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

China’s ChatGPT - why China is building its own AI chatbots

ChatGLM is one of hundreds of AI language models being developed for the Chinese language. It comes close to ChatGPT on many measures, say its creators.

By Celeste Biever. Nature. May 22, 2024.

As the competition between artificial intelligence (AI) chatbots intensifies, researchers in China are making progress on building Chinese-language AI models. The leading Chinese offerings include ChatGLM, which comes close to ChatGPT on some capabilities and outperforms it in Chinese, according to its developers.

“Basically, ChatGLM is a ChatGPT alternative,” said Jie Tang, a computer scientist at Tsinghua University in Beijing, during a talk presenting ChatGLM’s capabilities at the International Conference on Learning Representations (ICLR 2024) in Vienna on 9 May.

The excitement over large language models (LLMs) has exploded since OpenAI in San Francisco, California, released large language model-based chatbot ChatGPT for public use in November 2022. Now, tech giants, start-ups and universities worldwide are developing large language models, which produce plausible, human-like responses to text prompts. But although ChatGPT and many of its rivals can respond in a variety of languages, most of them are built by US companies and use English as their main language. By contrast, ChatGLM is bilingual, and designed to work in Chinese and English.

“It’s one of the star models in China,” says Wang Yu, a computational biologist at Peng Cheng Laboratory, a technology-focused research institute in Shenzhen, China.

Tsinghua University and its spin-off company Zhipu AI — which is valued at more than US$2 billion, according to Tang — developed ChatGLM and the underlying model GLM, which stands for General Language Model. More than 700 researchers and engineers at Zhipu AI and around 100 students at Tsinghua University are working on AI language models, said Tang.

The scale of the GLM effort surprises some researchers. “I was not aware that Chinese academia was doing that kind of big project,” says computer scientist Masashi Sugiyama, director of the RIKEN Center for Advanced Intelligence Project in Tokyo. “That was a big shock to me.”

Building a Chinese bot

ChatGPT is not available in China. But that’s not the only reason to build local alternatives. Chinese-oriented large language models produce outputs that better reflect the needs and preferences of people in China, says Tang — including, say, nation-specific financial or education information.

He compares it with training a language model on a Chinese social-media app rather than a Western one. “WeChat basically knows more about the people from China than Snapchat,” he says. Models that are tailored to different languages avoid “oversimplifying or neglecting the specific characteristics of certain languages and cultures”, says Adina Yakefu, a community lead at open-source language-model platform Hugging Face, who is based in Paris.

To generate human-like responses to inputs, large language models learn statistical correlations between words by processing billions of sentences, usually scraped from the Internet. Chatbots are further optimized for conversation using feedback from human trainers. ChatGLM’s developers trained it specifically on Chinese examples, and used Chinese-speakers to provide feedback.

ChatGLM has English- and Chinese-language interfaces.ChatGLM

The Chinese data came from the Internet and some were bought from companies, says Tang. But there’s a lack of publicly available data sets in Chinese to train models, says Tiezhen Wang, an engineer at Hugging Face in Haikou, China.

There are other challenges in building non-English large language models. To ease analysis, most language models break down text input into chunks known as tokens. But Chinese does not use spaces to separate words, which complicates tokenization, says Wang. However, Tang says that the tokenization methods used for ChatGLM are “almost the same”

ChatGPT của Trung Quốc: tại sao Trung Quốc xây dựng chatbot AI của riêng mình

Tác giả: Celeste Biever. Nature. Ngày 22 tháng 5, 2025. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

ChatGLM là một trong hàng trăm mô hình ngôn ngữ AI đang được phát triển cho ngôn ngữ Trung Quốc. Nó gần với ChatGPT về nhiều phương diện, những người tạo ra nó cho biết.

Khi sự cạnh tranh giữa các chatbot trí tuệ nhân tạo (AI) tăng cường, các nhà nghiên cứu ở Trung Quốc đang đạt được tiến bộ trong việc xây dựng các mô hình AI bằng tiếng Trung Quốc. Các dịch vụ hàng đầu của Trung Quốc bao gồm ChatGLM, gần với ChatGPT về một số khả năng và vượt trội so với tiếng Trung, theo các nhà phát triển của nó.

"Về cơ bản, ChatGLM là một giải pháp thay thế ChatGPT", Jie Tang, một nhà khoa học máy tính tại Đại học Thanh Hoa ở Bắc Kinh, cho biết trong một cuộc nói chuyện trình bày khả năng của ChatGLM tại Hội nghị quốc tế về đại diện học tập (ICLR 2024) ở Vienna vào ngày 9 tháng 5.

Sự phấn khích đối với các mô hình ngôn ngữ lớn đã bùng nổ kể từ khi OpenAI ở San Francisco, California, phát hành chatbot dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn ChatGPT để sử dụng công khai vào tháng 11 năm 2022. Giờ đây, những gã khổng lồ công nghệ, các công ty khởi nghiệp và các trường đại học trên toàn thế giới đang phát triển mô hình ngôn ngữ lớn, tạo ra các phản hồi hợp lý, giống như con người đối với lời nhắc bằng văn bản. Nhưng mặc dù ChatGPT và nhiều đối thủ của nó có thể phản hồi bằng nhiều ngôn ngữ khác nhau, hầu hết chúng đều được xây dựng bởi các công ty Mỹ và sử dụng tiếng Anh làm ngôn ngữ chính của họ. Ngược lại, ChatGLM là song ngữ và được thiết kế để hoạt động bằng tiếng Trung và tiếng Anh.

"Đó là một trong những mô hình ngôi sao ở Trung Quốc", Wang Yu, một nhà sinh học tính toán tại Phòng thí nghiệm Peng Cheng, một viện nghiên cứu tập trung vào công nghệ ở Thâm Quyến, Trung Quốc, nói.

Đại học Thanh Hoa và công ty Zhipu AI (xuất phát từ đại học này) – được định giá hơn 2 tỷ USD, theo Tang – đã phát triển ChatGLM và mô hình cơ bản GLM, viết tắt của General Language Model. Hơn 700 nhà nghiên cứu và kỹ sư tại Zhipu AI và khoảng 100 sinh viên tại Đại học Thanh Hoa đang nghiên cứu các mô hình ngôn ngữ AI, Tang nói.

Quy mô của nỗ lực GLM khiến một số nhà nghiên cứu ngạc nhiên. "Tôi không biết rằng giới học thuật Trung Quốc đang thực hiện một dự án lớn như vậy", nhà khoa học máy tính Masashi Sugiyama, giám đốc Trung tâm Dự án Tình báo Tiên tiến RIKEN ở Tokyo nói. Đó là một cú sốc lớn đối với tôi".

Xây dựng bot Trung Quốc

ChatGPT không khả dụng ở Trung Quốc. Nhưng đó không phải là lý do duy nhất để xây dựng các lựa chọn thay thế địa phương. Các mô hình ngôn ngữ lớn định hướng Trung Quốc tạo ra các kết quả đầu ra phản ánh tốt hơn nhu cầu và sở thích của người dân ở Trung Quốc, Tang nói - bao gồm, nói, thông tin tài chính hoặc giáo dục cụ thể của quốc gia.

Ông so sánh nó với việc đào tạo một mô hình ngôn ngữ trên một ứng dụng truyền thông xã hội Trung Quốc chứ không phải là một ứng dụng phương Tây. "WeChat về cơ bản biết nhiều về những người đến từ Trung Quốc hơn Snapchat", ông nói. Các mô hình được thiết kế riêng cho các ngôn ngữ khác nhau tránh "đơn giản hóa quá mức hoặc bỏ qua các đặc điểm cụ thể của một số ngôn ngữ và văn hóa nhất định", Adina Yakefu, trưởng nhóm cộng đồng tại nền tảng mô hình ngôn ngữ nguồn mở Hugging Face, người có trụ sở tại Paris cho biết.

Để tạo ra các phản ứng giống như con người đối với đầu vào, mô hình ngôn ngữ lớn tìm hiểu mối tương quan thống kê giữa các từ bằng cách xử lý hàng tỷ câu, thường được lấy từ Internet. Chatbot được tối ưu hóa hơn nữa cho cuộc trò chuyện bằng cách sử dụng phản hồi từ các giảng viên con người. Các nhà phát triển của ChatGLM đã đào tạo nó cụ thể về các ví dụ tiếng Trung và sử dụng người nói tiếng Trung Quốc để cung cấp phản hồi.

Dữ liệu của Trung Quốc đến từ Internet và một số được mua từ các công ty, Tang nói. Nhưng thiếu các bộ dữ liệu có sẵn công khai bằng tiếng Trung Quốc để đào tạo các mô hình, Tiezhen Wang

Gooseman: Người tạo Counter-Strike và hơn thế nữa

Chương 4: Vươn lên Nổi Bật – Phần 3 của 3

Công nhận và giải thưởng

Khi độ nổi tiếng của Counter-Strike tăng vọt, sự công nhận của Minh Lê và Jess Cliffe cũng tăng theo. Họ được ca ngợi là những người có tầm nhìn xa trong ngành công nghiệp game, được tôn vinh vì cách tiếp cận sáng tạo đối với thiết kế trò chơi và sự cống hiến của họ cho cộng đồng của họ. Counter-Strike đã nhận được nhiều giải thưởng và giải thưởng, tiếp tục củng cố vị thế của nó như là một trong những trò chơi vĩ đại nhất mọi thời đại.

Sự nổi lên của Minh là minh chứng cho sự sáng tạo, kiên trì và đam mê chơi game của anh. Anh ấy đã trở thành một nhân vật được kính trọng trong ngành, được biết đến không chỉ vì công việc của anh ấy trên Counter-Strike mà còn vì những đóng góp của anh ấy cho cộng đồng game thủ rộng lớn hơn. Câu chuyện thành công của ông đã truyền cảm hứng cho các nhà phát triển trò chơi đầy tham vọng trên toàn thế giới, chứng minh rằng với sự kết hợp đúng đắn giữa tài năng và quyết tâm, có thể đạt được những điều tuyệt vời.

Jess Cliffe cũng nhận được sự công nhận cho những đóng góp của mình, đặc biệt là trong các lĩnh vực thiết kế cấp độ và xây dựng cộng đồng. Những nỗ lực của anh ấy trong việc tạo ra các bản đồ hấp dẫn và cân bằng là rất quan trọng đối với sự thành công của trò chơi, và công việc của anh ấy trong việc thúc đẩy một cộng đồng hỗ trợ và sôi động đã giúp đảm bảo sự hấp dẫn lâu dài của Counter-Strike.

Tiếp tục phát triển và di sản

Hành trình của Counter-Strike không kết thúc với bản phát hành đầu tiên. Trò chơi tiếp tục phát triển, với các phiên bản và bản cập nhật mới giữ cho nó luôn mới mẻ và phù hợp. Counter-Strike: Source, được phát hành vào năm 2004, đã mang lại những cải tiến đáng kể cho đồ họa và vật lý của trò chơi, tận dụng khả năng của công cụ Nguồn của Valve.

Vào năm 2012, Counter-Strike: Global Offensive (CS: GO) đã được phát hành, giới thiệu các tính năng, bản đồ và cơ chế chơi mới trong khi vẫn giữ lại các yếu tố cốt lõi khiến trò chơi gốc trở nên được yêu thích. CS: GO nhanh chóng trở thành một yếu tố chính của nền thể thao điện tử, với các giải đấu và giải đấu lớn thu hút hàng triệu người xem và cung cấp các giải thưởng đáng kể.

Di sản của Counter-Strike được thể hiện rõ trong nhiều trò chơi và nhà phát triển mà nó đã truyền cảm hứng. Tác động của nó đối với thể loại FPS và chơi game cạnh tranh là không thể phủ nhận, và sự phổ biến lâu dài của nó là minh chứng cho tầm nhìn và sự cống hiến của những người tạo ra nó. Hành trình của Minh Lê từ một game thủ đam mê và modder trở thành một nhân vật đáng kính trong ngành là một câu chuyện về sự sáng tạo, kiên trì và sức mạnh của cộng đồng.

Ảnh hưởng của Counter-Strike vượt ra ngoài ngành công nghiệp game. Sự nhấn mạnh của nó về tinh thần đồng đội và giao tiếp đã được công nhận trong các lĩnh vực như huấn luyện quân sự và các bài tập xây dựng nhóm của công ty. Cơ chế và nguyên tắc thiết kế của trò chơi đã được nghiên cứu bởi các nhà nghiên cứu và nhà giáo dục, khám phá các ứng dụng của họ trong các lĩnh vực khác nhau.

Tác động rộng lớn hơn của Counter-Strike

Sự nổi lên của Counter-Strike đã có những tác động sâu rộng vượt ra ngoài ngành công nghiệp game. Sự nhấn mạnh của trò chơi về tinh thần đồng đội và tư duy chiến lược đã cộng hưởng với người chơi và các chuyên gia, ảnh hưởng đến các lĩnh vực như đào tạo quân sự, thực thi pháp luật và các bài tập xây dựng nhóm của công ty.

Các tổ chức quân sự và thực thi pháp luật đã sử dụng Counter-Strike như một công cụ đào tạo, nhận ra tiềm năng của nó để mô phỏng các kịch bản thực tế và cải thiện kỹ năng ra quyết định. Cơ chế và nguyên tắc thiết kế của trò chơi đã được nghiên cứu bởi các nhà nghiên cứu và nhà giáo dục, khám phá các ứng dụng của họ trong các lĩnh vực khác nhau. Tác động rộng lớn hơn này nhấn mạnh tầm quan trọng của Counter-Strike không chỉ là một trò chơi, mà còn là một hiện tượng văn hóa và giáo dục.

Gooseman: Người tạo Counter-Strike và hơn thế nữa

Chương 4: Vươn lên Nổi Bật – Phần 2 của 3

Vai trò của cộng đồng

Cộng đồng Counter-Strike đóng một vai trò quan trọng trong sự phát triển và thành công của trò chơi. Ngay từ đầu, Minh và Jess đã cam kết lắng nghe phản hồi của người chơi và kết hợp nó vào trò chơi. Quá trình phát triển lặp đi lặp lại này đảm bảo rằng Counter-Strike phát triển theo những cách cộng hưởng với cơ sở người chơi của nó.

Người chơi đã đóng góp cho trò chơi theo nhiều cách, từ việc cung cấp phản hồi về cơ chế chơi trò chơi đến tạo bản đồ và mod tùy chỉnh. Cộng đồng tích cực và gắn bó này đã giúp mở rộng nội dung của trò chơi và giữ cho nó luôn mới mẻ và thú vị. Ý thức sở hữu và sự tham gia của người chơi đã thúc đẩy mối liên hệ sâu sắc với trò chơi, góp phần vào thành công lâu dài của nó.

Các diễn đàn trực tuyến và trang web người hâm mộ đã trở thành trung tâm hoạt động nơi người chơi có thể chia sẻ chiến lược, thảo luận về các bản cập nhật và giới thiệu sáng tạo của họ. Ý thức cộng đồng này mở rộng ra ngoài chính trò chơi, tạo ra một mạng lưới những người chơi đam mê được đầu tư vào thành công của trò chơi. Minh và Jess tích cực tham gia vào các cộng đồng này, xây dựng mối quan hệ với người chơi và thể hiện sự đánh giá cao của họ đối với những đóng góp của cộng đồng.

Chơi game cạnh tranh và thể thao điện tử

Khi sự phổ biến của Counter-Strike tăng lên, nó tự nhiên cho vay để chơi cạnh tranh. Sự nhấn mạnh của trò chơi vào kỹ năng, chiến lược và tinh thần đồng đội khiến nó trở thành một ứng cử viên lý tưởng cho các cuộc thi có tổ chức. Các giải đấu và giải đấu ban đầu bắt đầu mọc lên, thu hút những người chơi có kỹ năng và các đội chuyên dụng, những người muốn kiểm tra khả năng của họ với những người giỏi nhất.

Sự trỗi dậy của thể thao điện tử vào đầu những năm 2000 đã cung cấp một nền tảng cho Counter-Strike tỏa sáng. Các giải đấu và sự kiện lớn đã giới thiệu trò chơi cho khán giả toàn cầu, tiếp tục thúc đẩy sự phổ biến của nó và củng cố vị thế của nó như một tựa game cạnh tranh hàng đầu. Những trận đấu căng thẳng, đặt cược cao và lối chơi khéo léo của các đội hàng đầu đã làm say đắm khán giả và góp phần tạo nên sức hấp dẫn lâu dài của trò chơi.

Counter-Strike nhanh chóng trở thành một yếu tố chính trong bối cảnh thể thao điện tử, với các giải đấu lớn như Cyberathlete Professional League (CPL) có trò chơi nổi bật. Những sự kiện này đã thu hút sự tài trợ, sự chú ý của giới truyền thông và các giải thưởng đáng kể, nâng cao vị thế của Counter-Strike và người chơi của nó. Bản chất cạnh tranh của trò chơi và trần kỹ năng cao đã tạo ra trải nghiệm khán giả năng động và thú vị, tiếp tục củng cố vị trí của nó trong thế giới thể thao điện tử.

Hỗ trợ chính thức của Valve

Bước ngoặt cho Counter-Strike đến khi Valve Corporation chú ý đến sự thành công và tiềm năng của trò chơi. Ấn tượng bởi sự thành công của trò chơi và sự cống hiến của cộng đồng, Valve đã liên hệ với Minh và Jess với đề nghị chính thức hỗ trợ và phát hành Counter-Strike như một trò chơi độc lập.

Sự hợp tác này với Valve là một bước ngoặt đối với Counter-Strike. Với sự hỗ trợ của một nhà phát triển trò chơi lớn, Minh và Jess có quyền truy cập vào các tài nguyên và chuyên môn bổ sung, cho phép họ đánh bóng và tinh chỉnh trò chơi hơn nữa. Sự tham gia của Valve cũng cung cấp một mức độ hợp pháp và khả năng hiển thị giúp Counter-Strike tiếp cận đối tượng rộng hơn.

Vào tháng 11 năm 2000, Counter-Strike chính thức được phát hành dưới dạng một trò chơi độc lập. Việc phát hành đã được đáp ứng với sự hoan nghênh rộng rãi, củng cố vị trí của trò chơi là một trong những tựa game có ảnh hưởng và lâu dài nhất trong lịch sử trò chơi trực tuyến.

Tác động đến thể loại FPS

Thành công của Counter-Strike có tác động sâu sắc đến thể loại game bắn súng góc nhìn thứ nhất. Nó giới thiệu một mức độ chiều sâu chiến lược và chủ nghĩa hiện thực thiết lập một tiêu chuẩn mới cho các trò chơi trong tương lai. Sự nhấn mạnh vào lối chơi dựa trên đội và cơ chế vũ khí thực tế đã ảnh

Gooseman: Người tạo Counter-Strike và hơn thế nữa

Chương 4: Vươn lên Nổi Bật – Phần 1 của 3

Sự phát triển từ Mod sang trò chơi độc lập

Trong những năm biến đổi vào cuối những năm 1990, ngành công nghiệp game đang trên đỉnh của một cuộc cách mạng. Với internet trở nên dễ tiếp cận hơn và chơi game nhiều người chơi trực tuyến đạt được sức hút, một kỷ nguyên mới đã bắt đầu. Giữa bối cảnh năng động này, Counter-Strike, ban đầu là một bản mod cho Half-Life của Valve Corporation, bắt đầu hành trình trở thành một trò chơi độc lập.

Sự phát triển của Counter-Strike từ một bản mod đơn giản thành một trò chơi chính thức được đặc trưng bởi sự phổ biến ngày càng tăng của nó và những nỗ lực không ngừng nghỉ của những người tạo ra nó, Minh Lê và Jess Cliffe. Các phiên bản beta đầu tiên của trò chơi đã thu hút một cộng đồng người chơi tận tâm, những người đã cung cấp phản hồi vô giá, giúp định hình và tinh chỉnh trò chơi. Mỗi bản phát hành beta mới đều giới thiệu những cải tiến về cơ chế chơi trò chơi, bản đồ mới và các tính năng bổ sung, giúp người chơi tham gia và dự đoán những gì sắp tới.

Bước đột phá

Việc phát hành phiên bản beta đầu tiên của Counter-Strike vào tháng 6 năm 1999 là một bước ngoặt. Minh và Jess đã tạo ra một trò chơi nắm bắt được bản chất của lối chơi chiến thuật, dựa trên đội và cộng đồng game thủ đã hưởng ứng nhiệt tình. Cách tiếp cận chiến đấu thực tế của trò chơi, nơi người chơi phải quản lý cẩn thận tài nguyên, lập kế hoạch chiến lược và giao tiếp hiệu quả với đồng đội, khiến nó khác biệt với các game bắn súng góc nhìn thứ nhất khác cùng thời.

