp này cung cấp cho các tổ chức một khuôn khổ rõ ràng và hợp lý để xây dựng các giải pháp tùy chỉnh phù hợp với nhu cầu riêng của họ và quan trọng hơn, nó cho phép các doanh nghiệp được cập nhật liên tục trong bối cảnh AI thay đổi nhanh chóng. Bằng cách áp dụng cách tiếp cận Nguyên tắc đầu tiên, các doanh nghiệp có thể khai thác toàn bộ tiềm năng của AI trong khi tránh những cạm bẫy của việc áp dụng mù quáng các mô hình được xây dựng sẵn hoặc dựa vào các giả định hời hợt. Trong chương này, chúng ta sẽ đi sâu vào sự phức tạp của phương pháp Nguyên tắc đầu tiên và tiết lộ cách nó có thể cách mạng hóa cách AI được tích hợp vào doanh nghiệp hiện đại, dẫn đến tăng hiệu quả, nâng cao khả năng ra quyết định và tăng trưởng kinh doanh chưa từng có.

Chương 3: Nguyên tắc đầu tiên cho các lĩnh vực chính cần thiết cho AI

Đây có lẽ là một trong những chương thử thách nhất trong cuốn sách. Mỗi chủ đề tôi mô tả ở đây đã thu hút hàng trăm cuốn sách, vì vậy đó là một thứ tự cao để cố gắng bao quát tất cả các lĩnh vực này trong một chương duy nhất. Tuy nhiên, sau nhiều năm kinh nghiệm trong ngành, tôi tin tưởng mạnh mẽ rằng người đọc sẽ được hưởng lợi rất nhiều khi được giới thiệu tất cả các nguyên tắc này và nhiều nguyên tắc rất quan trọng đối với sự thành công của việc triển khai AI. Mặc dù cuốn sách chứa tất cả các cơ sở để áp dụng các nguyên tắc này để triển khai AI, tôi thực sự khuyên người đọc nên tiếp tục mở rộng kiến thức về tất cả các phương pháp này theo các tài nguyên được liệt kê ở cuối cuốn sách.

Chương 4: Những rào cản đối với việc triển khai AI

Đây là chương cuối cùng của Phần I, "Giới thiệu và các nguyên tắc đầu tiên". Cho đến nay, chúng tôi đã tập trung vào việc hiểu cả tiềm năng đáng kinh ngạc nhưng cũng có một số rủi ro quan trọng của AI, sau đó đi sâu vào Nguyên tắc đầu tiên và những thách thức tiềm ẩn để triển khai AI. Một trong những mục tiêu chính của cuốn sách là giúp mọi người từ tất cả các loại hình doanh nghiệp thành công với các sáng kiến AI của họ. Bạn có thể nhận thấy tôi chưa đi sâu vào AI; Thật vậy, có một lý do mạnh mẽ cho cách tiếp cận này. Mặc dù có rất nhiều cuốn sách chỉ tập trung vào các khía cạnh kỹ thuật của các dự án AI, tôi tin tưởng mạnh mẽ rằng

GPT-4o and Gemini are already killing gadgets like the Humane Ai Pin and Rabbit r1

By Chris Smith. BGR. May 16th, 2024.

When Humane announced the Ai Pin last year, it seemed like the company was “fixing” a problem we didn’t have. The wearable device is essentially a phone without a screen, focusing entirely on AI with voice input at the center. A few months later came the Rabbit r1, which brought a new type of AI behavior: The r1 can use some phone apps on your behalf.

These gadgets made it seem like we were about to be flooded with AI products in the coming years, including the “iPhone of AI” that Jony Ive and Sam Altman might be working on. But we already have AI installed on our main computers as well as the iPhones and Android handsets we use daily. All they need is proper AI.

Cut to this month, as OpenAI and Google are delivering huge AI upgrades. ChatGPT’s GPT-4o model is now available to anyone, including users on the free plan. Google baked Gemini into all of its products, including Android, which will have AI at the center of it. And it already looks like the GPT-4o and Gemini features coming to phones and the web are ready to kill devices like the Ai Pin and the r1.

The Ai Pin’s big selling point is a custom AI that handles voice commands flawlessly so you can focus on being in the moment. Real-life tests showed that the AI isn’t always working well and that battery life can be problematic.

But why even buy the Ai Pin for $700, not including the second data plan, when you have GPT-4o on your phone right now? The new model handles voice commands brilliantly, and the chats with AI are starting to sound more like the conversations we have with other people.

You can interrupt the AI without having it lose its train of thought, so you can update your prompts. ChatGPT’s voice also sounds shockingly human.

On top of that GPT-4o lets you show the AI images and video and ask questions about it. All you’d have to do is power your phone and give GPT-4o “eyes.” It’s a much better experience than the Ai Pin. Plus, the battery will last longer, and there are no associated costs.

The Gemini Assistant will get similar abilities later this fall, probably once Android 15 launches. Google demoed the Project Astra agents that work just like ChatGPT’s voice abilities after the GPT-4o update.

ChatGPT can’t control apps for you, at least not for the moment. Neither does Gemini. But the latter is being built into every app and service that Google offers. Interestingly, Google built a new trip planner into Gemini that will let you give the AI complex instructions. Here’s an example from Google:

My family and I are going to Miami for Labor Day. My son loves art and my husband really wants fresh seafood. Can you pull my flight and hotel info from Gmail and help me plan the weekend?

Gemini will take into account your preferences, work out booking schedules and travel times, and offer suggestions into a customized itinerary. Gemini doesn’t handle the reservations itself, nor does it process payments. But if Gemini can plan a vacation for you now, I’d imagine it could also make the necessary purchases in a future version.

Why use a device like the Rabbit r1, which is an Android app running on what’s essentially an Android phone, when Gemini is already getting there?

I’d expect other companies to want to offer similar AI assistant capabilities in the coming months and years. Microsoft can adapt GPT-4o for its own needs. And Meta can add voice to its AIs. Then there’s Apple. The iPhone maker should integrate AI features in its products in ways only Google can.

As for that “iPhone of AI,” I’m already starting to wonder whether we really need it, if AI on phones is about to get this much better. I’m starting to get why Sam Altman teased that we might not want new products to use good AI in a recent interview.

GPT-4o vs. Google Gemini: Who won this week’s AI war?

By Chris Smith. BGR. Published May 15th, 2024.

I knew Google was planning to make big AI

GPT-4o và Gemini đã khai tử các thiết bị như Humane Ai Pin và Rabbit r1

Tác giả: Chris Smith. BGR. Ngày 16 tháng 5, 2024. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Khi Humane công bố Ai Pin vào năm ngoái, có vẻ như công ty đang "sửa chữa" một vấn đề mà chúng tôi không gặp phải. Thiết bị đeo được về cơ bản là một chiếc điện thoại không có màn hình, tập trung hoàn toàn vào AI với đầu vào bằng giọng nói ở trung tâm. Vài tháng sau, Rabbit r1 xuất hiện, mang đến một loại hành vi AI mới: R1 có thể sử dụng một số ứng dụng điện thoại thay mặt bạn.

Những tiện ích này khiến chúng ta có vẻ như sắp bị tràn ngập với các sản phẩm AI trong những năm tới, bao gồm cả "iPhone của AI" mà Jony Ive và Sam Altman có thể đang thực hiện. Nhưng chúng tôi đã cài đặt AI trên các máy tính chính của mình cũng như iPhone và thiết bị cầm tay Android mà chúng tôi sử dụng hàng ngày. Tất cả những gì họ cần là AI thích hợp.

Trong những ngày đầu của tháng này, OpenAI và Google đang cung cấp các nâng cấp AI quan trọng. Mô hình GPT-4o của ChatGPT hiện có sẵn cho bất kỳ ai, kể cả người dùng trên gói miễn phí. Google đã đưa Gemini vào tất cả các sản phẩm của mình, bao gồm cả Android, sẽ có AI ở trung tâm của nó. Và có vẻ như các tính năng GPT-4o và Gemini đến với điện thoại và web đã sẵn sàng để giết chết các thiết bị như Ai Pin và r1.

Điểm bán hàng lớn của Ai Pin là một AI tùy chỉnh xử lý các lệnh thoại một cách hoàn hảo để bạn có thể tập trung vào thời điểm này. Các thử nghiệm thực tế cho thấy AI không phải lúc nào cũng hoạt động tốt và tuổi thọ pin có thể có vấn đề.

Nhưng tại sao thậm chí mua Mã pin Ai với giá 700 đô la, không bao gồm gói dữ liệu thứ hai, khi bạn có GPT-4o trên điện thoại của mình ngay bây giờ? Mô hình mới xử lý các lệnh thoại một cách xuất sắc và các cuộc trò chuyện với AI bắt đầu nghe giống như các cuộc trò chuyện mà chúng ta có với người khác.

Bạn có thể làm gián đoạn AI mà không làm nó mất đi dòng suy nghĩ, vì vậy bạn có thể cập nhật lời nhắc của mình. Giọng nói của ChatGPT cũng nghe giống con người một cách đáng kinh ngạc.

Trên hết, GPT-4o cho phép bạn hiển thị hình ảnh và video AI và đặt câu hỏi về nó. Tất cả những gì bạn phải làm là cấp nguồn cho điện thoại của mình và cung cấp cho GPT-4o "đôi mắt". Đó là một trải nghiệm tốt hơn nhiều so với Ai Pin. Thêm vào đó, pin sẽ kéo dài hơn và không có chi phí liên quan.

Gemini Assistant sẽ nhận được khả năng tương tự vào cuối mùa thu này, có thể là khi Android 15 ra mắt. Google đã demo các tác nhân Project Astra hoạt động giống như khả năng thoại của ChatGPT sau khi cập nhật GPT-4o.

ChatGPT không thể kiểm soát các ứng dụng cho bạn, ít nhất là vào lúc này. Gemini cũng vậy. Nhưng Gemini đang được tích hợp vào mọi ứng dụng và dịch vụ mà Google cung cấp. Thật thú vị, Google đã xây dựng một kế hoạch chuyến đi mới vào Gemini cho phép bạn đưa ra các hướng dẫn phức tạp về AI. Dưới đây là một ví dụ từ Google:

Gia đình tôi và tôi sẽ đến Miami cho Ngày Lao động. Con trai tôi yêu nghệ thuật và chồng tôi rất muốn hải sản tươi sống. Bạn có thể lấy thông tin chuyến bay và khách sạn của tôi từ Gmail và giúp tôi lên kế hoạch vào cuối tuần không?

Gemini sẽ tính đến sở thích của bạn, lập lịch trình đặt chỗ và thời gian di chuyển, đồng thời đưa ra các đề xuất vào hành trình tùy chỉnh. Gemini không tự xử lý các đặt phòng, cũng như không xử lý thanh toán. Nhưng nếu Gemini có thể lên kế hoạch cho một kỳ nghỉ cho bạn ngay bây giờ, tôi tưởng tượng nó cũng có thể thực hiện các giao dịch mua cần thiết trong một phiên bản trong tương lai.

Tại sao phải sử dụng một thiết bị như Rabbit r1, một ứng dụng Android chạy trên điện thoại Android, khi Gemini đã đến đó?

Tôi hy vọng các công ty khác sẽ muốn cung cấp khả năng trợ lý AI tương tự trong những tháng và năm tới. Microsoft có thể điều chỉnh GPT-4o cho nhu cầu riêng của mình. Và Meta có thể thêm giọng nói vào AI của mình. Sau đó là Apple. Nhà sản xuất iPhone nên tích hợp các tính năng AI trong các sản phẩm của mình theo những cách mà chỉ Google mới có thể.

Tôi tin rằng Apple không thể tự cung cấp AI iPhone mà không có ChatGPT hoặc Gemini

BGR. ngày 15 tháng 5 năm 2024. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Buộc Apple phải gỡ cài đặt ứng dụng iPhone Photos thật ngu ngốc

Google đã cho biết "AI" 121 lần trong bài phát biểu I/O 2024 vào thứ Ba. Apple có thể không đánh bại nó, nhưng không có nghi ngờ gì về việc Hội nghị các Nhà phát triển Toàn cầu (WWDC) sẽ tập trung nhiều vào AI. Khi Apple giới thiệu iOS 18 vào tháng tới, tôi hy vọng các bản demo iPhone sẽ là tất cả về những gì trí tuệ nhân tạo có thể làm cho người dùng.

Tôi cũng tin tưởng Apple sẽ phát triển các sản phẩm AI tạo nội dung độc đáo cho iPhone sẽ tận dụng một số thế mạnh của nó. AI trên iPhone phải có quyền riêng tư mạnh mẽ để bảo vệ dữ liệu người dùng. Vì vậy, một số AI của iPhone cần được xử lý cục bộ trên thiết bị cầm tay.

Nhưng sau khi nhìn thấy sự kiện GPT-4o bất ngờ của OpenAI vào thứ Hai và bài phát biểu I / O tập trung vào Gemini khổng lồ của Google, tôi tin rằng trải nghiệm AI trên iPhone không thể xảy ra nếu không kết hợp chatbot của bên thứ ba từ OpenAI hoặc Google.

Tôi nói rằng với tư cách là một người dùng iPhone lâu năm, người rất muốn tìm hiểu vào tháng Sáu rằng Apple có AppleGPT của riêng mình có thể phù hợp với GPT-4o và Gemini 1.5 Pro. Nhưng tôi không nghĩ điều đó sẽ xảy ra và Apple không thể trì hoãn việc cung cấp loại trải nghiệm AI này trên iPhone.

iOS 18 rất có thể sẽ bao gồm các tính năng AI tương tự như những gì chúng ta đã thấy từ ChatGPT. Tôi không nghi ngờ gì về việc chỉnh sửa ảnh sẽ có các tính năng AI trên iPhone hoặc chúng tôi sẽ có thể tạo văn bản và tóm tắt thông tin. Ngoài ra, tôi hy vọng các dịch vụ phiên âm và dịch thuật sẽ có sẵn trong iOS 18.

Hơn nữa, Apple chắc chắn có thể thực hiện trải nghiệm Circle to Search trên iPhone mà không cần Google. Nó đã có Visual Look Up, có thể được nâng cấp để hoạt động giống như Google thực hiện.

Tương tự, tôi hy vọng Siri sẽ hiểu rõ hơn về lời nhắc và đưa ra câu trả lời. Apple cũng có thể cải thiện tìm kiếm trên iPhone và thêm tìm kiếm hình ảnh thông minh vào ứng dụng Ảnh.

Những gì tôi không thấy sắp tới là một chatbot như ChatGPT hoặc Gemini - một công cụ có thể cố gắng trả lời hầu như bất kỳ câu hỏi nào bạn có thể gặp phải. Tôi chắc chắn không mong đợi Apple sẽ phù hợp với GPT-4o hoặc Project Astra. Ít nhất là chưa. Những tiến bộ mới nhất của ChatGPT và Gemini này cho phép bạn nói chuyện với chatbot trong thời gian thực đồng thời chia sẻ nguồn cấp dữ liệu video từ máy ảnh của bạn để AI có thể "nhìn thấy".

Một chatbot AI đa phương thức có thể xử lý văn bản, giọng nói, hình ảnh, video và tệp là một sự phát triển quan trọng đối với bất kỳ công ty công nghệ nào, bao gồm cả Apple. Apple có thể sẽ phát triển AI như thế này, một thứ mà họ sẽ cần để cung cấp năng lượng cho các phiên bản tương lai của Vision Pro và kính AR mà tôi tin là sẽ thay thế iPhone. Nhưng những nỗ lực AI của công ty có lẽ vẫn chưa hoàn toàn ở đó.

Sẽ là một bất ngờ lớn khi thấy một chatbot AppleGPT ra mắt với iOS 18 trên iPhone và iPad. Apple có thể thực hiện điều này, nhưng tôi sẽ ngạc nhiên nếu nó làm được. Apple giữ bí mật, nhưng một số chi tiết về sản phẩm của họ vẫn bị rò rỉ. Tôi hy vọng điều đó sẽ xảy ra nếu Apple có đối thủ GPT-4o hoặc Gemini 1.5 Pro.

Tin đồn nói ngược lại. Apple có các giải pháp AI tạo nội dung của riêng mình cho iPhone, nhưng chúng không bao gồm một chatbot giống như ChatGPT. Đó là lý do tại sao Apple được cho là đang tìm kiếm quan hệ đối tác với OpenAI và Google.

AI không dành cho tất cả mọi người. Một số người sẽ bỏ qua các tính năng AI trong iOS 18. Họ có thể không sử dụng chatbot, bất kể ai cung cấp năng lượng cho nó. Những người khác sẽ bắt đầu coi các tính năng AI tạo nội dung là điều hiển nhiên mà không ngừng nghĩ rằng trí tuệ nhân tạo đang hoạt động. Nhưng rất nhiều người sẽ quan tâm đến AI.

Sau khi OpenAI giới thiệu mô hình GPT-4o của mình, hiện có sẵn cho tất cả người dùng ChatGPT, tôi đã nói rằng tôi muốn nó trong iOS 18.

Hội nghị thượng đỉnh Dữ liệu & Phân tích - năm 2024.

Nội dung ngày họp thứ 3 của 3 ngày

Lê Quang Văn soạn và thực hiện phần kỹ thuật số.

Phiên họp 7 - Làm thế nào để làm cho dữ liệu của bạn sẵn sàng AI và tại sao nó lại quan trọng

Giám đốc dữ liệu và phân tích và người đứng đầu quản lý dữ liệu đang ngày càng được yêu cầu làm cho dữ liệu của họ sẵn sàng cho AI khi các công ty của họ đầu tư vào AI và học máy. Các nhà phân tích tại hội nghị thượng đỉnh đã thảo luận về ý nghĩa của dữ liệu sẵn sàng cho AI và cách quản lý dữ liệu nên phát triển để hỗ trợ các yêu cầu này.

Những điểm chính được thảo luận

1. Định nghĩa Dữ liệu sẵn sàng AI: Dữ liệu sẵn sàng cho AI phải đại diện cho trường hợp sử dụng, nắm bắt mọi mẫu, lỗi hoặc ngoại lệ cần thiết để đào tạo mô hình AI.

• "Dữ liệu sẵn sàng cho AI có nghĩa là dữ liệu của bạn phải đại diện cho trường hợp sử dụng, của mọi mẫu, lỗi hoặc ngoại lệ cần thiết để đào tạo mô hình AI."

2. Tác động đến kết quả kinh doanh: Có dữ liệu sẵn sàng cho AI thúc đẩy kết quả kinh doanh lớn hơn 20%.

• "Có dữ liệu sẵn sàng cho AI thúc đẩy kết quả kinh doanh lớn hơn 20%."

3. Chứng minh dữ liệu sẵn sàng cho AI: Các nhóm dữ liệu và phân tích cần có khả năng lặp lại và hội tụ nhanh chóng để xác định dữ liệu phù hợp để sử dụng.

• "Để chứng minh dữ liệu đã sẵn sàng cho AI, các nhóm dữ liệu và phân tích sẽ cần có khả năng lặp lại và hội tụ nhanh chóng để xác định dữ liệu phù hợp để sử dụng."

4. Ưu tiên chiến lược: Quản lý dữ liệu phải được ưu tiên chiến lược AI, với các nhóm chức năng chéo hỗ trợ các yêu cầu dữ liệu sẵn sàng cho AI.

• "Làm cho quản lý dữ liệu trở thành ưu tiên chiến lược của AI. Thành lập các nhóm chức năng chéo để hỗ trợ các yêu cầu dữ liệu sẵn sàng cho AI của bạn.

Thảo luận chuyên sâu

Chuẩn bị dữ liệu cho các ứng dụng AI là một bước quan trọng tác động đáng kể đến sự thành công của các sáng kiến AI. Dữ liệu sẵn sàng cho AI phải thể hiện chính xác trường hợp sử dụng, nắm bắt tất cả các mẫu và bất thường có liên quan cần thiết để đào tạo các mô hình AI hiệu quả.

Đảm bảo dữ liệu sẵn sàng cho AI có thể thúc đẩy kết quả kinh doanh đáng kể, nâng cao hiệu quả và giá trị của các ứng dụng AI và học máy. Các nhóm dữ liệu và phân tích phải nhanh nhẹn và có khả năng lặp lại nhanh chóng để xác định và chuẩn bị dữ liệu đáp ứng các yêu cầu cho các trường hợp sử dụng AI.

Làm cho quản lý dữ liệu trở thành ưu tiên chiến lược của AI liên quan đến việc thành lập các nhóm chức năng chéo cộng tác để hỗ trợ các yêu cầu dữ liệu sẵn sàng cho AI. Cách tiếp cận hợp tác này đảm bảo rằng các hoạt động quản lý dữ liệu phù hợp với các mục tiêu và mục tiêu AI của tổ chức.

Phiên họp 8 - Nền tảng thông minh quyết định - Không còn lý do bào chữa cho những quyết định tồi tệ nữa

Các nền tảng phần mềm AI đang phát triển, với giai đoạn vận hành AI nhường chỗ cho sự phát triển tiếp theo dựa trên AI tổng hợp. Các nhà phân tích tại hội nghị thượng đỉnh đã thảo luận về cách các tổ chức nên tập hợp lại các cơ chế quyết định của họ bằng cách sử dụng các kỹ thuật thông minh quyết định thực tế.

Những điểm chính được thảo luận

1. Tập trung vào việc thực hiện: Trọng tâm nên là đưa ra quyết định cần theo dõi và thực hiện thành công nó, thay vì chỉ theo dõi kết quả từ các quyết định trong quá khứ.

• "Tập trung vào việc đưa ra quyết định cần theo dõi và thực hiện thành công quyết định là những lý do hàng đầu để không theo dõi kết quả từ các quyết định."

2. Phương pháp tiếp cận theo định hướng kinh doanh: Tránh thực hiện cách tiếp cận dựa trên công nghệ để mô hình hóa việc ra quyết định. Thay vào đó, hãy tập trung vào kết quả kinh doanh mong muốn.

• "Tránh thực hiện cách tiếp cận dựa trên công nghệ để mô hình hóa việc ra quyết định. Thay vào đó, hãy thực hiện cách tiếp cận dựa trên con người và doanh nghiệp bằng cách tập trung vào kết quả kinh doanh mong muốn."

3. Luồng ra quyết định: Phát triển các luồng ra quyết định tận dụng AI tổng hợp, kết hợp các kỹ thuật như phương pháp tượng trưng và phân tích cho các nền tảng quyết định thông minh

Hội nghị thượng đỉnh Dữ liệu & Phân tích - năm 2024.

Nội dung ngày họp thứ 2 của 3 ngày

Lê Quang Văn soạn và thực hiện phần kỹ thuật số.

Phiên họp 4 - Như vậy, bạn muốn trở thành một nhân viên phân tích và dữ liệu tuyệt vời

Trở thành một Giám đốc Dữ liệu & Phân tích tuyệt vời liên quan đến việc đánh giá xem vai trò có phù hợp với nguyện vọng của tổ chức hay không và hiểu những thách thức chung phải đối mặt. Các nhà phân tích tại hội nghị thượng đỉnh đã vạch ra bốn bước quan trọng để đặt nền tảng vững chắc cho sự thành công.

Những điểm chính được thảo luận

1. Xác định vai trò nhân viên phân tích và dữ liệu: Vai trò nhân viên phân tích và dữ liệu là vai trò lãnh đạo doanh nghiệp tận dụng tài sản và hệ sinh thái dữ liệu và phân tích của tổ chức để cung cấp giá trị.

• "Chúng tôi xác định vai trò của nhân viên phân tích và dữ liệu là vai trò lãnh đạo doanh nghiệp thúc đẩy tài sản và hệ sinh thái dữ liệu và phân tích của tổ chức để cung cấp giá trị."

2. Các đặc điểm chính của một nhân viên phân tích và dữ liệu mạnh: Một nhân viên phân tích và dữ liệu mạnh mẽ thể hiện và cân bằng ba đặc điểm chính: phối hợp, đổi mới và thực hiện.

• "Một nhân viên phân tích và dữ liệu mạnh mẽ sẽ thể hiện và cân bằng ba đặc điểm chính: phối hợp, đổi mới và thực hiện."

3. Hành vi của các nhân viên phân tích và dữ liệu thành công: Các giám đốc phân tích và dữ liệu thể hiện các hành vi và đặc điểm của một giám đốc điều hành dày dạn kinh nghiệm sẽ thành công hơn những người tự coi mình là lãnh đạo nhóm / dự án / chương trình.

• " giám đốc phân tích và dữ liệu thể hiện hành vi / đặc điểm của một giám đốc điều hành dày dạn kinh nghiệm sẽ thành công hơn những người vẫn nghĩ mình chỉ là một người lãnh đạo nhóm / dự án / chương trình."

4. Đặt nền tảng vững chắc: Các bước để trở thành một giám đốc phân tích và dữ liệu thành công bao gồm hiểu các động lực kinh doanh, hợp tác với các bên liên quan, thúc đẩy văn hóa dựa trên dữ liệu và xác định điểm mạnh và cơ hội tăng trưởng.

• "Đặt nền tảng vững chắc để trở thành một giám đốc phân tích và dữ liệu thành công."

• Hiểu điều gì thúc đẩy doanh nghiệp và kết quả đã nêu - đây là TẠI SAO; Xây dựng chiến lược của bạn xung quanh điều này.

• Hiểu AI có quyền lợi trong những kết quả này và CÁCH bạn sẽ hợp tác với họ.

• Kể câu chuyện và bắt đầu thúc đẩy văn hóa dựa trên dữ liệu.

• Xác định điểm mạnh và cơ hội phát triển của bạn.

5. Điều chỉnh chiến lược dữ liệu và phân tích với chiến lược của công ty: giám đốc phân tích và dữ liệu dựa trên chiến lược dữ liệu và phân tích của họ dựa trên chiến lược và tầm nhìn của công ty sẽ thành công hơn những người bị ngắt kết nối với chiến lược của công ty.

• "Các nhân viên phân tích và dữ liệu dựa trên chiến lược dữ liệu và phân tích của họ dựa trên các chiến lược và tầm nhìn của công ty sẽ thành công hơn những nhân viên phân tích và dữ liệu bị ngắt kết nối với chiến lược của công ty."

Thảo luận chuyên sâu

Vai trò của giám đốc phân tích và dữ liệu là nhiều mặt, đòi hỏi sự pha trộn giữa sự nhạy bén trong kinh doanh, chuyên môn kỹ thuật và kỹ năng lãnh đạo. Xác định vai trò của giám đốc phân tích và dữ liệu như một vị trí lãnh đạo doanh nghiệp nhấn mạnh tầm quan trọng của nó trong việc tận dụng tài sản phân tích và dữ liệu để thúc đẩy giá trị trong toàn tổ chức.

Các giám đốc phân tích và dữ liệu thành công cân bằng giữa sự phối hợp, đổi mới và thực hiện, đảm bảo rằng họ có thể quản lý hiệu quả các nguồn lực, thúc đẩy đổi mới và mang lại kết quả. Áp dụng tư duy và hành vi của một giám đốc điều hành dày dạn kinh nghiệm là rất quan trọng để điều hướng sự phức tạp của vai trò và đạt thành công.