Thành công ban đầu của trò chơi được thúc đẩy chủ yếu bởi truyền miệng. Những người chơi nhiệt tình đã chia sẻ kinh nghiệm của họ trên các diễn đàn trực tuyến và trang web chơi game, truyền bá thông tin về bản mod mới và thú vị này. Khi nhiều người chơi phát hiện ra Counter-Strike, cộng đồng của nó đã phát triển nhanh chóng và trò chơi bắt đầu xây dựng danh tiếng là một trong những game bắn súng nhiều người chơi hay nhất hiện có.

Các tính năng chính xác định Counter-Strike

Một số tính năng chính đã góp phần vào sự nổi lên của Counter-Strike, khiến nó khác biệt với các trò chơi khác và xác định bản sắc và sự hấp dẫn của nó đối với nhiều đối tượng.

1. Cơ chế vũ khí thực tế: Một trong những tính năng đáng chú ý nhất của Counter-Strike là cách tiếp cận thực tế đối với cơ chế vũ khí. Không giống như nhiều game bắn súng khác, nơi vũ khí cảm thấy chung chung và thiếu các đặc điểm riêng biệt, kho vũ khí của Counter-Strike được thiết kế với mức độ chi tiết cao. Mỗi vũ khí có các thuộc tính độc đáo như kiểu giật, tốc độ bắn và lượng sát thương, mà người chơi phải thành thạo để có hiệu quả trong chiến đấu. Sự nhấn mạnh vào chủ nghĩa hiện thực này đã thêm chiều sâu cho lối chơi và thách thức người chơi phát triển kỹ năng của họ.

2. Chiến lược dựa trên nhóm: Counter-Strike nhấn mạnh tầm quan trọng của tinh thần đồng đội và chiến lược. Người chơi được chia thành hai đội — khủng bố và chống khủng bố — mỗi đội có mục tiêu cụ thể để hoàn thành. Thành công trong trò chơi đòi hỏi phải lập kế hoạch, phối hợp và giao tiếp cẩn thận giữa các thành viên trong nhóm. Việc tập trung vào lối chơi dựa trên đội đã khuyến khích cảm giác thân thiết và hợp tác, thúc đẩy tinh thần cộng đồng mạnh mẽ.

3. Lối chơi dựa trên vòng: Cấu trúc dựa trên vòng của Counter-Strike đã thêm một lớp chiến lược và căng thẳng cho trò chơi. Mỗi vòng bắt đầu với việc người chơi mua vũ khí và thiết bị bằng tiền tệ trong trò chơi kiếm được từ các vòng trước. Kết quả của mỗi vòng ảnh hưởng đến vòng tiếp theo, tạo ra trải nghiệm chơi trò chơi năng động và phát triển. Cấu trúc này cũng làm cho mỗi vòng cảm thấy có kết quả, nâng cao tiền cược và giữ cho người chơi tham gia.

4. Thiết kế bản đồ: Các bản đồ của Counter-Strike được thiết kế tỉ mỉ để cung cấp nhiều lựa chọn chiến lược và lối chơi. Từ môi trường chật hẹp, gần gũi đến các khu vực mở, rộng mở, mỗi bản đồ đều mang đến những thách thức và cơ hội riêng.

Human Capital for the Age of Generative AI

Simon Johnson and Eric Hazan. Project Syndicate. May 30, 2024.

Shared prosperity can flow from new technology only if its adoption is accompanied by upgraded skills and proactive worker redeployment. In the age of generative AI, employers should be candid about nascent skills gaps, and governments should focus on enabling all workers to upgrade their skills in a timely and appropriate fashion.

Generative artificial intelligence has captured the world’s imagination because it appears likely to automate tasks that previously required advanced cognitive skills. With it, there is a real prospect that many highly educated and experienced workers may be replaced by algorithms. What happens when machines come for the jobs not of handloom weavers and autoworkers, but of scriptwriters, lawyers, middle managers, and even high-level executives?

One response is to think that skills no longer matter, or even that we should de-emphasize education. On the contrary, while the potential for increased productivity (and higher incomes for all) through human-machine interaction has never been greater, we humans will need to up our game. We must get better at everything the computers struggle with, including understanding context, thinking outside the box, and managing relationships with other humans.

According to a recent report from the McKinsey Global Institute, up to 30% of current work hours in industrialized countries could be automated by 2030, under a scenario of moderate automation. While automation has squeezed workers for decades, generative AI heralds a significant acceleration and gut-wrenching change for many people who assumed their careers were stable.

In the United States and the European Union, the number of people employed as office workers, in manufacturing, and as customer-service representatives will almost certainly decline as generative AI takes hold. (The report considers nine EU countries – the Czech Republic, Denmark, France, Germany, Italy, the Netherlands, Poland, Spain, and Sweden – representing 75% of the European working population, as well as the United Kingdom).

But the news is not all bad. The report estimates that demand for workers in health care, clean energy, and other high-skill professions (such as scientific research and development) is likely to rise in those same countries. Of course, there are other factors at work here, including efforts to achieve net-zero emissions (important for new job creation across all industrialized countries), an aging workforce (particularly in Europe), the continuing expansion of private sector e-commerce, and the strengthening of government-financed infrastructure.

Rather than mass unemployment, the most likely outcome is that many people will soon face pressure to change jobs. Under reasonable assumptions, Europe could experience up to 12 million occupational transitions over the next six years.

While the projected annual occupational transition rate (0.8% of employed people) is lower than the relatively high rate observed in Europe during the COVID-19 pandemic (1.2%), it is twice as high as the pre-pandemic norm (0.4%). In the US, employment transitions over the same period could also reach almost 12 million, although this seems more manageable, as the US already had an elevated pre-pandemic transition rate (1.2%) compared to Europe.

Executives on both sides of the Atlantic are already concerned about existing skill shortages and mismatches in a tight labor market. It is good news for suitably qualified humans if demand for social and emotional skills rises with the new technologies. The more than 1,100 executives that the McKinsey team surveyed in Europe and the US not only stressed the need for advanced information-technology and data-analytics skills but also for more workers who are competent in critical thinking, creativity, and “teaching and training.”

The wage implications are likely to be significant.

Vốn nhân lực cho thời đại AI tạo nội dung

Simon Johnson và Eric Hazan. Dự án Syndicate. ngày 30 tháng 5 năm 2024. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Sự thịnh vượng chung chỉ có thể chảy từ công nghệ mới nếu việc áp dụng nó đi kèm với các kỹ năng được nâng cấp và tái triển khai công nhân chủ động. Trong thời đại AI tạo nội dung, người sử dụng lao động nên thẳng thắn về khoảng cách kỹ năng non trẻ và các chính phủ nên tập trung vào việc cho phép tất cả người lao động nâng cấp kỹ năng của họ một cách kịp thời và phù hợp.

Trí tuệ nhân tạo tạo nội dung đã chiếm được trí tưởng tượng của thế giới vì nó dường như có khả năng tự động hóa các nhiệm vụ mà trước đây đòi hỏi các kỹ năng nhận thức nâng cao. Với nó, có một triển vọng thực sự rằng nhiều công nhân có trình độ học vấn cao và có kinh nghiệm có thể được thay thế bằng các thuật toán. Điều gì sẽ xảy ra khi máy móc đến với công việc không phải của thợ dệt thủ công và công nhân ô tô, mà là của các nhà biên kịch, luật sư, quản lý cấp trung và thậm chí cả giám đốc điều hành cấp cao?

Một phản ứng là nghĩ rằng các kỹ năng không còn quan trọng nữa, hoặc thậm chí chúng ta nên giảm nhấn mạnh giáo dục. Ngược lại, trong khi tiềm năng tăng năng suất (và thu nhập cao hơn cho tất cả mọi người) thông qua tương tác giữa người và máy chưa bao giờ lớn hơn, con người chúng ta sẽ cần phải nâng cao vai trò của mình. Chúng ta phải trở nên giỏi hơn ở mọi thứ mà máy tính phải vật lộn, bao gồm hiểu ngữ cảnh, suy nghĩ sáng tạo hơn và quản lý mối quan hệ với người khác.

Theo một báo cáo gần đây từ Viện Toàn cầu McKinsey, có tới 30% số giờ làm việc hiện tại ở các nước công nghiệp phát triển có thể được tự động hóa vào năm 2030, theo kịch bản tự động hóa vừa phải. Trong khi tự động hóa đã siết chặt người lao động trong nhiều thập kỷ, AI tạo ra báo trước một sự tăng tốc đáng kể và thay đổi đau ruột đối với nhiều người cho rằng sự nghiệp của họ ổn định.

Tại Hoa Kỳ và Liên minh châu Âu, số lượng người là nhân viên văn phòng, trong sản xuất và là đại diện dịch vụ khách hàng gần như chắc chắn sẽ giảm khi AI tạo ra nắm giữ. (Báo cáo xem xét chín quốc gia EU - Cộng hòa Séc, Đan Mạch, Pháp, Đức, Ý, Hà Lan, Ba Lan, Tây Ban Nha và Thụy Điển - đại diện cho 75% dân số lao động châu Âu, cũng như Vương quốc Anh).

Nhưng tin tức không phải là tất cả đều xấu. Báo cáo ước tính rằng nhu cầu về lao động trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, năng lượng sạch và các ngành nghề kỹ năng cao khác (như nghiên cứu và phát triển khoa học) có thể sẽ tăng ở các quốc gia đó. Tất nhiên, có những yếu tố khác đang hoạt động ở đây, bao gồm nỗ lực đạt được mức phát thải ròng bằng không (quan trọng đối với việc tạo việc làm mới trên tất cả các nước công nghiệp hóa), lực lượng lao động già (đặc biệt là ở châu Âu), tiếp tục mở rộng thương mại điện tử khu vực tư nhân và tăng cường cơ sở hạ tầng do chính phủ tài trợ.

Thay vì thất nghiệp hàng loạt, kết quả có khả năng xảy ra nhất là nhiều người sẽ sớm phải đối mặt với áp lực thay đổi công việc. Theo các giả định hợp lý, châu Âu có thể trải qua tới 12 triệu lần chuyển đổi nghề nghiệp trong sáu năm tới.

Mặc dù tỷ lệ chuyển đổi nghề nghiệp hàng năm dự kiến (0,8% số người có việc làm) thấp hơn tỷ lệ tương đối cao được quan sát thấy ở châu Âu trong đại dịch COVID-19 (1,2%), nhưng nó cao gấp đôi so với tiêu chuẩn trước đại dịch (0,4%). Tại Mỹ, chuyển đổi việc làm so với cùng kỳ cũng có thể đạt gần 12 triệu, mặc dù điều này có vẻ dễ quản lý hơn, vì Mỹ đã có tỷ lệ chuyển đổi trước đại dịch cao (1,2%) so với châu Âu.

Các giám đốc điều hành ở cả hai bờ Đại Tây Dương đã lo ngại về tình trạng thiếu kỹ năng hiện có và sự không phù hợp trong một thị trường lao động chặt chẽ. Đó là tin tốt cho những người có trình độ phù hợp nếu nhu cầu về các kỹ năng xã hội và cảm xúc tăng lên với các công nghệ mới. Hơn 1.100 giám đốc điều hành mà nhóm McKinsey khảo sát ở châu Âu và Mỹ không chỉ nhấn mạnh sự cần thiết của các kỹ năng phân tích dữ liệu và công nghệ thông tin tiên tiến mà còn cho nhiều nhân viên

Tin tức Công nghệ thông tin, ngày 30 tháng 5, 2024.

1 - ChatGPT sắp có trên iOS 18, nhưng ChatGPT Plus vẫn sẽ tốt hơn

BGR. Ngày 30 tháng 5 năm 2024.

Chúng ta chỉ còn chưa đầy hai tuần nữa là đến sự kiện WWDC 2024 lớn của Apple, nơi trí tuệ nhân tạo sẽ là trung tâm của mọi thứ. Các tính năng GenAI sẽ được tích hợp vào iOS 18 , iPadOS 18 và macOS 15. Hầu hết chúng sẽ chạy cục bộ trên thiết bị. Apple cũng nên phát hành một Siri thông minh hơn, được cho là sẽ xử lý các truy vấn phức tạp hơn. Nhưng Siri đó có thể không chỉ hoạt động trên công nghệ của Apple. OpenAI dường như là đối tác tiềm năng nhất cho khả năng chatbot của iOS 18.

Đó là những gì chúng ta đã mong đợi nhờ hàng loạt báo cáo mô tả chi tiết những nỗ lực của Apple nhằm cạnh tranh với khả năng AI của các đối thủ.

Một báo cáo mới cung cấp thêm thông tin về mối quan hệ hợp tác được cho là của Apple với OpenAI. Rõ ràng, thỏa thuận đã được thực hiện trong nhiều tháng. Không chỉ vậy, Apple có thể sử dụng các mô hình ngôn ngữ ChatGPT của OpenAI để hỗ trợ một số tính năng Siri mới phức tạp nhất.

Thỏa thuận này được cho là đã khiến Microsoft lo lắng, mặc dù quan hệ đối tác OpenAI với Apple cũng có thể mang lại lợi nhuận cho Microsoft. Gã khổng lồ phần mềm là nhà đầu tư lớn nhất vào OpenAI.

Nhưng nếu báo cáo là chính xác, tôi không thể không tự hỏi trải nghiệm do ChatGPT cung cấp sẽ như thế nào và liệu nó có đủ để khiến tôi ngừng sử dụng ChatGPT Plus như một sản phẩm độc lập hay không. ChatGPT là chatbot tôi yêu thích và tôi tin rằng mình sẽ tiếp tục sử dụng nó ngay cả sau khi nó được tích hợp iOS 18.

Theo The Information ( thông qua 9to5Mac ), Apple đã bắt đầu hợp tác với OpenAI ngay từ giữa năm 2023. Đó là vài tháng trước khi có tin đồn rằng Apple đang tìm kiếm đối tác AI.

Báo cáo cho biết Apple và OpenAI đã đạt được thỏa thuận để các kỹ sư máy học của họ có quyền truy cập vào API ChatGPT để thử nghiệm nội bộ. Đó là cách Apple khiến Siri làm việc với ChatGPT:

Trong các thử nghiệm đó, các kỹ sư của Apple đã kết nối ChatGPT với Siri, tạo ra những minh chứng ấn tượng về việc Siri xử lý các truy vấn phức tạp hơn bình thường, bao gồm cả việc hiểu rõ hơn ngữ cảnh những gì người dùng đang nói.

Tôi là một người dùng iPhone lâu năm và đã chế giễu Siri trong nhiều năm. Tôi hy vọng những tuyên bố này là chính xác và Apple thực sự sẽ làm cho Siri thông minh hơn với sự trợ giúp của mô hình ngôn ngữ lớn của bên thứ ba.

Báo cáo cho biết Apple muốn để Siri xử lý các câu hỏi phức tạp hơn - loại bạn sẽ hỏi ChatGPT. OpenAI đã chỉ cho Apple cách biến Siri thành một chatbot. Trợ lý được cải tiến có thể phản hồi nhanh hơn, âm thanh tự nhiên hơn và thậm chí cung cấp các bản dịch theo thời gian thực. Rõ ràng tất cả những gì nó cần là quyền truy cập ChatGPT.

Về quyền riêng tư, Apple sẽ muốn thông báo rõ ràng cho người dùng khi có phản hồi Siri đến từ ChatGPT.

Tôi rất hy vọng rằng Apple sẽ xây dựng các biện pháp bảo vệ quyền riêng tư mạnh mẽ cho các tính năng AI sắp có trên iOS 18, bao gồm cả chatbot Siri.

Một báo cáo riêng từ cùng một blog lưu ý rằng Apple có kế hoạch sẵn sàng để bảo mật dữ liệu người dùng khỏi các truy vấn AI trên thiết bị iOS 18 đến máy chủ của họ. Tôi cho rằng các yêu cầu Siri do ChatGPT cung cấp cũng sẽ nhận được những biện pháp bảo vệ đó. Nhưng tất cả chỉ là suy đoán cho đến khi Apple thực sự giải thích cách thức hoạt động của nó.

Mặc dù tôi thích tích hợp ChatGPT trong iOS 18 hơn Gemini, nhưng cũng có khả năng trải nghiệm Siri hiện tại không đủ tốt trong thời đại AI. Nếu Siri có chức năng chatbot, chúng ta sẽ cần một ứng dụng Siri riêng trong iOS. Tôi muốn theo dõi một số cuộc trò chuyện để có thể quay lại theo cách có thể với ChatGPT.

Nếu không có chức năng lịch sử trò chuyện ngay lập tức, tôi có thể không sử dụng Siri nhiều, ngay cả khi ChatGPT hỗ trợ nó. Thay vào đó, tôi sẽ quay lại ChatGPT, ứng dụng này có sẵn dưới dạng ứng dụng độc lập trong iOS. Mục đích chung của chatbot là trò chuyện liên tục với AI về các chủ đề bạn cần trợ giúp.

Tôi nói điều đó mà không thực sự biết

AI đã khiến Mark Zuckerberg nổi tiếng trở lại ở Thung lũng Silicon

Thời báo New York. Ngày 29 tháng 5, 2024. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Khi Mark Zuckerberg, giám đốc điều hành của Meta, tuyên bố vào năm ngoái rằng công ty của ông sẽ phát hành một hệ thống trí tuệ nhân tạo, Jeffrey Emanuel đã dè dặt.

Ông Emanuel, một hacker bán thời gian và là người đam mê AI toàn thời gian, đã mày mò với các mô hình AI "đóng", bao gồm OpenAI, có nghĩa là mã cơ bản của hệ thống không thể được truy cập hoặc sửa đổi. Khi Zuckerberg giới thiệu hệ thống AI của Meta chỉ bằng lời mời cho một số ít học giả, ông Emanuel lo ngại rằng công nghệ này sẽ chỉ giới hạn ở một nhóm nhỏ người.

Nhưng trong một bản phát hành vào mùa hè năm ngoái của một hệ thống AI cập nhật, Zuckerberg đã tạo ra mã "nguồn mở" để nó có thể được sao chép, sửa đổi và tái sử dụng tự do bởi bất kỳ ai.

Ông Emanuel, người sáng lập công ty khởi nghiệp blockchain Pastel Network, đã ông đã bán. Ông nói rằng ông đánh giá cao hệ thống AI của Meta rất mạnh mẽ và dễ sử dụng. Trên hết, ông thích cách Zuckerberg tán thành mã hacker để làm cho công nghệ này có sẵn miễn phí - phần lớn trái ngược với những gì Google, OpenAI và Microsoft đã làm.

"Chúng tôi có nhà vô địch này ở Zuckerberg", ông Emanuel, 42 tuổi, nói. "Cảm ơn Chúa, chúng tôi có ai đó để bảo vệ các đặc tính nguồn mở khỏi các công ty lớn khác."

Ông Zuckerberg đã trở thành giám đốc điều hành công nghệ cao cấp nhất để hỗ trợ và thúc đẩy mô hình nguồn mở cho AI. Điều đó đã đặt tỷ phú 40 tuổi ở vị trí nỗi bật của cuộc tranh luận gây chia rẽ về việc liệu công nghệ có khả năng thay đổi thế giới có quá nguy hiểm để cung cấp cho bất kỳ lập trình viên nào muốn nó hay không.

Microsoft, OpenAI và Google có các chiến lược AI khép kín hơn để bảo vệ công nghệ của họ, ngoài những gì họ nói là rất thận trọng. Nhưng Zuckerberg đã lớn tiếng ủng hộ cách công nghệ nên mở cho tất cả mọi người.

"Công nghệ này rất quan trọng, và cơ hội rất lớn, đến nỗi chúng ta nên mở nguồn và làm cho nó có sẵn rộng rãi nhất có thể, để mọi người đều có thể hưởng lợi", ông nói trong một video trên Instagram vào tháng Giêng.

Lập trường đó đã biến Zuckerberg thành người được ngưỡng mộ trong nhiều cộng đồng nhà phát triển ở Thung lũng Silicon, thúc đẩy cuộc nói chuyện về một "ánh sáng" và một loại "Zuckaissance". ["Zuckaissance" là một từ ghép vui nhộn kết hợp giữa "Zuckerberg" và "Renaissance". Trong bối cảnh này, nó gợi ý một khoảng thời gian mới được quan tâm, ngưỡng mộ gắn liền với Mark Zuckerberg. Nó ngụ ý rằng Zuckerberg đang trải qua một sự hồi sinh hoặc tái tạo lại hình ảnh và tầm ảnh hưởng của mình trước công chúng, đặc biệt là trong cộng đồng các nhà phát triển ở Thung lũng Silicon. Thuật ngữ này nhấn mạnh một cách hài hước sự thay đổi tích cực và đáng ngạc nhiên trong cách nhìn nhận về anh ta, giống như sự hồi sinh về văn hóa và trí tuệ]

Ngay cả khi Zuckerberg phải tiếp tục vật lộn với sự giám sát về thông tin sai lệch và các vấn đề an toàn cho trẻ em trên các nền tảng của Meta, nhiều kỹ sư, lập trình viên, nhà công nghệ và những người khác đã chấp nhận quan điểm của ông về việc cung cấp AI cho công chúng.

Công ty cho biết kể từ khi mô hình AI mã nguồn mở hoàn toàn, đầu tiên của Meta, được gọi là LLaMA 2, được phát hành vào tháng 7, phần mềm đã được tải xuống hơn 180 triệu lần. Một phiên bản mạnh mẽ hơn của mô hình, LLaMA 3, được phát hành vào tháng Tư, đã đứng đầu bảng xếp hạng tải xuống với tốc độ kỷ lục, như Hugging Face, một trang web cộng đồng cho mã AI, ghi nhận.

Các nhà phát triển đã tạo ra hàng chục nghìn chương trình AI tùy chỉnh của riêng họ dựa trên phần mềm AI của Meta để thực hiện mọi thứ, từ giúp các bác sĩ lâm sàng đọc quét X quang đến tạo ra nhiều trợ lý chatbot kỹ thuật số.

"Tôi đã nói với Mark, tôi nghĩ rằng nguồn mở LLaMA là điều phổ biến nhất mà Facebook đã làm trong cộng đồng công nghệ - từ trước đến nay", Patrick Collison, giám đốc điều hành của công ty thanh toán Stripe, người gần đây đã tham gia nhóm tư vấn chiến

Chương 3: Sự ra đời của Counter-Strike – Phần 2 của 2

Sự phát triển của lối chơi

Khi Counter-Strike phát triển thông qua các phiên bản beta khác nhau, Minh và Jess tiếp tục tinh chỉnh cơ chế chơi trò chơi và thêm các tính năng mới. Họ đã giới thiệu thêm vũ khí, bản đồ và chế độ chơi, mỗi chế độ được thiết kế để nâng cao trải nghiệm của người chơi và giữ cho trò chơi luôn mới mẻ và thú vị.

Một trong những bổ sung quan trọng nhất là việc thực hiện hệ thống tiền, nơi người chơi kiếm được tiền để hoàn thành mục tiêu và có thể sử dụng nó để mua vũ khí và thiết bị khi bắt đầu mỗi vòng. Hệ thống này đã thêm một lớp chiến lược vào trò chơi, vì người chơi phải quản lý cẩn thận tài nguyên của họ và đưa ra quyết định chiến thuật về tải của họ.

Một phát triển quan trọng khác là sự ra đời của giao tiếp bằng giọng nói, cho phép người chơi phối hợp hiệu quả hơn với đồng đội của họ. Tính năng này tiếp tục nhấn mạnh tầm quan trọng của tinh thần đồng đội và giao tiếp, củng cố danh tiếng của Counter-Strike như một trò chơi mang tính chiến lược và hợp tác cao.

Cộng đồng phát triển

Khi trò chơi trở nên phổ biến, cộng đồng Counter-Strike tiếp tục phát triển. Các diễn đàn trực tuyến, trang web người hâm mộ và máy chủ chuyên dụng mọc lên, tạo ra một cơ sở người chơi sôi động và tích cực. Người chơi tổ chức các giải đấu và cuộc thi, thể hiện kỹ năng của họ và thúc đẩy cảm giác thân thiết và cạnh tranh thân thiện.

Sự sáng tạo của cộng đồng cũng phát triển mạnh mẽ, với việc người chơi tạo bản đồ, giao diện và mod tùy chỉnh cho trò chơi. Nội dung do người dùng tạo này đã bổ sung thêm sự đa dạng và khả năng chơi lại cho Counter-Strike, giữ cho người chơi tham gia và đầu tư vào trò chơi. Minh và Jess nắm lấy sự sáng tạo này, hỗ trợ cộng đồng mod và kết hợp một số nội dung tốt nhất do người dùng tạo vào trò chơi chính thức.

Tác động của việc chơi cạnh tranh

Sự trỗi dậy của trò chơi cạnh tranh, hay thể thao điện tử, đóng một vai trò quan trọng trong thành công của Counter-Strike. Sự nhấn mạnh của trò chơi vào kỹ năng, chiến lược và tinh thần đồng đội khiến nó trở thành một ứng cử viên lý tưởng để chơi cạnh tranh, thu hút cả người chơi bình thường và chuyên nghiệp. Các giải đấu và giải đấu ban đầu cung cấp một nền tảng để người chơi thể hiện tài năng của họ và cạnh tranh để giành giải thưởng, thúc đẩy hơn nữa sự phổ biến của trò chơi.

Counter-Strike nhanh chóng trở thành một yếu tố chính trong bối cảnh thể thao điện tử, với các giải đấu và sự kiện lớn thu hút lượng khán giả lớn và tài trợ đáng kể. Bản chất cạnh tranh của trò chơi và trần kỹ năng cao đã tạo ra trải nghiệm khán giả năng động và thú vị, củng cố vị thế của nó là một trong những tựa game esports hàng đầu.

Sự tham gia của Valve

Khi sự nổi tiếng của Counter-Strike tiếp tục tăng vọt, nó đã thu hút sự chú ý của Valve Corporation, công ty đứng sau "Half-Life". Ấn tượng bởi sự thành công của trò chơi và sự cống hiến của cộng đồng, Valve đã liên hệ với Minh và Jess với đề nghị chính thức hỗ trợ và phát hành Counter-Strike như một trò chơi độc lập.

Sự hợp tác này với Valve là một bước ngoặt đối với Counter-Strike. Với sự hỗ trợ của một nhà phát triển trò chơi lớn, Minh và Jess có quyền truy cập vào các tài nguyên và chuyên môn bổ sung, cho phép họ đánh bóng và tinh chỉnh trò chơi hơn nữa. Sự tham gia của Valve cũng cung cấp một mức độ hợp pháp và khả năng hiển thị giúp Counter-Strike tiếp cận đối tượng rộng hơn.

Vào tháng 11 năm 2000, Counter-Strike chính thức được phát hành dưới dạng một trò chơi độc lập. Việc phát hành đã được đáp ứng với sự hoan nghênh rộng rãi, củng cố vị trí của trò chơi là một trong những tựa game có ảnh hưởng và lâu dài nhất trong lịch sử trò chơi trực tuyến.

Di sản của Counter-Strike

Tác động của Counter-Strike đối với ngành công nghiệp game không thể được phóng đại. Trò chơi đã giới thiệu một mức độ sâu sắc chiến lược và chủ nghĩa hiện thực thiết lập một tiêu chuẩn mới cho các trò chơi FPS, truyền cảm hứng cho vô số nhà phát triển và ảnh hưởng đến thiết kế của các tựa game trong

Chương 3: Sự ra đời của Counter-Strike – Phần 1 của 2

Nguồn gốc của một ý tưởng

Vào giữa những năm 1990, bối cảnh chơi game đã trải qua một sự chuyển đổi đáng kể. Sự ra đời của internet và sự gia tăng của trò chơi nhiều người chơi đã thay đổi cách mọi người tương tác với trò chơi và với nhau. Minh Lê, một game thủ đam mê và lập trình viên vừa chớm nở, là trung tâm của cuộc cách mạng này. Trong thời gian ở Đại học Simon Fraser, Minh đã thử nghiệm nhiều dự án phát triển trò chơi khác nhau, nhưng chính sự hợp tác của anh với Jess Cliffe đã dẫn đến việc tạo ra một thứ gì đó thực sự đột phá.

Minh và Jess gặp nhau thông qua cộng đồng mod trực tuyến đang phát triển, nơi những người đam mê chia sẻ các sửa đổi tùy chỉnh của họ về các trò chơi phổ biến. Cả hai đều là những người hâm mộ cuồng nhiệt của game bắn súng góc nhìn thứ nhất (FPS), một thể loại đã trở nên phổ biến rộng rãi với các tựa game như "Doom" và "Quake". Tuy nhiên, Minh và Jess đã hình dung ra một trò chơi vượt ra ngoài nhịp độ nhanh, hành động hỗn loạn của những game bắn súng đầu tiên này. Họ muốn tạo ra một trò chơi nhấn mạnh vào chiến lược, tinh thần đồng đội và chủ nghĩa hiện thực — một game bắn súng chiến thuật sẽ thách thức người chơi theo những cách mới và thú vị.

"FPS" là viết tắt của "game bắn súng góc nhìn thứ nhất", là một loại trò chơi điện tử trong đó bạn trải nghiệm hành động qua con mắt của nhân vật mà bạn đang điều khiển. Trong trò chơi FPS, bạn sẽ thấy những gì nhân vật đó nhìn thấy, thường là cầm vũ khí, đồng thời bạn điều hướng và tương tác với thế giới trò chơi từ góc nhìn thứ nhất này.

Trong trò chơi FPS nổi tiếng Counter-Strike, người chơi cạnh tranh theo đội để hoàn thành các mục tiêu như gỡ bom hoặc giải cứu con tin hay đơn giản là cố gắng loại bỏ đội khác. Trò chơi được biết đến với lối chơi chiến lược, phản xạ nhanh và tinh thần đồng đội. Vì vậy, khi mọi người nói về FPS trong bối cảnh Counter-Strike, họ đang đề cập đến phong cách chơi này, nơi bạn chơi từ góc nhìn thứ nhất và tham gia vào các cuộc bắn súng.

Cộng đồng Modding

Cộng đồng modding cuối những năm 1990 là một không gian sôi động và sáng tạo. Các modder, như họ đã biết, đã lấy các trò chơi hiện có và sửa đổi chúng để tạo ra những trải nghiệm mới. Điều này có thể liên quan đến việc thay đổi đồ họa của trò chơi, thêm cấp độ mới hoặc thậm chí thay đổi cơ chế chơi trò chơi. Đó là một cách để các cá nhân sáng tạo thử nghiệm và chia sẻ công việc của họ với những người khác, thường dẫn đến sự phát triển của các trò chơi hoàn toàn mới.

Minh và Jess là những người tham gia tích cực trong cộng đồng này. Họ đã dành vô số giờ để thảo luận về các ý tưởng, thử nghiệm các khái niệm khác nhau và học hỏi từ các đồng nghiệp của họ. Tinh thần hợp tác của cộng đồng modding đã thúc đẩy cảm giác thân thiết và đổi mới, cung cấp môi trường hoàn hảo cho dự án đầy tham vọng của họ.

"Modding trò chơi" trong Counter-Strike đề cập đến việc thực hành sửa đổi nội dung hoặc cơ chế của trò chơi để tạo ra trải nghiệm mới. Điều này có thể bao gồm việc thay đổi giao diện của trò chơi, thêm bản đồ mới, tạo chế độ trò chơi mới hoặc thậm chí thay đổi quy tắc của trò chơi.

Ví dụ: trong Counter-Strike, người chơi và nhà phát triển có thể tạo bản đồ tùy chỉnh cho môi trường mới, thiết kế giao diện mới cho vũ khí và nhân vật hoặc phát triển các kịch bản và mục tiêu hoàn toàn mới. Những sửa đổi hay "mod" này được thực hiện bằng cách sử dụng các công cụ và phần mềm do nhà phát triển trò chơi cung cấp hoặc do cộng đồng mod tạo ra.

Việc sửa đổi trò chơi cho phép người chơi sáng tạo và cá nhân hóa trải nghiệm chơi trò chơi của họ. Nó cũng thúc đẩy một cộng đồng nơi mọi người chia sẻ sáng tạo của họ, cộng tác trong các dự án và tìm hiểu thêm về thiết kế trò chơi.

Cảm hứng từ Half-Life

"Half-Life" của Valve Corporation, phát hành năm 1998, là một tựa game mang tính bước ngoặt trong ngành công nghiệp game. Nó kết hợp cách kể chuyện nhập vai với cơ chế chơi trò chơi sáng tạo, thiết lập một tiêu chuẩn mới cho các trò chơi FPS.

¿Puede la IA mejorar la vida familiar?

Anne-Marie Slaughter and Avni Patel Thompson. Project Syndicate. May 27, 2024.

El debate público sobre el futuro de la inteligencia artificial se suele centrar en dos cuestiones: el impacto de esa tecnología sobre la humanidad en términos amplios y su efecto inmediato sobre cada persona. La mayor parte de la gente quiere saber cómo la automatización transformará al trabajo: qué industrias seguirán existiendo mañana y quiénes corren el riesgo de perder hoy su empleo.

Pero el debate ha pasado por alto a un pilar importante de la sociedad: la familia; si vamos a construir sistemas de IA que ayuden a solucionar los problemas sociales y económicos apremiantes en vez de exacerbarlos, debemos recordar que el 89 % de los hogares estadounidenses son familias y considerar las complejas presiones que enfrentan a la hora de decidir cómo aplicar esa tecnología.

Después de todo, las familias estadounidenses necesitan apoyo de manera desesperada. Según el Foro Económico Mundial, la economía de la prestación de cuidados en EE. UU., un sector de seis billones (millones de millones) de dólares, corre el riesgo de colapsar debido a la escasez de mano de obra, problemas administrativos y un modelo de mercado roto que lleva a que la mayoría de la familias sean incapaces de afrontar el costo de los cuidados y a que los trabajadores del sector sean crónicamente mal remunerados. Además, la situación de los padres ha cambiado: son más los progenitores que trabajan, y tienen menos tiempo porque deben dedicarse más a cuidar a los niños y a sus propios padres, ya mayores, a gestionar el exceso de información y a coordinar las tareas del hogar.

Si las familias usaran a la IA como copiloto podrían ahorrarse tiempo y disgustos; los asistentes de IA podrían descifrar los correos electrónicos escolares y la agenda de actividades, o ayudarlas a prepararse para un viaje familiar creando la lista de cosas para llevar y confirmando las actividades. Los robots para el cuidado de personas creados en Japón y otros lugares podrían mejorar con la asistencia de la IA la privacidad y autonomía de quienes reciben cuidados, y permitir a sus cuidadores humanos pasar más tiempo estableciendo conexiones emocionales y brindándoles compañía.

Para diseñar a la IA para que asista en la solución de problemas humanos complejos, como el cuidado de los niños y ancianos, hay que definir su papel. En el mundo de hoy, la prestación de cuidados, especialmente a los niños, requiere demasiadas tareas rutinarias que quitan tiempo a otras más significativas. La IA podría funcionar entonces como una «tecnología antitecnología», un escudo contra la cultura incesante del correo electrónico, los mensajes de texto y las listas interminables de tareas pendientes. El copiloto de IA ideal se ocuparía de la mayor parte de esas tareas que generan poco valor y permitiría a las familias pasar más tiempo en compañía.

Pero las tareas humanas suelen ser como los icebergs: la mayor parte de los problemas está oculta bajo la superficie. Si un copiloto de IA solo se ocupa del trabajo visible no aliviará demasiado la carga de los cuidadores, porque para llevar a cabo esas tareas hay que entender completamente todo lo que hace falta.

Por ejemplo, podemos crear tecnología que programe actividades a partir de un correo electrónico con el cronograma del equipo de fútbol de los hijos (y luego borrar y actualizar esas tareas cuando cambien, inevitablemente, una semana más tarde); pero para liberar a los padres de la carga invisible que implica gestionar la temporada deportiva de los niños la IA tendría que entender las demás tareas diversas ocultas bajo la superficie: buscar los campos de juego, considerar el color de las camisetas, asignar a los encargados de llevar tentempiés y crear los recordatorios adecuados. Si uno de los padres tiene un conflicto de agenda, el asistente de IA tendrá que avisar al otro... y si ambos tienen conflictos, tendrá que reservar tiempo para que

Может ли искусственный интеллект улучшить семейную жизнь?

Anne-Marie Slaughter and Avni Patel Thompson. Project Syndicate. May 27, 2024.

Общественные дискуссии по поводу будущего искусственного интеллекта (сокращённо ИИ) обычно сосредоточены на двух главных проблемах: общее влияние этой технологии на человечество в целом и её непосредственное влияние на конкретных людей. Как правило, люди хотят понять, как именно процесс автоматизации изменит их труд. Какие отрасли сохраняться завтра? Какие рабочие места сегодня под угрозой?

Однако в этих дискуссиях игнорируется одна из важных опор общества – семья. Если мы хотим создать ИИ-системы, которые будут помогать в решении, а не усугублять насущные социально-экономические проблемы, мы должны вспомнить о том, что сегодня семьи – это 89% американских домохозяйств. Именно поэтому мы должны учитывать сложности, с которыми сталкиваются семьи, когда приступаем к внедрению этой технологии.

Дело в том, что в Америки семьи отчаянно нуждаются в поддержке. По данным Всемирного экономического форума, американская экономика услуг ухода за детьми, престарелыми, инвалидами и другими нуждающимися (она оценивается в $6 трлн) оказалась под угрозой краха из-за нехватки работников, административного бремени и некачественной рыночной модели: большинство семей не могут себе позволить полностью покрывать расходы на услуги ухода, при этом работа сотрудников этой отрасли хронически плохо оплачивается. Кроме того, изменилась ситуация родителей: родители теперь больше заняты, а спрос на их время (включая уход за детьми и пожилыми родителями, управление информационной загруженностью, координация домашних задач) увеличился.

Семьи могли бы использовать ИИ в качестве «второго пилота» для экономии времени – и сохранения рассудка. ИИ-помощник мог бы анализировать электронные письма из школы и графики мероприятий или, например, помогать в подготовке к предстоящему семейному путешествию, составляя список необходимых вещей и подтверждая детали поездки. Если дополнить ИИ-технологиями роботов, которые разрабатываются в Японии и других странах для оказания услуг ухода за людьми, можно будет оберегать конфиденциальность и автономность тех, о ком заботятся роботы, а люди, работающие в этом секторе, смогут тратить больше времени на создание эмоциональных связей, выполняя роль компаньонов.

Разрабатывая ИИ-технологии для оказания помощи в выполнении сложных человеческих задач, таких как воспитание детей или уход за пожилыми, нужно строго определить их роль. В современном мире уход за людьми (особенно за детьми) состоит из избыточного количества рутинных задач, отнимающих время, которое можно было бы потратить на более значимую деятельность. ИИ мог бы действовать в качестве «технологии защиты от технологий» – в качестве щита, ограждающего от культуры постоянного нахождения в онлайне ради получения электронной почты, текстовых сообщений и бесконечных дел и поручений. В идеале ИИ в роли второго пилота мог бы взять на себя основную часть этой рутинной работы, позволяя семьям проводить больше времени вместе.

Однако сложные человеческие задачи обычно являются «проблемами-айсбергами»: основная часть проводимой работы скрыта под поверхностью. Второй пилот ИИ, который будет выполнять только видимую часть работы, не очень поможет облегчить бремя тех, кто ухаживает за другими, потому что для выполнения этих задач нужно понимать, что именно нужно делать.

Например, мы можем разработать технологию создания записей в календаре на основе электронного письма с расписанием игр молодёжной футбольной команды (а затем удалять их и создавать заново, когда расписание неизбежным образом изменится через неделю). Однако ИИ должен освобождать родителей ещё и от невидимой нагрузки, возникающей у них, когда они организуют спортивные занятия ребёнка. А для этого ИИ нужно будет понять множество других задач, скрытых под поверхностью: надо узнать, где находится игровое поле, какой должен быть цвет формы, кто из родителей организует питание, а также создать

Kann die KI unser Familienleben verbessern?

Anne-Marie Slaughter and Avni Patel Thompson. Project Syndicate. May 27, 2024.

Die öffentliche Debatte über die Zukunft künstlicher Intelligenz konzentriert sich auf zwei Hauptsorgen: die allgemeinen Auswirkungen der Technologie auf die Menschheit und ihre unmittelbaren Auswirkungen auf den Einzelnen. In erster Linie interessiert die Menschen, wie die Automatisierung das Arbeitsleben umgestalten wird. Welche Branchen werden morgen noch da sein? Und wessen Arbeitsplätze sind heute gefährdet?

Doch wird bei der Debatte bisher eine wichtige Säule der Gesellschaft übersehen: die Familie. Wenn wir KI-Systeme schaffen wollen, die zur Lösung dringender sozialer und wirtschaftlicher Probleme beitragen statt sie zu verschärfen, sollten wir uns bewusst machen, dass 89 % aller US-Haushalte aus Familien bestehen, und wir sollten bei unseren Entscheidungen über die Anwendung der Technologie das komplexe Druckgefüge in Betracht ziehen, dem Familien ausgesetzt sind.

Schließlich bedürfen die Familien in den USA dringend der Unterstützung. Laut Weltwirtschaftsforum droht Amerikas sechs Billionen Dollar schwerer Betreuungs- und Pflegewirtschaft durch Arbeitskräftemangel, Verwaltungsauflagen und ein desfunktionales Marktmodell der Kollaps, da die meisten Familien die vollen Betreuungskosten nicht tragen können und die Beschäftigten chronisch unterbezahlt sind. Auch hat sich die Situation der Eltern verändert: Mehr Eltern arbeiten, und die an sie gestellten zeitlichen Anforderungen – von der Betreuung der Kinder und alternder Eltern bis zur Bewältigung der Informationsflut und der Koordinierung von Haushaltsaufgeben – haben sich verschärft.