Đặt nền tảng vững chắc liên quan đến việc hiểu các động lực chiến lược của doanh nghiệp, hợp tác với các bên liên quan, thúc đẩy văn hóa dựa trên dữ liệu và liên tục đánh giá và phát triển thế mạnh của một người. Điều chỉnh các chiến lược phân tích và dữ liệu với các chiến lược của công ty đảm bảo rằng các nỗ lực của giám đốc phân tích và dữ liệu hỗ trợ và nâng cao các mục tiêu kinh doanh

Hội nghị thượng đỉnh Dữ liệu và Phân tích - năm 2024.

Nội dung ngày họp 1 của 3 ngày

Lê Quang Văn soạn và thực hiện phần kỹ thuật số.

Phiên họp 1 - Cùng nhau tạo ra giá trị: Từ nguyên tắc cơ bản đến sự sẵn sàng cho AI và đến trí tuệ tập thể

AI tạo nội dung (Generative AI - GenAI) là một cột mốc quan trọng đối với dữ liệu và phân tích (D&A), sinh sôi nảy nở trong các tổ chức và nâng cao kỳ vọng cho các nhà lãnh đạo dữ liệu và phân tích. Các nhà phân tích tại hội nghị thượng đỉnh đã thảo luận về việc thực hiện nghiêm ngặt các nguyên tắc cơ bản của dữ liệu và phân tích về giá trị kinh doanh có thể hoàn thiện năng lực cốt lõi của các nhà lãnh đạo dữ liệu và phân tích, giúp họ đóng vai trò trung tâm trong việc tạo điều kiện cho việc ra quyết định và giải phóng trí tuệ tập thể.

Những điểm chính được thảo luận

1. Vai trò trung tâm của các nhà lãnh đạo dữ liệu và phân tích: Các nhà lãnh đạo dữ liệu và phân tích đóng vai trò then chốt trong việc cung cấp các khả năng tạo điều kiện thuận lợi cho việc ra quyết định và hành động, giải phóng trí tuệ tập thể một cách hiệu quả.

• "Các nhà lãnh đạo dữ liệu và phân tích có vai trò trung tâm bằng cách cung cấp các khả năng tạo điều kiện thuận lợi cho quyết định và hành động, giải phóng trí tuệ tập thể một cách hiệu quả."

2. Tác động của thực tiễn quản trị trưởng thành: Các tổ chức có quản trị dữ liệu thực tiễn và phân tích trưởng thành có khả năng áp dụng các đổi mới dựa trên dữ liệu cao hơn 25%.

• "Các tổ chức có quản trị dữ liệu thực tiễn và phân tích trưởng thành có khả năng áp dụng các đổi mới dựa trên dữ liệu cao hơn 25%."

3. Bảo vệ chống lại rủi ro AI: Các nhà lãnh đạo dữ liệu và phân tích phải bảo vệ tổ chức của họ trước các rủi ro AI tiềm ẩn bằng cách thiết lập kết nối giữa dữ liệu, quản trị và giá trị kinh doanh sẵn sàng cho AI.

• "Vai trò của nhà lãnh đạo dữ liệu và phân tích là bảo vệ tổ chức của họ trước các rủi ro AI tiềm ẩn bằng cách thiết lập kết nối giữa dữ liệu, quản trị và giá trị kinh doanh sẵn sàng cho AI."

4. Phát triển mô hình hoạt động: Sự phát triển nhanh chóng của các công nghệ dữ liệu và phân tích và AI, chẳng hạn như AI tạo nội dung, mang đến cho các nhà lãnh đạo cơ hội suy nghĩ lại và phát triển mô hình hoạt động của họ.

• "Sự phát triển nhanh chóng của dữ liệu và phân tích và các công nghệ AI, chẳng hạn như AI tạo nội dung, mang đến cho các nhà lãnh đạo cơ hội suy nghĩ lại và phát triển mô hình hoạt động của họ."

5. Thông tin chi tiết về khảo sát: Theo một cuộc khảo sát, 75% nhân viên phân tích và dữ liệu (CDAO) đã phát triển mô hình hoạt động của họ để hỗ trợ tốt hơn cho sự đổi mới.

• "Khảo sát của nhân viên phân tích và dữ liệu (CDAO) cho thấy 75% số người được hỏi đã phát triển mô hình hoạt động của họ để cho phép họ hỗ trợ đổi mới tốt hơn."

Thảo luận chuyên sâu

Sự gia tăng của AI tạo nội dung trên khắp các tổ chức đánh dấu một bước ngoặt trong bối cảnh dữ liệu và phân tích. Các nhà lãnh đạo dữ liệu và phân tích hiện được kỳ vọng sẽ mang lại giá trị đáng kể hơn bằng cách tận dụng khả năng AI để thúc đẩy việc ra quyết định và đổi mới. Phiên họp nhấn mạnh tầm quan trọng của các thực tiễn quản trị trưởng thành, có thể nâng cao đáng kể khả năng của một tổ chức để áp dụng và hưởng lợi từ những đổi mới dựa trên dữ liệu.

Các nhà lãnh đạo dữ liệu và phân tích phải thiết lập các khuôn khổ quản trị mạnh mẽ kết nối dữ liệu sẵn sàng AI với giá trị kinh doanh, đảm bảo rằng việc triển khai AI vừa hiệu quả vừa an toàn. Cuộc thảo luận nhấn mạnh sự cần thiết của các nhà lãnh đạo dữ liệu và phân tích để phát triển mô hình hoạt động của họ để đáp ứng với những tiến bộ công nghệ nhanh chóng, định vị mình là động lực quan trọng của đổi mới và chuyển đổi kinh doanh.

Phiên họp 2 - Dự đoán dữ liệu và phân tích hàng đầu, năm 2024

Các nhà lãnh đạo dữ liệu và phân tích (D&A) phải nâng cao vai trò của họ để làm cho dữ liệu và phân tích và AI trở thành chiến lược cho doanh nghiệp của họ. Các nhà phân tích tại hội nghị thượng đỉnh đã tiết lộ các dự đoán dữ liệu và phân tích hàng đầu

Inside the life and career of Larry Page, Google’s co-founder and first CEO

Business Insider. May 15, 2024.

Larry Page is the founder of one of the most influential tech companies in the world.

The quirky, soft-spoken computer scientist cofounded Google with Sergey Brin in 1998. As Google evolved into a multi-billion-dollar juggernaut, Page stayed at the helm, first as Google’s CEO and later running its parent company, Alphabet.

In 2019, Page stepped down from his role at Alphabet and handed over control to Sundar Pichai. (He remains a board member and controlling shareholder of the company.)

In the years since stepping down, Page has become a virtual recluse. He spent much of the pandemic holed up on his private Fijian island, Tavarua, and burned through hundreds of millions of dollars on a futuristic car company called Kittyhawk, which shut down in 2022.

So who is Larry Page and how did he get to where he is today? Here’s his story.

Page’s early life

Page was born on March 26, 1973, the second son of Gloria and Carl Page — who both taught computer science at Michigan State University.

The Pages filled their home with computers and tech magazines that enthralled Larry from a young age.

They enrolled Page in a Montessori school, a program that fosters independence and creativity.

Page now credits “that training of not following rules and orders, and being self-motivated and questioning what’s going on in the world” as influencing his attitude and work.

At 12, Page read a biography about the brilliant inventor Nikola Tesla, who died in debt and obscurity. The ending made him cry and inspired Page not only to want to build world-changing technologies but to have the business sense to know how to promote them.

“I figured that inventing things wasn’t any good,” he has said. “You really had to get them out into the world and have people use them to have any effect.”

Besides tinkering with electronics, Page also played saxophone while growing up and has said his musical training contributed “to the high-speed legacy of Google.”

Page and Sergey Brin create Google

During his time as an undergrad at the University of Michigan, Page started mulling the future of transportation, something he’s still interested in.

He joined the school’s solar car team and suggested that Michigan build a monorail-like “personal rapid-transit system” between its campuses.

Google’s parent company, Alphabet, has developed self-driving cars through Waymo, the company formerly known as the Google Self-Driving Car project. Alphabet also dabbled in data-driven transportation improvements through Sidewalk Labs, which abandoned its ambitious plan for a high-tech neighborhood in Toronto in 2020.

After graduation, Page headed west to Stanford for his Ph.D., where he met Sergey Brin in 1995.

The two became close friends, geeking out about computer science.

When he was 23, Page woke up from a dream wondering if he could “download the whole web.”

So he started working on an idea to rank webpages by their inbound links, instead of by how many times they contained a queried word. He enlisted Brin’s help, and they started collaborating on a search engine they initially called BackRub.

Soon, BackRub became Google, a play on the mathematical term “googol” which signifies 1 followed by a hundred zeroes.

The endeavor reflected Page and Brin’s mission “to organize the world’s information and make it universally accessible and useful.”

Both Page and Brin have been known as “burners,” or avid attendees of the free-wheeling art festival Burning Man.

The year after incorporating Google, they created the first-ever Google Doodle to let people know they weren’t around to do damage control if the site broke — they had retreated to the Nevada desert for the festival.

Page’s leadership roles at Google

In the past, Page has admitted that he’s better at big-picture ideas than management, partly because he doesn’t enjoy dealing with people. As a leader, he focused on results and has an

Cuộc đời và sự nghiệp của Larry Page, đồng sáng lập và CEO đầu tiên của Google

Business Insider. Ngày 15 Tháng 5, 2024. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Larry Page là người sáng lập một trong những công ty công nghệ có ảnh hưởng nhất trên thế giới.

Nhà khoa học máy tính kỳ quặc, nói năng nhẹ nhàng này đã đồng sáng lập Google với Sergey Brin vào năm 1998. Khi Google phát triển thành một gã khổng lồ trị giá hàng tỷ đô la, Page vẫn ở vị trí lãnh đạo, đầu tiên là CEO của Google và sau đó điều hành công ty mẹ của nó, Alphabet.

Năm 2019, Page từ chức tại Alphabet và trao quyền kiểm soát cho Sundar Pichai. (Ông vẫn là thành viên hội đồng quản trị và cổ đông kiểm soát của công ty.)

Trong những năm kể từ khi từ chức, Page đã trở thành một người ẩn dật ảo. Ông đã dành phần lớn thời gian đại dịch ẩn náu trên hòn đảo tư nhân Fiji của mình, Tavarua, và đốt hàng trăm triệu đô la cho một công ty xe hơi tương lai có tên Kittyhawk, đã đóng cửa vào năm 2022.

Vậy Larry Page là ai và làm thế nào ông ấy có được vị trí như ngày hôm nay? Đây là câu chuyện của ông ta.

Cuộc sống ban đầu của Page

Page sinh ngày 26 tháng 3 năm 1973, là con trai thứ hai của Gloria và Carl Page - cả hai đều dạy khoa học máy tính tại Đại học bang Michigan.

Các nơi trong ngôi nhà của họ lấp đầy với máy tính và tạp chí công nghệ khiến Larry say mê từ khi còn nhỏ.

Cha me của Page đăng ký cho Page vào một trường Montessori, một chương trình thúc đẩy sự độc lập và sáng tạo.

Page bây giờ tin rằng "việc đào tạo không tuân theo các quy tắc và mệnh lệnh, và tự động viên và đặt câu hỏi về những gì đang xảy ra trên thế giới" đã ảnh hưởng đến thái độ và công việc của anh ấy.

Năm 12 tuổi, Page đọc tiểu sử về nhà phát minh lỗi lạc Nikola Tesla, người đã chết trong nợ nần và tối tăm. Cái kết khiến anh bật khóc và truyền cảm hứng cho Page không chỉ muốn xây dựng các công nghệ thay đổi thế giới mà còn có ý thức kinh doanh để biết cách quảng bá chúng.

"Tôi nhận ra rằng phát minh ra mọi thứ không tốt chút nào", ông nói. "Bạn thực sự phải đưa chúng ra thế giới và để mọi người sử dụng chúng để có bất kỳ tác dụng nào."

Bên cạnh việc mày mò với thiết bị điện tử, Page cũng chơi saxophone khi lớn lên và cho biết việc đào tạo với âm nhạc của anh đã góp phần vào “di sản tốc độ cao của Google".

Page và Sergey Brin tạo Google

Trong thời gian còn là sinh viên tại Đại học Michigan, Page bắt đầu suy nghĩ về tương lai của giao thông vận tải, điều mà anh vẫn quan tâm.

Ông tham gia nhóm xe năng lượng mặt trời của trường và đề nghị Michigan xây dựng một "hệ thống vận chuyển cá nhân nhanh" giống như monorail giữa các cơ sở của trường.

Công ty mẹ của Google, Alphabet, đã phát triển xe tự lái thông qua Waymo, công ty trước đây được gọi là dự án Xe tự lái của Google. Alphabet cũng bắt tay vào cải tiến giao thông dựa trên dữ liệu thông qua Sidewalk Labs, công ty đã từ bỏ kế hoạch đầy tham vọng của mình cho một khu phố công nghệ cao ở Toronto vào năm 2020.

Sau khi tốt nghiệp, Page đi về phía tây đến Stanford để lấy bằng tiến sĩ, nơi anh gặp Sergey Brin vào năm 1995.

Hai người trở thành bạn thân, đam mê khoa học máy tính.

Khi 23 tuổi, Page tỉnh dậy từ một giấc mơ tự hỏi liệu mình có thể "tải xuống toàn bộ web" hay không.

Vì vậy, ông bắt đầu làm việc trên một ý tưởng để xếp hạng các trang web theo liên kết về tình trạng truy cập của trang web, thay vì bao nhiêu lần trang web chứa một từ được truy vấn. Anh tranh thủ sự giúp đỡ của Brin, và họ bắt đầu cộng tác trên một công cụ tìm kiếm mà ban đầu họ gọi là BackRub.

Ngay sau đó, BackRub trở thành Google, một cách chơi chữ của thuật ngữ toán học "googol" có nghĩa là 1 theo sau là một trăm số không.

Nỗ lực này phản ánh sứ mệnh của Page và Brin "tổ chức thông tin của thế giới và làm cho nó có thể truy cập và hữu ích trên toàn cầu".

Cả Page và Brin đều được biết đến như là "burners", hay những người tham dự cuồng nhiệt của lễ hội nghệ thuật tự do Burning Man.

Một năm sau khi kết hợp Google, họ đã tạo ra Google Doodle đầu tiên

It’s the End of Google Search As We Know It

Google is rethinking its most iconic and lucrative product by adding new AI features to search. One expert tells WIRED it’s “a change in the world order.”

Google Search is about to fundamentally change—for better or worse. To align with Alphabet-owned Google’s grand vision of artificial intelligence, and prompted by competition from AI upstarts like ChatGPT, the company’s core product is getting reorganized, more personalized, and much more summarized by AI.

At Google’s annual I/O developer conference in Mountain View, California, today, Liz Reid showed off these changes, setting her stamp early on in her tenure as the new head of all things Google search. (Reid has been at Google a mere 20 years, where she has worked on a variety of search products.) Her AI-soaked demo was part of a broader theme throughout Google’s keynote, led primarily by CEO Sundar Pichai: AI is now underpinning nearly every product at Google, and the company only plans to accelerate that shift.

“In the era of Gemini we think we can make a dramatic amount of improvements to search,” Reid said in an interview with WIRED ahead of the event, referring to the flagship generative AI model launched late last year. “People’s time is valuable, right? They deal with hard things. If you have an opportunity with technology to help people get answers to their questions, to take more of the work out of it, why wouldn’t we want to go after that?”

It’s as though Google took the index cards for the screenplay it’s been writing for the past 25 years and tossed them into the air to see where the cards might fall. Also: The screenplay was written by AI.

These changes to Google Search have been long in the making. Last year the company carved out a section of its Search Labs, which lets users try experimental new features, for something called Search Generative Experience. The big question since has been whether, or when, those features would become a permanent part of Google Search. The answer is, well, now.

Google's search overhaul comes at a time when critics are becoming increasingly vocal about what feels to some like a degraded search experience, and for the first time in a long time, the company is feeling the heat of competition, from the massive mashup between Microsoft and OpenAI. Smaller startups like Perplexity, You.com, and Brave have also been riding the generative AI wave and getting attention, if not significant mindshare yet, for the way they’ve rejiggered the whole concept of search.

Automatic Answers

Google says it has made a customized version of its Gemini AI model for these new Search features, though it declined to share any information about the size of this model, its speeds, or the guardrails it has put in place around the technology.

This search-specific spin on Gemini will power at least a few different elements of the new Google Search. AI Overviews, which Google has already been experimenting with in its labs, is likely the most significant. AI-generated summaries will now appear at the top of search results.

One example from WIRED’s testing: In response to the query “Where is the best place for me to see the northern lights?” Google will, instead of listing web pages, tell you in authoritative text that the best places to see the northern lights, aka the aurora borealis, are in the Arctic Circle in places with minimal light pollution. It will also offer a link to NordicVisitor.com. But then the AI continues yapping on below that, saying “Other places to see the northern lights include Russia and Canada’s northwest territories.”

Reid says that AI Overviews like this won’t show up for every search result, even if the feature is now becoming more prevalent. It’s reserved for more complex questions. Every time a person searches, Google is attempting to make an algorithmic value judgment behind the scenes as to whether it should serve up AI-generated answers or a conventional blue link to click. You search

Đây là một thời điểm quan trọng của Google Tìm kiếm, như chúng ta biết

Lauren Goddle. Wired. Ngày 14 tháng 5, 2024. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Google đang xem xét lại sản phẩm mang tính biểu tượng và sinh lợi nhất của mình bằng cách thêm các tính năng AI mới vào tìm kiếm. Một chuyên gia nói với WIRED rằng đó là "một sự thay đổi trong trật tự thế giới".

[cụm từ “một sự thay đổi trong trật tự thế giới” nhấn mạnh tiềm năng biến đổi của AI trong công nghệ tìm kiếm, cho thấy việc áp dụng nó có thể dẫn đến những thay đổi lớn về quyền lực, ảnh hưởng và mô hình hoạt động trong lĩnh vực công nghệ.]

Google Tìm kiếm về cơ bản sắp thay đổi — tốt hơn hoặc tồi tệ hơn. Để phù hợp với tầm nhìn lớn của Google về trí tuệ nhân tạo thuộc sở hữu của Alphabet và được thúc đẩy bởi sự cạnh tranh từ AI mới nổi như ChatGPT, sản phẩm cốt lõi của công ty đang được tổ chức lại, cá nhân hóa hơn và được tóm tắt nhiều hơn bởi AI.

Tại hội nghị nhà phát triển I / O hàng năm của Google ở Mountain View, California, hôm nay, Liz Reid đã thể hiện những thay đổi này, đặt dấu ấn của mình ngay từ đầu nhiệm kỳ của mình với tư cách là người đứng đầu mới của tất cả mọi thứ tìm kiếm của Google. (Reid đã làm việc tại Google hơn 20 năm, nơi cô ấy đã làm việc trên nhiều sản phẩm tìm kiếm khác nhau.) Bản demo thấm đẫm AI của cô là một phần của chủ đề rộng lớn hơn trong suốt bài phát biểu của Google, chủ yếu do CEO Sundar Pichai dẫn đầu: AI hiện đang củng cố gần như mọi sản phẩm tại Google và công ty chỉ có kế hoạch đẩy nhanh sự thay đổi đó.

"Trong kỷ nguyên của Gemini, chúng tôi nghĩ rằng chúng tôi có thể thực hiện một số cải tiến đáng kể để tìm kiếm", Reid nói trong một cuộc phỏng vấn với WIRED trước sự kiện, đề cập đến mô hình AI tạo nội dung hàng đầu ra mắt vào cuối năm ngoái. "Thời gian của mọi người rất quý giá, phải không? Họ đối phó với những điều khó khăn. Nếu bạn có cơ hội với công nghệ để giúp mọi người có câu trả lời cho câu hỏi của họ, để lấy nhiều công việc hơn từ nó, tại sao chúng tôi không muốn theo đuổi điều đó?"

Như thể Google đã lấy các thẻ chỉ mục cho kịch bản mà họ đã viết trong 25 năm qua và ném chúng lên không trung để xem các thẻ có thể rơi ở đâu. Ngoài ra: Kịch bản được viết bởi AI. [Google, được biết đến với sự phát triển có hệ thống và được kiểm soát chặt chẽ của công cụ tìm kiếm trong hơn 25 năm, hiện đang áp dụng một cách tiếp cận hoàn toàn khác bằng cách kết hợp AI theo cách biến đổi. Sự thay đổi này sâu sắc đến mức nó giống như lấy tất cả các yếu tố nền tảng của chiến lược dài hạn và sắp xếp lại chúng theo những cách mới lạ, được thúc đẩy bởi những đổi mới AI. Phép ẩn dụ nhấn mạnh khả năng không thể đoán trước và tác động biến đổi của hướng đi mới này, làm nổi bật bản chất cách mạng của việc tích hợp AI vào sản phẩm cốt lõi của nó

Những thay đổi này đối với Google Tìm kiếm đã được thực hiện từ lâu. Năm ngoái, công ty đã tạo ra một phần của Search Labs, cho phép người dùng thử nghiệm các tính năng mới thử nghiệm, cho một thứ gọi là Search Generative Experience. Câu hỏi lớn kể từ đó là liệu các tính năng đó có trở thành một phần vĩnh viễn của Google Tìm kiếm hay không. Câu trả lời là, Dĩ nhiên, ngay bây giờ.

Cuộc đại tu tìm kiếm của Google diễn ra vào thời điểm các nhà phê bình đang ngày càng lên tiếng về những gì cảm thấy đối với một số người giống như trải nghiệm tìm kiếm xuống cấp và lần đầu tiên sau một thời gian dài, công ty đang cảm thấy sức nóng của sự cạnh tranh, từ sự kết hợp lớn giữa Microsoft và OpenAI. Các công ty khởi nghiệp nhỏ hơn như Perplexity, You.com và Brave cũng đã cưỡi trên làn sóng AI tạo nội dung và nhận được sự chú ý, nếu không muốn nói là chia sẻ tâm trí đáng kể, vì cách họ đã chỉnh sửa lại toàn bộ khái niệm tìm kiếm

Câu trả lời tự động

Google cho biết họ đã tạo ra một phiên bản tùy chỉnh của mô hình Gemini AI cho các tính năng Tìm kiếm mới này, mặc dù họ từ chối chia sẻ bất kỳ thông tin nào về kích thước của mô hình này, tốc độ của nó hoặc lan can bảo vệ mà họ đã đặt xung quanh công nghệ

Giới thiệu sách “Chuyển đổi AI đàm thoại” do Lê Quang Văn thực hiện.

Xin giới thiệu phần Mục Lục chi tiết của sách “Chuyển đổi AI đàm thoại” do Lê Quang Văn thực hiện.

Sách gồm 12 chương.

Chương 1: Kỷ nguyên mới trong AI đàm thoại

Vào ngày 30 tháng 11 năm 2022, OpenAI, một công ty nổi tiếng của Mỹ có trụ sở chính tại San Francisco, đã phát hành phiên bản công khai của một chatbot có tên ChatGPT đã thay đổi thế giới Trí tuệ nhân tạo đàm thoại (AI) và châm ngòi cho cái được gọi là "Cuộc chạy đua vũ trang AI đàm thoại". Chỉ trong vòng năm ngày kể từ khi ra mắt, ChatGPT đã có được một triệu người dùng và trong vòng hai tháng, ước tính có 100 triệu người dùng hoạt động. Vào tháng 2 năm 2023, Microsoft, sau khi đầu tư mạnh vào OpenAI, đã ra mắt phiên bản công cụ tìm kiếm Bing được hỗ trợ bởi công nghệ đằng sau ChatGPT. Google đã phản ứng vào tháng 3 năm 2023 bằng cách phát hành chatbot hỗ trợ AI của riêng mình có tên Bard. Những người khác theo sau, bao gồm Anthropic, ban đầu được tài trợ bởi Google và sau đó là Amazon, với một chatbot có tên Claude, cũng như các công ty công nghệ lớn của Trung Quốc, như Baidu và Alibaba.

Chương này sẽ đi sâu vào tác động đáng kể của ChatGPT đối với bối cảnh AI, theo dõi việc áp dụng nhanh chóng và các phản ứng tiếp theo từ các công ty công nghệ lớn. Nó sẽ tạo tiền đề để hiểu ý nghĩa rộng lớn hơn của cuộc cách mạng công nghệ này.

Chương 2: Thiết kế hệ thống đàm thoại

Thiết kế hội thoại đóng một vai trò quan trọng trong sự phát triển của một hệ thống đàm thoại thành công. Trước các vấn đề không hài lòng của khách hàng phát sinh từ các hệ thống phản hồi bằng giọng nói tương tác dựa trên điện thoại (IVR) trước đó, các công ty hiện nhận ra tầm quan trọng của việc cung cấp trải nghiệm người dùng đặc biệt khi họ nắm bắt công nghệ mới và phát triển nhanh chóng AI đàm thoại. Do đó, trong vài năm qua, nhu cầu về các nhà thiết kế hội thoại đã tăng vọt, tạo ra một ngành công nghiệp hoàn toàn mới tập trung vào nghệ thuật thiết kế hội thoại.

Chương này sẽ khám phá các nguyên tắc của thiết kế hội thoại, bao gồm các thực tiễn thiết kế lấy người dùng làm trung tâm, tầm quan trọng của bối cảnh và các kỹ thuật để tạo ra các cuộc đối thoại tự nhiên và hấp dẫn.

Chương 3: Sự trỗi dậy của các hệ thống đàm thoại thần kinh

Trong nhiều năm, cách tiếp cận thông thường để hội thoại dựa trên các mô-đun được kết nối với nhau để xử lý đầu vào của người dùng và tạo đầu ra hệ thống.

Chương này sẽ theo dõi sự phát triển từ các hệ thống dựa trên quy tắc và mô-đun đến các hệ thống đàm thoại thần kinh, nêu bật những lợi thế của phương pháp thần kinh trong việc hiểu và tạo ra văn bản giống như con người. Nó cũng sẽ thảo luận về những thách thức phải đối mặt và các giải pháp đã được phát triển.

Chương 4: Mô hình ngôn ngữ lớn

Trong Chương 3, chúng ta đã khám phá kiến trúc của các hệ thống đàm thoại thần kinh. Trong chương này, chúng ta khám phá mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được sử dụng trong kiến trúc này để xử lý đầu vào của người dùng và tạo phản hồi của hệ thống.

Chúng tôi sẽ đề cập đến những điều cơ bản về mô hình ngôn ngữ lớn, quy trình đào tạo của họ và cách họ tận dụng lượng dữ liệu khổng lồ để tạo ra các phản hồi mạch lạc và phù hợp theo ngữ cảnh. Chương này cũng sẽ thảo luận về những người chơi chính trong việc phát triển mô hình ngôn ngữ lớn và những đóng góp của họ.

Chương 5: Giới thiệu về Kỹ thuật Nhắc

Trong một cuộc phỏng vấn của mình, CTO của Open AI, Mira Murati nói về kỹ thuật nhắc: Đối với câu hỏi của Emily Chang (Bloomberg): "Một số lời khuyên để trở thành một kỹ sư nhắc tài năng là gì?" Mira trả lời: "Đó là khả năng phát triển trực giác để tận dụng tối đa mô hình."