KI als Kopiloten für Familien einzusetzen könnte Zeit sparen – und dafür sorgen, dass wir bei all dem nicht den Verstand verlieren. Ein KI-Assistent könnte E-Mails und Aktivitätsplanungen der Schule entziffern oder durch Erstellung von Packlisten und Bestätigung von Reiseplänen bei Vorbereitungen für einen anstehenden Familienurlaub helfen. Durch KI aufgerüstet, könnten die derzeit in Japan und anderswo in der Entwicklung befindlichen Pflegeroboter die Privatsphäre und Autonomie der Pflegeempfänger bewahren helfen und menschliches Pflegepersonal in die Lage versetzen, mehr Zeit mit der Anbahnung emotionaler Verbindungen und der Lebensbegleitung zu verbringen.

Die Konzeption von KIs zur Bewältigung komplexer menschlicher Probleme wie dem Aufziehen von Kindern oder der Pflege von Senioren erfordert es, deren Rolle zu definieren. In der heutigen Welt besteht Betreuungsarbeit und insbesondere Kindererziehung aus zu vielen mondänen Aufgaben, die die für bedeutsamere Aktivitäten zu Verfügung stehende Zeit verringern. KI könnte daher als „Anti-Technologie-Technologie“ fungieren – als Schutzschild vor der Kultur ständiger Erreichbarkeit durch E-Mail und Textnachrichten und endloser To-do-Listen. Der ideale KI-Kopilot würde den größten Teil dieser zeitlichen Belastungen übernehmen und es Familien ermöglichen, mehr Zeit miteinander zu verbringen.

Doch sind komplexe menschliche Aufgaben normalerweise „Eisberg-Probleme“, bei denen der größte Teil der Arbeit unter der Oberfläche versteckt liegt. Ein KI-Kopilot, der nur die sichtbare Arbeit übernimmt, würde wenig zur Entlastung von Betreuungspersonen beitragen, weil die Ausführung dieser Aufgaben ein umfassendes Verständnis davon erfordert, was zu tun ist.

Wir können zum Beispiel die Technologie entwickeln, um Kalendereinträge aus einer E-Mail mit dem Terminkalender einer Jugendfußballmannschaft zu erstellen (und sie anschließend zu löschen und neu anzulegen, wenn sie sich unweigerlich eine Woche später wieder ändern). Doch um Eltern von den unsichtbaren Belastungen des Organisierens der Sportsaison ihres Kindes zu befreien, müsste die KI die verschiedenen anderen Aufgaben verstehen, die unter der Oberfläche liegen: die Suche nach den Sportplätzen der unterschiedlichen Vereine, die Beachtung der Trikotfarben, die Anmeldung für

L'IA peut-elle améliorer la vie de famille?

Anne-Marie Slaughter and Avni Patel Thompson. Project Syndicate. May 27, 2024.

Le débat public sur l'avenir de l'intelligence artificielle se concentre souvent sur deux préoccupations principales : l'impact plus large de la technologie sur l'humanité et ses effets immédiats sur les individus. La plupart du temps, les gens veulent savoir comment l'automatisation va transformer le travail. Quels secteurs d'activité seront encore là demain ? Et qui risque de perdre son emploi très prochainement ?

Mais le débat a négligé un pilier important de la société : la famille. Si nous voulons construire des systèmes d'IA qui aideront à résoudre plutôt qu'exacerber les problèmes sociaux et économiques urgents, nous devons nous rappeler que les familles représentent 89 % des ménages américains. Nous devons en outre tenir compte des pressions complexes auxquelles elles font face lorsqu'il s'agit de décider des modalités d'application de technologie.

Après tout, les familles américaines ont désespérément besoin d'aide. Selon le Forum économique mondial, l'économie des services de santé aux États-Unis, d'une valeur de 6 mille milliards de dollars risque de s'effondrer en raison de pénuries de main-d'œuvre, de charges administratives et d'un modèle de marché défaillant dans lequel la plupart des familles ne peuvent assumer le coût total des soins et dans lequel les travailleurs sont chroniquement sous-payés. De plus, la parentalité a changé : de plus en plus de parents travaillent et les pressions sur leur emploi du temps ont augmenté, qu'il s'agisse de s'occuper des enfants ou de parents âgés, de gérer la surcharge d'information ou encore de coordonner les tâches ménagères.

L'utilisation de l'IA comme copilote pour les familles pourrait leur faire gagner du temps et les aider à préserver leur santé mentale. Un assistant IA pourrait déchiffrer les courriels et les plannings des activités scolaires ou les aider à préparer un prochain voyage en famille en faisant une liste des articles dans le bagage de chacun ou encore en confirmant les itinéraires de voyage. S'ils sont renforcés par l'IA, les robots de services d'aide à la personne développés au Japon et ailleurs pourraient améliorer la vie privée et l'autonomie des personnes qui reçoivent des soins et permettre aux personnels soignants humains de passer plus de temps à établir des liens émotionnels et à fournir des services de compagnie.

La conception d'une IA qui viserait à résoudre des problèmes humains complexes tels que le rôle parental ou les soins aux personnes âgées devra d'abord définir son rôle. Dans le monde actuel, la prestation de services de santé – et en particulier la parentalité – consistent en trop de tâches banales qui monopolisent le temps disponible pour des activités plus significatives. L'IA pourrait ainsi fonctionner comme une « technologie anti-tech » – un bouclier contre la culture du courrier électronique et des SMS omniprésents et des listes de tâches sans fin. Le copilote idéal de l'IA assumerait la majeure partie de ce travail, permettant aux familles de passer plus de temps ensemble.

Mais les tâches humaines complexes ont généralement des problématiques en iceberg, la majorité du travail étant cachée sous la surface. Un copilote IA qui ne gèrerait que le travail visible ne ferait pas grand-chose pour alléger le fardeau du personnel soignant, car l'accomplissement de ces tâches nécessite une compréhension complète de ce qui doit être fait.

Par exemple, nous pouvons construire une technologie qui crée des entrées de calendrier à partir d'un e-mail avec l'horaire d'une équipe de football junior (puis les supprimer et les recréer lorsque les dates changent inévitablement la semaine suivante). Mais pour libérer un parent de la charge invisible de la gestion de la saison sportive d'un enfant, l'IA doit également comprendre les diverses autres tâches implicites : rechercher les adresses des terrains de sport, noter les couleurs

Can AI Improve Family Life?

Anne-Marie Slaughter and Avni Patel Thompson. Project Syndicate. May 27, 2024.

An AI assistant for caregivers would free up time and energy for empathy, creativity, and connection. More importantly, identifying which parts of caregiving can be automated is likely to teach us a great deal about which family functions and activities should remain fully and solely human.

The public debate about the future of artificial intelligence often focuses on two main concerns: the technology’s broader impact on humanity, and its immediate effects on individuals. For the most part, people want to know how automation will transform work. Which industries will still be around tomorrow? And whose job is on the line today?

But the debate has overlooked an important pillar of society: the family. If we are going to build AI systems that will help solve, rather than exacerbate, pressing social and economic problems, we should remember that families comprise 89% of American households, and we should consider the complex pressures they face when deciding how to apply the technology.

After all, families in the United States are in desperate need of support. According to the World Economic Forum, America’s $6 trillion care economy is at risk of collapsing, owing to labor shortages, administrative burdens, and a broken market model whereby most families cannot afford the full cost of care and workers are chronically underpaid. Moreover, parenthood has changed: more parents are working, and demands on their time, from caring for children and aging parents to managing information overload and coordinating household tasks, have intensified.

Using AI as a co-pilot for families could save time – and sanity. An AI assistant could decipher school emails and activity schedules or help prepare for an upcoming family trip by making a packing list and confirming travel plans. If augmented by AI, the care robots being developed in Japan and elsewhere could support the privacy and autonomy of those receiving care and enable human caregivers to spend more time establishing emotional connections and providing companionship.

Designing AI to assist with complex human problems such as parenting or elder care requires defining its role. In today’s world, caregiving, and especially parenting, consists of too many mundane tasks that eat into the time available for more meaningful activities. AI could thus function as “anti-tech tech” – a shield from the always-on culture of email, text messages, and endless to-dos. The ideal AI co-pilot would shoulder the bulk of this busywork, allowing families to spend more time together.

But complex human tasks are typically “iceberg” problems, with the majority of the work hidden beneath the surface. An AI co-pilot that handles only the visible labor would do little to alleviate the caregiver’s burden, because completing these tasks requires a full understanding of what needs to be done.

For example, we can build the technology to create calendar entries from an email with the schedule for a youth soccer team (and then delete and recreate them when it inevitably changes a week later). But to free a parent from the invisible load of managing a kid’s sports season, AI would need to understand the various other tasks that lie beneath the surface: looking for field locations, noting jersey colors, signing up for snack duties, and creating the appropriate reminders. If one parent had a scheduling conflict, the AI assistant would have to alert the other parent, and if both had conflicts, it would have to schedule time for a conversation, in recognition of how important it can be for a child to have a parent or loved one at their game.

The challenge is not coming up with an answer, but rather coming up with the right answer given the complex context, much of which is embedded in parents’ brains. Through careful exploration and curation, this knowledge could one day be converted into data for training specialized

AI có thể cải thiện cuộc sống gia đình không?

Anne-Marie Slaughter và Avni Patel Thompson. Dự án Syndicate. ngày 27 tháng 5 năm 2024. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Một trợ lý AI cho người chăm sóc sẽ giải phóng thời gian và năng lượng cho sự đồng cảm, sáng tạo và kết nối. Quan trọng hơn, việc xác định phần nào của việc chăm sóc có thể được tự động hóa có khả năng dạy chúng ta rất nhiều về chức năng và hoạt động gia đình nào nên duy trì đầy đủ và duy nhất do con người. [đầy đủ và duy nhất do con người" trong bối cảnh này đề cập đến các chức năng gia đình và các hoạt động chăm sóc nên được thực hiện độc quyền bởi con người, mà không có bất kỳ sự tự động hóa nào. Đây là những nhiệm vụ dựa trên phẩm chất của con người như sự đồng cảm, kết nối cảm xúc và phán đoán cá nhân, rất cần thiết để duy trì bản chất con người của việc chăm sóc và tương tác gia đình]

Cuộc tranh luận công khai về tương lai của trí tuệ nhân tạo thường tập trung vào hai mối quan tâm chính: tác động rộng lớn hơn của công nghệ đối với nhân loại và tác động tức thời của nó đối với các cá nhân. Đối với hầu hết các phần, mọi người muốn biết tự động hóa sẽ biến đổi công việc như thế nào. Những ngành công nghiệp nào vẫn sẽ tồn tại vào ngày mai? Và công việc của ai đang bị đe dọa ngày hôm nay?

Nhưng cuộc tranh luận đã bỏ qua một trụ cột quan trọng của xã hội: gia đình. Nếu chúng ta định xây dựng các hệ thống AI sẽ giúp giải quyết, thay vì làm trầm trọng thêm, các vấn đề kinh tế và xã hội cấp bách, chúng ta nên nhớ rằng các gia đình chiếm 89% hộ gia đình Mỹ và chúng ta nên xem xét những áp lực phức tạp mà họ phải đối mặt khi quyết định cách áp dụng công nghệ.

Rốt cuộc, các gia đình ở Hoa Kỳ đang rất cần sự hỗ trợ. Theo Diễn đàn Kinh tế Thế giới, nền kinh tế chăm sóc trị giá 6 nghìn tỷ đô la của Mỹ có nguy cơ sụp đổ, do thiếu lao động, gánh nặng hành chính và mô hình thị trường bị phá vỡ, theo đó hầu hết các gia đình không đủ khả năng chi trả toàn bộ chi phí chăm sóc và người lao động thường xuyên bị trả lương thấp. Hơn nữa, việc làm cha mẹ đã thay đổi: nhiều bậc cha mẹ đang làm việc và nhu cầu về thời gian của họ, từ chăm sóc trẻ em và cha mẹ già đến quản lý quá tải thông tin và điều phối các công việc gia đình, đã gia tăng.

Sử dụng AI làm trợ tá hay người phụ giúp cho các gia đình có thể tiết kiệm thời gian - và sự tỉnh táo. Một trợ lý AI có thể giải mã email và lịch trình hoạt động của trường hoặc giúp chuẩn bị cho chuyến đi sắp tới của gia đình bằng cách lập danh sách đóng gói và xác nhận kế hoạch du lịch. Nếu được tăng cường bởi AI, các robot chăm sóc đang được phát triển ở Nhật Bản và các nơi khác có thể hỗ trợ quyền riêng tư và quyền tự chủ của những người được chăm sóc và cho phép người chăm sóc dành nhiều thời gian hơn để thiết lập các kết nối cảm xúc và cung cấp sự đồng hành.

Thiết kế AI để hỗ trợ các vấn đề phức tạp của con người như nuôi dạy con cái hoặc chăm sóc người cao tuổi đòi hỏi phải xác định vai trò của nó. Trong thế giới ngày nay, chăm sóc, và đặc biệt là nuôi dạy con cái, bao gồm quá nhiều nhiệm vụ trần tục chiếm hết thời gian có sẵn cho các hoạt động có ý nghĩa hơn. Do đó, AI có thể hoạt động như "công nghệ chống công nghệ" (nhằm chống lại hay giảm thiểu tác dụng của những công nghệ khác) - một lá chắn chống lại văn hóa luôn hoạt động của email, tin nhắn văn bản và những việc cần làm vô tận. Trợ lý AI lý tưởng sẽ gánh vác phần lớn công việc bận rộn này, cho phép các gia đình dành nhiều thời gian hơn cho nhau.

Nhưng các nhiệm vụ phức tạp của con người thường là những vấn đề "tảng băng trôi", với phần lớn công việc ẩn bên dưới bề mặt. Một trợ lý AI chỉ xử lý lao động có thể nhìn thấy sẽ làm rất ít để giảm bớt gánh nặng của người chăm sóc, bởi vì hoàn thành các nhiệm vụ này đòi hỏi sự hiểu biết đầy đủ về những gì cần phải làm.

Ví dụ: chúng ta có thể xây dựng công nghệ để tạo các mục lịch từ email với lịch trình cho một đội bóng đá trẻ (và sau đó xóa và tạo lại chúng khi nó chắc chắn thay đổi một tuần sau đó).

Gooseman: Người tạo Counter-Strike và hơn thế nữa

Chương 2: Hành trình giáo dục

Cơ sở giáo dục sớm

Hành trình học tập của Minh Lê bắt đầu từ rất lâu trước khi anh đặt chân đến khuôn viên trường Đại học Simon Fraser (SFU). Niềm đam mê học hỏi và tò mò về thế giới xung quanh của anh ấy đã được thể hiện rõ ràng từ khi còn nhỏ. Tại Vancouver, nơi anh lớn lên sau khi di cư từ Sài Gòn, Minh theo học các trường địa phương cung cấp cho anh một nền tảng vững chắc trong các môn học khác nhau. Minh xuất sắc trong toán học và khoa học, những môn học ngày càng trở nên quan trọng khi ông nghiên cứu sâu hơn về thế giới khoa học máy tính và thiết kế trò chơi.

Từ tiểu học đến trung học, Minh đã thể hiện sự tò mò vô độ. Các giáo viên của anh thường ghi nhận sự háo hức của anh để khám phá các khái niệm mới và khả năng nắm bắt các ý tưởng phức tạp một cách nhanh chóng. Sự tò mò trí tuệ này, kết hợp với môi trường gia đình hỗ trợ, tạo tiền đề cho thành tích học tập và nghề nghiệp trong tương lai của anh ấy.

Khám phá niềm đam mê công nghệ

Khi Minh bước vào trường trung học, niềm đam mê công nghệ của anh bắt đầu hình thành. Những năm 1990 là thời kỳ tiến bộ công nghệ nhanh chóng, với máy tính cá nhân trở nên dễ tiếp cận hơn và internet bắt đầu nổi lên như một công cụ mạnh mẽ để liên lạc và chia sẻ thông tin. Minh bị cuốn hút bởi những phát triển này và dành phần lớn thời gian rảnh để khám phá khả năng của máy tính.

Anh tham gia câu lạc bộ máy tính tại trường trung học của mình, nơi anh gặp những học sinh khác có cùng sở thích với anh. Cùng nhau, họ đã thử nghiệm các ngôn ngữ lập trình ban đầu, tạo ra các ứng dụng đơn giản và thảo luận về các xu hướng mới nhất trong công nghệ. Môi trường hợp tác này đã nuôi dưỡng niềm đam mê lập trình của Minh và giới thiệu cho anh những kiến thức cơ bản về phát triển phần mềm.

Trong những năm hình thành này, Minh cũng khám phá ra thế giới phát triển trò chơi điện tử. Anh ấy đặc biệt bị hấp dẫn bởi ý tưởng tạo ra các trò chơi của riêng mình, lấy cảm hứng từ các tựa game mà anh ấy thích chơi. Khả năng tạo ra những trải nghiệm tương tác có thể giải trí và thách thức người khác đã thu hút bản năng sáng tạo của anh ấy. Anh bắt đầu tự học lập trình thông qua thử và sai, sử dụng các tài nguyên trực tuyến và sách để học các kỹ năng cần thiết.

Đại học Simon Fraser: Sự khởi đầu

Năm 1995, Minh tốt nghiệp trung học và theo học tại Đại học Simon Fraser (SFU) ở British Columbia. SFU được biết đến với chương trình khoa học máy tính mạnh mẽ, cung cấp một chương trình giảng dạy toàn diện được thiết kế để trang bị cho sinh viên cả kiến thức lý thuyết và kỹ năng thực tế. Minh coi đây là cơ hội hoàn hảo để hiểu sâu hơn về khoa học máy tính và theo đuổi ước mơ trở thành nhà phát triển game.

Quá trình chuyển đổi sang cuộc sống đại học vừa thú vị vừa đầy thách thức. Môi trường học tập nghiêm ngặt của Đại học Simon Fraser đòi hỏi sự cống hiến và nỗ lực cao từ sinh viên. Minh nhanh chóng nhận ra rằng thành công trong môi trường này sẽ đòi hỏi kỷ luật và đạo đức làm việc mạnh mẽ. Anh đắm mình trong học tập, quyết tâm tận dụng tối đa các cơ hội có sẵn cho mình.

Những thách thức và chiến thắng trong năm đầu tiên

Năm đầu tiên của Minh tại Đại học Simon Fraser được đánh dấu bằng một chặng đường học tập dốc. Các môn học đòi hỏi khắt khe, bao gồm một loạt các chủ đề từ thuật toán và cấu trúc dữ liệu đến kiến trúc máy tính và hệ điều hành. Các khóa học nền tảng này được thiết kế để cung cấp cho sinh viên một sự hiểu biết vững chắc về các nguyên tắc cốt lõi của khoa học máy tính.

Minh đã phải đối mặt với một số thách thức trong thời gian này. Quá trình chuyển đổi từ các môn học cấp trung học lên đại học đòi hỏi anh phải phát triển thói quen học tập mới và kỹ năng quản lý thời gian. Anh cũng phải cân bằng trách nhiệm học tập với sở thích cá nhân, bao gồm cả niềm đam mê phát triển trò chơi liên tục. Bất chấp những thách thức này, Minh vẫn tập trung và cam kết với mục tiêu của mình.

Một trong những trải nghiệm quan trọng nhất trong năm đầu tiên của anh

Gooseman: Người tạo Counter-Strike và hơn thế nữa

Chương 1: Nguồn gốc

Một khởi đầu mới ở Sài Gòn

Câu chuyện của Minh Lê bắt đầu tại thành phố Sài Gòn sôi động và đầy biến động, nơi anh sinh ngày 27 rgày 6 năm 1977. Sự ra đời của Minh diễn ra trong một giai đoạn thay đổi và biến động đáng kể đối với đất nước, vì chiến tranh Việt Nam đã kết thúc chỉ hai năm trước đó, khiến đất nước phải vật lộn với việc tái thiết và tái cấu trúc. Gia đình Minh là một phần của tấm thảm phức tạp này, điều hướng những thách thức và cơ hội nảy sinh trong môi trường sau chiến tranh.

Những năm đầu của Minh ở Sài Gòn được đánh dấu bằng cảm giác kiên cường và thích nghi. Cha mẹ anh, cả tận tụy và chăm chỉ, đã tìm cách cung cấp cho con cái họ những cơ hội tốt nhất có thể bất chấp những khó khăn kéo dài. Cha của Minh, một cựu quân nhân, chuyển sang cuộc sống dân sự bằng cách làm việc trong một nhà máy điện địa phương, trong khi mẹ anh là một dược sĩ, quản lý một nhà thuốc nhỏ do gia đình điều hành. Những trải nghiệm ban đầu này đã truyền cho Minh một cảm giác quyết tâm và đánh giá cao giá trị của sự chăm chỉ.

Di cư đến Canada: Bước nhảy vọt vào những điều chưa biết

Đầu những năm 1980, khi điều kiện chính trị và kinh tế ở Việt Nam vẫn còn bấp bênh, cha mẹ Minh đã đưa ra quyết định can đảm là vượt biên để tìm kiếm một tương lai tốt đẹp hơn cho gia đình họ. Cuộc hành trình đầy thách thức, bao gồm quá trình gian khổ để đảm bảo thị thực, bỏ lại những người thân yêu và thích nghi với một nền văn hóa và ngôn ngữ mới. Tuy nhiên, lời hứa về sự ổn định và cơ hội ở Canada là một động lực hấp dẫn.

Gia đình Lê đến Vancouver, Canada, vào cuối năm 1979. Vancouver, một thành phố nhộn nhịp và đa văn hóa, cung cấp một sự tương phản hoàn toàn với cuộc sống mà họ đã biết ở Sài Gòn. Quá trình chuyển đổi không dễ dàng; Cha mẹ Minh phải đối mặt với nhiệm vụ khó khăn là xây dựng một cuộc sống mới từ đầu. Họ tìm thấy niềm an ủi trong sự hỗ trợ của cộng đồng người Việt tại Vancouver, nơi mang lại cảm giác quen thuộc và thoải mái giữa môi trường xung quanh xa lạ.

Đối với chàng trai trẻ Minh, việc chuyển đến Canada vừa thú vị vừa hoang mang. Anh bị đẩy vào một thế giới mới, nơi mọi thứ từ ngôn ngữ đến thời tiết đều khác nhau. Tuy nhiên, môi trường mới này cũng mở ra những khả năng không thể tưởng tượng được ở quê hương anh. Minh nhanh chóng thích nghi với cuộc sống mới, cho thấy khả năng học hỏi và phát triển vượt trội bất chấp những trở ngại.

Khám phá niềm đam mê: Những năm đầu ở Vancouver

Sự giới thiệu của Minh về thế giới trò chơi điện tử bắt đầu ở những nơi bất ngờ nhất - căn hộ khiêm tốn của gia đình anh ở Vancouver. Chính tại đây, giữa những chiếc hộp đồ đạc của họ và những tàn dư của cuộc sống trước đây, Minh lần đầu tiên bắt gặp một máy chơi trò chơi điện tử. Bảng điều khiển, một món quà từ một người bạn của gia đình, đã trở thành nguồn đam mê bất tận cho cậu bé.

Bản thân các trò chơi rất đơn giản theo tiêu chuẩn ngày nay, nhưng đối với Minh, chúng là cổng thông tin đến thế giới khác. Các tựa game như "Super Mario Bros." và "The Legend of Zelda" đã thu hút trí tưởng tượng của anh, mang đến những cuộc phiêu lưu và thử thách khơi dậy sự sáng tạo của anh. Anh ấy đã dành vô số giờ trước màn hình, không chỉ chơi, mà còn mổ xẻ các trò chơi, cố gắng hiểu cơ chế khiến chúng hoạt động.

Niềm đam mê trò chơi điện tử của Minh không được bố mẹ chú ý. Mặc dù ban đầu họ lo lắng về lượng thời gian anh dành cho sở thích mới này, nhưng họ sớm nhận ra tác động tích cực của nó đối với anh. Trò chơi điện tử đã trở thành một cách để Minh gắn kết với các bạn cùng trang lứa, thu hẹp khoảng cách văn hóa và ngôn ngữ thường khiến các tương tác xã hội trở nên khó khăn. Chúng cũng cung cấp một lối thoát mang tính xây dựng cho sự sáng tạo và kỹ năng giải quyết vấn đề của anh ấy

Tác động của chủ nghĩa đa văn hóa

Lớn lên ở Vancouver, Minh được đắm mình trong một môi trường đa văn hóa tôn vinh sự đa dạng. Khu phố của anh là nơi giao thoa của các nền văn hóa, với các gia đình từ khắp nơi trên thế giới sống.

Gooseman: Người tạo Counter-Strike và hơn thế nữa

Chương 1: Nguồn gốc

Tại thành phố Vancouver, Canada, Minh Lê, được gọi một cách trìu mến là Gooseman, sinh ngày 27 tháng 6 năm 1977, tại Sài Gòn, Việt Nam. Lớn lên trong môi trường đa văn hóa, Minh phát triển niềm đam mê với trò chơi điện tử từ nhỏ. Sự tiếp xúc sớm của anh ấy với thế giới trò chơi đã châm ngòi cho một tia lửa cuối cùng sẽ dẫn anh ấy đến cuộc cách mạng hóa thể loại game bắn súng góc nhìn thứ nhất (FPS).

Chương 2: Hành trình giáo dục

Hành trình học tập của Minh đóng vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của anh ta. Minhtheo đuổi bằng Khoa học Máy tính tại Đại học Simon Fraser ở British Columbia. Chính trong những năm hình thành này, Minh đã mài giũa kỹ năng lập trình và nuôi dưỡng tình yêu với thiết kế game. Chương trình giảng dạy nghiêm ngặt và tiếp xúc với công nghệ tiên tiến đã trang bị cho Minh những công cụ cần thiết để tạo dấu ấn trong ngành công nghiệp game.

Chương 3: Sự ra đời của Counter-Strike

Vào cuối những năm 1990, Minh Lê hợp tác với Jess Cliffe, và cùng nhau, họ bắt tay vào một cuộc hành trình sẽ thay đổi cục diện của trò chơi trực tuyến. Lấy cảm hứng từ tình yêu của họ dành cho các game bắn súng chiến thuật, bộ đôi này đã tạo ra Counter-Strike như một bản mod cho Half-Life của Valve Corporation vào năm 1999. Họ ít biết rằng sáng tạo của họ sẽ trở thành một trong những trò chơi có ảnh hưởng và lâu dài nhất trong lịch sử ngành công nghiệp game. Counter-Strike đã giới thiệu một mức độ sâu sắc chiến lược và chủ nghĩa hiện thực khiến nó khác biệt với các trò chơi khác cùng thời.

Chương 4: Vươn lên Nổi Bật

Counter-Strike nhanh chóng trở nên phổ biến trong cộng đồng game thủ, phát triển từ một bản mod thành một trò chơi độc lập vào năm 2000. Cách tiếp cận sáng tạo của Minh đối với lối chơi, giới thiệu khái niệm khủng bố so với chống khủng bố, đã gây được tiếng vang với người chơi trên toàn thế giới. Thành công của trò chơi đã đưa Minh Lê trở thành tâm điểm chú ý, giúp anh được công nhận là một trong những người có tầm nhìn xa trong thể loại FPS. Sự nhấn mạnh của Counter-Strike vào chiến lược dựa trên đội và cơ chế vũ khí thực tế đã xác định lại những gì người chơi mong đợi từ một game bắn súng góc nhìn thứ nhất.

Chương 5: Thách thức và chiến thắng

Khi Counter-Strike tiếp tục phát triển mạnh, Minh phải đối mặt với những thách thức, bao gồm điều hướng sự phức tạp của ngành công nghiệp game và quản lý nhu cầu phát triển của cộng đồng người chơi. Bất chấp những rào cản, sự cống hiến và niềm đam mê của anh ấy trong việc tạo ra trải nghiệm chơi game nhập vai đã cho phép anh ấy vượt qua những trở ngại và củng cố di sản của mình. Việc chuyển đổi từ một bản mod sang một sản phẩm thương mại đi kèm với những thách thức riêng, nhưng cam kết của Minh trong việc duy trì tính toàn vẹn của trò chơi đã đảm bảo thành công liên tục của nó.

Chương 6: Di sản ngoài Counter-Strike

Trong khi Counter-Strike vẫn là một dấu ấn trong sự nghiệp của Minh Lê, những đóng góp của anh cho ngành công nghiệp game còn vượt xa. Anh tiếp tục làm việc trong nhiều dự án khác nhau, hợp tác với các studio khác nhau và để lại dấu ấn của mình trong các trò chơi vượt qua ranh giới của sự sáng tạo và đổi mới. Những nỗ lực sau Counter-Strike của Minh bao gồm tham gia vào các dự án khám phá các thể loại và cơ chế chơi mới, thể hiện sự linh hoạt của anh ấy với tư cách là một nhà thiết kế trò chơi.

Chương 7: Những suy ngẫm

Trong chương này, Minh Lê suy ngẫm về hành trình của mình, tác động của Counter-Strike đối với thế giới game và những bài học kinh nghiệm trên đường đi. Từ khởi đầu khiêm tốn đến sự hoan nghênh quốc tế, câu chuyện của Minh là một trong những niềm đam mê, sự kiên trì và dấu ấn không thể phai mờ mà anh để lại trong thế giới game. Minh chia sẻ những hiểu biết sâu sắc về quá trình sáng tạo đằng sau Counter-Strike và những nỗ lực hợp tác góp phần vào thành công của nó.

Chương 8: Minh Lê được thế giới nhìn

Chương này giới thiệu các cuộc phỏng vấn với Minh Lê từ nhiều tạp chí game

Giới thiệu sách

Gooseman - Minh Le: Người tạo Counter-Strike và hơn thế nữa

Vài lời phi lộ về sách “Gooseman - Minh Le -: Người tạo Counter-Strike và hơn thế “nữa.

Nếu bạn hay người trong gia đình có chơi trò chơi điện tử, chắc chắn thế nào cũng đã nghe qua Gooseman (Ngỗng đực), Minh Le và nhất là game có tên là Counter Strike.

Cuốn sách mà chúng tôi giới thiệu cho các bạn sẽ trình bày về cuộc đời của Gooseman, Minh Le và nhất là game có tên là Counter Strike.

Chúng tôi xin tóm lược vài nét chính về nội dung của sách.

Gooseman là bí danh của Minh Le, tức Lê Quang Minh, sinh vào tháng 6, năm 1977.

Khi chưa đầy 2 tuổi, Minh đã cùng gia đình vượt biên. Sau 7 ngày lênh đênh trên biển Thái Bình Dương, cả đoàn do cha Minh hướng dẫn đã đến được Mã lai.

Tháng 9 năm 1979, cả gia đình định cư tại Vancouver. Sau đó Minh được tiếp cận với máy tính cá nhân đợt đầu tiên và tỏ ra ham thích lập trình.

Khi đang học Cử nhân Điện toán, Minh đã lập trình cho vài ba game ngắn và sau đó thành công với Counter Strike. Khi chưa đầy 22 tuổi, Minh đạ tạo được tiếng vang trên Internet, khi chính thức bán Counter Strike cho công ty Valve ở Hoa Kỳ.

Counter Strike là một kỳ tích trong giới trò chơi điện tử, quá thành công khiến cho Minh là nạn nhân của chính minh. Giới ham mộ Minh đã trông đợi những gì cực kỳ đột phá sau Counter Strike. Nhưng với game thứ 2, Tachtical Intervention, Minh đã không đáp ứng được ước mơ của người hâm mộ. Mọi người đang trông chờ sự ra mắt của game thứ 3, do Minh thực hiện với sự hợp tác của Pearl Abyss tại Hàn quốc, với bí danh Project K, dự định ra mắt cuối năm 2024.

Minh đã đạt được mức độ siêu việt trong công nghệ trò chơi điện tử, nhưng không phải là nhà quản trị tốt (sai lầm khi bán Counter Strike quá sớm và quá rẻ), cũng như không có kinh nghiệm trong quản trị khi hợp tác không đúng người trong việc thực hiện Tachtical Intervention.

Dù sao, Minh cũng đã đến được nơi Minh ước muốn đến và sau 25 năm Counter Strike vẫn còn nằm trong danh sách những game được ưa chuộng nhiều nhất trong suốt 3 thập kỷ vừa qua.

Để đánh dấu thời điểm đặc biệt này, chúng tôi dự định viết một cuốn sách về Gooseman, Minh Le và nhất là game có tên là Counter Strike.

Mắc dù chúng tôi có khá nhiều tài liệu cho chủ đề này, nhưng vì là cha mẹ của Minh, chúng tôi có thể có những nhận định thiếu trung thực. Ngoài ra trên Internet có hàng chục ngàn tài liệu về đề tài này, do đó chúng tôi quyết định hợp tác với chatbot để viết sách: Gooseman - Minh Le: Người tạo Counter-Strike và hơn thế nữa.

Chúng tôi soạn một thư mục chi tiết về nội dung của sách, về số chương cũng như tiêu đề của từng chương; sau đó đựa cho chatbot để viết sách.

Khi sách hoàn tất, chúng tôi đưa cho Minh xem và Minh tỏ ý vô cùng thích thú và có cho biết có vài chi tiết nhỏ không chính xác hay cần bổ sung.

Chúng tôi đã thấy trước vấn đề này đối với nội dung sách, dù tác giả là con người hay là thuật toán. Do đó chúng tôi giữ nguyên những gì chatbot tạo ra. Các bạn sẽ có cơ hội phán xét sau khi nghe qua sách này cũng như những bài phỏng vấn mà nhiều tác giả con người đã thực hiện với Minh.

Hi vọng các bạn sẽ có được những giây phút êm đềm khi nghe và đọc sách này.

Xin thành thật cám ơn sự giúp đỡ của các bạn đối với cá nhân chúng tôi và Gooseman - Minh Le: Người tạo Counter-Strike và hơn thế nữa.

Lê Quang Văn

(lequangvan@yahoo.com)

人工智能时代的原则

May 27, 2024

佩鲁贾—技术所引发的争议越来越沦为赤裸裸的二选一。人工智能应当加速或者抑制：命题一正一反，但却缺乏综合考虑。与其选边站，我们应当思考将重点放在人性这一真正重要地方的呼吁。

我据此提出六条原则。第一条源自迦太基将军汉尼拔的名言：“要么找一条路，找不到就修。”人工智能仍处于早期阶段，我们还远未见识它的潜能。人工智能可以帮我们找到以前看不到的路，也可以帮我们借助人类创造力成为拓荒者。ChatGPT、Copilot和Pi等工具都是由人类根据材料进行培训的。他们非但不会取代我们，反而能够拓展我们的认知。

想象我们发现了一条贯穿哥德尔、埃舍尔、巴赫、卡拉瓦乔、卢梭和维瓦尔第的此前从未发现的认识线索；就像一根线串起了厨房里的所有原材料。海量的人类创造和曾经的成就就像一块不断延展的挂毯一样悬在我们面前，而现在我们有了工具，可以比前代人做得更好。

第2个原则是，“我们生活在符号中，我们就是符号。”这就是拉尔夫·沃尔多·爱默生对我们使用语言来理解、解释和塑造世界的描述。我们人类一直依赖工具，而工具就是这些符号。我们由此形成的创造此前并不存在，也不是自然发生的。比如狮鹫，头和翅膀像鹰，身体像狮子。它是一种反映我们所希望看到的某种现实的创造。人类出于独特的理由创造了狮鹫。人工智能也是这样。

诚然，许多想象力丰富的作品——从弗兰肯斯坦中玛丽·雪莱的怪物到终结者中詹姆斯·卡梅隆的半机械化杀手——都对人类起警示作用。最初遇见“另一种”或“新”事物时，我们自然而然会有恐惧产生。但狮鹫的例子提醒我们，可以将恐惧转化为一种巨大的可能。归根结底，人类既是符号、文化、环境和决策的缔造者，也是它们的产物。我们可以与人工智能一道创造出更多的狮鹫。

第3条原则是建造教堂，因为它让我们的工作变得神圣，让人们从单纯的结伴逐步朝友谊过渡。现实中的教堂是人类最令人敬畏的创造，因此，现在将阿波罗登月称之为“教堂计划”非常适合。如果它们能像欧洲城市教堂那样，成为我们日常生活的一部分该有多好?

上述计划需要很多人参与，需要跨地区、跨学科，有时甚至是跨越代际的协同。就像作家兼飞行员安托万·德·圣·埃克絮佩里所写道的那样，“教堂由石头组成；但每块石头均因成为教堂的一部分而变得神圣。”人类进步这座教堂中的石头就是科学发现和技术创新。

望远镜、收音机、汽车、电梯、飞机以及现在人工智能的故事都遵循同样的模型。尽管不少人通过最近ChatGPT等商业应用程序才知道人工智能，但我们为今天的成就已经付出了几代创造者的发明。我们需要伟大的计划——既有合作，也有某种健康的竞争——带给我们方向感。我们如何设计和修建教堂反映出我们是谁，以及我们未来的前景。

我们必须甘冒小风险、以求驾驭大风险是第4条原则。与其试图完全消灭风险——这根本不可能——我们应当欢迎可能带来失败的挑战，因为这会带来迭代、反思、讨论和持续的改进。

回顾经济学家海曼·明斯基对金融危机的深刻见地。他认为“稳定”本身就会带来不稳定。金融体系中保障措施过多会加大其脆弱性，而安全的表象则意味着没人能预见到它的崩溃。

人工智能监管领域也适用同样的教训。我们不仅应当鼓励创新，还应当意识到，风险缓和机制就包括（涉及小风险的）试验本身。最终，这些技术广泛部署后，允许更多人尝试并将之融入其生活能够提升我们的监管技能。这也是一项共同的事业，涉及政府、私营部门、新闻界、学术界、公众等所有人。

第5条原则是技术是我们所以为人的基础。如果我们相信人工智能是人类的对立面，那么未来就会出现半人半机械的结合。但规律却并非如此。正反命题的结合并非粗糙的混搭，相反，新的命题会就此诞生。两者共同进化，而这种情况下，导致的综合结果是让人变得更好。

此外，人工智能或可以强化人性。想想人工智能对话模型和聊天机器人的反应能力、表现力和耐心。上述功能可能会对我们产生深远的影响。并非所有人都能随时得到人类的善意和支持。但如果上述资源变得唾手可得，这将提升许多人自身的善良和同理心。而且，同理心可以自我创造。我认为，我们尚未充分重视人工智能在这方面的潜能。

我们有义务让未来变得比现在更好是第6条，也是最后一条原则。想想每人口袋里都揣着个性化数字医生或导师会发生些什么。如果这种情况推迟而非很快到来，人类将会付出何等代价?鉴于技术在改善生活方面无与伦比的力量，速度也是一种美德。

每个人都应当反躬自问，有前景的综合结果会是什么样子的。如果我们能开创人类繁荣的新时代，依靠人工智能驱动的研究来协助发现新疗法，并及时利用核聚变的力量来避免气候变化的最坏结果，这个世界将会发生些什么?窥探黑暗的未知，思考所有可能出错的事物是非常自然的。但思考将会带来什么进步才更有必要——本质上也是更加符合人性的选择。

本评论文章改编自2024年5月在佩鲁贾大学发表的讲话。

Préceptes pour l'ère de l'IA

Reid Hoffman. Project Syndicate. May 27, 2024

Les débats sur la technologie sont de plus en plus réduits à des dichotomies tranchées. Pour les uns, l’intelligence artificielle devrait être limitée, pour d’autres accélérée. Thèse et antithèse, mais pas de synthèse. Plutôt que de choisir un camp, nous devrions envisager d’autres appels au ralliement, qui placent l’accent là où il se doit : sur l’humanité.

C’est la raison pour laquelle je propose six préceptes. Le premier s’inscrit en phase avec une célèbre formule prononcée par le général carthaginois Hannibal : « Je trouverai un chemin, ou je le tracerai moi-même ». L’intelligence artificielle se situant encore à un stade très précoce, nous avons à peine effleuré la surface de son potentiel. L’IA peut nous aider à trouver des chemins que nous ne parvenions pas à entrevoir auparavant, ainsi qu’à en créer de nouveaux grâce à la force de la créativité humaine. Les outils tels que ChatGPT, Copilot et Pi sont formés autour de données non seulement issues des êtres humains, mais également relatives aux êtres humains. Loin de nous remplacer, ils nous prolongent.

Imaginez bénéficier d’une suite de réflexions auparavant indiscernable, traversant Gödel, Escher, Bach, Caravage, Rousseau et Vivaldi, ou d’un fil conducteur reliant tous les ingrédients dont vous disposez dans votre cuisine. Une immense collection de créations humaines et de contributions passées se présente devant nous telle une toile en perpétuelle expansion, et nous possédons désormais les outils nécessaires pour en tirer parti au-delà de ce qu’aurait pu imaginer n’importe quelle génération précédente.

Deuxième précepte : « Nous sommes des symboles, et nous habitons des symboles ». C’est ainsi que Ralph Waldo Emerson décrivait l’utilisation que nous faisons du langage pour comprendre, expliquer et façonner le monde. Nous, les êtres humains, avons toujours eu recours à des outils, et c’est précisément ce que sont les symboles. Ils nous permettent de créer des choses qui n’existaient pas auparavant, et qui ne se produisent pas naturellement. Songez au griffon, créature légendaire ailée à la tête d’aigle et au corps de lion. Il est une création humaine, reflet d’une certaine réalité que nous aimerions observer dans le monde. Les êtres humains ont créé les griffons pour des raisons exclusivement humaines. L’IA n’y fait pas exception.