Chương này sẽ giới thiệu khái niệm về kỹ thuật nhắc, giải thích cách các lời nhắc được tạo cẩn thận có thể ảnh hưởng đáng kể đến đầu ra của các hệ thống AI đàm thoại. Chương này sẽ cung cấp các ví dụ và kỹ thuật cơ bản để xây dựng lời nhắc hiệu quả.

Chương 6: Kỹ thuật Nhắc Tiên tiến

Trong Chương 5, chúng tôi đã giới thiệu một ngành học mới được gọi là kỹ thuật

Project Astra Is Google's ‘Multimodal’ Answer to the New ChatGPT

Google’s new voice-operated AI assistant, called Project Astra, can make sense of what your phone’s camera sees. It was announced one day after OpenAI revealed a similar vision for ChatGPT.

ChatGPT is not yet two years old, but the idea of communicating with artificial intelligence by typing into a box is already starting to seem quaint.

At Google’s I/O developer conference today, Demis Hassabis, the executive leading the company’s effort to reestablish leadership in AI, introduced a “next-generation AI assistant” called Project Astra. A videoclip showed it running as an app on a smartphone and also a prototype pair of smart glasses. The new concept delivers on a promise Hassabis made about Gemini’s potential when the model was first introduced last December.

In response to spoken commands, Astra was able to make sense of objects and scenes as viewed through the devices’ cameras, and converse about them in natural language. It identified a computer speaker and answered questions about its components, recognized a London neighborhood from the view out of an office window, read and analyzed code from a computer screen, composed a limerick about some pencils, and recalled where a person had left a pair of glasses.

That vision for the future of AI is strikingly similar to one showcased by OpenAI on Monday. OpenAI revealed a new interface for ChatGPT that can converse snappily via voice and talk about what is seen through a smartphone camera or on a computer screen. That version of ChatGPT, powered by a new AI model called GPT-4o, also uses a more humanlike voice and emotionally expressive tone, simulating emotions like surprise and even flirtatiousness.

Google’s Project Astra uses the advanced version of Gemini Ultra, an AI model developed to compete with the one that has powered ChatGPT since March 2023. Gemini—like OpenAI’s GPT-4o—is “multimodal,” meaning it has been trained on audio, images, and video, as well as text, and can natively ingest, remix, and generate data in all those formats. Google and OpenAI moving to that technology represents a new era in generative AI; the breakthroughs that gave the world ChatGPT and its competitors have so far come from AI models that work purely with text and have to be combined with other systems to add image or audio capabilities.

Hassabis said in an interview ahead of today’s event that he thinks text-only chatbots will prove to be just a “transitory stage” on the march toward far more sophisticated—and hopefully useful—AI helpers. “This was always the vision behind Gemini,” Hassabis added. “That's why we made it multimodal.”

The new versions of Gemini and ChatGPT that see, hear, and speak make for impressive demos, but what place they will find in workplaces or personal lives is unclear.

Pulkit Agrawal, an assistant professor at MIT who works on AI and robotics, says Google's and OpenAI’s latest demos are impressive and show how rapidly multimodal AI models have advanced. OpenAI launched GPT-4V, a system capable of parsing images in September 2023. He was impressed that Gemini is able to make sense of live video—for example, correctly interpreting changes made to a diagram on a whiteboard in real time. OpenAI’s new version of ChatGPT appears capable of the same.

Agrawal says the assistants demoed by Google and OpenAI could provide new training data for the companies as users interact with the models in the real world. “But they have to be useful,” he adds. “The big question is what will people use them for—it’s not very clear.”

Google says Project Astra will be made available through a new interface called Gemini Live later this year. Hassabis said that the company is still testing several prototype smart glasses and has yet to make a decision on whether to launch any of them.

Astra’s capabilities might provide Google a chance to reboot a version of its ill-fated Glass smart glasses, although efforts to build hardware

Dự án Astra là câu trả lời 'đa phương thức' của Google cho ChatGPT mới

Will Knight. Wired. Ngày 14 tháng 5, 2024. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Trợ lý AI điều khiển bằng giọng nói mới của Google, được gọi là Project Astra, có thể hiểu được những gì camera điện thoại của bạn nhìn thấy. Nó được công bố một ngày sau khi OpenAI tiết lộ tầm nhìn tương tự cho ChatGPT.

ChatGPT chưa được hai năm tuổi, nhưng ý tưởng giao tiếp với trí tuệ nhân tạo bằng cách gõ vào một hộp đã bắt đầu có vẻ kỳ lạ.

Tại hội nghị nhà phát triển I / O của Google hôm nay, Demis Hassabis, giám đốc điều hành dẫn đầu nỗ lực của công ty để thiết lập lại vị trí dẫn đầu trong AI, đã giới thiệu một "trợ lý AI thế hệ tiếp theo" được gọi là Project Astra. Một videoclip cho thấy nó chạy như một ứng dụng trên điện thoại thông minh và cũng là một cặp kính thông minh nguyên mẫu. Khái niệm mới mang lại lời hứa mà Hassabis đã đưa ra về tiềm năng của Gemini khi mô hình được giới thiệu lần đầu tiên vào tháng 12 năm ngoái.

Để đáp lại các lệnh được “nói”, Astra đã có thể hiểu được các đối tượng và cảnh khi xem qua camera của thiết bị và trò chuyện về chúng bằng ngôn ngữ tự nhiên. Nó xác định một loa máy tính và trả lời các câu hỏi về các thành phần của nó, nhận ra một khu phố London từ góc nhìn ra ngoài cửa sổ văn phòng, đọc và phân tích mã từ màn hình máy tính, soạn nội dung sáng tạo và nhớ lại nơi một người đã để lại một cặp kính. Tầm nhìn đó cho tương lai của AI rất giống với tầm nhìn được OpenAI giới thiệu vào thứ Hai. OpenAI đã tiết lộ một giao diện mới cho ChatGPT có thể trò chuyện nhanh chóng qua giọng nói và nói về những gì được nhìn thấy qua camera điện thoại thông minh hoặc trên màn hình máy tính. Phiên bản ChatGPT đó, được hỗ trợ bởi một mô hình AI mới có tên GPT-4o, cũng sử dụng giọng nói giống con người hơn và giọng điệu biểu cảm cảm xúc, mô phỏng những cảm xúc như bất ngờ và thậm chí là tán tỉnh.

Project Astra của Google sử dụng phiên bản nâng cao của Gemini Ultra, một mô hình AI được phát triển để cạnh tranh với mô hình đã hỗ trợ ChatGPT kể từ tháng 3 năm 2023. Gemini — giống như GPT-4o của OpenAI — là "đa phương thức", có nghĩa là nó đã được đào tạo về âm thanh, hình ảnh và video, cũng như văn bản và có thể nhập, phối lại và tạo dữ liệu ở tất cả các định dạng đó. Google và OpenAI chuyển sang công nghệ đó đại diện cho một kỷ nguyên mới trong AI tạo nội dung; những đột phá mang lại cho thế giới ChatGPT và các đối thủ cạnh tranh cho đến nay đến từ các mô hình AI hoạt động hoàn toàn bằng văn bản và phải được kết hợp với các hệ thống khác để thêm khả năng hình ảnh hoặc âm thanh.

Hassabis cho biết trong một cuộc phỏng vấn trước sự kiện ngày hôm nay rằng ông nghĩ rằng các chatbot chỉ có văn bản sẽ chứng tỏ chỉ là một "giai đoạn tạm thời" trên con đường hướng tới những người trợ giúp AI tinh vi hơn và hy vọng hữu ích hơn nhiều. "Đây luôn là tầm nhìn đằng sau Gemini", Hassabis nói thêm. "Đó là lý do tại sao chúng tôi biến nó thành đa phương thức."

Các phiên bản mới của Gemini và ChatGPT nhìn, nghe và nói tạo nên những bản demo ấn tượng, nhưng nơi những sản phẩm này sẽ được dùng tại nơi làm việc hoặc cuộc sống cá nhân vẫn chưa rõ ràng.

Pulkit Agrawal, trợ lý giáo sư tại MIT, người làm việc về AI và robot, cho biết các bản demo mới nhất của Google và OpenAI rất ấn tượng và cho thấy các mô hình AI đa phương thức đã phát triển nhanh như thế nào. OpenAI ra mắt GPT-4V, một hệ thống có khả năng phân tích cú pháp hình ảnh vào tháng 9 năm 2023. Pulkit Agrawal rất ấn tượng rằng Gemini có thể hiểu được ý nghĩa của video trực tiếp — ví dụ, diễn giải chính xác các thay đổi được thực hiện đối với sơ đồ trên bảng trắng trong thời gian thực. ChatGPT-4o của OpenAI dường như cũng có khả năng tương tự

Agrawal cho biết các trợ lý được Google và OpenAI giới thiệu có thể cung cấp dữ liệu đào tạo mới cho các công ty khi người dùng tương tác với các mô hình trong thế giới thực. "Nhưng chúng phải hữu ích," ông nói thêm. "Câu hỏi lớn là mọi người sẽ sử dụng chúng để

Protesters Are Fighting to Stop AI, but They’re Split on How to Do It

Matt Reynolds, Senior Writer. Wired. May 13, 2024.

PauseAI protests are underway in London, New York, San Francisco, and across the globe. Its members have wildly different opinions on what the group should do next.

On a side street outside the headquarters of the Department of Science, Innovation and Technology in the center of London on Monday, 20 or so protesters are getting their chants in order.

“What do we want? Safe AI! When do we want it?” The protesters hesitate. “Later?” someone offers.

The group of mostly young men huddle for a moment before breaking into a new chant. “What do we want? Pause AI! When do we want it? Now!”

These protesters are part of Pause AI, a group of activists petitioning for companies to pause development of large AI models which they fear could pose a risk to the future of humanity.

Other PauseAI protests are taking place across the globe: In San Francisco, New York, Berlin, Rome, Ottawa, and a handful of other cities.

Their aim is to grab the attention of voters and politicians ahead of the AI Seoul Summit—a follow-up to the AI Safety Summit held in the UK in November 2023. But the loosely organized group of protesters itself is still figuring out exactly the best way to communicate its message.

“The Summit didn’t actually lead to meaningful regulations,” says Joep Meindertsma, the founder of PauseAI. The attendees at the conference agreed to the “Bletchley Declaration,” but that agreement doesn’t mean much, Meindertsma says. “It’s only a small first step, and what we need are binding international treaties.”

The group’s main demand is for a pause on the training of AI systems more powerful than GPT-4—it’s calling for all countries to implement this measure, but specifically calls out the United States as the home of most leading AI labs. The group also wants all UN member states to sign a treaty that sets up an international AI safety agency with responsibility for granting new deployments of AI systems and training runs of large models. Their protests are taking place on the same day as OpenAI announced a new version of ChatGPT to make the chatbot act more like a human.

“We have banned technology internationally before,” says Meindertsma, pointing to the Montreal Protocol, a global agreement finalized in 1987 that saw the phaseout of CFCs and other chemicals known to deplete the ozone layer. “We’ve got treaties that ban blinding laser weapons. I’m pretty optimistic that there is a way in which we can pause.”

One protester at the London march, Oliver Chamberlain, says he’s not sure that companies committing to pause their AI research is likely, but he feels so concerned about the future that he was compelled to protest. Only substantial regulation on AI would make him feel more optimistic about the situation, he says.

There is also the question of how PauseAI should achieve its aims. On the group’s Discord, some members discussed the idea of staging sit-ins at the headquarters of AI developers. OpenAI, in particular, has become a focal point of AI protests. In February, Pause AI protests gathered in front of OpenAI’s San Francisco offices, after the company changed its usage policies to remove a ban on military and warfare applications for its products.

Would it be too disruptive if protests staged sit-ins or chained themselves to the doors of AI developers, one member of the Discord asked. “Probably not. We do what we have to, in the end, for a future with humanity, while we still can.”

Meindertsma had been worried about the consequences of AI after reading Superintelligence, a 2014 book by philosopher Nick Bostrom that popularized the idea that very advanced AI systems could pose a risk to human existence altogether. Joseph Miller, the organizer of PauseAI’s protest in London was similarly inspired.

It was the launch of OpenAI’s large language model Chat-GPT 3 in 2020 that really got Miller worried about the trajectory AI

Những người biểu tình đang đấu tranh để ngăn chặn AI, nhưng họ bị chia rẽ về cách thực hiện

Matt Reynolds, Nhà văn cao cấp. Wired. ngày 13 tháng 5 năm 2024. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Các cuộc biểu tình tạm dừng AI đang diễn ra ở London, New York, San Francisco và trên toàn cầu. Các thành viên của nó có những ý kiến cực kỳ khác nhau về những gì nhóm nên làm tiếp theo.

Trên một con phố nhỏ bên ngoài trụ sở của Bộ Khoa học, Đổi mới và Công nghệ ở trung tâm London hôm thứ Hai, khoảng 20 người biểu tình đang hô vang theo thứ tự.

"Chúng ta muốn cái gì? AI an toàn! Khi nào chúng ta muốn?" Những người biểu tình do dự. "Sau này?" có người đề nghị.

Nhóm chủ yếu là thanh niên túm tụm một lúc trước khi bắt đầu một bài hát mới. "Chúng ta muốn cái gì? Tạm dừng AI! Khi nào chúng ta muốn nó? Bây giờ!"

Những người biểu tình này là một phần của Pause AI, một nhóm các nhà hoạt động kiến nghị các công ty tạm dừng phát triển các mô hình AI lớn mà họ sợ có thể gây rủi ro cho tương lai của nhân loại.

Các cuộc biểu tình PauseAI khác đang diễn ra trên toàn cầu: Ở San Francisco, New York, Berlin, Rome, Ottawa và một số thành phố khác.

Mục đích của họ là thu hút sự chú ý của cử tri và chính trị gia trước Hội nghị thượng đỉnh AI Seoul - phần tiếp theo của Hội nghị thượng đỉnh an toàn AI được tổ chức tại Anh vào tháng 11 năm 2023. Nhưng bản thân nhóm người biểu tình được tổ chức lỏng lẻo vẫn đang tìm ra chính xác cách tốt nhất để truyền đạt thông điệp của mình.

"Hội nghị thượng đỉnh không thực sự dẫn đến các quy định có ý nghĩa", Joep Meindertsma, người sáng lập PauseAI nói. Những người tham dự hội nghị đã đồng ý với "Tuyên bố Bletchley", nhưng thỏa thuận đó không có nhiều ý nghĩa, Meindertsma nói. "Đó chỉ là một bước nhỏ đầu tiên, và những gì chúng ta cần là các hiệp ước quốc tế ràng buộc."

Yêu cầu chính của nhóm là tạm dừng đào tạo các hệ thống AI mạnh hơn GPT-4 - họ kêu gọi tất cả các quốc gia thực hiện biện pháp này, nhưng đặc biệt gọi Hoa Kỳ là quê hương của hầu hết các phòng thí nghiệm AI hàng đầu. Nhóm cũng muốn tất cả các quốc gia thành viên Liên Hợp Quốc ký một hiệp ước thành lập một cơ quan an toàn AI quốc tế chịu trách nhiệm cấp phép triển khai mới các hệ thống AI và đào tạo các mô hình lớn. Các cuộc biểu tình của họ đang diễn ra cùng ngày với OpenAI công bố một phiên bản mới của ChatGPT để làm cho chatbot hoạt động giống con người hơn.

"Chúng ta đã cấm công nghệ quốc tế trước đây", Meindertsma nói, chỉ ra Nghị định thư Montreal, một thỏa thuận toàn cầu được hoàn tất vào năm 1987 cho thấy việc loại bỏ CFC và các hóa chất khác được biết là làm suy giảm tầng ozone. "Chúng tôi đã có các hiệp ước cấm vũ khí laser gây mù. Tôi khá lạc quan rằng có một cách mà chúng ta có thể tạm dừng".

Một người biểu tình tại cuộc tuần hành ở London, Oliver Chamberlain, nói rằng ông không chắc chắn rằng các công ty cam kết tạm dừng nghiên cứu AI của họ có khả năng xảy ra hay không, nhưng ông cảm thấy rất lo lắng về tương lai đến nỗi ông buộc phải phản đối. Chỉ có quy định đáng kể về AI mới khiến ông cảm thấy lạc quan hơn về tình hình, ông nói.

Ngoài ra còn có câu hỏi làm thế nào PauseAI nên đạt được mục tiêu của nó. Trong nhánh Discord của nhóm, một số thành viên đã thảo luận về ý tưởng tổ chức các cuộc biểu tình ngồi tại trụ sở của các nhà phát triển AI. OpenAI, đặc biệt, đã trở thành tâm điểm của các cuộc biểu tình AI. Vào tháng Hai, các cuộc biểu tình tạm dừng AI đã tập trung trước các văn phòng của OpenAI ở San Francisco, sau khi công ty thay đổi chính sách sử dụng để loại bỏ lệnh cấm các ứng dụng quân sự và chiến tranh cho các sản phẩm của mình.

Liệu có quá gây rối nếu các cuộc biểu tình tổ chức các cuộc biểu tình ngồi hoặc tự xích mình vào cửa của các nhà phát triển AI, một thành viên của nhóm Discord hỏi. "Chắc là không. Cuối cùng, chúng ta làm những gì chúng ta phải làm vì một tương lai cho nhân loại, khi chúng ta vẫn có thể.

Meindertsma đã lo lắng về hậu quả của AI sau khi đọc Superintelligence, một cuốn sách năm 2014

Generative AI Applied to Sourcing and Procurement: 3 Use Cases

Sourcing and procurement processes may be on the brink of major advances as solutions providers continue to add generative AI functionality to their tools

By Vinay Rajani, managing director, and Mike Deng, senior manager, both with Deloitte Consulting LLP

Recent breakthroughs in generative AI are advancing digital procurement tools to include next-generation capabilities. Global procurement officers and other leaders charged with supply chain oversight are exploring how to best apply generative AI to their sourcing and procurement process for goods and services, and are doing so as they assess the source to pay (S2P) technologies available to them.

Digital procurement solutions vendors have started harnessing generative AI capabilities in their solutions, sparking a new era of efficiency in procurement processes and strategic decision-making. So far, enhancements include eliminating many manual or redundant tasks, simplifying user experiences through a chat-based interface, and providing end-to-end data analytics and recommendations. Advances from some niche players include autonomous sourcing and automated negotiations,1 leveraging their focused knowledge of AI and specialized offerings.

“Not all technologies lead to productivity gains,” says Baber Farooq, senior vice president for SAP Ariba. “However, with generative AI, we can fulfill the promise of technology by restoring efficiency to end users, allowing them to focus on their day-to-day jobs.”

To help visualize the magnitude and scale of these changes, consider some high-impact use cases below, together with a discussion of adoption challenges and ways forward.

Use Case 1: Contract Review

Contract review has traditionally been an often tedious process, requiring manual effort from employee experts across various areas such as legal, risk, business, and finance. Reviewers need to manually examine the contract text to redline deviations and resolve issues by referring to past contracts, company policy library, and legal and statutory regulations. As a result, the contract review process can span several days or even weeks.

Future state: At its core, a generative AI-based contract review tool could ingest the contract as well as review the structure and individual clauses. These clauses could be compared against its repository of past contracts, company policy library, and legal statutory requirements to identify concerns and provide mitigation recommendations, reducing contract review turnaround times. With the tool encompassing specialized knowledge, reviewers also no longer need the same depth of knowledge, reducing the need for specialized experts in multiple process areas.

The current marketplace for contract review tools is growing rapidly. The tools offer varying capabilities within the review process, from specialized legal reviews to holistic contract reviews.

Use Case 2: Category Strategy Generation

Current tools offer limited capabilities and focus on data visualization and analytics. Category management is primarily a specialized exercise, with managers manually reviewing relevant data across multiple sources, creating various reports from their S2P systems, and finalizing the category strategy using all this information. The process requires a high degree of specialization and, therefore, limits how many categories a single category manager can handle.

Future state: A generative AI-based tool that can extract live intelligence from multiple websites could streamline the process significantly. Coupled with access to real-time transactional data from S2P solutions, the tool would be able to identify areas requiring intervention, layer in market intelligence, and recommend strategies for resolution. This would reduce the need for specialized category experts for each category and increase automation for significant efficiency gains.

AI tạo nội dung được áp dụng cho tìm nguồn cung ứng và mua sắm: 3 trường hợp sử dụng

Các quy trình tìm nguồn cung ứng và mua sắm có thể đang trên bờ vực của những tiến bộ lớn khi các nhà cung cấp giải pháp tiếp tục bổ sung chức năng AI tạo nội dung vào các công cụ của họ.

Tác giả: Vinay Rajani, managing director, và Mike Deng, Giám đốc cấp cao, Deloitte Consulting LLP. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Những đột phá gần đây trong AI tạo nội dung đang thúc đẩy các công cụ mua sắm kỹ thuật số để bao gồm các khả năng thế hệ tiếp theo. Các nhân viên mua sắm toàn cầu và các nhà lãnh đạo khác chịu trách nhiệm giám sát chuỗi cung ứng đang khám phá cách áp dụng tốt nhất AI tạo nội dung vào quy trình tìm nguồn cung ứng và mua sắm hàng hóa và dịch vụ của họ và đang làm như vậy khi họ đánh giá nguồn để thanh toán (S2P) đối với công nghệ có sẵn cho họ.

Các nhà cung cấp giải pháp mua sắm kỹ thuật số đã bắt đầu khai thác khả năng AI tạo nội dung trong các giải pháp của họ, tạo ra một kỷ nguyên mới về hiệu quả trong quy trình mua sắm và ra quyết định chiến lược. Cho đến nay, các cải tiến bao gồm loại bỏ nhiều tác vụ thủ công hoặc dư thừa, đơn giản hóa trải nghiệm người dùng thông qua giao diện dựa trên trò chuyện và cung cấp các phân tích và đề xuất dữ liệu đầu cuối. Những tiến bộ từ một số người chơi thích hợp bao gồm tìm nguồn cung ứng tự trị và đàm phán tự động, tận dụng kiến thức tập trung của họ về AI và các dịch vụ chuyên biệt.

"Không phải tất cả các công nghệ đều dẫn đến tăng năng suất", Baber Farooq, phó chủ tịch cấp cao của SAP Ariba cho biết. "Tuy nhiên, với AI tạo nội dung, chúng ta có thể thực hiện lời hứa của công nghệ bằng cách khôi phục hiệu quả cho người dùng cuối, cho phép họ tập trung vào công việc hàng ngày của họ."

Để giúp hình dung mức độ và quy mô của những thay đổi này, hãy xem xét một số trường hợp sử dụng có tác động cao bên dưới, cùng với thảo luận về những thách thức và cách thức áp dụng.

Trường hợp sử dụng 1: Xem xét hợp đồng

Xem xét hợp đồng theo truyền thống là một quá trình thường tẻ nhạt, đòi hỏi nỗ lực thủ công từ các chuyên gia nhân viên trên nhiều lĩnh vực khác nhau như pháp lý, rủi ro, kinh doanh và tài chính. Người đánh giá cần kiểm tra thủ công văn bản hợp đồng để kiểm tra sai lệch quy định và giải quyết các vấn đề bằng cách tham khảo các hợp đồng trong quá khứ, thư viện chính sách của công ty và các quy định pháp lý và luật định. Do đó, quá trình xem xét hợp đồng có thể kéo dài vài ngày hoặc thậm chí vài tuần.

Giải pháp trong tương lai: Về cốt lõi, một công cụ xem xét hợp đồng dựa trên AI tạo nội dung có thể nhập hợp đồng cũng như xem xét cấu trúc và các điều khoản riêng lẻ. Các điều khoản này có thể được so sánh với kho lưu trữ các hợp đồng trong quá khứ, thư viện chính sách của công ty và các yêu cầu pháp lý theo luật định để xác định các mối quan tâm và đưa ra các khuyến nghị giảm thiểu, giảm thời gian quay vòng xem xét hợp đồng. Với công cụ bao gồm kiến thức chuyên ngành, người đánh giá cũng không còn cần cùng một chiều sâu kiến thức, giảm nhu cầu về các chuyên gia chuyên ngành trong nhiều lĩnh vực quy trình.

Thị trường hiện tại cho các công cụ xem xét hợp đồng đang phát triển nhanh chóng. Các công cụ cung cấp các khả năng khác nhau trong quá trình xem xét, từ đánh giá pháp lý chuyên ngành đến đánh giá hợp đồng toàn diện

Trường hợp sử dụng 2: Tạo chiến lược danh mục

Các công cụ hiện tại cung cấp khả năng hạn chế và tập trung vào trực quan hóa và phân tích dữ liệu. Quản lý danh mục chủ yếu là một bài tập chuyên biệt, với các nhà quản lý xem xét thủ công dữ liệu có liên quan trên nhiều nguồn, tạo các báo cáo khác nhau từ hệ thống S2P của họ và hoàn thiện chiến lược danh mục bằng cách sử dụng tất cả thông tin này. Quá trình này đòi hỏi mức độ chuyên môn hóa cao và do đó, giới hạn số lượng danh mục mà một người quản lý danh mục có thể xử lý

Giải pháp trong tương lai: Một công cụ dựa trên AI tạo nội dung có thể trích xuất trí thông minh trực tiếp từ nhiều trang web có thể hợp

OpenAI ra mắt trợ lý giọng nói lấy cảm hứng từ tầm nhìn của Hollywood về AI

Chức năng này là một phần của phiên bản nhanh hơn, có khả năng hơn của mô hình trí tuệ nhân tạo hàng đầu của công ty OpenAI

Deepa Sitharaman. WSJ. Tháng Năm 13, 2024. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

OpenAI đã tiết lộ một phiên bản ít tốn kém hơn của hệ thống trí tuệ nhân tạo hàng đầu của mình bao gồm một trợ lý giọng nói mới để giúp sử dụng dễ dàng hơn, vì nó chạy đua với các công ty công nghệ khác để tung ra các sản phẩm và tính năng để thu hút người dùng.

Mô hình AI mới, được đặt tên là GPT-4o, có thể sử dụng ngoài văn bản, hình ảnh và video tốt hơn và có thể tương tác với mọi người bằng giọng nói trong thời gian thực, Mira Murati, giám đốc công nghệ của OpenAI, cho biết hôm thứ Hai. Mọi người có thể thể hiện sự đột phá của tính năng giọng nói mới trong khi nói chuyện với nó, không giống như các trợ lý giọng nói hiện tại và mô hình có khả năng phản hồi gần ngay lập tức, công ty cho biết.

Các giám đốc điều hành OpenAI đã thực hiện một cuộc trình diễn trực tiếp về cách mô hình có thể phân tích mã, dịch ngôn ngữ giữa hai người nói hoặc hướng dẫn người dùng thông qua một bài toán đại số cơ bản được viết ra trên một tờ giấy, tất cả dường như trong thời gian thực.

Sự ra mắt của GPT-4o phản ánh cách OpenAI và các công ty khởi nghiệp và gã khổng lồ công nghệ khác đang ngày càng tìm cách mở rộng nhóm người dùng của họ và mang tiền về cho công nghệ trí tuệ nhân tạo của họ, sau khi đổ một khoản tiền khổng lồ vào sức mạnh tính toán và năng lượng để phát triển hệ thống của họ.

Thông báo OpenAI được đưa ra một ngày trước khi bắt đầu hội nghị nhà phát triển hàng năm của Google vào thứ ba, nơi dự kiến sẽ công bố các sản phẩm mới của riêng mình. Google, một nhà tiên phong về AI, đã cạnh tranh với OpenAI và đối tác và người ủng hộ của nó, Microsoft, để dẫn đầu trong lĩnh vực AI tạo nội dung. Microsoft không tham gia vào việc sản xuất GPT-4o.

Giám đốc điều hành Sam Altman đã so sánh sản phẩm mới với loại công cụ AI thường thấy trong phim. Trong một bài phát biểu năm ngoái, ông cho biết ông và các giám đốc điều hành OpenAI khác đã tìm thấy cảm hứng trong bộ phim "Her" năm 2013 về một người đàn ông yêu trợ lý giọng nói.

Giám đốc điều hành Sam Altman và các nhân viên OpenAI khác đã đăng các tài liệu tham khảo về bộ phim trên X ngay sau thông báo hôm thứ Hai.

"ChatGPT ban đầu cho thấy một gợi ý về những gì có thể với giao diện ngôn ngữ; điều mới mẻ này mang lại cảm giác khác biệt về mặt bản năng", Altman viết hôm thứ Hai trên blog cá nhân của mình.

Mô hình mới cũng có thể phát hiện cảm xúc của một người trong giọng nói hoặc nét mặt của họ, OpenAI cho biết. Nó cũng nhanh chóng chuyển đổi giữa các giai điệu cảm xúc khác nhau từ giọng nói kịch tính sang giai điệu robot để hát. Tính năng này sẽ được triển khai cho người dùng trả tiền cho ChatGPT-Plus, tính năng 20 đô la một tháng của công ty trong vài tuần tới.

GPT-4o cũng sẽ được cung cấp cho các công ty. Murati cho biết mô hình này nhanh gấp đôi và chi phí bằng một nửa so với GPT-4 Turbo hàng đầu hiện tại. Chữ "o" trong GPT-4o là viết tắt của "omni", công ty cho biết. Những người sử dụng phiên bản miễn phí của ChatGPT sẽ có quyền truy cập vào các tính năng hình ảnh và tầm nhìn của GPT-4o bắt đầu từ thứ Hai.

OpenAI đã cung cấp một tính năng gọi là "chế độ giọng nói" kết hợp ba mô hình riêng biệt để trả lời người dùng bằng giọng nói, nhưng nó có thể bị nhầm lẫn bởi nhiều loa hoặc tiếng ồn xung quanh. Nó cũng chậm. Cách tiếp cận "chuỗi mô hình" "không cắt giảm nó khi bạn đang cố gắng cung cấp ở tốc độ này", Mark Chen, người đứng đầu nghiên cứu khai phá công nghệ mới tại OpenAI, cho biết trong một cuộc phỏng vấn.

Ngược lại, GPT-4o được xây dựng như một mô hình duy nhất được đào tạo về văn bản, hình ảnh và tài liệu âm thanh, và có thể phản ứng nhanh hơn và chính xác hơn với các tín hiệu

Các giám đốc điều hành OpenAI từ chối mô tả loại dữ liệu nào được sử dụng để đào tạo mô hình này. Họ cũng từ chối

ChatGPT just made AI more human, and it should make its rivals nervous

Business Insider. May 13, 2024.

OpenAI CEO Sam Altman teased that the new ChatGPT update “feels like magic” — and he wasn’t wrong.

The AI company basically planted a flag in the sand emblazoned with two words aimed at its Big Tech rivals: your move.

OpenAI CTO Mira Murati showed off the “Spring Update” to ChatGPT on Monday with a series of live demos. The newest version of the AI chatbot, powered by OpenAI’s new flagship AI model GPT-4o, can reason across audio, vision, and text in real time.

And it’s surprisingly human-like.

We’re getting crazy close to the movie “Her”

For starters, ChatGPT’s voice and conversational abilities took a huge leap forward thanks to GPT-4o, sounding capable of expressing emotion and varying its tone.

The new AI has what sounded like the voice of an American female in the demo — think something like Scarlett Johansson in Spike Jonze’s movie “Her” — although OpenAI researchers had it switch to a robot voice at one point. An OpenAI spokesperson said the audio output will be limited to a selection of preset voices at launch.

The voice didn’t just sound human-like. It also displayed an uncanny ability to mimic human dictation. The new ChatGPT giggles, adds humor, and moderates voice inflection depending on the prompts.

It seems to also be capable of picking up on some human cues. When a researcher was hyperventilating while practicing deep breathing, the chatbot said, “Mark, you’re not a vacuum cleaner.”

You can also interrupt the chatbot, which makes conversations feel more natural. You don’t have to wait for the AI to finish its response before jumping in with a clarifying question or switching the topic.

The response time was also lightning-fast. An OpenAI spokesperson said the chatbot can respond to audio inputs at a similar response rate to humans, taking 320 milliseconds on average.

Following the event, OpenAI CEO Sam Altman posted on X, formerly Twitter, with the movie title that was on many people’s minds after seeing the demos.

ChatGPT’s eyes also got an upgrade

The chatbot demonstrated elevated abilities to interpret a graph, help with coding, interpret emotions, and essentially tutor users on math equations by viewing video or images shown to a phone’s camera.

All the while, the voice assistant maintained a lighthearted and cheerful tone.

In a separate demo shared online, GPT-4o was even was able to analyze video of the space around a user, taking in that the person was wearing an OpenAI hoodie and surrounded by recording equipment, to guess that the person might be putting together some OpenAI-related announcement.

While the chatbot appeared to have a couple of hiccups, such as when it misinterpreted an image prompt or inaccurately started responding before the question was complete, these moments almost made the chatbot seem more human.

It all feels more human — and ahead of what we’ve seen from rivals

In one instance, ChatGPT started responding to a prompt before the researcher showed the equation on the camera, and the researcher stopped the chatbot in its tracks.

“Whoops, I got too excited,” the chatbot responded. “I’m ready when you are.”

It also seemed to reply with responses that seemed to mimic feelings of appreciation. When the researcher showed the chatbot a picture of writing that said “I heart ChatGPT,” it responded with, “aw” and said “that’s so sweet of you.”

In another instance, ChatGPT said the researcher was making it blush when he said he was talking about how “useful and amazing” ChatGPT was.

OpenAI made the announcements the day before Google’s big summer conference, Google IO, which is expected to reveal the company’s progress on its various AI products, like Gemini.

But the timing of OpenAI’s event — and its impressive demonstrations — will leave AI watchers curious to see if ChatGPT is ahead of Google’s Gemini, or if Google has something up its sleeve.

ChatGPT vừa làm cho AI trở nên giống con người hơn và điều đó khiến các đối thủ của nó lo lắng

Business Insider. ngày 13 tháng 5 năm 2024. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Giám đốc điều hành OpenAI Sam Altman đã trêu chọc rằng bản cập nhật ChatGPT mới "cảm thấy như ma thuật" - và ông đã không sai.

Công ty AI về cơ bản đã cắm một lá cờ trên cát được trang trí bằng câu nói nhằm vào các đối thủ Big Tech của mình: xin cho biết công nghệ kế tiếp của bạn là gì?

Giám đốc công nghệ OpenAI Mira Murati đã giới thiệu "Cập nhật mùa xuân" cho ChatGPT vào thứ Hai với một loạt các bản demo trực tiếp. Phiên bản mới nhất của chatbot AI, được hỗ trợ bởi mô hình AI hàng đầu mới của OpenAI GPT-4o, có thể suy luận qua âm thanh, tầm nhìn và văn bản trong thời gian thực.

Và nó giống con người một cách đáng ngạc nhiên.

Chúng ta đang tiến gần đến bộ phim "Her"

Đối với người mới bắt đầu, giọng nói và khả năng đàm thoại của ChatGPT đã có một bước tiến lớn nhờ GPT-4o, âm thanh có khả năng thể hiện cảm xúc và thay đổi giai điệu của nó.

AI mới có âm thanh giống như giọng nói của một phụ nữ Mỹ trong bản demo - hãy nghĩ giống như Scarlett Johansson trong bộ phim "Her" của Spike Jonze - mặc dù các nhà nghiên cứu OpenAI đã chuyển nó sang giọng nói robot tại một thời điểm. Một phát ngôn viên của OpenAI cho biết đầu ra âm thanh sẽ được giới hạn trong một lựa chọn các giọng nói cài sẵn khi ra mắt.

Giọng nói không chỉ nghe giống con người. Nó cũng cho thấy một khả năng kỳ lạ để bắt chước chính tả của con người. ChatGPT mới cười khúc khích, thêm hài hước và điều chỉnh giọng nói tùy thuộc vào lời nhắc.

Nó dường như cũng có khả năng nhận ra một số tín hiệu của con người. Khi một nhà nghiên cứu đang thở gấp trong khi thực hành hít thở sâu, chatbot nói, "Mark, bạn không phải là máy hút bụi." [Trong đoạn văn, câu trả lời của chatbot, "Mark, bạn không phải là máy hút bụi", là một nỗ lực hài hước và đồng cảm để thừa nhận và phản ứng với hành vi của nhà nghiên cứu. Cụm từ "Mark, bạn không phải là máy hút bụi" gợi ý rằng chatbot nhận ra việc thở gấp của nhà nghiên cứu là bất thường hoặc bất ngờ, và phản ứng là một cách vui tươi nhẹ nhàng chỉ ra rằng hành động của nhà nghiên cứu không phải là hành vi điển hình của con người.]

Bạn có thể gián đoạn hay ngăn chatbot nói tiếp, điều này làm cho các cuộc trò chuyện cảm thấy tự nhiên hơn. Bạn không cần phải đợi AI kết thúc câu trả lời trước khi nhảy vào với một câu hỏi làm rõ hoặc chuyển chủ đề.

Thời gian phản hồi cũng nhanh như chớp. Người phát ngôn của OpenAI cho biết chatbot có thể phản hồi đầu vào âm thanh với tốc độ phản hồi tương tự như con người, mất trung bình 320 mili giây.

Sau sự kiện này, Giám đốc điều hành OpenAI Sam Altman đã đăng trên X, trước đây là Twitter, với tiêu đề phim đã xuất hiện trong tâm trí nhiều người sau khi xem các bản demo.

Đôi mắt của ChatGPT cũng được nâng cấp

Chatbot đã thể hiện khả năng nâng cao để giải thích biểu đồ, giúp mã hóa, giải thích cảm xúc và về cơ bản dạy kèm người dùng về các phương trình toán học bằng cách xem video hoặc hình ảnh được hiển thị cho máy ảnh của điện thoại.

Trong suốt thời gian đó, trợ lý giọng nói vẫn duy trì giọng điệu rạng rỡ và vui vẻ.

Trong một bản demo riêng biệt được chia sẻ trực tuyến, GPT-4o thậm chí còn có thể phân tích video về không gian xung quanh người dùng, cho thấy người đó đang mặc áo hoodie OpenAI và được bao quanh bởi thiết bị ghi âm, để đoán rằng người đó có thể đang đưa ra một số thông báo liên quan đến OpenAI.

Mặc dù chatbot dường như có một vài trục trặc, chẳng hạn như khi nó hiểu sai lời nhắc hình ảnh hoặc bắt đầu trả lời không chính xác trước khi câu hỏi hoàn tất, những khoảnh khắc này gần như khiến chatbot có vẻ giống con người.

Tất cả đều cảm thấy con người hơn - và trước những gì chúng ta đã thấy từ các đối thủ

Trong một trường hợp, ChatGPT bắt đầu trả lời lời nhắc trước khi nhà nghiên cứu hiển thị phương trình trên máy ảnh và nhà nghiên cứu đã dừng chatbot theo dõi.

"Whoops, tôi đã quá phấn khích," chatbot trả lời.

Làm thế nào AI kích hoạt xe đẩy thông minh có thể đưa bán lẻ vào thế kỷ 21 – Phần2

Dean DeBiase. Forbes. Ngày 11 tháng 3 năm 2024. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Trục trặc giỏ hàng thông minh

Xe đẩy thông minh cũng đặt ra nhiều thách thức tương tự và trong nhiều năm, các nhà cung cấp hứa hẹn sẽ cải thiện trải nghiệm mua sắm đồng thời mang lại vô số lợi ích kinh doanh với các đơn vị.

Công nghệ này cung cấp khả năng vô tận, bằng cách (về mặt lý thuyết) trang bị cho người mua sắm thông tin và giao dịch đồng thời cung cấp cho các cửa hàng cái nhìn sâu sắc hơn về hành vi và sở thích của người tiêu dùng, từ đó có thể cải thiện bố cục, bán hàng và hỗ trợ bổ sung và mua sắm.

Chúng cũng có thể cho phép các nhà bán lẻ tương tác với người mua sắm trong suốt chuyến thăm cửa hàng, theo cách thời gian thực, hai chiều, cùng có lợi, giống như loại tương tác được cá nhân hóa của thương mại điện tử.

Nhưng giỏ hàng thông minh đã không tạo ra nhiều vết lõm trên thị trường và nhiều liên doanh đã thất bại. Một báo cáo trên Supermarket News cho biết: "Việc triển khai vẫn còn trong giai đoạn rất sớm đối với các giỏ hàng 'thông minh' hỗ trợ màn hình cảm ứng".

Một số người nói rằng chúng khó sử dụng, quá đắt, tăng trộm cắp và khó hòa nhập vào môi trường cửa hàng. Ngoài ra, bất chấp tiềm năng của chúng, có vẻ như rõ ràng là việc áp dụng cũng đã bị thách thức do thiếu "ứng dụng sát thủ" (tôi cá là bạn đã không nghe thấy thuật ngữ đó trong một thời gian). Nhưng đó là những gì thường thiếu; Một trường hợp sử dụng hấp dẫn — cho người mua sắm và người bán — biện minh cho khoản đầu tư ban đầu để đưa giỏ hàng vào cửa, nơi chúng có thể mang lại giá trị thực và lợi ích có liên quan.

Tin tốt là các nhà cung cấp cuối cùng đã lắng nghe những mối quan tâm này, thực hiện một số trải nghiệm người dùng và công việc thiết kế, và đang nâng cấp sản phẩm của họ. Xe đẩy thông minh đang giảm giá, và một số đã giới thiệu những đổi mới có thể làm cho những "chiếc xe ý tưởng" này trở thành một hiện thực để thay thế các trạm tự thanh toán đáng sợ.

Ở đây, ứng dụng sát thủ đang giảm thời gian chờ đợi và lao động, như tự thanh toán; nhưng đồng thời giảm trộm cắp và tiết kiệm thời gian và rắc rối cho người mua sắm và nhà bán lẻ. Hoặc có lẽ nó có thể tạo ra các dịch vụ mua sắm mới và trải nghiệm thú vị hơn.

Lăn xe vào dòng chính — Không phải bảo tàng

Tại NRF năm nay, sự kiện lớn nhất của công nghệ bán lẻ, không thiếu các nhà cung cấp tập trung vào danh mục này, từ Dash Cart của Amazon đến A2Z Cust2Mate, Caper và Veeve. Tôi đã nói chuyện với Giám đốc điều hành Cust2Mate có trụ sở tại Israel, Guy Mordoch, để xem liệu thời gian và công nghệ cho phép, như ví dụ Uber của tôi, có phù hợp hơn để cuối cùng bắt đầu thực hiện lời hứa của xe đẩy thông minh hay không.

Từng là Chủ tịch điều hành của công ty thiết kế trải nghiệm người dùng (UX) AKTA, mà chúng tôi đã bán cho Salesforce, tôi bắt đầu giải nén mọi thứ ở đó. Tôi thích rằng nhóm của Mordoch đã thiết kế xung quanh các vấn đề miễn cưỡng thị trường hiện tại, với những hiểu biết và bài học từ các thương gia và người tiêu dùng về những gì đang hoạt động và những gì không.

"Thiết kế UX tốt là một phần trong DNA của chúng tôi", Mordoch nói. "Chúng tôi nhận được phản hồi liên tục từ khách hàng và khách hàng tiềm năng về những gì hoạt động tốt nhất trong các cửa hàng của họ. Nhóm thiết kế UX của chúng tôi tính đến yếu tố này, cũng như dữ liệu từ chính người dùng giỏ hàng thông minh - mỗi người mua sắm được yêu cầu chấm điểm trải nghiệm và sự hài lòng của họ trong một cuộc khảo sát đơn giản sau mỗi phiên. Dữ liệu này thông báo cho những thay đổi phát triển sản phẩm, như tạo màn hình lớn hơn và xe đẩy nhẹ hơn và dễ điều khiển hơn.

Cách tiếp cận này cũng đã khiến họ giải quyết các vấn đề như bảo mật và thêm chức năng có thể cải thiện trải nghiệm mua sắm. Họ dường như cũng làm cho nó rẻ hơn và dễ triển khai hơn, với một bảng điều khiển có thể đính kèm có thể cung cấp AI, công nghệ thị giác mới nhất và thậm chí bao gồm

Làm thế nào AI kích hoạt xe đẩy thông minh có thể đưa bán lẻ vào thế kỷ 21 – Phần 1

Dean DeBiase. Forbes. Ngày 11 tháng 3 năm 2024. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Tiết lộ cách các nhà lãnh đạo khởi động lại tăng trưởng, đổi mới, con người và bản thân họ.

Đổi mới đến theo từng đợt, với những làn sóng tốt thường được thúc đẩy bởi các xu hướng và công nghệ cho phép chính. Sóng đổi mới có thể xảy ra quá nhanh, quá chậm, quá sớm hoặc quá muộn. Nhiều cải tiến sản phẩm mà bạn nghĩ sẽ làm cho nó thường đến quá sớm, như Palm Pilot, hoặc có thể quá muộn, như Microsoft Zune. AI xuất hiện vào những năm 90 nhưng thiếu sức mạnh xử lý và dữ liệu khổng lồ cần thiết để châm ngòi cho một cuộc cách mạng. Tuy nhiên, những người khác đến đúng thời điểm cho một phong trào - như Uber - sẽ không thành công trước khi áp dụng điện thoại thông minh trên thị trường đại chúng.

Chúng ta nghe về sự đổi mới mọi lúc trên các phương tiện truyền thông kinh doanh, với tiêu đề "Đổi mới hoặc bị tiêu diệt!" — ngay cả trong bán lẻ. Amazon đã giới thiệu chúng ta với thương mại điện tử vào năm 1995, nhưng phải mất một đại dịch để thúc đẩy việc áp dụng đầy đủ bởi các chuỗi siêu thị. Tự thanh toán lần đầu tiên được giới thiệu trong một cửa hàng Kroger vào năm 1986, chỉ để đạt đến độ bão hòa hàng tạp hóa cao nhất vào thế kỷ tiếp theo.

Lần đầu tiên đạt được động lực vào đầu những năm 2000, được thúc đẩy bởi nỗ lực tiết kiệm chi phí do suy thoái kinh tế, tự thanh toán cũng nhận được một khoản phí tăng áp đại dịch khi người mua sắm tìm cách ít tiếp xúc với con người hơn và các cửa hàng tạp hóa phải đối mặt với tình trạng thiếu lao động. Nó đã tăng gần gấp đôi từ năm 2018 đến năm 2021, theo FMI (Viện Tiếp thị Thực phẩm), và vẫn tiếp tục phát triển.

Tuy nhiên, không phải tất cả các đổi mới đều giúp cho nó đi một chặng đường dài, ngay cả những đổi mới sinh ra từ sự cần thiết. Nhưng vô số áp lực bắt đầu từ COVID đang buộc các siêu thị phải nỗ lực hơn để tìm giải pháp cho tình trạng thiếu lao động, các vấn đề về chuỗi cung ứng, cạnh tranh từ các kênh trực tuyến, lạm phát, trộm cắp và cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm tại cửa hàng.

Một sự đổi mới vẫn có thể giữ một số hứa hẹn là giỏ hàng thông minh, biến những con ngựa chiến kim loại này phân tán cảnh quan thành những kỳ quan công nghệ cao. Sau nhiều khởi đầu sai lầm, câu hỏi vẫn là: liệu tự động hóa trong siêu thị và giỏ hàng thông minh có thể là chất xúc tác chuyển đổi kỹ thuật số đưa các cửa hàng tạp hóa ra khỏi thế kỷ trước không? [Nó cho thấy rằng tình trạng hiện tại của các cửa hàng tạp hóa đã lỗi thờ,i gợi nhớ đến các thực tiễn và công nghệ từ thế kỷ trước.]

Đổi mới siêu thị và cửa hàng tạp hóa vào thế kỷ 21

Các công ty công nghệ đã hợp tác với các nhà bán lẻ trong nhiều thập kỷ, giải quyết các điểm yếu bằng sự đổi mới tập trung vào mọi thứ, từ cải thiện trải nghiệm mua sắm đến tăng hiệu quả, giảm chi phí và tối ưu hóa quy trình làm việc thông qua một loạt các ứng dụng. Một số ví dụ bạn có thể nhận thấy khi mua sắm bao gồm:

● Các hệ thống POS đã có trong một thời gian dài, như LS Retail, tự động hóa thanh toán và tích hợp với hàng tồn kho, CRM và các ứng dụng khác.

● Hệ thống theo dõi hàng tồn kho trong thời gian thực, tự động sắp xếp lại và tối ưu hóa phân phối hàng tồn kho trên nhiều địa điểm. Bài viết này giải thích cách công ty khởi nghiệp Freshflow có trụ sở tại Berlin tận dụng AI để dự báo nhu cầu tốt hơn.

● Kệ thông minh và Nhận dạng tần số vô tuyến (RFID) theo dõi mức độ sản phẩm, ngày hết hạn và cung cấp thông tin chi tiết để tối ưu hóa bố cục cửa hàng, vị trí sản phẩm và chương trình khuyến mãi. Amazon Go, ra mắt vào năm 2018, đã cách mạng hóa ý tưởng này. Khách hàng chỉ có thể chọn sản phẩm từ kệ và được tính phí tự động sau khi thoát. Nó giống như EZ Pass để mua sắm bán lẻ.

● Walmart đã đầu tư rất nhiều vào AI tạo nội dung để cải thiện hoạt động của cửa hàng và trải nghiệm của nhân viên, đồng thời áp dụng các mô phỏng được hỗ trợ bởi AI để dự báo mọi thứ từ mô hình khách hàng

Cách mạng hóa chuỗi cung ứng: Hướng dẫn tích hợp AI – Phần 1

Tác giả: Lê Quang Văn

Chương 1: Giới thiệu về chuỗi cung ứng dựa trên AI

Trong bối cảnh kinh doanh phát triển nhanh chóng ngày nay, việc tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) vào các quy trình mua sắm và chuỗi cung ứng đã nổi lên như một yếu tố thay đổi cuộc chơi. Các tổ chức trong các ngành công nghiệp đang nhận ra tiềm năng biến đổi của AI để cách mạng hóa các hoạt động quản lý chuỗi cung ứng truyền thống, hợp lý hóa hoạt động và thúc đẩy lợi thế cạnh tranh. Trong chương này, chúng ta đi sâu vào các khái niệm cơ bản của chuỗi cung ứng dựa trên AI, khám phá vai trò, công nghệ, ứng dụng và sự bắt buộc của việc tích hợp vào các quy trình mua sắm.

Hiểu vai trò của AI trong mua sắm và chuỗi cung ứng

Về cốt lõi, AI đề cập đến việc mô phỏng các quá trình thông minh của con người bằng máy móc, chủ yếu là hệ thống máy tính. Trong bối cảnh mua sắm và chuỗi cung ứng, AI bao gồm một bộ công nghệ và kỹ thuật đa dạng cho phép các hệ thống phân tích lượng dữ liệu khổng lồ, học hỏi từ các mẫu và đưa ra quyết định tự chủ. Từ phân tích dự đoán và học máy đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên và tự động hóa quy trình robot, AI trao quyền cho các tổ chức tối ưu hóa các khía cạnh khác nhau trong hoạt động chuỗi cung ứng của họ.

Vai trò của AI trong mua sắm và chuỗi cung ứng có nhiều mặt. Nó cho phép ra quyết định chủ động bằng cách cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực về dự báo nhu cầu, quản lý hàng tồn kho, mối quan hệ với nhà cung cấp và giảm thiểu rủi ro. Phân tích dựa trên AI cung cấp khả năng dự đoán, cho phép các tổ chức dự đoán xu hướng thị trường, tối ưu hóa chiến lược giá và xác định sự gián đoạn tiềm ẩn trước khi chúng xảy ra. Hơn nữa, tự động hóa được hỗ trợ bởi AI nâng cao hiệu quả hoạt động bằng cách tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, giảm lỗi thủ công và tối ưu hóa phân bổ tài nguyên.

Tổng quan về công nghệ và ứng dụng AI trong quản lý chuỗi cung ứng

Các công nghệ AI bao gồm một loạt các công cụ và phương pháp, mỗi công cụ cung cấp các khả năng và ứng dụng độc đáo trong hệ sinh thái chuỗi cung ứng. Ví dụ, các thuật toán học máy cho phép các hệ thống phân tích dữ liệu lịch sử, phát hiện các mẫu và đưa ra dự đoán về kết quả trong tương lai. Các thuật toán này được áp dụng trong dự báo nhu cầu, tối ưu hóa hàng tồn kho và bảo trì dự đoán, trong số các lĩnh vực khác.

• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) tạo điều kiện thuận lợi cho việc giải thích và hiểu ngôn ngữ của con người bằng máy tính, cho phép các hệ thống trích xuất thông tin chi tiết từ các nguồn dữ liệu phi cấu trúc như email, phản hồi của khách hàng và phương tiện truyền thông xã hội. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên được tận dụng trong phân tích tình cảm, quản lý hợp đồng và hợp tác với nhà cung cấp, cho phép các tổ chức thu được thông tin có thể hành động từ thông tin văn bản.

• Tự động hóa quy trình robot (RPA) tự động hóa các nhiệm vụ và quy trình dựa trên quy tắc bằng cách mô phỏng tương tác của con người với các hệ thống kỹ thuật số. Tự động hóa quy trình robot được sử dụng trong xử lý đơn hàng, xác thực hóa đơn và khả năng hiển thị chuỗi cung ứng, hợp lý hóa quy trình làm việc và giảm nỗ lực thủ công.

• Điện toán nhận thức kết hợp các công nghệ AI với khả năng suy luận và ra quyết định giống như con người, cho phép các hệ thống hiểu bối cảnh, học hỏi kinh nghiệm và tương tác với người dùng theo những cách tự nhiên. Điện toán nhận thức được sử dụng trong quản lý rủi ro chuỗi cung ứng, tối ưu hóa thiết kế sản phẩm và tương tác với khách hàng, tăng cường sự nhanh nhẹn và khả năng đáp ứng của tổ chức.