Certes, de nombreuses créations issues de l’imagination humaine – du monstre de Mary Shelley dans Frankenstein au cyborg tueur de James Cameron dans Terminator – sont destinées à mettre en garde. Nous éprouvons naturellement de la peur lorsque nous rencontrons pour la première fois ce qui est « autre », ce qui est « nouveau ». Le griffon nous rappelle cependant que nous pouvons transformer cette peur en un sentiment de possibilité majestueuse. En fin de compte, les êtres humains sont à la fois les créateurs et les produits de leurs symboles, de leur culture, de leur environnement et de leurs décisions. Grâce à l’IA, nous pouvons créer de nouveaux griffons.

Le troisième précepte consiste à bâtir des cathédrales, car elles ennoblissent nos efforts, et transforment de simples regroupements d’humanité en véritables communautés. Les cathédrales comptant parmi les plus impressionnantes créations de l’humanité, il est tout à fait approprié que nous désignions désormais des missions telles que l’alunissage d’Apollo comme des « projets cathédrales ». Ne serait-il pas merveilleux que ces projets fassent autant partie de notre vie quotidienne que les cathédrales dans les villes européennes ?

Ces projets nécessitent de nombreuses mains, travaillant de concert à travers les régions, les disciplines et parfois même les générations. Comme l’exprimait l’écrivain et aviateur Antoine de Saint-Exupéry, « Une cathédrale est bâtie de pierres, mais la cathédrale ennoblit chacune d’entre elles, qui devient alors une pierre de cathédrale ». Les découvertes scientifiques et les innovations

Maxims for the AI Age

Reid Hoffman. Project Syndicate. May 27, 2024.

Far too often, debates about technology, innovation, and progress fall into crude dichotomies – humans versus machines, utopia versus dystopia – that distract from the matter at hand. Rather than fixating on extremes, we should adopt a more nuanced and historically informed view of our tools, and of ourselves. [The term "utopia versus dystopia" in this context refers to the oversimplification of debates about technology into two extreme outcomes: a perfect, ideal future or a disastrous, oppressive one. The phrase suggests that this binary thinking distracts from more meaningful and nuanced discussions about how to navigate the complexities of technological progress and its real-world impacts.]

Debates about technology have increasingly been reduced to stark dichotomies. Artificial intelligence should be curtailed, or it should be accelerated: thesis and antithesis, but no synthesis. Rather than picking a side, we should consider alternative rallying cries that place the focus where it belongs: humanity.

To that end, I propose six maxims. The first is a famous quip from the Carthaginian general Hannibal: “I shall either find a way or make one.” With AI still at a very early stage, we have barely scratched the surface of its potential. AI can help us find paths that we couldn’t see before, and it can help us make new ones through the force of human creativity. Tools like ChatGPT, Copilot, and Pi are trained on material by and about people. Far from replacing us, they extend us.

Imagine finding a previously indiscernible thread of insight that runs through Gödel, Escher, Bach, Caravaggio, Rousseau, and Vivaldi; or a thread tying together the ingredients you just happen to have in your kitchen. A vast collection of human creation and past contributions hangs before us like an expanding tapestry, and we now have the tools to do more with it than any previous generation ever could.

The second maxim is: “We are symbols, and inhabit symbols.” That is how Ralph Waldo Emerson described our use of language to comprehend, explain, and shape the world. We humans have always relied on tools, and that is what symbols are. They enable us to create things that did not exist before and do not occur naturally. Consider the griffin, with the head and wings of an eagle and the body of a lion. It is a human creation that reflects some reality we want to see in the world. Humans created griffins for uniquely human reasons. AI is no different.

True, many imaginative creations – from Mary Shelley’s monster in Frankenstein to James Cameron’s killer cyborg in Terminator – are meant to be cautionary. We naturally feel fear when initially encountering “the other” or “the new.” But the griffin reminds us that we can convert fear into a sense of majestic possibility. Ultimately, humans are both the creators and the products of their symbols, culture, environment, and decisions. Together with AI, we can create more griffins.

The third maxim is to build cathedrals, as these ennoble our efforts and turn mere groupings of humanity into fellowships. Actual cathedrals are some of humankind’s most awe-inspiring creations, making it only fitting that we now refer to missions like the Apollo moon landing as “cathedral projects.” How great would it be if these were as much a part of our everyday lives as cathedrals are in European cities?

Such projects require many sets of hands, working in concert across regions, disciplines, and sometimes even generations. As the writer and aviator Antoine de Saint-Exupéry wrote, “A cathedral is built with stones; it is made up of stones; but the cathedral ennobles each stone, which becomes a cathedral stone.” Scientific discoveries and technological innovations are stones in the cathedral of human progress.

The stories of the telescope, the radio, the car, the elevator, the airplane, and – now – AI follow a similar pattern.

Châm ngôn cho thời đại AI

Reid Hoffman. Dự án Syndicate. Ngày 27 tháng 5 năm 2024. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Quá thường xuyên, các cuộc tranh luận về công nghệ, đổi mới và tiến bộ rơi vào sự phân đôi thô sơ - con người so với máy móc, không tưởng so với dystopia - làm xao lãng vấn đề trước mắt. [Thuật ngữ "không tưởng so với dystopia" trong bối cảnh này đề cập đến việc đơn giản hóa quá mức các cuộc tranh luận về công nghệ thành hai kết quả cực đoan: một tương lai hoàn hảo, lý tưởng hoặc một thảm họa, áp bức. Cụm từ này cho thấy rằng tư duy nhị phân này làm xao lãng các cuộc thảo luận có ý nghĩa và sắc thái hơn về cách điều hướng sự phức tạp của tiến bộ công nghệ và các tác động trong thế giới thực của nó.]

Thay vì cố định vào các cực đoan, chúng ta nên áp dụng một cái nhìn sắc thái và thông tin lịch sử hơn về các công cụ của chúng ta và về chính chúng ta.

Các cuộc tranh luận về công nghệ ngày càng được giảm xuống thành sự phân đôi rõ ràng. Trí tuệ nhân tạo nên được hạn chế, hoặc nó nên được tăng tốc: luận điểm và phản đề, nhưng không tổng hợp. Thay vì chọn một bên, chúng ta nên xem xét các tiếng kêu tập hợp thay thế đặt trọng tâm vào nơi nó thuộc về: nhân loại.

Để đạt được mục đích đó, tôi đề xuất sáu câu châm ngôn. Đầu tiên là một câu châm biếm nổi tiếng của tướng Carthage Hannibal: "Tôi sẽ tìm ra cách hoặc tạo ra một cách." Với AI vẫn còn ở giai đoạn rất sớm, chúng ta hầu như không làm trầy xước bề mặt tiềm năng của nó. AI có thể giúp chúng ta tìm ra những con đường mà chúng ta không thể nhìn thấy trước đây và nó có thể giúp chúng ta tạo ra những con đường mới thông qua sức mạnh sáng tạo của con người. Các công cụ như ChatGPT, Copilot và Pi được đào tạo về tài liệu bởi con người và về con người. Thay vì thay thế chúng tôi, họ giúp chúng tôi phát triển.

Hãy tưởng tượng tìm thấy một sợi chỉ sâu sắc không thể nhận thấy trước đây chạy qua Gödel, Escher, Bach, Caravaggio, Rousseau và Vivaldi; hoặc một sợi chỉ buộc các thành phần bạn tình cờ có trong nhà bếp của bạn. Một bộ sưu tập khổng lồ về sự sáng tạo của con người và những đóng góp trong quá khứ treo trước mắt chúng ta như một tấm thảm mở rộng, và bây giờ chúng ta có các công cụ để làm nhiều hơn với chúng hơn bất kỳ thế hệ nào trước đây có thể.

Câu châm ngôn thứ hai là: "Chúng ta là biểu tượng, và sống trong các biểu tượng." Đó là cách Ralph Waldo Emerson mô tả việc sử dụng ngôn ngữ của chúng ta để hiểu, giải thích và định hình thế giới. Con người chúng ta luôn dựa vào các công cụ, và đó là những gì các biểu tượng là. Chúng cho phép chúng ta tạo ra những thứ không tồn tại trước đây và không xảy ra một cách tự nhiên. Hãy xem xét Griffin, với đầu và cánh của một con đại bàng và cơ thể của một con sư tử. Đó là một sáng tạo của con người phản ánh một số thực tế mà chúng ta muốn thấy trên thế giới. Con người tạo ra Griffin vì những lý do độc đáo của con người. AI cũng không ngoại lệ.

Thật vậy, nhiều sáng tạo giàu trí tưởng tượng - từ quái vật của Mary Shelley trong Frankenstein đến người máy giết người của James Cameron trong Terminator - đều có ý nghĩa cảnh báo. Chúng ta tự nhiên cảm thấy sợ hãi khi ban đầu gặp phải "người khác" hoặc "người mới". Nhưng Griffin nhắc nhở chúng ta rằng chúng ta có thể biến nỗi sợ hãi thành cảm giác về khả năng hùng vĩ. Cuối cùng, con người vừa là người sáng tạo vừa là sản phẩm của các biểu tượng, văn hóa, môi trường và quyết định của họ. Cùng với AI, chúng ta có thể tạo ra nhiều Griffin hơn.

Câu châm ngôn thứ ba là xây dựng các nhà thờ chính tòa, vì những điều này làm cho những nỗ lực của chúng ta trở nên cao quý và biến các nhóm nhân loại đơn thuần thành mối thông công. Các nhà thờ thực tế là một trong những sáng tạo đầy cảm hứng nhất của nhân loại, làm cho nó chỉ phù hợp khi bây giờ chúng ta gọi các nhiệm vụ như hạ cánh xuống mặt trăng Apollo là "dự án nhà thờ". Sẽ tuyệt vời biết bao nếu đây là một phần trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta cũng như các nhà thờ chính tòa ở các thành phố châu Âu?

Could AI help cure ‘downward spiral’ of human loneliness?

One computer scientist says we should embrace human-machine relationships, but other experts are more cautious

Ian Sample. The Guardian. Mon 27 May 2024.

Hollywood may have warned about the perils of striking up relationships with artificial intelligence, but one computer scientist says we may be missing a trick if we do not embrace the positives that human-machine relationships have to offer.

Despite the travails of Joaquin Phoenix’s introverted and soon-to-be-divorced protagonist in the 2013 movie Her, one professor says we should be open to the comforts that chatbots can provide.

Tony Prescott, professor of cognitive robotics at the University of Sheffield, argues that AI has an important role to play in preventing human loneliness. Just as we develop meaningful bonds with pets, and have no qualms about children playing with dolls, so should we be open to the value of AI to adults, he says.

“In an age when many people describe their lives as lonely, there may be value in having AI companionship as a form of reciprocal social interaction that is stimulating and personalised,” Prescott writes in a new book, The Psychology of Artificial Intelligence.

Prescott believes AI could become a valuable tool for people on the brink of social isolation to hone their social skills, by practising conversations and other interactions. The exercises would help build self-confidence, he suggests, and so reduce the risk of people withdrawing from society entirely.

“Human loneliness is often characterised by a downward spiral in which isolation leads to lower self-esteem, which discourages further interaction with people,” Prescott writes. “There may be ways in which AI companionship could help break this cycle by scaffolding feelings of self-worth and helping maintain or improve social skills. If so, relationships with AIs could support people to find companionship with human and artificial others.”

The magnitude of the loneliness problem has become clear in recent years. In the UK, more than 7%, or nearly four million people, are known to experience chronic loneliness, meaning they feel lonely often or always. According to a Harvard study from 2021, more than a third of Americans feel “serious loneliness”, and some of the worst-affected are young adults and mothers with small children.

The knock-on effects on wellbeing are also better understood. Last year, the US surgeon general, Vivek Murthy, described an “epidemic of loneliness and isolation” and its profound impact on public health. Loneliness is linked to more heart disease, dementia, stroke, depression, anxiety and premature death, with an impact on mortality equivalent to smoking up to 15 cigarettes a day, he said. Failure to address the problem, he added, would see the US “continuing to splinter and divide until we can no longer stand as a community or a country”.

It is a far more mixed picture, therefore, than that depicted in the film Her, where Phoenix finds love in the unlikeliest of places: a disembodied AI voiced by Scarlett Johansson.

Whether AI can, or should, be part of the solution is not a new debate. Sherry Turkle, professor of social science at MIT, has warned that forming relationships with machines could backfire, and lead people to have fewer secure and fulfilling human relationships.

Christina Victor, professor of gerontology and public health at Brunel University, has similar concerns. “I doubt [AI] would address loneliness, and I would question whether connections via AI can ever be meaningful, as our social connections are often framed by reciprocity and give older adults an opportunity to contribute as well as receive,” she said.

Murali Doraiswamy, professor of psychiatry and medicine at Duke University in North Carolina, said: “Right now, all the evidence points to having a close human friend as the best solution for loneliness. But until society prioritises social connectedness, robots are a solution for

Liệu AI có giúp chữa trị 'vòng xoáy đi xuống hay tồi tệ' của sự cô đơn của con người?

Một nhà khoa học máy tính nói rằng chúng ta nên nắm lấy mối quan hệ giữa người và máy, nhưng các chuyên gia khác thận trọng hơn

Ian Sample. The Guardian. Thứ Hai 27 Tháng Năm 2024. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Trong phần cuối của bài này, chúng tôi giải thích thêm về “'vòng xoáy đi xuống” hay downward spiral (tiếng Anh).

Hollywood có thể đã cảnh báo về những nguy hiểm của việc thiết lập mối quan hệ với trí tuệ nhân tạo, nhưng một nhà khoa học máy tính nói rằng chúng ta có thể bỏ lỡ một mánh khóe nếu chúng ta không nắm lấy những mặt tích cực mà mối quan hệ giữa người và máy mang lại.

Bất chấp những khó khăn của nhân vật chính hướng nội và sắp ly hôn của Joaquin Phoenix trong bộ phim Her, một giáo sư nói rằng chúng ta nên cởi mở với những tiện nghi mà chatbot có thể cung cấp.

Tony Prescott, giáo sư về robot nhận thức tại Đại học Sheffield, lập luận rằng AI có vai trò quan trọng trong việc ngăn chặn sự cô đơn của con người. Giống như chúng ta phát triển mối liên kết có ý nghĩa với thú cưng và không e ngại trẻ em chơi với búp bê, vì vậy chúng ta nên cởi mở với giá trị của AI đối với người lớn, ông nói.

"Trong thời đại mà nhiều người mô tả cuộc sống của họ là cô đơn, có thể có giá trị trong việc có sự đồng hành của AI như một hình thức kích thích tương tác xã hội qua lại và cá nhân hóa", Prescott viết trong một cuốn sách mới, Tâm lý học của trí tuệ nhân tạo.

Prescott tin rằng AI có thể trở thành một công cụ có giá trị cho những người trên bờ vực cô lập xã hội để trau dồi các kỹ năng xã hội của họ, bằng cách thực hành các cuộc trò chuyện và các tương tác khác. Các bài tập sẽ giúp xây dựng sự tự tin, ông gợi ý, và do đó làm giảm nguy cơ mọi người rút lui hoàn toàn khỏi xã hội.

"Sự cô đơn của con người thường được đặc trưng bởi một vòng xoáy đi xuống, trong đó sự cô lập dẫn đến lòng tự trọng thấp hơn, điều này không khuyến khích sự tương tác hơn nữa với mọi người", Prescott viết. "Có thể có những cách mà sự đồng hành của AI có thể giúp phá vỡ chu kỳ này bằng cách nâng cao cảm giác về giá trị bản thân và giúp duy trì hoặc cải thiện các kỹ năng xã hội. Nếu vậy, mối quan hệ với AI có thể hỗ trợ mọi người tìm thấy sự đồng hành với con người và nhân tạo khác.

Mức độ nghiêm trọng của vấn đề cô đơn đã trở nên rõ ràng trong những năm gần đây. Ở Anh, hơn 7%, hoặc gần bốn triệu người, được biết là trải qua sự cô đơn mãn tính, có nghĩa là họ cảm thấy cô đơn thường xuyên hoặc luôn luôn. Theo một nghiên cứu của Harvard từ năm 2021, hơn một phần ba người Mỹ cảm thấy "cô đơn nghiêm trọng" và một số người bị ảnh hưởng nặng nề nhất là thanh niên và bà mẹ có con nhỏ.

Các tác động dây chuyền đối với sức khỏe cũng được hiểu rõ hơn. Năm ngoái, Tổng bác sĩ phẫu thuật Hoa Kỳ, Vivek Murthy, đã mô tả một "dịch bệnh cô đơn và cô lập" và tác động sâu sắc của nó đối với sức khỏe cộng đồng. Cô đơn có liên quan đến bệnh tim, sa sút trí tuệ, đột quỵ, trầm cảm, lo lắng và tử vong sớm, với tác động đến tỷ lệ tử vong tương đương với hút tới 15 điếu thuốc mỗi ngày, ông nói. Thất bại trong việc giải quyết vấn đề, ông nói thêm, sẽ thấy Hoa Kỳ "tiếp tục chia rẽ và chia rẽ cho đến khi chúng ta không còn có thể đứng như một cộng đồng hoặc một quốc gia".

Do đó, đó là một bức tranh hỗn hợp hơn nhiều so với mô tả trong bộ phim Her, nơi Phoenix tìm thấy tình yêu ở những nơi khó tin nhất: một AI không xác định do Scarlett Johansson lồng tiếng.

Liệu AI có thể, hoặc nên, là một phần của giải pháp không phải là một cuộc tranh luận mới. Sherry Turkle, giáo sư khoa học xã hội tại MIT, đã cảnh báo rằng việc hình thành mối quan hệ với máy móc có thể phản tác dụng và khiến mọi người có ít mối quan hệ an toàn và thỏa mãn hơn với con người.

Christina Victor, giáo sư lão khoa và sức khỏe cộng đồng tại Đại học Brunel, cũng có mối quan tâm tương tự. "Tôi nghi ngờ [AI] sẽ giải quyết sự cô đơn, và tôi sẽ đặt câu hỏi liệu các kết nối thông qua AI có thể có ý nghĩa hay không,

OpenAI Says It Has Begun Training a New Flagship A.I. Model

New York Times.May 28, 2024.

OpenAI said on Tuesday that it has begun training a new flagship artificial intelligence model that would succeed the GPT-4 technology that drives its popular online chatbot, ChatGPT.

The San Francisco start-up, which is one of the world’s leading A.I. companies, said in a blog post that it expects the new model to bring “the next level of capabilities” as it strives to build “artificial general intelligence,” or A.G.I., a machine that can do anything the human brain can do. The new model would be an engine for A.I. products including chatbots, digital assistants akin to Apple’s Siri, search engines and image generators.

OpenAI also said it was creating a new Safety and Security Committee to explore how it should handle the risks posed by the new model and future technologies.

“While we are proud to build and release models that are industry-leading on both capabilities and safety, we welcome a robust debate at this important moment,” the company said.

OpenAI is aiming to move A.I. technology forward faster than its rivals, while also appeasing critics who say the technology is becoming increasingly dangerous, helping to spread disinformation, replace jobs and even threaten humanity. Experts disagree on when tech companies will reach artificial general intelligence, but companies including OpenAI, Google, Meta and Microsoft have steadily increased the power of A.I. technologies for more than a decade, demonstrating a noticeable leap roughly every two to three years.

OpenAI’s GPT-4, which was released in March 2023, enables chatbots and other software apps to answer questions, write emails, generate term papers and analyze data. An updated version of the technology, which was unveiled this month and is not yet widely available, can also generate images and respond to questions and commands in a highly conversational voice. [In summary, a "highly conversational voice" refers to the technology's ability to communicate in a natural, engaging, and human-like manner, significantly enhancing user interactions and making the technology more accessible and enjoyable to use.]

Days after OpenAI showed the updated version — called GPT-4o — the actress Scarlett Johansson said it used a voice that sounded “eerily similar to mine.” She said she had declined efforts by OpenAI’s chief executive, Sam Altman, to license her voice for the product and that she had hired a lawyer and asked OpenAI to stop using the voice. The company said that the voice was not Ms. Johansson’s.

Technologies like GPT-4o learn their skills by analyzing vast amounts of data digital, including sounds, photos, videos, Wikipedia articles, books and news stories. The New York Times sued OpenAI and Microsoft in December, claiming copyright infringement of news content related to A.I. systems.

Digital “training” of A.I. models can take months or even years. Once the training is completed, A.I. companies typically spend several more months testing the technology and fine tuning it for public use.

That could mean that OpenAI’s next model will not arrive for another nine months to a year or more.

As OpenAI trains its new model, its new Safety and Security committee will work to hone policies and processes for safeguarding the technology, the company said. The committee includes Mr. Altman, as well as OpenAI board members Bret Taylor, Adam D’Angelo and Nicole Seligman. The company said that the new policies could be in place in the late summer or fall.

Earlier this month, OpenAI said Ilya Sutskever, a co-founder and one of the leaders of its safety efforts, was leaving the company. This caused concern that OpenAI was not grappling enough with the dangers posed by A.I.

Dr. Sutskever had joined three other board members in November to remove Mr. Altman from OpenAI, saying Mr. Altman could no longer be trusted with the company’s plan to create artificial general intelligence for the good of

OpenAI cho biết họ đã bắt đầu đào tạo một mô hình AI hàng đầu mới

New York Times. Ngày28 Tháng Năm, 2024. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

OpenAI cho biết họ đã bắt đầu đào tạo một mô hình AI hàng đầu mới

OpenAI cho biết hôm thứ Ba, ngày 28 tháng 5, 2024, rằng họ đã bắt đầu đào tạo một mô hình trí tuệ nhân tạo hàng đầu mới sẽ kế nhiệm công nghệ GPT-4 thúc đẩy chatbot trực tuyến phổ biến của mình, ChatGPT.

Công ty khởi nghiệp ở San Francisco, một trong những công ty AI hàng đầu thế

cho biết trong một bài đăng trên blog rằng họ hy vọng mô hình mới sẽ mang lại "cấp độ khả năng tiếp theo" khi họ cố gắng xây dựng "trí tuệ nhân tạo nói chung", hay A.G.I., một cỗ máy có thể làm bất cứ điều gì bộ não con người có thể làm. Mô hình mới sẽ là một công cụ cho các sản phẩm AI bao gồm chatbot, trợ lý kỹ thuật số giống như Siri của Apple, công cụ tìm kiếm và trình tạo hình ảnh.

OpenAI cũng cho biết họ đang thành lập một Ủy ban An toàn và An ninh mới để khám phá cách xử lý các rủi ro do mô hình mới và các công nghệ trong tương lai gây ra.

"Trong khi chúng tôi tự hào xây dựng và phát hành các mô hình dẫn đầu ngành về cả khả năng và an toàn, chúng tôi hoan nghênh một cuộc tranh luận mạnh mẽ tại thời điểm quan trọng này", công ty cho biết.

OpenAI đang đặt mục tiêu đưa công nghệ AI tiến lên nhanh hơn so với các đối thủ của nó, đồng thời xoa dịu các nhà phê bình nói rằng công nghệ này ngày càng trở nên nguy hiểm, giúp truyền bá thông tin sai lệch, thay thế việc làm và thậm chí đe dọa nhân loại. Các chuyên gia không đồng ý về thời điểm các công ty công nghệ sẽ tiếp cận trí tuệ nhân tạo nói chung, nhưng các công ty bao gồm OpenAI, Google, Meta và Microsoft đã tăng đều đặn sức mạnh của công nghệ AI trong hơn một thập kỷ, thể hiện một bước nhảy vọt đáng chú ý khoảng hai đến ba năm một lần.

GPT-4 của OpenAI, được phát hành vào tháng 3 năm 2023, cho phép chatbot và các ứng dụng phần mềm khác trả lời câu hỏi, viết email, tạo bài thi học kỳ và phân tích dữ liệu. Một phiên bản cập nhật của công nghệ, được công bố trong tháng này và chưa được phổ biến rộng rãi, cũng có thể tạo ra hình ảnh và trả lời các câu hỏi và lệnh bằng giọng nói đàm thoại cao. ["giọng nói đàm thoại cao" đề cập đến khả năng giao tiếp của công nghệ theo cách tự nhiên, hấp dẫn và giống như con người, tăng cường đáng kể tương tác của người dùng và làm cho công nghệ dễ tiếp cận và thú vị hơn khi sử dụng.]

Vài ngày sau khi OpenAI giới thiệu phiên bản cập nhật - được gọi là GPT-4o - nữ diễn viên Scarlett Johansson cho biết GPT-4o sử dụng giọng nói "giống với giọng nói của tôi một cách kỳ lạ". Cô nói rằng cô đã từ chối những nỗ lực của giám đốc điều hành OpenAI, Sam Altman, để cấp phép giọng nói của cô cho sản phẩm và cô đã thuê một luật sư và yêu cầu OpenAI ngừng sử dụng giọng nói. Công ty nói rằng giọng nói đó không phải của bà Johansson.

Các công nghệ như GPT-4o học các kỹ năng của chúng bằng cách phân tích một lượng lớn dữ liệu kỹ thuật số, bao gồm âm thanh, hình ảnh, video, bài viết trên Wikipedia, sách và câu chuyện tin tức. Thời báo New York đã kiện OpenAI và Microsoft vào tháng 12, tuyên bố vi phạm bản quyền nội dung tin tức liên quan đến hệ thống AI.

"Đào tạo" kỹ thuật số của các mô hình AI có thể mất vài tháng hoặc thậm chí nhiều năm. Sau khi đào tạo hoàn tất, các công ty AI thường dành thêm vài tháng để thử nghiệm công nghệ và tinh chỉnh nó để sử dụng công khai

Điều đó có nghĩa là mô hình tiếp theo của OpenAI sẽ không xuất hiện trong chín tháng đến một năm nữa hoặc hơn

Khi OpenAI đào tạo mô hình mới của mình, ủy ban An toàn và Bảo mật mới sẽ làm việc để trau dồi các chính sách và quy trình để bảo vệ công nghệ, công ty cho biết. Ủy ban bao gồm ông Altman, cũng như các thành viên hội đồng quản trị OpenAI Bret Taylor, Adam D'Angelo và Nicole Seligman. Công ty cho biết các chính sách mới có thể được áp dụng vào cuối mùa hè hoặc mùa thu

Đầu tháng này, OpenAI cho biết Ilya Sutskever, người đồng sáng lập và là một trong những nhà lãnh đạo của các nỗ lực an toàn

Melinda French Gates: Why I’m Donating $1 Billion for Women’s Rights

New York Times. May 28, 2024.

Many years ago, I received this piece of advice: “Set your own agenda, or someone else will set it for you.” I’ve carried those words with me ever since.

That’s why, next week, I will leave the Bill & Melinda Gates Foundation, of which I was a co-founder almost 25 years ago, to open a new chapter in my philanthropy. To begin, I am announcing $1 billion in new spending over the next two years for people and organizations working on behalf of women and families around the world, including on reproductive rights in the United States.

In nearly 20 years as an advocate for women and girls, I have learned that there will always be people who say it’s not the right time to talk about gender equality. Not if you want to be relevant. Not if you want to be effective with world leaders (most of them men). The second the global agenda gets crowded, women and girls fall off. [The passage criticizes the current state of global priorities and decision-making, emphasizing how gender biases affect the relevance and effectiveness of efforts to promote women's and girls' rights. It points out that, in a male-dominated leadership landscape, the interests of women and girls are often the first to be sidelined when there are many competing global issues. This highlights the need for deliberate and sustained efforts to ensure that gender equality remains a central focus, even amid a crowded international agenda.]

It’s frustrating and shortsighted. Decades of research on economics, well-being and governance make it clear that investing in women and girls benefits everyone. We know that economies with women’s full participation have more room to grow. That women’s political participation is associated with decreased corruption. That peace agreements are more durable when women are involved in writing them. That reducing the time women spend in poor health could add as much as $1 trillion to the global economy by 2040.

And yet, around the world, women are seeing a tremendous upsurge in political violence and other threats to their safety, in conflict zones where rape is used as a tool of war, in Afghanistan where the Taliban takeover has erased 20 years of progress for women and girls, in many low-income countries where the number of acutely malnourished pregnant and breastfeeding women is soaring.

In the United States, maternal mortality rates continue to be unconscionable, with Black and Native American mothers at highest risk. [In summary, "continue to be unconscionable" underlines the ongoing and severe injustice of maternal mortality rates, especially among marginalized groups, and stresses the ethical imperative to address this critical issue.]

Women in 14 states have lost the right to terminate a pregnancy under almost any circumstances. We remain the only advanced economy without any form of national paid family leave. And the number of teenage girls experiencing suicidal thoughts and persistent feelings of sadness and hopelessness is at a decade high.

Despite the pressing need, only about 2 percent of charitable giving in the United States goes to organizations focused on women and girls, and only about half a percentage point goes to organizations focused on women of color specifically.

When we allow this cause to go so chronically underfunded, we all pay the cost. As shocking as it is to contemplate, my 1-year-old granddaughter may grow up with fewer rights than I had.

Over the past few weeks, as part of the $1 billion in new funding I’m committing to these efforts, I have begun directing new grants through my organization, Pivotal, to groups working in the United States to protect the rights of women and advance their power and influence. These include the National Women’s Law Center, the National Domestic Workers Alliance and the Center for Reproductive Rights.

While I have long focused on improving contraceptive access overseas, in the post

Melinda French Gates: Tại sao tôi quyên góp 1 tỷ đô la cho quyền của phụ nữ

New York Times. Ngày 28 Tháng Năm, 2024. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Cách đây nhiều năm, tôi đã nhận được lời khuyên này: "Hãy thiết lập chương trình nghị sự của riêng bạn, hoặc người khác sẽ đặt nó cho bạn." Tôi đã mang theo những lời khuyên này kể từ đó.

Đó là lý do tại sao, tuần tới, tôi sẽ rời Quỹ Bill & Melinda Gates, trong đó tôi là người đồng sáng lập gần 25 năm trước, để mở ra một chương mới trong hoạt động từ thiện của mình. Để bắt đầu, tôi sẽ công bố 1 tỷ đô la chi tiêu mới trong hai năm tới cho những người và tổ chức làm việc thay mặt cho phụ nữ và gia đình trên khắp thế giới, bao gồm cả quyền sinh sản ở Hoa Kỳ.

Trong gần 20 năm với tư cách là người ủng hộ phụ nữ và trẻ em gái, tôi đã học được rằng sẽ luôn có những người nói rằng đây không phải là thời điểm thích hợp để nói về bình đẳng giới. Không phải nếu bạn muốn có liên quan. Không phải nếu bạn muốn có hiệu quả với các nhà lãnh đạo thế giới (hầu hết trong số họ là nam giới). Lần thứ hai chương trình nghị sự toàn cầu trở nên đông đúc, phụ nữ và trẻ em gái rơi ra. [Đoạn văn chỉ trích tình trạng hiện tại của các ưu tiên và ra quyết định toàn cầu, nhấn mạnh thành kiến giới ảnh hưởng như thế nào đến sự phù hợp và hiệu quả của các nỗ lực thúc đẩy quyền của phụ nữ và trẻ em gái. Nó chỉ ra rằng, trong bối cảnh lãnh đạo do nam giới thống trị, lợi ích của phụ nữ và trẻ em gái thường bị gạt ra ngoài lề khi có nhiều vấn đề toàn cầu cạnh tranh. Điều này nhấn mạnh sự cần thiết phải có những nỗ lực có chủ ý và bền vững để đảm bảo rằng bình đẳng giới vẫn là trọng tâm, ngay cả trong bối cảnh chương trình nghị sự quốc tế dày đặc.]

Thật bực bội và thiển cận. Nhiều thập kỷ nghiên cứu về kinh tế, phúc lợi và quản trị cho thấy rõ rằng đầu tư vào phụ nữ và trẻ em gái mang lại lợi ích cho tất cả mọi người. Chúng tôi biết rằng các nền kinh tế với sự tham gia đầy đủ của phụ nữ có nhiều không gian để phát triển. Sự tham gia chính trị của phụ nữ có liên quan đến việc giảm tham nhũng. Các thỏa thuận hòa bình sẽ bền vững hơn khi phụ nữ tham gia viết chúng. Việc giảm thời gian phụ nữ dành cho sức khỏe kém có thể bổ sung tới 1 nghìn tỷ đô la cho nền kinh tế toàn cầu vào năm 2040.

Tuy nhiên, trên khắp thế giới, phụ nữ đang chứng kiến sự gia tăng mạnh mẽ bạo lực chính trị và các mối đe dọa khác đối với sự an toàn của họ, ở các khu vực xung đột nơi hiếp dâm được sử dụng như một công cụ chiến tranh, ở Afghanistan nơi Taliban tiếp quản đã xóa bỏ 20 năm tiến bộ của phụ nữ và trẻ em gái, ở nhiều quốc gia thu nhập thấp, nơi số phụ nữ mang thai và cho con bú bị suy dinh dưỡng cấp tính đang tăng vọt.

Tại Hoa Kỳ, tỷ lệ tử vong của bà mẹ tiếp tục là vô lương tâm, với các bà mẹ da đen và người Mỹ bản địa có nguy cơ cao nhất. ["tiếp tục vô lương tâm" nhấn mạnh sự bất công đang diễn ra và nghiêm trọng của tỷ lệ tử vong mẹ, đặc biệt là trong các nhóm bị thiệt thòi, và nhấn mạnh mệnh lệnh đạo đức để giải quyết vấn đề quan trọng này.]

Phụ nữ ở 14 tiểu bang đã mất quyền chấm dứt thai kỳ trong hầu hết mọi trường hợp. Chúng ta vẫn là nền kinh tế tiên tiến duy nhất không có bất kỳ hình thức nghỉ phép gia đình có lương quốc gia nào. Và số lượng các cô gái tuổi teen trải qua ý nghĩ tự tử và cảm giác buồn bã và tuyệt vọng dai dẳng đang ở mức cao nhất trong một thập kỷ.

Bất chấp nhu cầu cấp bách, chỉ có khoảng 2% hoạt động từ thiện ở Hoa Kỳ dành cho các tổ chức chú trọng vào phụ nữ và trẻ em gái, và chỉ khoảng nửa điểm phần trăm dành cho các tổ chức tập trung vào phụ nữ da màu.

Khi chúng ta cho phép nguyên nhân này xảy ra trong thời gian quá lâu, tất cả chúng ta đều phải trả giá. Thật sốc khi suy ngẫm, cháu gái 1 tuổi của tôi có thể lớn lên với ít quyền hơn tôi.

Trong vài tuần qua, như một phần của khoản tài trợ mới trị giá 1 tỷ đô la mà tôi cam kết cho những nỗ lực này, tôi đã bắt đầu chỉ đạo các khoản tài trợ mới thông qua tổ chức của tôi, Pivotal, cho các nhóm làm việc tại Hoa Kỳ để bảo vệ quyền của phụ nữ

AI và Chatbot trong Công nghệ Tài chính

Chương 2 - Vai trò của Chatbot trong FinTech

2.3.3 Nhận dạng giọng nói và chuyển văn bản thành giọng nói

Công nghệ nhận dạng giọng nói và chuyển văn bản thành giọng nói cho phép tương tác dựa trên giọng nói với chatbot, giúp chúng dễ tiếp cận và thân thiện với người dùng hơn.

2.3.3.1 Nhận dạng giọng nói tự động (ASR)

Công nghệ Nhận dạng giọng nói tự động chuyển đổi ngôn ngữ nói thành văn bản, cho phép chatbot hiểu và xử lý các lệnh thoại. Các hệ thống Nhận dạng giọng nói tự động sử dụng các mô hình âm thanh để nhận dạng âm vị và mô hình ngôn ngữ để hiểu ngữ cảnh, cho phép phiên âm chính xác các từ được nói.

2.3.3.2 Chuyển văn bản thành giọng nói (TTS)

Công nghệ Chuyển văn bản thành giọng nói chuyển đổi văn bản thành ngôn ngữ nói, cho phép chatbot phản hồi bằng giọng nói tự nhiên. Các hệ thống Chuyển văn bản thành giọng nói sử dụng giọng nói tổng hợp bắt chước các mẫu lời nói của con người, làm cho các tương tác trở nên hấp dẫn và thực tế hơn.

2.3.4 Tích hợp với hệ thống tài chính

Để chatbot có hiệu quả trong ngành FinTech, chúng phải được tích hợp với các hệ thống và nền tảng tài chính khác nhau. Sự tích hợp này liên quan đến việc trao đổi dữ liệu an toàn, xử lý thời gian thực và tuân thủ các yêu cầu quy định.

2.3.4.1 Tích hợp Giao diện lập trình ứng dụng API

Giao diện lập trình ứng dụng cho phép chatbot kết nối với các hệ thống tài chính, chẳng hạn như nền tảng ngân hàng, cổng thanh toán và dịch vụ đầu tư. Giao diện lập trình ứng dụng cho phép chatbot truy cập và xử lý dữ liệu tài chính, thực hiện giao dịch và cung cấp cập nhật theo thời gian thực cho người dùng.

2.3.4.2 Bảo mật và Tuân thủ

Đảm bảo tính bảo mật và tuân thủ của chatbot là rất quan trọng trong lĩnh vực tài chính. Chatbot phải tuân thủ các quy định bảo vệ dữ liệu, chẳng hạn như Quy định bảo vệ dữ liệu chung (GDPR) và Tiêu chuẩn bảo mật dữ liệu ngành thẻ thanh toán (PCI DSS). Thực hiện các biện pháp bảo mật mạnh mẽ, chẳng hạn như mã hóa và xác thực đa yếu tố, là điều cần thiết để bảo vệ dữ liệu người dùng và duy trì niềm tin.

2.4 Tích hợp chiến lược Chatbot trong FinTech

Việc tích hợp chatbot vào ngành công nghiệp FinTech là một động thái chiến lược mang lại nhiều lợi ích, bao gồm nâng cao trải nghiệm khách hàng, cải thiện hiệu quả hoạt động và giảm chi phí. Phần này khám phá các ứng dụng chiến lược của chatbot trong các lĩnh vực khác nhau của FinTech.

2.4.1 Tăng cường mối quan hệ khách hàng

Chatbot đóng một vai trò quan trọng trong việc tăng cường mối quan hệ khách hàng bằng cách cung cấp các dịch vụ được cá nhân hóa và hiệu quả. Chúng cho phép các tổ chức tài chính tương tác với khách hàng trong thời gian thực, cung cấp hỗ trợ và hướng dẫn phù hợp với nhu cầu cá nhân.

2.4.1.1 Hỗ trợ khách hàng 24/7

Một trong những lợi thế đáng kể nhất của chatbot là khả năng cung cấp hỗ trợ khách hàng suốt ngày đêm. Không giống như nhân viên, chatbot có thể xử lý các yêu cầu và giải quyết các vấn đề bất cứ lúc nào trong ngày, đảm bảo rằng khách hàng nhận được hỗ trợ kịp thời.

2.4.1.2 Tư vấn tài chính cá nhân

Chatbot có thể phân tích dữ liệu người dùng để cung cấp lời khuyên tài chính được cá nhân hóa, chẳng hạn như mẹo lập ngân sách, khuyến nghị đầu tư và chiến lược tiết kiệm. Bằng cách hiểu tình hình tài chính và mục tiêu của người dùng, chatbot có thể đưa ra các giải pháp phù hợp để nâng cao trải nghiệm của khách hàng.

2.4.2 Hợp lý hóa hoạt động tài chính

Chatbot có thể hợp lý hóa các hoạt động tài chính khác nhau, từ xử lý giao dịch đến quản lý tài khoản. Bằng cách tự động hóa các tác vụ thông thường, chatbot giảm khối lượng công việc cho các tác nhân con người và nâng cao hiệu quả hoạt động.

2.4.2.1 Xử lý giao dịch

Chatbots có thể xử lý một loạt các giao dịch, chẳng hạn như chuyển tiền, thanh toán hóa đơn và truy vấn tài khoản. Bằng cách tự động hóa các quy trình này, chatbot giảm thời gian và công sức cần thiết để hoàn thành giao dịch, mang lại trải nghiệm liền mạch và hiệu quả cho người dùng.

2.4.2.2 Quản lý tài khoản

AI và Chatbot trong Công nghệ Tài chính

Chương 2 - Vai trò của Chatbot trong FinTech

2.2.3.2 Học máy và Chatbot thích ứng

Các thuật toán học máy cho phép chatbot học hỏi từ các tương tác và cải thiện theo thời gian. Thay vì chỉ dựa vào các quy tắc được xác định trước, các chatbot thích ứng này có thể phân tích đầu vào của người dùng, nhận ra các mẫu và tạo ra các phản hồi thích hợp. Sự thay đổi này đánh dấu sự khởi đầu của các tác nhân đàm thoại thực sự thông minh.

2.2.4 Chatbot hiện đại và AI đàm thoại

2.2.4.1 Học sâu và mạng nơ-ron

Sự ra đời của Học sâu và mạng nơ-ron đã cách mạng hóa khả năng của chatbot. Các mô hình như GPT-3 của OpenAI và BERT của Google có thể hiểu và tạo ra văn bản giống như con người, cho phép chatbot tham gia vào các cuộc trò chuyện phức tạp và nhiều sắc thái. Các mô hình này được đào tạo trên một lượng lớn dữ liệu, cho phép chúng cung cấp các phản hồi chính xác và phù hợp với ngữ cảnh.