Tầm quan trọng của việc tích hợp hệ thống AI vào quy trình mua

Việc tích hợp các hệ thống AI vào các quy trình mua sắm là rất quan trọng đối với các tổ chức đang tìm cách đạt được lợi thế cạnh tranh trong thị trường năng động ngày nay. Bằng cách khai thác sức mạnh của phân tích dựa trên AI, các tổ chức có thể mở khóa những hiểu biết có giá trị, tối ưu hóa việc ra quyết định và thúc đẩy hoạt động xuất sắc trong suốt vòng đời mua sắm

Internet đang suy giảm - nó cần được xây dựng lại

John Naughton. The Guardian. ngày 4 tháng 5 năm 2024. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Thế giới trực tuyến có nghĩa là một hệ thống mở nhưng đã bị chi phối bởi các tập đoàn lớn. Nếu chúng ta muốn hồi sinh nó, điều đó phải chấm dứt

Duyệt qua lịch sử nhắn tin công khai trực tuyến vào tuần trước, tôi bắt gặp một bức ảnh kỳ diệu từ năm 1989 hoặc 1990. Nó cho thấy máy chủ web đầu tiên trên thế giới. Đó là máy trạm NeXT của Tim Berners-Lee ở Cern, phòng thí nghiệm nghiên cứu vật lý quốc tế, nơi ông làm việc vào thời điểm đó. Trên vỏ máy là một nhãn dính rách nát, trên đó được viết nguệch ngoạc, bằng mực đỏ, "Máy này là máy chủ Đừng tắt nguồn điện!!"

Berners-Lee, một nhà khoa học máy tính người Anh, đã nảy ra ý tưởng về một "world wide web" như một cách định vị và truy cập các tài liệu nằm rải rác trên internet. Với một nhóm nhỏ các đồng nghiệp, ông đã dự tính, thiết kế và triển khai nó vào cuối những năm 1980 và cuối cùng đưa toàn bộ mọi thứ - giao thức, phần mềm máy chủ và trình duyệt, đặc tả HTML, v.v. - lên một trong những máy chủ internet của Cern, và làm như vậy đã thay đổi thế giới.

Giải thích Thuật ngữ

1 – Giải thích “Permissionless innovation” trong câu: At that point in its history, the internet was, as one scholar later described it, “an architecture for permissionless innovation” or, more prosaically, a global machine for springing surprises

"Đổi mới không cần sự cho phép" đề cập đến khái niệm rằng các cá nhân hoặc tổ chức được tự do đổi mới và sáng tạo mà không cần phải xin phép hoặc phê duyệt từ bất kỳ cơ quan trung ương hoặc người gác cổng nào. Trong bối cảnh internet, điều đó có nghĩa là mọi người có thể phát triển và triển khai các công nghệ, dịch vụ và ứng dụng mới mà không cần sự cho phép rõ ràng từ bất kỳ cơ quan quản lý nào.

Trong giai đoạn đầu phát triển của internet, nó được đặc trưng bởi một cấu trúc phi tập trung, nơi bất kỳ ai có bí quyết kỹ thuật và tài nguyên đều có thể đóng góp vào sự tăng trưởng và tiến hóa của nó. Môi trường mở này cho phép thử nghiệm nhanh chóng và xuất hiện các ý tưởng và công nghệ mới mà không có rào cản quan liêu hoặc rào cản pháp lý.

Cụm từ này gợi ý rằng internet phục vụ như một nền tảng tạo điều kiện cho sự đổi mới tự phát và không thể đoán trước, cho phép các cá nhân và tổ chức giới thiệu các giải pháp và dịch vụ mới có khả năng phá vỡ các ngành công nghiệp hoặc mô hình hiện có. Sự tự do đổi mới mà không cần xin phép này đóng một vai trò quan trọng trong việc mở rộng và chuyển đổi nhanh chóng của internet thành một mạng lưới chia sẻ thông tin và truyền thông toàn cầu.

2 Giải thích "monoculture - độc canh" trong cụm từ: The internet has become an extractive and fragile monoculture. Internet đã trở thành một nền độc canh khai thác và mong manh.

"Độc canh" thường đề cập đến một tình huống trong đó một loại sinh vật duy nhất thống trị một môi trường cụ thể, thường loại trừ các loài khác. Trong cụm từ này, "độc canh" được sử dụng một cách ẩn dụ để mô tả một hiện tượng tương tự trong lĩnh vực internet.

Ở đây, "độc canh" cho thấy rằng internet đã bị chi phối bởi một phạm vi công nghệ, nền tảng hoặc mô hình kinh doanh duy nhất hoặc hẹp, gây bất lợi cho sự đa dạng và khả năng phục hồi. Sự thống trị này có thể dẫn đến tình huống một vài thực thể hoặc thực tiễn mạnh mẽ kiểm soát đáng kể hệ sinh thái internet, có khả năng kìm hãm sự đổi mới, hạn chế sự lựa chọn của người dùng và tạo ra các lỗ hổng.

Cụm từ này cũng mô tả internet là "khai thác và mong manh", chỉ ra rằng độc canh này không chỉ phổ biến mà còn không bền vững và dễ bị gián đoạn. "Khai thác" gợi ý rằng tài nguyên hoặc giá trị đang được khai thác từ hệ sinh thái internet theo cách có hại hoặc không bền vững, trong khi "mong manh" ngụ ý rằng hệ thống này mỏng manh và dễ bị phá vỡ dưới áp lực.

Nhìn chung, cụm từ này vẽ ra một bức tranh về một hệ sinh thái internet quá phụ thuộc vào một mô hình thống trị duy nhất, điều này gây rủi ro cho khả năng tồn tại

ChatGPT and the like could free up coders to new heights of creativity

John Naughton. The Guardian. Sat 11 May 2024.

Far from making programmers an endangered species, AI will release them from the grunt work that stifles innovation

When digital computers were invented, the first task was to instruct them to do what we wanted. The problem was that the machines didn’t understand English – they only knew ones and zeros. You could program them with long sequences of these two digits and if you got the sequence right then the machines would do what you wanted. But life’s too short for composing infinite strings of ones and zeros, so we began designing programming languages that allowed us to express our wishes in a human-readable form that could then be translated (by a piece of software called a “compiler”) into terms that machines could understand and obey.

Over the next 60 years or so, these programming languages – with names such as Fortran, Basic, Algol, COBOL, PL/1, LISP, C, C++, Python – proliferated like rabbits, so that there are now many hundreds, perhaps even thousands, of them. At any rate, it takes quite a while to scroll down to the end of the Wikipedia page that lists them. Some are very specialised, others more general, and over the years programmers created libraries of snippets of code (called subroutines) for common tasks – searching and sorting, for example – that you could incorporate when writing a particular program.

Terms Explanation

1 - Explain "monoculture" in the phrase: The internet has become an extractive and fragile monoculture.

"Monoculture" typically refers to a situation where a single type of organism dominates a particular environment, often to the exclusion of other species. In this phrase, "monoculture" is used metaphorically to describe a similar phenomenon within the realm of the internet.

Here, "monoculture" suggests that the internet has become dominated by a single or narrow range of technologies, platforms, or business models, to the detriment of diversity and resilience. This dominance can lead to a situation where a few powerful entities or practices exert significant control over the internet ecosystem, potentially stifling innovation, limiting user choice, and creating vulnerabilities.

The phrase also describes the internet as "extractive and fragile," indicating that this monoculture is not only pervasive but also unsustainable and susceptible to disruption. "Extractive" suggests that resources or value are being exploited from the internet ecosystem in a way that is harmful or unsustainable, while "fragile" implies that the system is delicate and prone to breaking under pressure.

Overall, the phrase paints a picture of an internet ecosystem that is overly reliant on a single dominant paradigm, which poses risks to its long-term viability and resilience.

2 -Explain "Armageddon" in the phrase: This is the image not of Armageddon, but of something more positive.

"Armageddon" typically refers to a cataclysmic or apocalyptic event, often associated with the end of the world or a final battle between good and evil, as depicted in various religious texts and popular culture.

In the phrase you provided, "This is the image not of Armageddon, but of something more positive," the term "Armageddon" is being used metaphorically to represent a scenario of extreme chaos, destruction, or negativity. By contrasting it with "something more positive," the speaker suggests that the situation being described is not one of utter devastation or despair, but rather something with a more favorable or optimistic outcome.

In this context, "Armageddon" serves as a symbol of the worst-case scenario, while "something more positive" represents a hopeful or constructive alternative. The phrase implies that the situation being discussed is not as dire or bleak as it may initially seem, and there is potential for a more favorable resolution or outcome.

ChatGPT và những thứ tương tự có thể giải phóng các lập trình viên lên một tầm cao mới của sự sáng tạo

John Naughton. The Guardian. Thứ bảy ngày 11 tháng 5 năm 2024. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Giải thích Thuật ngữ

1 - Giải thích "exclusive priesthood" trong cụm từ: For more than half a century, therefore, an arcane, exclusive priesthood evolved, of people who had mastered one or more of these specialised languages and were able to make computers do their bidding.

Trong bối cảnh của cụm từ các em đã cung cấp, "chức tư tế độc quyền" ám chỉ một cách ẩn dụ đến một nhóm các cá nhân chọn lọc và ưu tú có kiến thức và kỹ năng chuyên môn trong một lĩnh vực cụ thể. Nhóm này được mô tả là "độc quyền" vì chuyên môn của họ không được tiếp cận hoặc hiểu rộng rãi bởi dân số nói chung và họ thường nắm giữ quyền lực hoặc ảnh hưởng đáng kể trong lĩnh vực của họ.

Ở đây, cụm từ mô tả cụ thể các cá nhân đã thành thạo các ngôn ngữ máy tính chuyên ngành và thành thạo lập trình máy tính để thực hiện các nhiệm vụ khác nhau. Việc so sánh với một "chức tư tế" cho thấy rằng những cá nhân này giữ một vị trí thẩm quyền hoặc tôn kính trong lĩnh vực khoa học máy tính, giống như vai trò của các linh mục trong bối cảnh tôn giáo, những người nắm giữ thẩm quyền đối với các vấn đề tâm linh.

Nhìn chung, "chức tư tế độc quyền" nhấn mạnh ý tưởng về một nhóm chuyên gia chọn lọc có ảnh hưởng và kiểm soát đáng kể do kiến thức và kỹ năng chuyên môn của họ trong một lĩnh vực cụ thể.

2 - Giải thích "exclusive priesthood" trong câu: For more than half a century, therefore, an arcane, exclusive priesthood evolved, of people who had mastered one or more of these specialised languages and were able to make computers do their bidding.

Trong bối cảnh này, "tư cách thành viên của chức tư tế" đề cập đến việc thuộc về nhóm các cá nhân được chọn lọc có kiến thức và kỹ năng chuyên môn trong một lĩnh vực cụ thể. "Chức tư tế" ẩn dụ này đại diện cho những người là chuyên gia trong một lãnh vực nào đó và có thẩm quyền và ảnh hưởng đáng kể trong lãnh vực đó.

Cụm từ cho thấy rằng trở thành một phần của nhóm ưu tú này cung cấp cho các cá nhân cảm giác trao quyền và kiểm soát. Giống như thuộc về một câu lạc bộ hoặc tổ chức độc quyền, trở thành thành viên của "chức tư tế" này ngụ ý có quyền truy cập vào kiến thức và tài nguyên chuyên môn mà những người khác không có.

Cụm từ nhấn mạnh thêm rằng việc trở thành một phần của nhóm này có thể dẫn đến "cảm giác say sưa về sức mạnh tuyệt đối", chỉ ra rằng các cá nhân có thể trải nghiệm cảm giác phấn khích và thống trị do chuyên môn và ảnh hưởng của họ trong lĩnh vực của họ. Cảm giác quyền lực này có thể xuất phát từ khả năng định hình và kiểm soát kết quả trong lĩnh vực chuyên môn của họ.

3 – Giải thích "Armageddon" trong câu: This is the image not of Armageddon, but of something more positive.

"Armageddon" thường đề cập đến một sự kiện đại hồng thủy hoặc khải huyền, thường liên quan đến ngày tận thế hoặc trận chiến cuối cùng giữa thiện và ác, như được mô tả trong các văn bản tôn giáo và văn hóa đại chúng khác nhau.

Trong cụm từ bạn cung cấp, "Đây là hình ảnh không phải của Armageddon, mà là của một cái gì đó tích cực hơn", thuật ngữ "Armageddon" đang được sử dụng một cách ẩn dụ để đại diện cho một kịch bản cực kỳ hỗn loạn, hủy diệt hoặc tiêu cực. Bằng cách đối chiếu nó với "một cái gì đó tích cực hơn", diễn giả gợi ý rằng tình huống được mô tả không phải là một sự tàn phá hay tuyệt vọng hoàn toàn, mà là một cái gì đó có kết quả thuận lợi hoặc lạc quan hơn.

Trong bối cảnh này, "Armageddon" đóng vai trò như một biểu tượng của kịch bản xấu nhất, trong khi "một cái gì đó tích cực hơn" đại diện cho một sự thay thế đầy hy vọng hoặc mang tính xây dựng. Cụm từ ngụ ý rằng tình huống đang được thảo luận không nghiêm trọng hay ảm đạm như ban đầu, và có khả năng cho một giải pháp hoặc kết quả thuận lợi hơn.

The AI Industry Is Steaming Toward A Legal Iceberg

[The term "Legal Iceberg" metaphorically illustrates the hidden risks and potential legal challenges lurking beneath the surface of an industry or a particular situation, much like the majority of an iceberg lies submerged underwater. When applied to the AI industry, it suggests that while there may be visible advancements and progress, there are significant legal implications and complexities that may not be immediately apparent but have the potential to cause serious problems or obstacles.

In the context of the AI industry, this could encompass various legal concerns such as data privacy, intellectual property rights, liability issues, bias and fairness in algorithms, regulatory compliance, and ethical considerations. Just as a ship can collide with an iceberg if its presence is not adequately recognized and navigated around, the AI industry may encounter legal challenges and consequences if these underlying legal issues are not addressed proactively and effectively.]

Legal scholars, lawmakers and at least one Supreme Court justice agree that companies will be liable for the things their AIs say and do—and that the lawsuits are just beginning.

By Christopher Mims. WSJ. March 29, 2024.

If your company uses AI to produce content, make decisions, or influence the lives of others, it’s likely you will be liable for whatever it does—especially when it makes a mistake.

This also applies to big tech companies rolling out chat-based AIs to the public, including Google and Microsoft, as well as well-funded startups like Anthropic and OpenAI.

“If in the coming years we wind up using AI the way most commentators expect, by leaning on it to outsource a lot of our content and judgment calls, I don’t think companies will be able to escape some form of liability,” says Jane Bambauer, a law professor at the University of Florida who has written about these issues.

The implications of this are momentous. Every company that uses generative AI could be responsible under laws that govern liability for harmful speech, and laws governing liability for defective products—since today’s AIs are both creators of speech and products. Some legal experts say this may create a flood of lawsuits for companies of all sizes.

It is already clear that the consequences of artificial intelligence output may go well beyond a threat to companies’ reputations. Concerns about future liability also help explain why companies are manipulating their systems behind the scenes to avoid problematic outputs—for example, when Google’s Gemini came across as too “woke.” It also may be a driver of the industry’s efforts to reduce “hallucinations,” the term for when generative AIs make stuff up.

The legal logic is straightforward. Section 230 of the Communications Decency Act of 1996 has long protected internet platforms from being held liable for the things we say on them. (In short, if you say something defamatory about your neighbor on Facebook, they can sue you, but not Meta.) This law was foundational to the development of the early internet and is, arguably, one reason that many of today’s biggest tech companies grew in the U.S., and not elsewhere.

But Section 230 doesn’t cover speech that a company’s AI generates, says Graham Ryan, a litigator at Jones Walker who will soon be publishing a paper in the Harvard Journal of Law and Technology on the topic. “Generative AI is the wild west when it comes to legal risk for internet technology companies, unlike any other time in the history of the internet since its inception,” he adds.

I spoke with several legal experts across the ideological spectrum, and none expect that Section 230 will protect companies from lawsuits over the outputs of generative AI, which now include not just text but also images, music and video.

And the list of potential defendants is far broader than a handful of big tech companies. Companies that simply use generative AI—say, by using OpenAI’s tech

Ngành công nghiệp AI đang hướng tới một thách thức pháp lý tiềm ẩn hợp pháp

Các học giả pháp lý, các nhà lập pháp và ít nhất một thẩm phán Tòa án Tối cao đồng ý rằng các công ty sẽ chịu trách nhiệm về những điều AI của họ nói và làm và các vụ kiện chỉ mới bắt đầu.

Christopher Mims. WSJ. Ngày 29 Tháng 3, 2024. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Nếu công ty của bạn sử dụng AI để sản xuất nội dung, đưa ra quyết định hoặc ảnh hưởng đến cuộc sống của người khác, có khả năng bạn sẽ phải chịu trách nhiệm về bất cứ điều gì nó làm, đặc biệt là khi nó mắc lỗi.

Điều này cũng áp dụng cho các công ty công nghệ lớn tung ra AI dựa trên trò chuyện cho công chúng, bao gồm Google và Microsoft, cũng như các công ty khởi nghiệp được tài trợ tốt như Anthropic và OpenAI.

"Nếu trong những năm tới, chúng ta sử dụng AI theo cách mà hầu hết các nhà bình luận mong đợi, bằng cách dựa vào nó để thuê ngoài rất nhiều nội dung và các cuộc gọi phán xét của chúng ta, tôi không nghĩ rằng các công ty sẽ có thể thoát khỏi một số hình thức trách nhiệm pháp lý", Jane Bambauer, giáo sư luật tại Đại học Florida, người đã viết về những vấn đề này, nói.

Ý nghĩa của việc này là rất quan trọng. Mọi công ty sử dụng AI tạo nội dung đều có thể chịu trách nhiệm theo luật chi phối trách nhiệm pháp lý đối với lời nói có hại và luật điều chỉnh trách nhiệm pháp lý đối với các sản phẩm bị lỗi vì AI ngày nay vừa là người tạo ra lời nói và sản phẩm. Một số chuyên gia pháp lý nói rằng điều này có thể tạo ra một loạt các vụ kiện cho các công ty thuộc mọi quy mô.

Rõ ràng là hậu quả của đầu ra trí tuệ nhân tạo có thể vượt xa mối đe dọa đối với danh tiếng của các công ty. Những lo ngại về trách nhiệm pháp lý trong tương lai cũng giúp giải thích lý do tại sao các công ty đang thao túng hệ thống của họ đằng sau hậu trường để tránh đầu ra có vấn đề - ví dụ, khi Gemini của Google quá "tỉnh táo". Nó cũng có thể là một động lực thúc đẩy những nỗ lực của ngành công nghiệp để giảm "ảo giác", thuật ngữ khi AI tạo ra công cụ.

Lý luận và nguyên tắc pháp lý rất đơn giản. Mục 230 của Đạo luật Decency Truyền thông năm 1996 từ lâu đã bảo vệ các nền tảng internet khỏi phải chịu trách nhiệm về những điều chúng ta nói về chúng. (Nói tóm lại, nếu bạn nói điều gì đó phỉ báng hàng xóm của mình trên Facebook, họ có thể kiện bạn, nhưng không phải Meta.) Luật này là nền tảng cho sự phát triển của internet thời kỳ đầu và được cho là một lý do khiến nhiều công ty công nghệ lớn nhất hiện nay phát triển ở Mỹ chứ không phải ở nơi khác.

Nhưng Mục 230 không bao gồm bài phát biểu mà AI của công ty tạo ra, Graham Ryan, một luật sư tranh tụng tại Jones Walker, người sẽ sớm xuất bản một bài báo trên Tạp chí Luật và Công nghệ Harvard về chủ đề này. "AI tạo ra nội dung miền tây hoang dã khi nói đến rủi ro pháp lý cho các công ty công nghệ internet, không giống như bất kỳ thời điểm nào khác trong lịch sử internet kể từ khi thành lập", ông nói thêm.

Tôi đã nói chuyện với một số chuyên gia pháp lý trên toàn phổ ý thức hệ và không ai mong đợi rằng Mục 230 sẽ bảo vệ các công ty khỏi các vụ kiện về đầu ra của AI tạo nội dung, hiện không chỉ bao gồm văn bản mà còn cả hình ảnh, âm nhạc và video.

Và danh sách các bị cáo tiềm năng rộng hơn nhiều so với một số ít các công ty công nghệ lớn. Các công ty chỉ đơn giản sử dụng AI tạo nội dung - giả sử, bằng cách sử dụng công nghệ của OpenAI như một phần của dịch vụ được cung cấp cho khách hàng - có khả năng chịu trách nhiệm về đầu ra của các hệ thống đó. Đây là một vũ trụ dịch vụ rộng lớn tiềm năng, từ đánh giá các khoản đầu tư đến cung cấp hỗ trợ khách hàng.

Trong số những dấu hiệu thuyết phục nhất cho thấy các công ty sẽ không được pháp luật hiện hành bảo vệ là tuyên bố đầu năm 2023 của Thẩm phán Tòa án Tối cao Neil Goruch về chủ đề này.

Khi thảo luận về trường hợp Mục 230 trước tòa, ông nói: "Trí tuệ nhân tạo tạo ra thơ. Nó tạo ra các cuộc bút chiến ngày nay sẽ là nội dung vượt ra ngoài việc chọn, phân tích hoặc sử dụng nội dung. Và điều đó không được bảo vệ"

China’s economy news – May 11, 2024.

1 - China’s economy is headed for a ‘dead-end,’ and Beijing won’t do anything to stop it, scholar says

Jason Ma. Fortune.com. Sat, May 11, 2024.

China's leadership is relying on an export surge to revive slumping growth, but those policies won't extract the world's second largest economy from the malaise that it's in, a top China watcher said.

Anne Stevenson-Yang, cofounder of J Capital Research and the author of Wild Ride: A Short History of the Opening and Closing of the Chinese Economy, pointed to failures by Beijing in an op-ed in the New York Times on Saturday.

"Years of erratic and irresponsible policies, excessive Communist Party control and undelivered promises of reform have created a dead-end Chinese economy of weak domestic consumer demand and slowing growth," she wrote. "The only way that China’s leaders can see to pull themselves out of this hole is to fall back on pumping out exports."

The result will be more tension with China's trade partners as cheap manufactured goods continue to flood markets, while the Chinese people will turn gloomier, causing the government to get more repressive, Stevenson-Yang predicted.

The root cause of China's economic problems is the Communist Party's excessive control, which isn't going away, while its strategies that focus on adding more industrial capacity are counterproductive, she said.

Most economists have recommended that Chinese leaders loosen their grip on the private sector and promote more consumption, which would entail reforming the government—"and that is unacceptable," she added.

The 1989 Tiananmen Square protests represented an opportunity to liberalize the government in response to the growing private sector that emerged from economic reforms started a decade earlier. But that would've weakened the Communist Party's power, Stevenson-Yang pointed out.

"Instead, China’s leaders chose to shoot the protesters, further tighten party control and get hooked on government investment to fuel the economy," she said.

In the decades that followed, China's investment-driven growth sought to pacify the people, while its cheap exports kept prices lower in the West. Meanwhile, debt piled up throughout China, and new infrastructure and housing sat underutilized.

Now, President Xi Jinping is running out of policy options, Stevenson-Yang warned, as Chinese consumers refuse to boost spending, and China's trade partners put up more barriers to its exports. In fact, the Biden administration is poised to impose severe tariffs on a range of Chinese goods. Innovation won't come to the rescue either, as China's economy still relies mostly on replicating existing technologies, she added.

"All of this means that the 'reform and opening' era, which has transformed China and captivated the world since it began in the late 1970s, has ended with a whimper," she concluded. "Mao Zedong once said that in an uncertain world, the Chinese must 'Dig tunnels deep, store grain everywhere and never seek hegemony.' That sort of siege mentality is coming back."

China’s slowing growth, real estate crisis, high youth unemployment, and U.S. restrictions on key technologies have led to predictions of a so-called lost decade of stagnation. Pointing to China’s aging population, veteran strategist Ed Yardeni last year said the country could become “the world’s largest nursing home.”

But a top China expert warned last month against such pessimism, saying it could lead the U.S. to grow complacent.

“While its growth has slowed in recent years, China is likely to expand at twice the rate of the United States in the years ahead,” wrote Nicholas Lardy, a senior fellow at the Peterson Institute for International Economics, in Foreign Affairs

This story was originally featured on Fortune.com

2 - European companies are less upbeat about China's vast market as its economy slows

Ken Moritsugu, The Associated Press. The Canadian Press. Fri, May 10, 2024.

Tin tức kinh tế Trung Quốc - ngày 11 tháng 5 năm 2024.

1 - Nền kinh tế Trung Quốc đang hướng đến 'ngõ cụt' và Bắc Kinh sẽ không làm bất cứ điều gì để ngăn chặn nó, học giả nói

Jason Ma. Fortune.com. Thứ bảy, ngày 11 tháng 5 năm 2024.

Giới lãnh đạo Trung Quốc đang dựa vào sự gia tăng xuất khẩu để phục hồi tăng trưởng sụt giảm, nhưng những chính sách đó sẽ không đưa nền kinh tế lớn thứ hai thế giới ra khỏi tình trạng bất ổn, một nhà quan sát hàng đầu về Trung Quốc cho biết.

Anne Stevenson-Yang, đồng sáng lập của J Capital Research và là tác giả của cuốn Wild Ride: A Short History of the Opening and Closing of the Chinese Economy, đã chỉ ra những thất bại của Bắc Kinh trong một bài bình luận trên tờ New York Times hôm thứ Bảy.

"Nhiều năm chính sách thất thường và vô trách nhiệm, sự kiểm soát quá mức của Đảng Cộng sản và những lời hứa cải cách không được thực hiện đã tạo ra một nền kinh tế Trung Quốc bế tắc với nhu cầu tiêu dùng trong nước yếu và tăng trưởng chậm lại", bà viết. "Cách duy nhất mà các nhà lãnh đạo Trung Quốc có thể thấy để tự kéo mình ra khỏi lỗ hổng này là quay trở lại bơm hàng xuất khẩu".

Kết quả sẽ là căng thẳng hơn với các đối tác thương mại của Trung Quốc khi hàng hóa sản xuất giá rẻ tiếp tục tràn ngập thị trường, trong khi người dân Trung Quốc sẽ trở nên ảm đạm hơn, khiến chính phủ trở nên đàn áp hơn, Stevenson-Yang dự đoán.

Nguyên nhân gốc rễ của các vấn đề kinh tế của Trung Quốc là sự kiểm soát quá mức của Đảng Cộng sản, điều này sẽ không biến mất, trong khi các chiến lược tập trung vào việc bổ sung thêm năng lực công nghiệp là phản tác dụng, bà nói.

Hầu hết các nhà kinh tế đã khuyến nghị các nhà lãnh đạo Trung Quốc nới lỏng sự kìm kẹp của họ đối với khu vực tư nhân và thúc đẩy tiêu dùng nhiều hơn, điều này sẽ đòi hỏi phải cải cách chính phủ - "và điều đó là không thể chấp nhận được", bà nói thêm.

Các cuộc biểu tình ở Quảng trường Thiên An Môn năm 1989 đại diện cho một cơ hội để tự do hóa chính phủ để đối phó với khu vực tư nhân ngày càng tăng nổi lên từ các cải cách kinh tế bắt đầu một thập kỷ trước đó. Nhưng điều đó sẽ làm suy yếu quyền lực của Đảng Cộng sản, Stevenson-Yang chỉ ra.

"Thay vào đó, các nhà lãnh đạo Trung Quốc đã chọn bắn những người biểu tình, thắt chặt hơn nữa sự kiểm soát của đảng và bị cuốn hút vào đầu tư của chính phủ để thúc đẩy nền kinh tế", bà nói.

Trong những thập kỷ sau đó, tăng trưởng dựa vào đầu tư của Trung Quốc đã tìm cách xoa dịu người dân, trong khi hàng xuất khẩu giá rẻ của nước này giữ giá thấp hơn ở phương Tây. Trong khi đó, nợ chồng chất trên khắp Trung Quốc, cơ sở hạ tầng và nhà ở mới không được sử dụng đúng mức.

Giờ đây, Chủ tịch Tập Cận Bình đang cạn kiệt các lựa chọn chính sách, Stevenson-Yang cảnh báo, khi người tiêu dùng Trung Quốc từ chối tăng chi tiêu và các đối tác thương mại của Trung Quốc đặt ra nhiều rào cản hơn đối với xuất khẩu của nước này. Trên thực tế, chính quyền Biden đã sẵn sàng áp thuế nghiêm ngặt đối với một loạt hàng hóa Trung Quốc. Đổi mới cũng sẽ không giải cứu, vì nền kinh tế Trung Quốc vẫn chủ yếu dựa vào việc sao chép các công nghệ hiện có, bà nói thêm.

"Tất cả những điều này có nghĩa là kỷ nguyên 'cải cách và mở cửa', đã biến đổi Trung Quốc và quyến rũ thế giới kể từ khi nó bắt đầu vào cuối những năm 1970, đã kết thúc với sự tiếc nuối, bà kết luận. Mao Trạch Đông từng nói rằng trong một thế giới không chắc chắn, người Trung Quốc phải 'đào đường hầm sâu, lưu trữ ngũ cốc ở khắp mọi nơi và không bao giờ tìm kiếm quyền bá chủ'. Tâm lý vây hãm đó đang quay trở lại."

Tăng trưởng chậm lại của Trung Quốc, khủng hoảng bất động sản, tỷ lệ thất nghiệp thanh niên cao và những hạn chế của Mỹ đối với các công nghệ quan trọng đã dẫn đến dự đoán về cái gọi là thập kỷ đình trệ mất mát. Chỉ ra dân số già của Trung Quốc, chiến lược gia kỳ cựu Ed Yardeni năm ngoái cho biết nước này có thể trở thành "viện dưỡng lão lớn nhất thế giới".

Nhưng một chuyên gia hàng đầu về Trung Quốc hồi tháng trước đã cảnh báo chống lại sự bi quan như vậy, nói rằng nó có thể khiến Mỹ trở

How to Implement AI — Responsibly – Part 1 of 1

By Michael Wade and Tomoko Yokoi. HBR. May 10, 2024.

Summary. Researchers engaged with organizations across a variety of industries, each at a different stage of implementing responsible AI. They determined that, although data engineers and data scientists typically take on most responsibility from conception to production of AI development lifecycles, non-technical leaders can play a key role in ensuring the integration of responsible AI. They identified four key moves — translate, integrate, calibrate, and proliferate — that leaders can make to ensure that responsible AI practices are fully integrated into broader operational standards.

When the EU Parliament approved the Artificial Intelligence (AI) Act in early 2024, Deutsche Telekom, a leading German telecommunications provider, felt confident and prepared. Since establishing its responsible AI principles in 2018, the company had worked to embed these principles into the development cycle of its AI-based products and services. “We anticipated that AI regulations were on the horizon and encouraged our development teams to integrate the principles into their operations upfront to avoid disruptive adjustments later on. Responsible AI has now become part of our operations,” explained Maike Scholz, Group Compliance and Business Ethics at Deutsche Telekom.

Regrettably, our research suggests that such proactive measures are the exception rather than the rule. While AI ethics is high on the agenda for many organizations, translating AI principles into practices and behaviors is proving easier said than done. However, with stiff financial penalties at stake for noncompliance, there’s little time to waste. What should leaders do to double-down on their responsible AI initiatives?

To find answers, we engaged with organizations across a variety of industries, each at a different stage of implementing responsible AI. While data engineers and data scientists typically take on most responsibility from conception to production of AI development lifecycles, nontechnical leaders can play a key role in ensuring the integration of responsible AI. We identified four key moves — translate, integrate, calibrate and proliferate — that leaders can make to ensure that responsible AI practices are fully integrated into broader operational standards.

Move #1: Translate high-level principles into practical guidance

Many organizations craft an AI ethics charter but often struggle to implement AI principles into their daily operations. With 79% of tech workers reporting a need for practical resources to help them navigate ethical concerns, these principles need to be translated into practical guidance.

It’s a process that takes time. Deutsche Telekom’s self-binding principles committed to the responsible, supportive, transparent, and trustworthy use of AI. Yet, the company soon realized that these principles were too abstract for their developers and they set about translating them into more actionable and operational terms. In 2021, the company unveiled the AI Engineering and Usage guidelines, which documented best practices, methods and tips for embedding the principles into AI development processes. These guidelines provided specific actions to be taken before, during, and after the launch of an AI development project, highlighting essential considerations for business owners, project managers, product teams, and operational teams. Available in both German and English, each guideline was clearly documented and made accessible to all employees.

Similarly, the process of integrating AI ethics at Thomson Reuters, a global content and technology company, was central to how it built and applied AI technology. A critical aspect of this journey involved effectively translating data and AI ethics principles, which emphasized trust, into a comprehensive data and AI governance program. The company emphasized the reflective nature of this process that involved

Cách triển khai AI - Có trách nhiệm – Phần 2

Tác giả: Michael Wade và Tomoko Yokoi. HBR. Ngày 10 Tháng Năm, 2024. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Bước # 3: Hiệu chỉnh các giải pháp AI để đáp ứng với điều kiện địa phương và thay đổi công nghệ.

Trong giai đoạn thử nghiệm và đánh giá, mục tiêu chính là xác minh rằng giải pháp AI đáp ứng các mục tiêu và yêu cầu ban đầu. Một khía cạnh thiết yếu của giai đoạn hiệu chuẩn là đảm bảo rằng giải pháp vẫn phù hợp với các ứng dụng trong thế giới thực. Theo thời gian, có thể có sự khác biệt giữa các kịch bản mà giải pháp AI được tạo ra và các tình huống trong thế giới thực đang phát triển.

Giám sát liên tục là cần thiết để phát hiện và thích ứng với bất kỳ thay đổi nào. Tuy nhiên, một thách thức đáng kể được nhiều tổ chức nhấn mạnh là băng thông hạn chế để giám sát liên tục sau khi triển khai. Để giải quyết vấn đề này, một số chiến thuật có thể được sử dụng. Đầu tiên, trách nhiệm giám sát tích cực đạo đức AI nên được phân phối trong toàn tổ chức cho các nhóm triển khai và cộng đồng người dùng. Cách tiếp cận này tạo điều kiện cho đối thoại và giao tiếp liên tục, đảm bảo rằng mọi vấn đề đều được xác định và giải quyết kịp thời. Thứ hai, ưu tiên các trường hợp sử dụng có rủi ro cao để tập trung chú ý hơn là rất quan trọng.

Các hành động chính: Duy trì động lực

Giám sát và điều chỉnh các giải pháp AI để đáp ứng với điều kiện địa phương và công nghệ thay đổi đòi hỏi đầu tư đáng kể về thời gian và nguồn lực, đặc biệt là nhân sự và thực hiện các thủ tục "cờ đỏ".

Định vị AI có trách nhiệm như một trình điều khiển giá trị: Các tổ chức hàng đầu điều chỉnh các cân nhắc đạo đức với các mục tiêu kinh doanh. Công ty bảo hiểm Thụy Sĩ Die Mobiliar là ví dụ điển hình cho cách tiếp cận này. Thay vì xem đạo đức AI là một quá trình nặng nề chứa đầy danh sách kiểm tra, công ty tập trung vào việc tìm kiếm sự cân bằng tối ưu giữa chiến lược kinh doanh, quyền riêng tư dữ liệu và đạo đức AI. Để đạt được điều này, Die Mobiliar đã sử dụng một nhóm liên ngành, bao gồm các đại diện từ tuân thủ, bảo mật, khoa học dữ liệu và CNTT, những người thường xuyên gặp nhau để khám phá sức mạnh tổng hợp này.

Tận dụng quan hệ đối tác bên ngoài: Tham gia với các chuyên gia bên ngoài, các tổ chức học thuật và các nhóm ngành có thể cung cấp những quan điểm và hiểu biết mới về việc điều chỉnh các giải pháp AI. Đại học Khoa học và Sức khỏe Oregon đang ngày càng sử dụng các công cụ AI để tăng cường nghiên cứu sức khỏe, chăm sóc bệnh nhân và quản lý bệnh viện. Giám đốc Thông tin Bridget Barnes nhấn mạnh tầm quan trọng của việc có cái nhìn rộng về đạo đức AI: "Chúng tôi không chỉ tập trung vào nội bộ mà còn hợp tác với các trung tâm y tế học thuật khác trên khắp Hoa Kỳ. Chúng tôi cũng đang xem xét công việc của các nỗ lực của chính phủ liên bang và tiểu bang về các tiêu chuẩn AI để làm phong phú thêm việc học của chúng tôi.

Bước # 4: Tăng cường thực hành và học hỏi cho phần còn lại của tổ chức.

Trong bối cảnh phát triển nhanh chóng của AI, việc thúc đẩy một môi trường học tập và chia sẻ có thể nâng cao nhận thức và trao quyền cho nhân viên để đóng góp vào sự phát triển AI có trách nhiệm. Tuy nhiên, các tổ chức cũng phải đối mặt với thách thức ngắn hạn trong việc nâng cao kỹ năng cho lực lượng lao động về sự phát triển AI tác động đến hoạt động kinh doanh ngày nay. Công ty dược phẩm Bristol-Meyers-Squibb (BMS) đã thành lập một cộng đồng tự tổ chức gọi là "AI Collective". Họ đã gặp nhau thường xuyên trong khoảng thời gian 4-6 tuần để trao đổi thông tin chi tiết và ý tưởng về cách thúc đẩy các dự án AI trong công ty, thảo luận về các xu hướng mới nhất, điểm chuẩn, thực tiễn tốt nhất và các trường hợp sử dụng hấp dẫn. "Tập thể là một sáng kiến từ dưới lên nhằm thúc đẩy sự đổi mới thông qua học tập đồng đẳng và các cuộc trò chuyện do chuyên gia hướng dẫn. Chúng tôi nghĩ rằng điều này hiệu quả hơn cách tiếp cận từ trên xuống. Nó mang lại cho các chuyên gia nhiều quyền tự chủ hơn và cơ hội phát triển, "Miguel Crespo,

Cách triển khai AI - Có trách nhiệm – Phần 1

Tác giả: Michael Wade và Tomoko Yokoi. HBR. Ngày 10 Tháng Năm, 2024. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Tóm tắt: Các nhà nghiên cứu đã tham gia với các tổ chức trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau, mỗi tổ chức ở một giai đoạn triển khai AI có trách nhiệm khác nhau. Họ xác định rằng, mặc dù các kỹ sư dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu thường đảm nhận hầu hết trách nhiệm từ khi nghiên cứu đến tạo ra vòng đời phát triển AI, các nhà lãnh đạo phi kỹ thuật có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc đảm bảo tích hợp AI có trách nhiệm. Họ đã xác định bốn động thái chính – chuyển đổi, tích hợp, hiệu chỉnh và phát triển - mà các nhà lãnh đạo có thể thực hiện để đảm bảo rằng các hoạt động AI có trách nhiệm được tích hợp đầy đủ vào các tiêu chuẩn hoạt động rộng lớn hơn.

Khi Nghị viện EU thông qua Đạo luật Trí tuệ nhân tạo (AI) vào đầu năm 2024, Deutsche Telekom, nhà cung cấp viễn thông hàng đầu của Đức, cảm thấy tự tin và chuẩn bị. Kể từ khi thiết lập các nguyên tắc AI có trách nhiệm vào năm 2018, công ty đã làm việc để đưa các nguyên tắc này vào chu kỳ phát triển các sản phẩm và dịch vụ dựa trên AI của mình. "Chúng tôi dự đoán rằng các quy định về AI đang ở được hình thành sớm và khuyến khích các nhóm phát triển của chúng tôi tích hợp các nguyên tắc vào hoạt động của họ trước để tránh những điều chỉnh gây rối sau này. AI có trách nhiệm giờ đây đã trở thành một phần trong hoạt động của chúng tôi", Maike Scholz, Bộ phận Tuân thủ và Đạo đức Kinh doanh tại Deutsche Telekom giải thích.

Thật không may, nghiên cứu của chúng tôi cho thấy rằng các biện pháp chủ động như vậy là ngoại lệ chứ không phải là quy tắc. Mặc dù đạo đức AI nằm trong chương trình nghị sự của nhiều tổ chức, nhưng việc chuyển các nguyên tắc AI thành thực tiễn và hành động, đang chứng tỏ nói dễ hơn làm. Tuy nhiên, với các hình phạt tài chính nghiêm khắc đang bị đe dọa vì không tuân thủ, có rất ít thời gian để lãng phí. Các nhà lãnh đạo nên làm gì để tăng gấp đôi các sáng kiến AI có trách nhiệm của họ?

Để tìm câu trả lời, chúng tôi đã tham gia với các tổ chức trong nhiều ngành khác nhau, mỗi tổ chức ở một giai đoạn triển khai AI có trách nhiệm khác nhau. Trong khi các kỹ sư dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu thường đảm nhận hầu hết trách nhiệm từ khi nghiên cứu đến khi tạo ra vòng đời phát triển AI, các nhà lãnh đạo phi kỹ thuật có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc đảm bảo tích hợp AI có trách nhiệm. Chúng tôi đã xác định bốn động thái chính - chuyển đổi, tích hợp, hiệu chỉnh và phát triển - mà các nhà lãnh đạo có thể thực hiện để đảm bảo rằng các hoạt động AI có trách nhiệm được tích hợp đầy đủ vào các tiêu chuẩn hoạt động rộng lớn hơn.

Bước #1: Chuyển các nguyên tắc cấp cao thành hướng dẫn thực tế

Nhiều tổ chức tạo ra một điều lệ đạo đức AI nhưng thường đấu tranh để thực hiện các nguyên tắc AI vào hoạt động hàng ngày của họ. Với 79% nhân viên công nghệ báo cáo nhu cầu về các nguồn lực thực tế để giúp họ điều hướng các mối quan tâm về đạo đức, những nguyên tắc này cần được chuyển thành hướng dẫn thực tế.

Đó là một quá trình cần có thời gian. Các nguyên tắc tự ràng buộc của Deutsche Telekom cam kết sử dụng AI có trách nhiệm, hỗ trợ, minh bạch và đáng tin cậy. Tuy nhiên, công ty sớm nhận ra rằng những nguyên tắc này quá trừu tượng đối với các nhà phát triển của họ và họ bắt đầu dịch chúng thành các thuật ngữ dễ hiểu và có thể hành động hơn. Vào năm 2021, công ty đã công bố các hướng dẫn về Kỹ thuật và Sử dụng AI, trong đó ghi lại các phương pháp và mẹo tốt nhất để đưa các nguyên tắc vào quy trình phát triển AI. Các hướng dẫn này cung cấp các hành động cụ thể cần thực hiện trước, trong và sau khi khởi động dự án phát triển AI, nêu bật những cân nhắc cần thiết cho chủ doanh nghiệp, quản lý dự án, nhóm sản phẩm và nhóm vận hành. Có sẵn bằng cả tiếng Đức và tiếng Anh, mỗi hướng dẫn đều được ghi lại rõ ràng và tất cả nhân viên có thể truy cập.

Tương tự, quá trình tích hợp đạo đức AI tại Thomson Reuters

The Rise of the Finternet

Agustín Carstens and Nandan Nilekani, Project Syndicate. May 10, 2024

Financial services must catch up with the advances made in communications since the advent of the internet and smartphones. That will require taking bold action to build a seamless, interconnected network that would give all individuals and businesses full control over their financial lives.

The financial system is ready for a giant leap forward. It’s time to explore new frontiers. We foresee a time when applying for a mortgage or a small business loan could be as easy as texting a friend or booking a hotel room online.

There has been some progress on technology to enable such a new reality, as evidenced by the proliferation of mobile-payment apps. But transforming financial services will require creating an entirely new system to match the advances made in communications since the advent of the internet and smartphones. Today’s mobile phones are powerful computers, after all, so it would be a waste not to maximize their use.

To this end, we have drawn on our joint expertise in economics and technology to offer a blueprint for the future financial architecture. What we call the “Finternet” is a vision of multiple financial ecosystems that connect with one another, much like the internet, in order to give individuals and businesses full control over their financial lives. We foresee a world in which people and companies can use any device to transfer any financial asset – no matter the amount – to anyone in the world. These transactions would be cheap, secure, near-instantaneous, and available to all.

This new system would be particularly important for emerging and developing economies, where large gaps in access to financial services remain despite efforts to bolster inclusion. Many services are simply unavailable or not widely available, particularly to people living in remote areas and with low incomes. And even when people are able to access financial products, using them is often expensive and slow.

Important breakthroughs in recent years have paved the way for the Finternet. One example is tokenization, whereby tokens representing digital assets can uniquely identify ownership as well as applicable rules. Another is programmable ledgers, the digital platforms that combine the record-keeping functions of traditional databases with the governance arrangements required to update them.

To unlock the value of financial innovation and build a seamless, interconnected network, we must combine all these elements and break down the current financial system’s barriers and silos. Specifically, bringing together different tokenized assets on unified programmable ledgers would drastically reduce the need for lengthy messaging, clearing, and settlement systems that create extra costs, take more time, and limit access to credit and other financial services.

Unified ledgers would also enable “smart contracts,” which can trigger an action – transferring ownership of a house, for example – if prespecified conditions are met. They could even bundle together numerous automated transactions. So, in the case of a property transfer, the payment of the purchase price and anti-money laundering checks could happen at the same time and take seconds rather than weeks. Overall, these ledgers would meet – and perhaps surpass – today’s regulatory and supervisory standards, while also being faster, cheaper, and more reliable than current systems.

But technology is not enough. Central banks, as the guardians of public money, have a major role to play in the new financial architecture. The money they issue is the vehicle through which all economic transactions are ultimately settled. A digital form of this money is thus a necessary foundation for the Finternet. Commercial banks will also play a crucial role in interacting with consumers, not least by providing tokenized bank deposits that will form the lifeblood of the Finternet’s monetary system.

Moreover,

Sự trỗi dậy của Finternet

Agustín Carstens và Nandan Nilekani. Project Syndicate. 10 Tháng Năm, 2024. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Các dịch vụ tài chính phải bắt kịp với những tiến bộ đạt được trong truyền thông kể từ khi internet và điện thoại thông minh ra đời. Điều đó sẽ đòi hỏi phải có hành động táo bạo để xây dựng một mạng lưới liền mạch, kết nối với nhau, cung cấp cho tất cả các cá nhân và doanh nghiệp toàn quyền kiểm soát cuộc sống tài chính của họ.

Hệ thống tài chính đã sẵn sàng cho một bước nhảy vọt khổng lồ. Đã đến lúc khám phá những biên giới mới. Chúng tôi dự đoán thời điểm mà nộp đơn xin thế chấp hoặc một khoản vay kinh doanh nhỏ có thể dễ dàng như nhắn tin cho bạn bè hoặc đặt phòng khách sạn trực tuyến.

Đã có một số tiến bộ về công nghệ để cho phép một thực tế mới như vậy, bằng chứng là sự gia tăng của các ứng dụng thanh toán di động. Nhưng việc chuyển đổi các dịch vụ tài chính sẽ đòi hỏi phải tạo ra một hệ thống hoàn toàn mới để phù hợp với những tiến bộ trong truyền thông kể từ khi internet và điện thoại thông minh ra đời. Xét cho cùng, điện thoại di động ngày nay là những chiếc máy tính mạnh mẽ, vì vậy sẽ thật lãng phí nếu không tối đa hóa việc sử dụng chúng.

Để đạt được mục tiêu này, chúng tôi đã dựa trên chuyên môn chung về kinh tế và công nghệ để đưa ra một kế hoạch chi tiết cho kiến trúc tài chính trong tương lai. Cái mà chúng tôi gọi là "Finternet" là tầm nhìn về nhiều hệ sinh thái tài chính kết nối với nhau, giống như internet, để cung cấp cho các cá nhân và doanh nghiệp toàn quyền kiểm soát cuộc sống tài chính của họ. Chúng tôi thấy trước một thế giới trong đó mọi người và công ty có thể sử dụng bất kỳ thiết bị nào để chuyển bất kỳ tài sản tài chính nào - bất kể số tiền - cho bất kỳ ai trên thế giới. Các giao dịch này sẽ rẻ, an toàn, gần như tức thời và có sẵn cho tất cả mọi người.

Hệ thống mới này sẽ đặc biệt quan trọng đối với các nền kinh tế mới nổi và đang phát triển, nơi vẫn còn khoảng cách lớn trong việc tiếp cận các dịch vụ tài chính bất chấp những nỗ lực thúc đẩy hòa nhập. Nhiều dịch vụ chỉ đơn giản là không có sẵn hoặc không có sẵn rộng rãi, đặc biệt là cho những người sống ở vùng sâu vùng xa và có thu nhập thấp. Và ngay cả khi mọi người có thể tiếp cận các sản phẩm tài chính, việc sử dụng chúng thường tốn kém và chậm chạp.

Những đột phá quan trọng trong những năm gần đây đã mở đường cho Finternet. Một ví dụ là token hóa, theo đó các token đại diện cho tài sản kỹ thuật số có thể xác định duy nhất quyền sở hữu cũng như các quy tắc hiện hành. Một cách khác là sổ cái có thể lập trình, các nền tảng kỹ thuật số kết hợp các chức năng lưu giữ hồ sơ của cơ sở dữ liệu truyền thống với các sắp xếp quản trị cần thiết để cập nhật chúng.

Để mở khóa giá trị của đổi mới tài chính và xây dựng một mạng lưới liền mạch, kết nối với nhau, chúng ta phải kết hợp tất cả các yếu tố này và phá vỡ các rào cản và kho lưu trữ dữ liệu của hệ thống tài chính hiện tại. Cụ thể, việc tập hợp các tài sản mã hóa khác nhau trên các sổ cái lập trình thống nhất sẽ làm giảm đáng kể nhu cầu về các hệ thống nhắn tin, thanh toán bù trừ và thanh toán dài dòng tạo thêm chi phí, mất nhiều thời gian hơn và hạn chế quyền truy cập vào tín dụng và các dịch vụ tài chính khác.

Sổ cái hợp nhất cũng sẽ cho phép "hợp đồng thông minh", có thể kích hoạt một hành động – ví dụ như chuyển quyền sở hữu một ngôi nhà – nếu các điều kiện được chỉ định trước được đáp ứng. Họ thậm chí có thể kết hợp nhiều giao dịch tự động. Vì vậy, trong trường hợp chuyển nhượng tài sản, việc thanh toán giá mua và séc chống rửa tiền có thể xảy ra cùng một lúc và mất vài giây thay vì vài tuần. Nhìn chung, các sổ cái này sẽ đáp ứng - và có lẽ vượt qua - các tiêu chuẩn quy định và giám sát ngày nay, đồng thời nhanh hơn, rẻ hơn và đáng tin cậy hơn các hệ thống hiện tại.

Nhưng công nghệ là không đủ. Các ngân hàng trung ương, với tư cách là người bảo vệ tiền công, có vai trò chính trong cấu trúc tài chính mới.

How Exceptional Is China’s Crony-Capitalist Boom? – Part 2 of 2

Yuen Yuen Ang. Project Syndicate. May 10, 2024.

How Corruption Evolves

Official metrics fail to capture the quality of corruption because they approach it as a one-dimensional problem that can be measured on a 0-100 scale. But corruption can take many varieties, with each variety posing different harms. That is why I distinguish four categories: petty theft (extortion by street-level officers), grand theft (embezzlement by politicians), speed money (small bribes to overcome bureaucratic hurdles or harassment), and access money (big payoffs in exchange for exclusive, lucrative privileges such as contracts and bailouts).

Petty and grand theft are like toxic drugs and will destroy any economy. Speed money is more like a painkiller: it can help small businesses overcome red tape, but it will not help them grow. Access money, on the other hand, functions like steroids: capitalists lavish politicians with big rewards not just to avoid hindrances, but to buy lucrative privileges and favors. The dealmakers get rich, but dangerous side effects will accumulate over time.

Over the course of two centuries, corruption in America has evolved from theft and petty bribery to legalized access money. Scandals during the Gilded Age prompted vigorous administrative reforms during the Progressive Era. Progressives dismantled the political spoils system and replaced it with a professional civil service that no longer needed to collect fees and solicit bribes for income. Transparency and accounting mandates curbed the misuse of public monies. Muckraking journalists exposed abuses of power. By the early twentieth century, historian Rebecca Menes writes, “the most striking aspect of embezzlement was how little it occurred.”

But capitalist influence over government continued. Railways, the most lucrative industry at the time, expanded and professionalized their lobbying activities. Instead of paying politicians bribes, companies hired groups with friends in Washington to secure subsidies, land grants, and other favors. This basic system still exists today. Between 2015-23, $46 billion was spent on lobbying at the state and federal levels. One study by a group of economists at the International Monetary Fund finds that US banks that lobbied more took more risks and benefited more from bailouts after the 2008 financial crisis.

Since the 1980s, China has undergone a similar evolution, though it is a youngster compared to America. During its own early stages of development, theft, petty bribery, and extortion were common. But capacity-building reforms in the 1990s improved the government’s ability to control malfeasance.

As the chart below shows, China experienced a much higher incidence of theft (embezzlement and misuse of public funds) than exchange-based corruption (bribery) in the 1990s. But within a decade, the patterns had reversed: embezzlement fell while graft exploded, involving ever larger sums and more senior officials. Yet the institutionalized mode of access money in the US remains illegal and embedded in personal relationships in China.

The risks of Economic steroids

China’s old development model focused wholly on GDP, and thus paid scant regard to the quality of growth. In this context, the abundance of access money enriched a handful of capitalists who paid for privileges and rewarded the politicians who served their interests.

But, of course, this system also incentivized officials to pursue perverse, unsustainable modes of growth that maximized benefits for themselves and their cronies at the expense of social welfare. From the 2000s onward, local governments sold off land and over-invested in real estate, because that was the most expedient way to fill public coffers and line their own pockets.

Meanwhile, the same officials had little incentives to provide low-cost housing for the massive rural migrant population toiling in factories and on construction sites.

Sự bùng nổ của tư bản thân hữu của Trung Quốc đặc biệt đến mức nào? – Phần 3 của 3

Yuen Yuen Ang. Dự án Syndicate. Ngày 10 tháng 5 năm 2024. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Thu nhỏ

Niềm tin thông thường rằng tham nhũng cản trở tăng trưởng kinh tế, dựa trên các nghiên cứu xuyên quốc gia sử dụng các chỉ số toàn cầu, là một sự đơn giản hóa quá mức. Các chỉ số toàn cầu như CPI nắm bắt chủ yếu, hoặc duy nhất, "tham nhũng của người nghèo", trong khi "tham nhũng của người giàu" khó xác định và đo lường hơn nhiều. Nhưng đó không phải là lý do để giả vờ "tham nhũng của người giàu" không tồn tại.

Giải phóng tham nhũng cho thấy các loại tham nhũng khác nhau tương quan khác nhau với thu nhập. Trong nguyên mẫu của riêng tôi về Chỉ số tham nhũng không được đóng gói, bao gồm từng loại trong số bốn loại được mô tả ở trên, tiền tốc độ được dự đoán tập trung ở các nước nghèo, trong khi tiền truy cập được tìm thấy ở các nước nghèo và giàu. Tương tự, trong Chỉ số Bảo mật Tài chính của Mạng lưới Tư pháp Thuế, các quốc gia có thu nhập cao đứng đầu. Hai bức ảnh chụp nhanh này trái ngược hoàn toàn với bức ảnh được đưa ra bởi CPI, vốn luôn trình bày các nước giàu là sạch nhất.

Để rõ ràng, thực tế là tiền tiếp cận có thể được tìm thấy ở các nước thu nhập cao không có nghĩa là nó hỗ trợ tăng trưởng. Thay vào đó, tiếp cận tiền nên được coi là một đặc điểm cốt lõi của chủ nghĩa tư bản thân hữu, một công thức cho những rủi ro và bóp méo quá mức cuối cùng bùng nổ thành khủng hoảng, như đã thấy trong cuộc khủng hoảng tài chính châu Á năm 1997, cuộc khủng hoảng tài chính Mỹ năm 2008 và cuộc khủng hoảng bất động sản đang diễn ra của Trung Quốc.

Trong khi cả Thời đại mạ vàng của Mỹ và Trung Quốc đều đã hoàn thành kỳ tích vĩ đại là nâng cao mức sống vật chất cho hàng trăm triệu người, sự tăng trưởng của họ không đồng đều và không bền vững. Cuối cùng, cả hai giai đoạn đều đưa ra những câu chuyện cảnh báo về chủ nghĩa tư bản thân hữu không kiểm soát, không phải là mô hình cho sự thi đua mù quáng.

Các nhà kinh tế cũng nên chú ý đến lời khuyên của đồng nghiệp Ha-Joon Chang "chú ý nhiều hơn đến thế giới thực, cả hiện tại và lịch sử - không phải là câu chuyện cổ tích kể lại lịch sử thế giới đã trở thành đặc trưng của kinh tế học thể chế chính thống."

Trong lịch sử thực tế của chủ nghĩa tư bản, các xã hội phương Tây đã không thiết lập các thể chế lý tưởng và quản trị đạo đức trong một bước táo bạo và sau đó thịnh vượng mãi mãi. Những cải cách chính trị và thể chế mà phương Tây đã thực hiện trong thời kỳ đầu phát triển chỉ là một phần, giống như chúng ta thấy ở Trung Quốc hiện đại. Cách mạng Vinh quang đã tôi luyện chế độ quân chủ với sự đại diện dân chủ của giới tinh hoa giàu có; tương tự, Đặng Tiểu Bình đã đưa một phần giới hạn quyền lực vào hệ thống độc đảng của Trung Quốc. Ở Mỹ, tham nhũng ban đầu tràn lan và chỉ sau đó phát triển theo hướng tiền tiếp cận hợp pháp hóa; Trung Quốc đã phần nào chơi lại con đường phát triển này.

Đối với các nhà hoạch định chính sách ở những nơi khác trong thế giới đang phát triển, họ phải chống lại việc rút ra những bài học đơn giản từ lịch sử của các nước giàu ngày nay. Chống tham nhũng là hoàn toàn cần thiết, nhưng bản thân nó không đủ để đạt được tăng trưởng kinh tế bền vững. Như tôi giải thích trong Làm thế nào Trung Quốc thoát khỏi bẫy nghèo đói, các yếu tố khác bao gồm quan hệ quốc tế thân thiện, ổn định chính trị, quản trị thích ứng và tinh thần kinh doanh tư nhân, trong số những yếu tố khác. Sự tăng trưởng lịch sử của chính Trung Quốc đã không mang lại "hạnh phúc mãi mãi", chỉ mang lại một loạt các vấn đề thu nhập trung bình mới, khó chịu hơn.

Về tác giả:

Yuen Yuen Ang, Giáo sư Kinh tế Chính trị tại Đại học Johns Hopkins, là tác giả của cuốn How China Escaped the Poverty Trap (Nhà xuất bản Đại học Cornell, 2016) và Thời đại mạ vàng của Trung Quốc (Nhà xuất bản Đại học Cambridge, 2020).

Sự bùng nổ của tư bản thân hữu của Trung Quốc đặc biệt đến mức nào? – Phần 2

Yuen Yuen Ang. Dự án Syndicate. Ngày 10 tháng 5 năm 2024. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Tham nhũng phát triển như thế nào

Các số liệu chính thức không nắm bắt được chất lượng tham nhũng vì họ tiếp cận nó như một vấn đề một chiều có thể được đo lường trên thang điểm 0-100. Nhưng tham nhũng có thể có nhiều loại, với mỗi loại gây ra tác hại khác nhau. Đó là lý do tại sao tôi phân biệt bốn loại: trộm cắp vặt (tống tiền bởi các sĩ quan cấp đường phố), trộm cắp lớn (tham ô bởi các chính trị gia), tiền tốc độ (hối lộ nhỏ để vượt qua các rào cản quan liêu hoặc quấy rối) và tiền tiếp cận (tiền thưởng lớn để đổi lấy các đặc quyền độc quyền, sinh lợi như hợp đồng và cứu trợ).

Trộm cắp nhỏ và lớn giống như ma túy độc hại và sẽ phá hủy bất kỳ nền kinh tế nào. Tiền tốc độ giống như một loại thuốc giảm đau: nó có thể giúp các doanh nghiệp nhỏ vượt qua quan liêu, nhưng nó sẽ không giúp họ phát triển. Mặt khác, tiền tiếp cận hoạt động giống như steroid: các nhà tư bản phung phí cho các chính trị gia những phần thưởng lớn không chỉ để tránh những trở ngại, mà còn để mua những đặc quyền và ưu đãi sinh lợi. Các nhà giao dịch trở nên giàu có, nhưng các tác dụng phụ nguy hiểm sẽ tích lũy theo thời gian.

Trong suốt hai thế kỷ, tham nhũng ở Mỹ đã phát triển từ trộm cắp và hối lộ nhỏ sang tiền tiếp cận hợp pháp hóa. Các vụ bê bối trong Thời đại mạ vàng đã thúc đẩy cải cách hành chính mạnh mẽ trong Kỷ nguyên Tiến bộ. Những người cấp tiến đã dỡ bỏ hệ thống chiến lợi phẩm chính trị và thay thế nó bằng một nền công vụ chuyên nghiệp không còn cần thiết để thu phí và thu hút hối lộ để kiếm thu nhập. Tính minh bạch và nhiệm vụ kế toán đã hạn chế việc lạm dụng tiền công. Các nhà báo điều tra đã vạch trần sự lạm dụng quyền lực. Vào đầu thế kỷ XX, nhà sử học Rebecca Menes viết, "khía cạnh nổi bật nhất của tham ô là nó xảy ra ít như thế nào."

Nhưng ảnh hưởng của chủ nghĩa tư bản đối với chính phủ vẫn tiếp tục. Đường sắt, ngành công nghiệp sinh lợi nhất vào thời điểm đó, đã mở rộng và chuyên nghiệp hóa các hoạt động vận động hành lang của họ. Thay vì hối lộ các chính trị gia, các công ty đã thuê các nhóm người có bạn bè ở Washington để đảm bảo trợ cấp, trợ cấp đất đai và các ưu đãi khác. Hệ thống cơ bản này vẫn còn tồn tại cho đến ngày nay. Từ năm 2015-23, 46 tỷ đô la đã được chi cho vận động hành lang ở cấp tiểu bang và liên bang. Một nghiên cứu của một nhóm các nhà kinh tế tại Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF) cho thấy các ngân hàng Mỹ vận động hành lang nhiều hơn đã chấp nhận nhiều rủi ro hơn và hưởng lợi nhiều hơn từ các gói cứu trợ sau cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008.

Kể từ những năm 1980, Trung Quốc đã trải qua một sự phát triển tương tự, mặc dù nó trẻ hơn so với Mỹ. Trong giai đoạn phát triển ban đầu của chính nó, trộm cắp, hối lộ nhỏ và tống tiền là phổ biến. Nhưng những cải cách xây dựng năng lực trong những năm 1990 đã cải thiện khả năng kiểm soát sai phạm của chính phủ.

Nhiều biểu đồ cho thấy, Trung Quốc đã trải qua tỷ lệ trộm cắp (biển thủ và lạm dụng công quỹ) cao hơn nhiều so với tham nhũng dựa trên trao đổi (hối lộ) trong những năm 1990. Nhưng trong vòng một thập kỷ, các mô hình đã đảo ngược: tham ô giảm trong khi tham nhũng bùng nổ, liên quan đến số tiền lớn hơn bao giờ hết và nhiều quan chức cấp cao hơn. Tuy nhiên, phương thức tiếp cận tiền được thể chế hóa ở Mỹ vẫn bất hợp pháp và được nhúng vào các mối quan hệ cá nhân ở Trung Quốc. [Trong cụm từ này, "nhúng vào các mối quan hệ cá nhân ở Trung Quốc" cho thấy rằng việc tiếp cận tiền thông qua các kết nối hoặc mối quan hệ cá nhân đã ăn sâu vào kết cấu xã hội và văn hóa của Trung Quốc. Thuật ngữ "nhúng" chỉ ra rằng thực tiễn này được thiết lập vững chắc hoặc tích hợp vào các chuẩn mực và phong tục của xã hội Trung Quốc, làm cho nó trở thành một cách phổ biến hoặc thậm chí được mong đợi để thực hiện các giao dịch tài chính hoặc tiếp cận với các nguồn lực.

Virtual Workers Are Here to Take Your Job—and Give You a Promotion

At the office, artificial intelligence is just getting started. Coming next: AI ‘agents’ that can find customers, send emails, and even make phone calls on your behalf. Your job will be to supervise.

Christopher Mims. The Wall Street Journal. May 10, 2024.

In a few years, autonomous artificial-intelligence “agents” could be performing all sorts of tasks for us, and may replace entire white-collar job functions, such as generating sales leads or writing code.

Unlike basic chatbots we use today, these entities can venture out in the digital world and do things in our stead. They can log into accounts, communicate on our behalf via text and voice, write programs, and in theory do pretty much anything else we do with our computers. The implications of unleashing them on the world are likely to be small at first, but eventually they could realize the full promise—and peril—of AI.

Aaron Levie, chief executive of Box, the cloud-based file-sharing and content-management company, recently told me that the way AI can take over tasks that until recently could only be done by humans “is probably the biggest thing that’s ever happened” to his company.

It’s clear that AI agents are much more advanced in some domains than others, such as coding, where their precursors are already having a big impact on how that job is done.

In April, Cognition Labs, which makes Devin, a semiautonomous AI programmer and an early example of an AI agent, reached a $2 billion valuation, just six months after its founding, with $175 million from investors including Elad Gil, Khosla Ventures and Peter Thiel’s Founders Fund.

Dustin Moskovitz, who co-founded Facebook and is now CEO of Asana, a cloud-based work-management system for teams, says that fully autonomous AI agents are in their earliest stages, and too often fail at tasks.

Even so, his company is focused on enabling everyone—not just programmers—to create what may someday be viewed as the precursors to such agents, by letting people construct workflows that call on AIs to perform specific tasks.

Meet Alice, your virtual sales associate

Sales-development representatives are usually workers in their first sales job. They are tasked with finding, researching and making the initial outreach—via email, LinkedIn and the like—to a potential buyer. They are also early candidates for AI replacement.

Moskovitz’s Asana has already created routines that largely automate the role of a sales-development associate, but leave it to a human to review and approve any outreach messages before they’re sent.

London-based 11x’s autonomous AI agent, called Alice, takes this a step further, says CEO Hasan Sukkar. Alice works 24 hours a day with no human supervision to research potential clients and reach out to them all on its own. Currently, it drafts and sends the emails and other messages it creates. Starting next month, 11x will begin testing a system that goes even further, and actually conducts the first voice phone call with a potential customer. Alice will engage them in a conversation to gather the information it needs—so long as the human opts in and agrees to field a call from a bot.

An AI agent called Alice works 24 hours a day with no human supervision to research potential sales clients and reach out to them via email messages it writes itself.

Alice uses a handful of different AI platforms to digest, generate and fact-check content. These include Perplexity for searching for information about potential sales targets, and summarizing it; ChatGPT for digesting that data; and Claude for crafting emails and other kinds of messages to be sent to them. As these platforms improve over time, so should Alice.

Along the way, Alice uses AIs to check its own work—for example, using ChatGPT to evaluate whether one of the other AIs in this pipeline is likely to have hallucinated information that’s incorrect. Using AI to check the work of other AIs is also the

Nhân viên ảo luôn sẵn sàng nhận công việc của bạn — và thăng chức cho bạn

Tại văn phòng, trí tuệ nhân tạo chỉ mới bắt đầu. Tiếp theo: Các 'đại lý' AI có thể tìm kiếm khách hàng, gửi email và thậm chí thực hiện cuộc gọi điện thoại thay mặt bạn. Công việc của bạn sẽ là giám sát.

Christopher Mims. The Wall Street Journal. Ngày 10 tháng 5, 2024. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Trong một vài năm, các "đại lý" trí tuệ nhân tạo tự trị có thể thực hiện tất cả các loại nhiệm vụ cho chúng ta và có thể thay thế toàn bộ các chức năng công việc văn phòng, chẳng hạn như tạo khách hàng tiềm năng hoặc viết mã.

Không giống như các chatbot cơ bản mà chúng ta sử dụng ngày nay, các thực thể này có thể mạo hiểm trong thế giới kỹ thuật số và làm mọi thứ thay cho chúng ta. Chúng có thể đăng nhập vào tài khoản, giao tiếp thay mặt chúng tôi qua văn bản và giọng nói, viết chương trình và về lý thuyết làm khá nhiều thứ khác mà chúng ta đang làm với máy tính của mình. Ý nghĩa của việc cho phép chúng hoạt động trên thế giới, ban đầu có thể là nhỏ, nhưng cuối cùng chúng có thể cho thấy toàn bộ khả năng và nguy hiểm của AI.

Aaron Levie, giám đốc điều hành của Box, công ty quản lý nội dung và chia sẻ tệp dựa trên đám mây, gần đây đã nói với tôi rằng cách AI có thể tiếp quản các nhiệm vụ mà cho đến gần đây chỉ có thể được thực hiện bởi con người "có lẽ là điều lớn nhất từng xảy ra" với công ty của ông.

Rõ ràng là các tác nhân AI tiên tiến hơn nhiều trong một số lĩnh vực so với các lĩnh vực khác, chẳng hạn như mã hóa, nơi các phiên bản trước của chúng đã có tác động lớn đến cách thực hiện công việc đó.

Vào tháng Tư, Cognition Labs, nơi sản xuất Devin, một lập trình viên AI bán tự động và là ví dụ ban đầu về một tác nhân AI, đã đạt được mức định giá 2 tỷ đô la, chỉ sáu tháng sau khi thành lập, với 175 triệu đô la từ các nhà đầu tư bao gồm Elad Gil, Khosla Ventures và Quỹ sáng lập của Peter Thiel.

Dustin Moskovitz, người đồng sáng lập Facebook và hiện là CEO của Asana, một hệ thống quản lý công việc dựa trên đám mây cho các nhóm, nói rằng các tác nhân AI hoàn toàn tự trị đang ở giai đoạn đầu tiên và thường xuyên thất bại trong các nhiệm vụ.

Quy trình làm việc Asana có thể sử dụng AI để làm những việc mà trong quá khứ sẽ yêu cầu con người.

Giám đốc điều hành Asana Dustin Moskovitz cho biết các tác nhân AI tự trị vẫn đang trong giai đoạn đầu tiên.

Mặc dù vậy, công ty của ông tập trung vào việc cho phép tất cả mọi người - không chỉ các lập trình viên - tạo ra những gì một ngày nào đó có thể được coi là tiền thân của các tác nhân như vậy, bằng cách cho phép mọi người xây dựng quy trình công việc kêu gọi AI thực hiện các nhiệm vụ cụ thể.

Gặp gỡ Alice, cộng tác viên bán hàng ảo của bạn

Đại diện phát triển bán hàng thường là công nhân trong công việc bán hàng đầu tiên của họ. Họ được giao nhiệm vụ tìm kiếm, nghiên cứu và thực hiện tiếp cận ban đầu — qua email, LinkedIn và những thứ tương tự — cho một người mua tiềm năng. Họ cũng là những ứng cử viên sớm cho việc thay thế bởi AI.

Asana của Moskovitz đã tạo ra các thói quen tự động hóa phần lớn vai trò của một cộng tác viên phát triển bán hàng, nhưng để con người xem xét và phê duyệt bất kỳ thông điệp tiếp cận nào trước khi chúng được gửi.

Nhân viên AI tự trị của 11x có trụ sở tại London, được gọi là Alice, tiến thêm một bước nữa, CEO Hasan Sukkar nói. Alice làm việc 24 giờ một ngày mà không có sự giám sát của con người để nghiên cứu khách hàng tiềm năng và tự mình tiếp cận với tất cả khách hàng. Hiện tại, nó soạn thảo và gửi email và các tin nhắn khác mà nó tạo ra. Bắt đầu từ tháng tới, 11x sẽ bắt đầu thử nghiệm một hệ thống thậm chí còn đi xa hơn và thực sự thực hiện cuộc gọi thoại đầu tiên với một khách hàng tiềm năng. Alice sẽ lôi kéo họ vào một cuộc trò chuyện để thu thập thông tin cần thiết — miễn là con người chọn tham gia và đồng ý thực hiện cuộc gọi từ bot.

Một nhân viên AI có tên Alice làm việc 24 giờ một ngày mà không có sự giám sát của con người để nghiên cứu các khách hàng bán

How Exceptional Is China’s Crony-Capitalist Boom? – Part 1

Yuen Yuen Ang. Project Syndicate. May 10, 2024.

A longstanding consensus holds that Western industrialized economies achieved their unprecedented levels of prosperity only by eradicating corruption, and that modern China's rapid GDP growth therefore breaks the mold. But a clear-eyed appraisal of American history shows that China is not so unique after all.

Even as it grapples with a slowdown, the Chinese economy has come a remarkably long way. Since embracing capitalism in the 1980s, China has leaped from being one of the world’s poorest countries to its second-largest economy. Even more remarkably, it has done so despite a relentless string of corruption scandals. Economist Paolo Mauro calls China a “gigantic outlier” for its combination of breakneck growth and widespread corruption.

The longstanding consensus is that Western industrialized economies achieved prosperity precisely by eliminating corruption and establishing good governance. This is supported by cross-country statistical studies which, using global corruption perception metrics, consistently find corruption detrimental to growth. Why, then, did the Chinese economy grow rapidly despite corruption? And why is it only now slowing down, after four decades of a sustained boom?

Answering these questions requires reframing the debate – in particular, reexamining popular narratives of Western history and the validity of global corruption indices.

In fact, looking a little further back in time reveals that China is not so unique. When the United States was an emerging economy during the late-nineteenth century, it, too, experienced rampant corruption. But many elements of America’s Gilded Age have long since been forgotten.

Global corruption metrics capture “corruption of the poor,” but not “corruption of the rich.” Relying on these partial indicators has obscured an important historical pattern: capitalist superpowers like the US did not necessarily eliminate corruption; rather, their corruption evolved toward legalized elite exchanges that often precipitated financial bubbles.

Thus, China appears anomalous only if one takes the idealized West as the benchmark. But once the mythology has been stripped away, it becomes clear that China’s capitalist evolution is more like the Western experience than most people think.

America First

There is a crucial distinction between notoriously predatory states, like Nigeria, and America and China during their respective Gilded Ages. [In this phrase, "notoriously predatory states" refers to countries or governments that are widely known for engaging in predatory behavior, particularly in their economic practices. Predatory states are characterized by policies or actions that exploit their own citizens or resources for the benefit of a select few, often at the expense of broader societal well-being ]

What matters is the quality of corruption. In America and China, corruption evolved over time from thuggery and theft to more sophisticated exchanges of power and profit. Even as governments steadily curbed predatory forms of corruption, such as embezzlement and extortion, “access money” (elites trading favors) exploded, enriching politicians and politically connected capitalists, and thereby increasing inequality and fueling risky business deals.

In America, the problems stemming from such crony capitalism erupted several times over the nineteenth and twentieth centuries. The Panic of 1837, for example, was partly triggered by risky, non-transparent, corruption-laced forms of public infrastructure financing, making it an eerily similar precursor to China’s own predicament today.

Or, put another way, if China were an “outlier,” it is only as exceptional as the actual Western historical path, not the mythologized version that underpins conventional wisdom today.

During the US Gilded Age, capitalists colluded with politicians to accumulate vast wealth as new industries were forged;

Sự bùng nổ của tư bản thân hữu của Trung Quốc đặc biệt đến mức nào? – Phần 1

Yuen Yuen Ang. Dự án Syndicate. Ngày 10 tháng 5 năm 2024. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Một sự đồng thuận vững chắc và lâu dài cho rằng các nền kinh tế công nghiệp hóa phương Tây đã đạt được mức độ thịnh vượng chưa từng có chỉ bằng cách xóa bỏ tham nhũng, và do đó tăng trưởng GDP nhanh chóng của Trung Quốc hiện đại phá vỡ khuôn mẫu (mâu thuẫn với truyền thống về cách đạt được sự thịnh vượng.). Nhưng một đánh giá rõ ràng về lịch sử Mỹ cho thấy Trung Quốc không phải là duy nhất.

Ngay cả khi phải vật lộn với suy thoái, nền kinh tế Trung Quốc đã đi một chặng đường dài đáng kể. Kể từ khi đi theo chủ nghĩa tư bản vào những năm 1980, Trung Quốc đã nhảy vọt từ một trong những nước nghèo nhất thế giới lên nền kinh tế lớn thứ hai. Thậm chí đáng chú ý hơn, nó đã làm như vậy bất chấp một chuỗi các vụ bê bối tham nhũng không ngừng. Nhà kinh tế học Paolo Mauro gọi Trung Quốc là một "ngoại lệ khổng lồ" vì sự kết hợp giữa tăng trưởng chóng mặt và tham nhũng lan rộng.

Sự đồng thuận vững chắc và lâu dài rằng các nền kinh tế công nghiệp hóa phương Tây đạt được sự thịnh vượng chính xác bằng cách loại bỏ tham nhũng và thiết lập quản trị tốt. Điều này được hỗ trợ bởi các nghiên cứu thống kê xuyên quốc gia, sử dụng các số liệu nhận thức tham nhũng toàn cầu, luôn tìm thấy tham nhũng gây bất lợi cho tăng trưởng. Vậy tại sao nền kinh tế Trung Quốc lại tăng trưởng nhanh chóng mặc dù có tham nhũng? Tại sao bây giờ nó chỉ chậm lại, sau bốn thập kỷ bùng nổ bền vững trầm trọng?

Trả lời những câu hỏi này đòi hỏi phải định hình lại cuộc tranh luận - đặc biệt là xem xét lại các câu chuyện phổ biến về lịch sử phương Tây và tính hợp lệ của các chỉ số tham nhũng toàn cầu.

Trên thực tế, nhìn xa hơn một chút về quá khứ cho thấy Trung Quốc không quá độc đáo. Khi Hoa Kỳ là một nền kinh tế mới nổi vào cuối thế kỷ XIX, nó cũng trải qua tham nhũng tràn lan. Nhưng nhiều yếu tố của Thời đại phát triển kinh tế (vào cuối thế kỷ 19-đầu thế kỷ 20) của Mỹ đã bị lãng quên từ lâu.

Các thước đo tham nhũng toàn cầu nắm bắt "tham nhũng của người nghèo", nhưng không phải là "tham nhũng của người giàu". Dựa vào các chỉ số từng phần này đã che khuất một mô hình lịch sử quan trọng: các siêu cường tư bản chủ nghĩa như Mỹ không nhất thiết phải loại bỏ tham nhũng; Thay vào đó, tham nhũng của họ phát triển theo hướng các sàn giao dịch ưu tú được hợp pháp hóa thường gây ra bong bóng tài chính.

Do đó, Trung Quốc chỉ xuất hiện bất thường nếu người ta lấy tiêu chuẩn lý tưởng hóa của phương Tây làm chuẩn mực. Nhưng một khi huyền thoại đã bị tước bỏ, rõ ràng là sự tiến hóa tư bản chủ nghĩa của Trung Quốc giống với kinh nghiệm của phương Tây hơn, so với những gì hầu hết mọi người nghĩ.

Nước Mỹ trên hết

Có một sự khác biệt quan trọng giữa các quốc gia nổi tiếng săn mồi, như Nigeria, và Mỹ và Trung Quốc trong Thời đại mạ vàng tương ứng của họ. [Trong cụm từ này, "các quốc gia nổi tiếng săn mồi" đề cập đến các quốc gia hoặc chính phủ được biết đến rộng rãi vì tham gia vào hành vi săn mồi, đặc biệt là trong các hoạt động kinh tế của họ. Các quốc gia săn mồi được đặc trưng bởi các chính sách khai thác công dân hoặc tài nguyên của chính họ vì lợi ích của một số ít người được chọn, thường phải trả giá bằng phúc lợi xã hội rộng lớn hơn]

Điều quan trọng là chất lượng tham nhũng. Ở Mỹ và Trung Quốc, tham nhũng phát triển theo thời gian từ côn đồ và trộm cắp đến trao đổi quyền lực và lợi nhuận tinh vi hơn. Ngay cả khi các chính phủ đều đặn kiềm chế các hình thức tham nhũng săn mồi, chẳng hạn như biển thủ và tống tiền, "tiền tiếp cận" (ưu đãi giao dịch của giới tinh hoa) đã bùng nổ, làm giàu cho các chính trị gia và các nhà tư bản có quan hệ chính trị, và do đó làm tăng bất bình đẳng và thúc đẩy các giao dịch kinh doanh rủi ro.

Ở Mỹ, các vấn đề bắt nguồn từ chủ nghĩa tư bản thân hữu như vậy đã nổ ra nhiều lần trong thế kỷ 19 và 20. Ví dụ, cuộc Hoảng loạn năm 1837 một phần được kích hoạt bởi các hình

Dẫn đầu trong một thế giới nơi AI nắm giữ sức mạnh của riêng mình – Phần 4

Các hệ thống mới có thể tự học và đưa ra các phán đoán phức tạp. Các nhà lãnh đạo cần hiểu các tác nhân "tự động" này và cách làm việc với chúng.

Jeremy Heimans và Henry Timms. Từ Tạp chí (Tháng Giêng–Tháng Hai 2024). Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Quản trị hoạt động như thế nào.

Các phương thức quản trị thống trị của quyền lực cũ đã bị thách thức nhưng không bao giờ bị lật đổ trong kỷ nguyên quyền lực mới. Chúng ta đã thấy các thử nghiệm trong quản trị mạng, từ các sáng kiến dữ liệu mở đến ngân sách có sự tham gia, nhưng bộ máy cốt lõi, từ nhà nước quan liêu đến tập đoàn phân cấp, quân đội đến hệ thống giáo dục, vẫn vững chắc.

Với tính tự chủ, những thay đổi lớn đang diễn ra liên quan đến cách xã hội và thể chế đưa ra quyết định. "Một khi chúng ta có thể tương đối yên tâm rằng các thuật toán / hệ thống ra quyết định của AI không có nhiều (và thường ít hơn) thành kiến cố hữu so với các nhà hoạch định chính sách con người", nhà lý thuyết AI Sam Lehman-Wilzig đã lập luận, "chúng ta sẽ rất vui khi chúng 'điều hành' xã hội ở cấp độ vĩ mô."

Thử thách lớn lao của chúng ta sẽ là tìm ra những con đường mà nâng cao quyền tự quyết của con người chúng ta, thay vì cho phép nó co lại hoặc teo tóp.

Nếu và khi điều đó xảy ra, các hệ thống AI tiên tiến có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc quyết định mọi thứ, từ ai được chăm sóc sức khỏe đến ai vào tù đến cách chúng ta tiến hành chiến tranh và đáp lại, mọi người sẽ ngày càng kêu gọi cả "quyền xem xét" (giá trị của những quyết định đó) và "quyền tiết lộ" (cách chúng được thực hiện). Bản chất phức tạp của các hệ thống autosapient sẽ làm cho điều này trở nên khó khăn. Các công ty AI đã tranh giành để xây dựng "AI có thể giải thích" để cố gắng đưa ra những lời giải thích hợp lý cho các quyết định tự động, nhưng đây thường chỉ là những phỏng đoán tốt nhất.

Có nhiều lý do để hoài nghi về tác động của tự động đối với nền dân chủ, bao gồm cả động lực thông tin giả mà chúng tôi đã mô tả. Nhưng cũng có thể có những mặt tích cực: ví dụ, các hệ thống AI cuối cùng có thể mô hình hóa các tác động phức tạp của các lựa chọn chính sách khác nhau và tổng hợp các ưu tiên của các bên liên quan theo cách giúp xây dựng sự đồng thuận dễ dàng hơn. Điều này có thể mang lại lợi ích trên phạm vi rộng, chẳng hạn như giảm phân cực chính trị và giảm thiểu ngôn từ kích động thù địch.

Bài học lãnh đạo cho một thế giới có phẩm chất của sự khôn ngoan hoặc có trí tuệ

Sự trỗi dậy của autosapience (có sự khôn ngoan hoặc có trí tuệ) sẽ mở ra những cơ hội mới lớn. Để nắm bắt chúng, các nhà lãnh đạo sẽ cần nắm bắt các kỹ năng và cách tiếp cận mới. Chúng sẽ bao gồm quản lý tác động của các hệ thống tự động tại nơi làm việc, tìm kiếm giá trị gia tăng trong đó là duy nhất của con người và sắp xếp thông điệp và thực tiễn kinh doanh với một cuộc tranh luận thay đổi và đầy thách thức. Hãy xem xét một vài kỹ năng chính một cách chuyên sâu.

Học cách song ca - và nghi ngờ.

Các nhà lãnh đạo và quản lý nên nghĩ về các hệ thống tự động như đồng nghiệp hơn là công cụ. Hãy đối xử với chúng như một đồng nghiệp có khả năng phi thường, mong muốn làm hài lòng và không mệt mỏi - nhưng cũng là một người tích trữ thông tin với một chương trình nghị sự ẩn và đôi khi sai lầm một cách ngoạn mục. Để đối phó với những đồng nghiệp xuất sắc nhưng không đáng tin cậy này, bạn sẽ cần học cách "song ca" với chúng và khi nào nên nghi ngờ chúng

Chúng tôi sử dụng thuật ngữ song ca để mô tả nghệ thuật làm việc hợp tác và lặp đi lặp lại với các hệ thống tự động để tạo ra kết quả tốt hơn so với những gì chúng có thể tự mình đạt được. Một thử nghiệm ngẫu nhiên có đối chứng gần đây đã cho thấy các khả năng. Nghiên cứu đã đọ sức giữa các cặp bác sĩ Thụy Điển làm việc một mình với các đồng nghiệp đang làm việc với AI. Mọi người đều được giao nhiệm vụ chẩn đoán ung thư vú và các bác sĩ hỗ trợ AI đã chẩn đoán chính xác thêm 20% trường hợp trong thời gian ngắn hơn

The Coming AI Hackers - Part 1

Bruce Schneier. Schneier Security.

Belfer Center for Science and International Affairs, Harvard Kennedy School, April 2021.

Introduction

Artificial intelligence—AI—is an information technology. It consists of software. It runs on computers. And it is already deeply embedded into our social fabric, both in ways we understand and in ways we don’t. It will hack our society to a degree and effect unlike anything that’s come before. I mean this in two very different ways. One, AI systems will be used to hack us. And two, AI systems will themselves become hackers: finding vulnerabilities in all sorts of social, economic, and political systems, and then exploiting them at an unprecedented speed, scale, and scope. It’s not just a difference in degree; it’s a difference in kind. We risk a future of AI systems hacking other AI systems, with humans being little more than collateral damage.

This isn’t hyperbole. Okay, maybe it’s a bit of hyperbole, but none of this requires far-future science-fiction technology. I’m not postulating any “singularity,” where the AI-learning feedback loop becomes so fast that it outstrips human understanding. I’m not assuming intelligent androids like Data (Star Trek), R2-D2 (Star Wars), or Marvin the Paranoid Android (The Hitchhiker’s Guide to the Galaxy). My scenarios don’t require evil intent on the part of anyone. We don’t need malicious AI systems like Skynet (Terminator) or the Agents (Matrix). Some of the hacks I will discuss don’t even require major research breakthroughs. They’ll improve as AI techniques get more sophisticated, but we can see hints of them in operation today. This hacking will come naturally, as AIs become more advanced at learning, understanding, and problem-solving.

In this essay, I will talk about the implications of AI hackers. First, I will generalize “hacking” to include economic, social, and political systems—and also our brains. Next, I will describe how AI systems will be used to hack us. Then, I will explain how AIs will hack the economic, social, and political systems that comprise society. Finally, I will discuss the implications of a world of AI hackers, and point towards possible defenses. It’s not all as bleak as it might sound.

Hacks and Hacking

First, a definition:

Definition: Hack (noun)

1. A clever, unintended exploitation of a system which: a) subverts the rules or norms of that system, b) at the expense of some other part of that system.

2. Something that a system allows, but that is unintended and unanticipated by its designers.1

Notice the details. Hacking is not cheating. It’s following the rules, but subverting their intent. It’s unintended. It’s an exploitation. It’s “gaming the system.” Caper movies are filled with hacks. MacGyver was a hacker. Hacks are clever, but not the same as innovations. And, yes, it’s a subjective definition.2

Systems tend to be optimized for specific outcomes. Hacking is the pursuit of another outcome, often at the expense of the original optimization Systems tend be rigid. Systems limit what we can do and invariably, some of us want to do something else. So we hack. Not everyone, of course. Everyone isn’t a hacker. But enough of us are.

Hacking is normally thought of something you can do to computers. But hacks can be perpetrated on any system of rules—including the tax code.

The tax code isn’t software. It doesn’t run on a computer. But you can still think of it as “code” in the computer sense of the term. It’s a series of algorithms that takes an input—financial information for the year—and produces an output: the amount of tax owed. It’s deterministic, or at least it’s supposed to be.

All computer software contains defects, commonly called bugs. These are mistakes: mistakes in specification, mistakes in programming, mistakes that occur somewhere in the process of creating the software. It might seem crazy, but modern software applications generally have hundreds if not thousands of bugs.

Các tin tặc (hacker) AI tương lai – Phần 1

Bruce Schneier. Bảo mật Schneier.

Trung tâm Khoa học và Quan hệ Quốc tế Belfer, Trường Harvard Kennedy. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Giới thiệu

Trí tuệ nhân tạo - AI - là một công nghệ thông tin. Nó bao gồm phần mềm. Nó chạy trên máy tính. Nó đã ăn sâu vào kết cấu xã hội của chúng ta, cả theo những cách chúng ta hiểu và theo những cách chúng ta không hiểu. Nó sẽ hack xã hội của chúng ta ở một mức độ và hiệu quả

giống như bất cứ điều gì xảy ra trước đây. Tôi muốn nói điều này theo hai cách rất khác nhau. Một, hệ thống AI sẽ được sử dụng để hack chúng ta. Và hai, các hệ thống AI sẽ tự trở thành tin tặc: tìm lỗ hổng trong tất cả các loại hệ thống xã hội, kinh tế và chính trị, sau đó khai thác chúng với tốc độ, quy mô và phạm vi chưa từng có. Nó không chỉ là sự khác biệt về mức độ; Đó là một sự khác biệt về hiện vật. Chúng ta có nguy cơ một tương lai của các hệ thống AI hack các hệ thống AI khác, với con người chỉ là thiệt hại tài sản thế chấp. [Cụm từ này gợi ý rằng trong một tương lai nơi các hệ thống AI tham gia hack lẫn nhau, con người có thể bị tổn hại hoặc chịu hậu quả, nhưng nó sẽ được coi là tương đối không đáng kể so với mối quan tâm chính của xung đột giữa các hệ thống AI.]

Đây không phải là cường điệu. Tuy vậy, có thể đó là một chút cường điệu, nhưng không điều nào trong số này đòi hỏi công nghệ khoa học viễn tưởng trong tương lai xa. Tôi không đưa ra bất kỳ "điểm kỳ dị" nào, nơi vòng phản hồi học tập AI trở nên nhanh đến mức nó vượt xa sự hiểu biết của con người. Tôi không giả định các android thông minh như Data (trong Star Trek), R2-D2 (trong Star Wars) hoặc Marvin the Paranoid Android (trong The Hitchhiker's Guide to the Galaxy). Kịch bản của tôi không đòi hỏi ý định xấu xa từ phía bất cứ ai. Chúng ta không cần các hệ thống AI độc hại như Skynet (trong Kẻ hủy diệt) hoặc Đặc vụ (trong Ma trận). Một số hack tôi sẽ thảo luận thậm chí không đòi hỏi những đột phá nghiên cứu lớn. Chúng sẽ được cải thiện khi các kỹ thuật AI trở nên tinh vi hơn, nhưng chúng ta có thể thấy gợi ý về chúng trong hoạt động ngày nay. Việc hack này sẽ đến một cách tự nhiên, khi AI trở nên tiên tiến hơn trong việc học, hiểu và giải quyết vấn đề.

Trong bài tiểu luận này, tôi sẽ nói về ý nghĩa của tin tặc AI. Đầu tiên, tôi sẽ khái quát hóa "hacking" để bao gồm các hệ thống kinh tế, xã hội và chính trị - và cả bộ não của chúng ta. Tiếp theo, tôi sẽ mô tả cách các hệ thống AI sẽ được sử dụng để hack chúng ta. Sau đó, tôi sẽ giải thích cách AI sẽ hack các hệ thống kinh tế, xã hội và chính trị bao gồm xã hội. Cuối cùng, tôi sẽ thảo luận về ý nghĩa của một thế giới tin tặc AI và chỉ ra những biện pháp phòng thủ có thể. Nó không phải là tất cả đều ảm đạm như nó có vẻ.

Hack và hack

Đầu tiên, một định nghĩa:

Định nghĩa: Hack (danh từ)

1. Khai thác một hệ thống một cách khôn ngoan, ngoài ý muốn, để: a) phá vỡ các quy tắc hoặc chuẩn mực của hệ thống đó, và b) gây thiệt hại cho một số phần khác của hệ thống đó.

2. Một cái gì đó mà một hệ thống cho phép, nhưng đó là ngoài ý muốn và không lường trước được bởi các nhà thiết kế của nó.1

Chú ý các chi tiết. Hack không phải là gian lận. Đó là tuân theo các quy tắc, nhưng lật đổ ý định của họ. [Trong bối cảnh này, "lật đổ ý định của họ" đề cập đến hành động thao túng hoặc khai thác các quy tắc hoặc hệ thống theo cách đi ngược lại mục đích ban đầu hoặc ý nghĩa dự định của chúng.]

Đó là ngoài ý muốn. Đó là một sự bóc lột. Đó là "chơi game hệ thống". Phim bạch hoa chứa đầy những bản hack. MacGyver là một hacker. Hack là thông minh, nhưng không giống như đổi mới. Vâng, đó là một định nghĩa chủ quan.

Các hệ thống có xu hướng được tối ưu hóa cho các kết quả cụ thể. Hack là việc theo đuổi một kết quả khác, thường phải trả giá bằng việc tối ưu hóa ban đầu Hệ thống có xu hướng cứng nhắc. Hệ thống giới hạn những gì chúng ta có thể làm và luôn luôn, một số người trong chúng ta muốn làm việc khác. Vì vậy, chúng ta hack. Tất nhiên không phải tất cả mọi

Why Wall Street is transfixed by a BofA banker's untimely death

Reed Alexander and Emmalyse Brownstein. Business Insider. May 7, 2024.

• An investment banker at Bank of America died Thursday, sending shockwaves across Wall Street.

• The Army veteran died after closing a deal, sparking questions about the bank's working conditions.

• Current and former BofA junior bankers told BI that 100-hour-plus weeks weren't unusual.

The untimely death of a 35-year-old Bank of America associate has sparked a conversation across Wall Street over working conditions.

You won't be charged until May 05, 2025. Cancel anytime.

Leo Lukenas III, an Army veteran turned investment banker, died Thursday, leaving behind a wife and two children. Lukenas, who was a Green Beret in the Army Special Forces, died of "acute coronary artery thrombus," which causes blood to clot in the heart, Reuters confirmed with the New York City Office of Chief Medical Examiner. He left military service and joined BofA last year to "pursue new opportunities for his family," an online fundraiser says.

While the coroner's report did not establish a connection between his death and work, chatter has nonetheless ignited among members of the investment-banking community about the industry's onerous demands for junior bankers working on live deals — including at Bank of America.

Inside BofA, the death has prompted a swift, concerned reaction and a raft of questions, particularly among the junior ranks, according to current and former investment bankers who spoke with Business Insider.

"I think what we all would want is some acknowledgment about what happened, and at least not completely dismiss the fact that it could have been work-related," said a junior banker at BofA who was granted anonymity since they were not authorized to speak with reporters about Lukenas' death but whose identity is known to BI. "And to at least just start having those conversations as to how they can make junior bankers work life much better because it's been long overdue. And I believe that, if anything, it's gotten worse."

At BofA, 100-hour-plus weeks logged by junior bankers aren't unusual, said current and former employees who questioned whether the firm's system for flagging excessive work was effective.

"It's hard as a junior to push back," an investment-banking analyst who departed the firm last year said. "You don't have the ability as an associate or analyst to tell your MD, 'Hey, I'm tired. Can we pick this up tomorrow?'"

A representative for BofA declined to comment on those workers' specific claims. In an emailed statement on Tuesday, the spokesperson said: "We are very saddened by the loss of our teammate. We continue to focus on doing whatever we can to support the family and our team, especially those who worked closely with him."

Lukenas recently worked on a $2 billion deal

Investment banking is a notoriously grueling profession, and young bankers have repeatedly complained about burnout and pressure over the years. In 2021, a group of investment-banking analysts at Goldman Sachs kicked off a flurry of pay raises after a report they had prepared for their bosses about working long hours leaked online. In 2013, an intern at Bank of America in London died after working for three days in a row until 6 a.m., a blog post from that time said.

Lukenas — who joined the bank last summer and was a member of its financial-institutions group, which handles transactions for financial companies — had been part of a team working on UMB's $2 billion all-stock acquisition of Heartland Financial USA, announced in late April. A spokesperson for UMB did not respond to a request for comment on Tuesday about Lukenas' death.

Within BofA, Lukenas' team had developed a reputation for being particularly demanding, the current banker said. This person also said that recent departures of junior bankers, including from the financial-institutions and the industrials groups, left those who remained shouldering more

Phố Wall bị chấn động bởi cái chết không đúng lúc của một chủ ngân hàng Mỹ (BofA)

Reed Alexander và Emmalyse Brownstein. Business Insider. Ngày 7 tháng 5 năm 2024. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

• Một nhân viên ngân hàng đầu tư tại Ngân hàng Mỹ đã qua đời hôm thứ Năm, gây chấn động khắp Phố Wall.

• Cựu chiến binh quân đội đã chết sau khi chốt một thỏa thuận, làm dấy lên câu hỏi về điều kiện làm việc của ngân hàng.

• Các nhân viên ngân hàng cấp dưới hiện tại và trước đây của BofA nói với BI rằng hơn 100 giờ mỗi tuần không phải là bất thường.

Cái chết đột ngột của một cộng tác viên 35 tuổi của Ngân hàng Mỹ đã làm dấy lên một cuộc trò chuyện trên khắp Phố Wall về điều kiện làm việc.

Leo Lukenas III, một cựu chiến binh quân đội trở thành chủ ngân hàng đầu tư, đã qua đời hôm thứ Năm, để lại một người vợ và hai đứa con. Lukenas, người từng là lính mũ nồi xanh trong Lực lượng Đặc biệt Quân đội, đã chết vì "huyết khối động mạch vành cấp tính", khiến máu đông lại trong tim, Reuters xác nhận với Văn phòng Giám định Y khoa Thành phố New York. Anh rời nghĩa vụ quân sự và gia nhập BofA vào năm ngoái để "theo đuổi những cơ hội mới cho gia đình", một người gây quỹ trực tuyến cho biết.

Mặc dù báo cáo của nhân viên điều tra không thiết lập mối liên hệ giữa cái chết và công việc của anh ta, nhưng cuộc trò chuyện vẫn bùng lên giữa các thành viên của cộng đồng ngân hàng đầu tư về nhu cầu khắt khe của ngành đối với các nhân viên ngân hàng cơ sở làm việc trên các giao dịch trực tiếp - bao gồm cả tại Ngân hàng Mỹ.

Bên trong Ngân hàng Mỹ, cái chết đã gây ra phản ứng nhanh chóng, lo ngại và một loạt câu hỏi, đặc biệt là trong hàng ngũ cấp dưới, theo các chủ ngân hàng đầu tư hiện tại và trước đây đã nói chuyện với Business Insider.

"Tôi nghĩ rằng tất cả chúng ta đều muốn là một sự thừa nhận nào đó về những gì đã xảy ra, và ít nhất là không hoàn toàn bác bỏ thực tế rằng nó có thể liên quan đến công việc", một nhân viên ngân hàng cấp dưới tại Ngân hàng Mỹ, người được giấu tên vì họ không được phép nói chuyện với các phóng viên về cái chết của Lukenas nhưng BI biết danh tính. Và ít nhất chỉ cần bắt đầu có những cuộc trò chuyện đó về cách họ có thể làm cho các nhân viên ngân hàng cấp dưới làm việc tốt hơn nhiều vì nó đã quá hạn từ lâu. Và tôi tin rằng, nếu có bất cứ điều gì, nó sẽ trở nên tồi tệ hơn."

Tại Ngân hàng Mỹ, hơn 100 giờ mỗi tuần được ghi lại bởi các nhân viên ngân hàng cấp dưới không phải là bất thường, các nhân viên hiện tại và cựu nhân viên đặt câu hỏi liệu hệ thống gắn cờ làm việc quá mức của công ty có hiệu quả hay không.

"Thật khó để đẩy lùi với tư cách là một người cấp dưới", một nhà phân tích ngân hàng đầu tư đã rời công ty vào năm ngoái cho biết. "Bạn không có khả năng như một cộng sự hoặc nhà phân tích để nói với bác sĩ của bạn, 'Này, tôi mệt mỏi. Ngày mai chúng ta có thể lấy cái này không?"

Một đại diện của Ngân hàng Mỹ từ chối bình luận về những tuyên bố cụ thể của những công nhân đó. Trong một tuyên bố gửi qua email hôm thứ Ba, người phát ngôn cho biết: "Chúng tôi rất đau buồn trước sự mất mát của đồng đội. Chúng tôi tiếp tục tập trung vào việc làm bất cứ điều gì có thể để hỗ trợ gia đình và nhóm của chúng tôi, đặc biệt là những người đã làm việc chặt chẽ với anh ấy.

Lukenas gần đây đã thực hiện một thỏa thuận trị giá 2 tỷ đô la

Ngân hàng đầu tư là một nghề nổi tiếng mệt mỏi, và các chủ ngân hàng trẻ đã nhiều lần phàn nàn về sự kiệt sức và áp lực trong những năm qua. Vào năm 2021, một nhóm các nhà phân tích ngân hàng đầu tư tại Goldman Sachs đã khởi động một loạt các đợt tăng lương sau khi một báo cáo mà họ đã chuẩn bị cho các ông chủ của mình về việc làm việc nhiều giờ bị rò rỉ trực tuyến. Vào năm 2013, một thực tập sinh tại Ngân hàng Mỹ ở London đã chết sau khi làm việc ba ngày liên tiếp cho đến 6 giờ sáng, một bài đăng trên blog từ thời điểm đó cho biết.

Lukenas - người đã gia nhập ngân hàng vào mùa hè năm ngoái và là thành viên của nhóm tổ chức tài chính, xử lý các giao dịch cho các công ty tài chính

Dẫn đầu trong một thế giới nơi AI nắm giữ sức mạnh của riêng mình – Phần 3

Các hệ thống mới có thể tự học và đưa ra các phán đoán phức tạp. Các nhà lãnh đạo cần hiểu các tác nhân "tự động" này và cách làm việc với chúng.

Jeremy Heimans và Henry Timms. Từ Tạp chí (Tháng Giêng–Tháng Hai 2024). Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Thay đổi động lực quyền lực

Autosapience (phẩm chất của sự khôn ngoan hoặc có trí tuệ) sẽ xác định lại các khía cạnh cốt lõi của cuộc sống hàng ngày, nền kinh tế và xã hội của chúng ta, giống như sự chuyển đổi từ quyền lực cũ sang quyền lực mới đã làm trong hai thập kỷ qua. Hiểu được quyền lực sẽ hoạt động như thế nào ở cấp độ vĩ mô là điều cần thiết cho các nhà lãnh đạo, trong các tổ chức mà nhiều sự thay đổi sẽ diễn ra. [Thay đổi động lực quyền lực" đề cập đến những thay đổi trong phân phối, cân bằng và thực thi quyền lực trong một hệ thống, xã hội hoặc tổ chức. Trong bối cảnh này, nó cho thấy rằng sự ra đời của autosapience, hoặc trí tuệ nhân tạo tiên tiến có khả năng ra quyết định độc lập, sẽ dẫn đến những thay đổi đáng kể trong các cấu trúc và cơ chế cơ bản mà qua đó quyền lực hoạt động. Nó ngụ ý rằng khi autosapience trở nên phổ biến và có ảnh hưởng hơn, nó sẽ định hình lại các khía cạnh khác nhau của cuộc sống hàng ngày, nền kinh tế và xã hội. Những thay đổi này có thể bao gồm sự thay đổi về thẩm quyền, ảnh hưởng, kiểm soát tài nguyên và quy trình ra quyết định.]

Ý tưởng và thông tin phân phối như thế nào.

Trong thế giới quyền lực cũ, thông tin được phân phối từ một số ít đến nhiều bởi một số ít những người thủ đắc thông tin mạnh mẽ. Sức mạnh mới nảy sinh khi khả năng sản xuất và chia sẻ nội dung được phân cấp và đặt vào tay hàng tỷ người, tạo ra một khoản phí bảo hiểm khổng lồ cho các ý tưởng và thông tin (và thông tin sai lệch) lan truyền theo chiều ngang thay vì từ trên xuống. Những người chiến thắng lớn trong thế giới này là các nền tảng công nghệ thu hút dữ liệu và sự chú ý của chúng tôi.

Giờ đây, chúng ta có nguy cơ tái tập trung hóa luồng thông tin và ý tưởng, phần lớn là do việc lọc và tổng hợp các vai trò mà kỹ thuật số được hỗ trợ bởi AI sẽ đóng vai trò quan trọng. Nó sẽ tóm tắt hộp thư đến của chúng ta, sắp xếp cuộc sống kỹ thuật số của chúng ta và cung cấp cho chúng ta các câu trả lời được đóng gói thanh lịch, phù hợp và có thẩm quyền cho nhiều câu hỏi mà chúng ta đã từng dựa vào các công cụ tìm kiếm hoặc phương tiện truyền thông xã hội, làm cho tài liệu nguồn gốc mà các công cụ khai thác này ít cần thiết hơn và ít hiển thị hơn nhiều. Một số lượng rất nhỏ các công ty (và có lẽ các quốc gia) có khả năng kiểm soát "mô hình cơ sở" cho các giao diện này. Điều nguy hiểm là mỗi chúng ta cuối cùng sẽ được cung cấp thông tin thông qua một kênh nhận thức ngày càng hẹp (thiển cận và thành kiến). Đối mặt với điều này, các nhà lãnh đạo và tổ chức phải làm việc để trau dồi một loạt các quan điểm, cố gắng chống lại sự xác nhận và các thành kiến khác, và tránh phụ thuộc quá mức vào bất kỳ một công ty hoặc giao diện nào có mục tiêu là làm trung gian đầy đủ cho kết nối của chúng với thế giới.

Một trong những khía cạnh khó hiểu nhất của các hệ thống autosapient (phẩm chất của sự khôn ngoan hoặc có trí tuệ) là chúng là một cái gì đó của một hộp đen - ngay cả với các nhà thiết kế và chủ sở hữu của chúng.

Các hệ thống tự động có phẩm chất của sự khôn ngoan hoặc có trí tuệ sẽ chuyển hướng theo cách chúng ta tiếp nhận thông tin, nhưng đồng thời chúng sẽ mở rộng khả năng của chúng ta để tạo ra và nhắm mục tiêu cực kỳ rộng rãi cả thông tin và tin xuyên tạc. Điều này sẽ tác động đến mọi thứ, từ bầu cử đến tiếp thị tiêu dùng. Tìm ra ai và cái gì là thật có thể ngày càng trở nên khó khăn. Hãy xem xét Wikipedia, một ngọn hải đăng của kỷ nguyên quyền lực mới. mô hình ngôn ngữ lớn đã nuốt chửng kho kiến thức do con người tạo ra của Wikipedia để đào tạo chúng, nhưng bây giờ trang web có thể bị đe dọa bởi sự ra đời của văn bản do AI tạo ra không đáng tin cậy trên trang web áp đảo cộng đồng