2.2.4.2 Tích hợp với Dịch vụ Tài chính

Các chatbot hiện đại hiện được tích hợp sâu vào các dịch vụ tài chính, cung cấp một loạt các chức năng từ hỗ trợ khách hàng đến tư vấn tài chính. Họ tận dụng AI để cung cấp trải nghiệm được cá nhân hóa, tăng cường sự tham gia của khách hàng và hợp lý hóa các quy trình tài chính, khiến chúng trở thành công cụ không thể thiếu trong ngành FinTech.

2.3 Công nghệ đằng sau Chatbot

Để hiểu vai trò của chatbot trong FinTech, điều quan trọng là phải khám phá các công nghệ cơ bản cung cấp năng lượng cho các hệ thống thông minh này. Phần này đi sâu vào các thành phần và phương pháp chính cho phép chatbot cung cấp các dịch vụ tài chính hiệu quả và hiệu quả.

2.3.1 Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là một công nghệ cốt lõi cho phép chatbot hiểu và tạo ra ngôn ngữ của con người. Nó bao gồm các kỹ thuật và thuật toán khác nhau được thiết kế để xử lý và phân tích một lượng lớn dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên.

2.3.1.1 Tiền xử lý văn bản

Tiền xử lý văn bản liên quan đến việc làm sạch và chuyển đổi dữ liệu văn bản thô thành định dạng phù hợp để phân tích. Các bước tiền xử lý phổ biến bao gồm mã thông báo (tách văn bản thành các từ hoặc cụm từ), stemming (giảm các từ về dạng cơ sở của chúng) và loại bỏ các từ dừng (các từ phổ biến không mang ý nghĩa quan trọng).

2.3.1.2 Phân tích tình cảm

Phân tích tình cảm là quá trình xác định giai điệu cảm xúc của một đoạn văn bản. Kỹ thuật này giúp chatbot hiểu được tâm trạng của người dùng và phản hồi phù hợp. Ví dụ: một chatbot có thể cung cấp sự trấn an nếu nó phát hiện ra sự thất vọng hoặc đề xuất một sản phẩm nếu nó phát hiện ra sự quan tâm.

2.3.1.3 Nhận dạng thực thể có tên (NER)

Nhận dạng thực thể có tên liên quan đến việc xác định và phân loại các thực thể trong văn bản, chẳng hạn như tên người, tổ chức, địa điểm và giá trị tiền tệ. Khả năng này cho phép chatbot trích xuất thông tin quan trọng từ các truy vấn của người dùng và cung cấp các câu trả lời có liên quan.

2.3.2 Học máy và học sâu

Học máy và học sâu rất quan trọng để phát triển các chatbot thông minh và thích ứng. Những công nghệ này cho phép chatbot học hỏi từ dữ liệu, cải thiện theo thời gian và xử lý các tác vụ phức tạp.

2.3.2.1 Học tập có giám sát

Trong học tập có giám sát, chatbot được đào tạo trên các bộ dữ liệu được gắn nhãn, trong đó mỗi đầu vào được ghép nối với đầu ra chính xác. Cách tiếp cận này được sử dụng cho các nhiệm vụ như nhận dạng ý định, trong đó chatbot học cách xác định ý định của người dùng dựa trên truy vấn của họ.

2.3.2.2 Học không giám sát

Học không giám sát liên quan đến việc đào tạo chatbot trên dữ liệu không được gắn nhãn, cho phép chúng khám phá các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu. Cách tiếp cận này hữu ích cho các tác vụ như phân cụm các truy vấn tương tự và xác định các vấn đề phổ biến của người dùng

2.3.2.3 Học tăng cường

Học tăng cường liên quan đến việc đào tạo chatbot để đưa ra quyết định dựa trên phản hồi từ các tương tác của chúng. Chatbot nhận được phần thưởng hoặc hình phạt dựa trên chất lượng phản hồi của nó, dần dần cải thiện hiệu suất của nó theo

AI và Chatbot trong Công nghệ Tài chính

Chương 2 - Vai trò của Chatbot trong FinTech

2.1 Giới thiệu về Chatbot trong FinTech

Ngành công nghệ tài chính (FinTech) đang trải qua một sự chuyển đổi đáng kể với việc tích hợp trí tuệ nhân tạo đàm thoại (AI) dưới dạng chatbot. Các hệ thống thông minh này đang xác định lại các tương tác của khách hàng, nâng cao trải nghiệm người dùng và hợp lý hóa các hoạt động tài chính. Chương này đi sâu vào môi trường năng động tại giao điểm của chatbot và FinTech, khám phá lịch sử, công nghệ và các ứng dụng chiến lược của chatbot trong lĩnh vực tài chính.

2.1.1 Định nghĩa Chatbot

Chatbot là các ứng dụng phần mềm được hỗ trợ bởi AI được thiết kế để mô phỏng cuộc trò chuyện của con người thông qua các tương tác văn bản hoặc giọng nói. Chúng sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để hiểu và trả lời các truy vấn của người dùng, cung cấp trải nghiệm liền mạch và tương tác. Chatbot có thể thực hiện một loạt các nhiệm vụ, từ trả lời các câu hỏi đơn giản đến thực hiện các giao dịch phức tạp, làm cho chúng trở nên vô giá trong ngành FinTech.

2.1.2 Sự phát triển của Chatbot trong FinTech

Hành trình của chatbot trong FinTech bắt đầu với các hệ thống dựa trên quy tắc thô sơ có thể xử lý các yêu cầu cơ bản của khách hàng. Theo thời gian, những tiến bộ trong AI, học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên đã tạo ra các chatbot tinh vi có khả năng hiểu ngữ cảnh, học hỏi từ các tương tác và cung cấp các dịch vụ tài chính được cá nhân hóa. Sự phát triển này đã được thúc đẩy bởi nhu cầu hiệu quả, giảm chi phí và nâng cao sự hài lòng của khách hàng trong lĩnh vực tài chính.

2.2 Lịch sử của Chatbots

Sự phát triển của chatbot có thể được bắt nguồn từ giữa thế kỷ 20, với những cột mốc quan trọng đánh dấu sự tiến bộ của chúng trong nhiều thập kỷ. Hiểu được lịch sử này cung cấp bối cảnh có giá trị cho các ứng dụng hiện tại và tiềm năng tương lai của họ trong FinTech.

2.2.1 Những phát triển ban đầu

2.2.1.1 ELIZA và sự ra đời của Chatbot

Một trong những chatbot sớm nhất, ELIZA, được tạo ra bởi Joseph Weizenbaum vào những năm 1960 tại Viện Công nghệ Massachusetts (MIT). ELIZA được thiết kế để bắt chước một nhà trị liệu tâm lý, sử dụng phương pháp kết hợp mẫu và thay thế để mô phỏng cuộc trò chuyện. Mặc dù còn sơ khai theo tiêu chuẩn ngày nay, ELIZA đã chứng minh tiềm năng của AI đàm thoại.

2.2.1.2 PARRY và mô phỏng nâng cao

Vào đầu những năm 1970, Kenneth Colby đã phát triển PARRY, một chatbot mô phỏng một người bị tâm thần phân liệt hoang tưởng. PARRY đã sử dụng các thuật toán phức tạp hơn ELIZA, kết hợp sự hiểu biết thô sơ về tâm lý con người. Sự phát triển này đánh dấu một bước tiến đáng kể trong sự phức tạp và hiện thực của các tương tác chatbot.

2.2.2 Sự trỗi dậy của các hệ thống dựa trên quy tắc

2.2.2.1 Hệ thống chuyên gia

Trong những năm 1980 và 1990, sự phát triển của các hệ thống chuyên gia đã mở đường cho các chatbot tiên tiến hơn. Các hệ thống này đã sử dụng các quy tắc được xác định trước và cây quyết định để cung cấp phản hồi dựa trên đầu vào của người dùng. Mặc dù hiệu quả đối với các tác vụ cụ thể, các hệ thống dựa trên quy tắc bị hạn chế về khả năng xử lý các truy vấn phức tạp hoặc bất ngờ.

2.2.2.2 Tích hợp trong Dịch vụ Khách hàng

Khi internet và truyền thông kỹ thuật số phát triển, các doanh nghiệp bắt đầu tích hợp các chatbot dựa trên quy tắc vào nền tảng dịch vụ khách hàng của họ. Những chatbot ban đầu này có thể xử lý các câu hỏi thường gặp và các tác vụ hỗ trợ cơ bản, giảm khối lượng công việc cho các tác nhân con người và cải thiện thời gian phản hồi.

2.2.3 Sự xuất hiện của AI và Học máy

2.2.3.1 Những tiến bộ trong Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Bước sang thế kỷ 21 đã chứng kiến những tiến bộ đáng kể trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, được thúc đẩy bởi sự sẵn có ngày càng tăng của dữ liệu và cải thiện sức mạnh tính toán. Những tiến bộ này cho phép chatbot hiểu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên hiệu quả hơn, dẫn đến các tương tác có ý nghĩa và nhận thức ngữ cảnh hơn.

Chương 1 - Giới thiệu về AI trong FinTech

1.2.2.2 Ứng dụng của Học sâu trong FinTech

Học sâu có một loạt các ứng dụng trong FinTech, bao gồm:

• Chấm điểm tín dụng: Mạng nơ-ron sâu có thể phân tích mức độ tín nhiệm bằng cách đánh giá vô số yếu tố, cung cấp điểm tín dụng chính xác và công bằng hơn.

• Phát hiện gian lận: Các mô hình học sâu có thể phát hiện các giao dịch gian lận bằng cách xác định các mẫu và bất thường tinh tế mà các phương pháp truyền thống có thể bỏ qua.

• Giao dịch thuật toán: Mạng nơ-ron có thể phân tích dữ liệu thị trường và thực hiện giao dịch dựa trên các chiến lược phức tạp, tối ưu hóa lợi nhuận.

1.2.3 Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là một nhánh của AI tập trung vào sự tương tác giữa máy tính và ngôn ngữ của con người. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho phép máy móc hiểu, giải thích và tạo ra ngôn ngữ của con người, làm cho nó trở thành một công nghệ quan trọng cho các ứng dụng FinTech.

1.2.3.1 Các kỹ thuật Xử lý ngôn ngữ tự nhiên chính

• Phân tích văn bản: Trích xuất thông tin có ý nghĩa từ dữ liệu văn bản, chẳng hạn như phân tích tình cảm và mô hình hóa chủ đề.

• Nhận dạng giọng nói: Chuyển đổi ngôn ngữ nói thành văn bản, cho phép các dịch vụ tài chính kích hoạt bằng giọng nói.

• Dịch máy: Dịch văn bản từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác, tạo điều kiện thuận lợi cho các giao dịch tài chính xuyên biên giới.

1.2.3.2 Xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong FinTech

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên được sử dụng trong các ứng dụng FinTech:

• Chatbot và Trợ lý ảo: Cung cấp hỗ trợ khách hàng và tư vấn tài chính thông qua giao diện đàm thoại.

• Xử lý tài liệu: Tự động hóa việc trích xuất và phân tích thông tin từ các tài liệu tài chính.

• Phân tích tình cảm: Đánh giá tâm lý thị trường bằng cách phân tích các bài báo, bài đăng trên phương tiện truyền thông xã hội và các dữ liệu văn bản khác.

1.3 Tác động của AI đối với các dịch vụ tài chính truyền thống

Việc tích hợp AI vào các dịch vụ tài chính truyền thống đã có tác động sâu sắc, thúc đẩy hiệu quả, độ chính xác và đổi mới. Phần này khám phá cách AI đang chuyển đổi các lĩnh vực chính của dịch vụ tài chính, bao gồm dịch vụ khách hàng, quản lý rủi ro và chiến lược đầu tư.

1.3.1 Nâng cao dịch vụ khách hàng

Các chatbot và trợ lý ảo được hỗ trợ bởi AI đang cách mạng hóa dịch vụ khách hàng trong lĩnh vực tài chính. Các hệ thống thông minh này có thể xử lý một loạt các nhiệm vụ, từ trả lời các truy vấn phổ biến đến cung cấp tư vấn tài chính được cá nhân hóa, cải thiện đáng kể trải nghiệm của khách hàng.

1.3.1.1 Chatbot trong ngân hàng

Các ngân hàng và tổ chức tài chính đang triển khai chatbot để cung cấp hỗ trợ khách hàng 24/7, xử lý các yêu cầu thông thường và hướng dẫn khách hàng thông qua các quy trình phức tạp như đơn xin vay. Bằng cách tự động hóa các tương tác này, các ngân hàng có thể giảm chi phí hoạt động và nâng cao sự hài lòng của khách hàng.

1.3.1.2 Quản lý tài chính cá nhân

Trợ lý ảo do AI điều khiển có thể giúp khách hàng quản lý tài chính của họ bằng cách cung cấp thông tin chi tiết về mô hình chi tiêu, đề xuất chiến lược lập ngân sách và đưa ra lời khuyên đầu tư được cá nhân hóa. Những công cụ này trao quyền cho khách hàng đưa ra quyết định tài chính sáng suốt và đạt được mục tiêu tài chính của họ.

1.3.2 Tối ưu hóa quản lý rủi ro

Quản lý rủi ro là một khía cạnh quan trọng của các dịch vụ tài chính và AI đang đóng một vai trò quan trọng trong việc tăng cường tính chính xác và hiệu quả của các chiến lược đánh giá và giảm thiểu rủi ro.

1.3.2.1 Đánh giá rủi ro tín dụng

Các mô hình AI có thể phân tích lượng dữ liệu khổng lồ để đánh giá mức độ tín nhiệm của cá nhân và doanh nghiệp chính xác hơn so với các phương pháp truyền thống. Các mô hình này xem xét một loạt các yếu tố, bao gồm lịch sử giao dịch, hoạt động truyền thông xã hội và các nguồn dữ liệu thay thế, để cung cấp một hồ sơ rủi ro toàn diện.

1.3.2.2 Phát hiện gian lận

Các hệ thống phát hiện gian lận được hỗ trợ bởi AI có thể xác định các hoạt động đáng ngờ trong thời gian thực bằng cách phân tích các mẫu giao

Chương 1 - Giới thiệu về AI trong FinTech

1.1 Sự hội tụ của AI và FinTech

Giao điểm của Trí tuệ nhân tạo (AI) và Công nghệ tài chính (FinTech) đại diện cho một biên giới biến đổi đang định hình lại cảnh quan của các dịch vụ tài chính. Chương này đi sâu vào các khái niệm cơ bản của AI và xem xét cách các công nghệ này đang cách mạng hóa các dịch vụ tài chính truyền thống, cung cấp một cái nhìn tổng quan toàn diện về sức mạnh tổng hợp năng động giữa AI và FinTech.

1.1.1 Định nghĩa trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo đề cập đến việc mô phỏng trí thông minh của con người trong các máy móc được lập trình để suy nghĩ và học hỏi như con người. Những hệ thống thông minh này có khả năng thực hiện các nhiệm vụ thường đòi hỏi trí thông minh của con người, chẳng hạn như nhận thức thị giác, nhận dạng giọng nói, ra quyết định và dịch ngôn ngữ. AI bao gồm một loạt các lĩnh vực con, bao gồm học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, robot và thị giác máy tính.

1.1.2 Hiểu về FinTech

Công nghệ tài chính, hay FinTech, đề cập đến việc sử dụng công nghệ để cung cấp các dịch vụ tài chính. Lĩnh vực này bao gồm nhiều ứng dụng khác nhau, từ thanh toán kỹ thuật số và cho vay ngang hàng đến cố vấn robot và công nghệ blockchain. FinTech nhằm mục đích cải thiện và tự động hóa việc cung cấp và sử dụng các dịch vụ tài chính, làm cho chúng dễ tiếp cận, hiệu quả và thân thiện với người dùng hơn.

1.1.3 Sự phát triển của AI trong FinTech

Việc tích hợp AI vào FinTech đã phát triển đáng kể trong vài thập kỷ qua. Ban đầu, các ứng dụng AI trong tài chính chỉ giới hạn ở các hệ thống dựa trên quy tắc đơn giản. Tuy nhiên, những tiến bộ trong học máy, dữ liệu lớn và sức mạnh tính toán đã cho phép phát triển các mô hình AI tinh vi có thể xử lý lượng dữ liệu khổng lồ và tạo ra thông tin chi tiết trong thời gian thực.

1.2 Các khái niệm cơ bản về trí tuệ nhân tạo

Để đánh giá đầy đủ tác động của AI đối với FinTech, điều cần thiết là phải hiểu các khái niệm cốt lõi làm nền tảng cho trí tuệ nhân tạo. Phần này khám phá các công nghệ và phương pháp AI chính, bao gồm học máy, mạng thần kinh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

1.2.1 Học máy

Học máy (ML) là một tập hợp con của AI liên quan đến việc sử dụng các thuật toán và mô hình thống kê để cho phép máy tính thực hiện các tác vụ cụ thể mà không cần hướng dẫn rõ ràng. Hệ thống học máy học hỏi từ dữ liệu, xác định các mẫu và đưa ra quyết định với sự can thiệp tối thiểu của con người. Có ba loại máy học chính:

1.2.1.1 Học tập có giám sát

Trong học tập có giám sát, thuật toán được đào tạo trên một tập dữ liệu được gắn nhãn, có nghĩa là mỗi ví dụ đào tạo được ghép nối với một nhãn đầu ra. Mô hình học cách đưa ra dự đoán hoặc quyết định dựa trên các cặp đầu vào-đầu ra. Các ứng dụng phổ biến bao gồm chấm điểm tín dụng, phát hiện gian lận và phân khúc khách hàng.

1.2.1.2 Học không giám sát

Học không giám sát liên quan đến việc đào tạo một thuật toán trên một tập dữ liệu mà không có phản hồi được gắn nhãn. Mô hình xác định các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu, chẳng hạn như phân cụm khách hàng dựa trên hành vi giao dịch của họ. Cách tiếp cận này thường được sử dụng để phân khúc thị trường và phát hiện bất thường.

1.2.1.3 Học tăng cường

Học tăng cường là một loại học máy trong đó một đại lý học cách đưa ra quyết định bằng cách thực hiện các hành động và nhận phản hồi thông qua phần thưởng hoặc hình phạt. Cách tiếp cận này đặc biệt hữu ích để phát triển các thuật toán giao dịch và tối ưu hóa chiến lược đầu tư.

1.2.2 Mạng nơ-ron và học sâu

Mạng lưới thần kinh là một tập hợp các thuật toán được thiết kế để nhận ra các mẫu, lấy cảm hứng từ cấu trúc và chức năng của bộ não con người. Chúng bao gồm các lớp nút liên kết với nhau, hoặc tế bào thần kinh, xử lý và truyền thông tin. Học sâu, một tập hợp con của học máy, liên quan đến các mạng thần kinh với nhiều lớp, được gọi là mạng nơ-ron sâu.

1.2.2.1 Cấu trúc của mạng nơ-ron

Mạng nơ-ron bao gồm một lớp đầu vào, một hoặc nhiều lớp ẩn và một lớp đầu ra.

AI và Chatbot trong Công nghệ Tài chính (Fintech)

Cách mạng hóa trải nghiệm kỹ thuật số và phân tích dự đoán

Lê Quang Văn soạn và thực hiện phần kỹ thuật số. (2024)

Mục lục

Giới thiệu về cuốn sách này

Cuốn sách này là một hướng dẫn toàn diện về việc sử dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) trong ngành Công nghệ Tài chính (FinTech). Nó bao gồm mười hai chương, mỗi chương đề cập đến một khía cạnh cụ thể của AI trong FinTech. Người đọc được giới thiệu về AI trong FinTech, bao gồm lịch sử và tình trạng hiện tại của nó, và vai trò của chatbot trong FinTech và cách chúng được sử dụng để cải thiện dịch vụ khách hàng. Hơn nữa, cuốn sách khám phá khuôn khổ kinh doanh của ChatGPT dựa trên AI trong FinTech, bao gồm công nghệ đằng sau ChatGPT và cách nó có thể được áp dụng cho các lĩnh vực tài chính khác nhau. Cuốn sách xem xét việc sử dụng phân tích dự đoán và học máy trong FinTech, nêu bật cách các công cụ này được sử dụng để dự đoán hành vi của khách hàng và cải thiện việc ra quyết định. Tác giả đi sâu vào cách ChatGPT được sử dụng để xác định hành vi mua hàng và thảo luận về việc sử dụng học máy để định hình lại trải nghiệm kỹ thuật số trong FinTech. Ngoài ra, cuốn sách cung cấp các phương pháp hay nhất để giữ chân khách hàng trong FinTech, bao gồm cách sử dụng AI để tạo ra trải nghiệm cá nhân hóa khiến khách hàng quay lại và khám phá các ứng dụng khác nhau của các mô hình dự đoán trong FinTech, bao gồm cách chúng được sử dụng để cải thiện quản lý rủi ro và phát hiện gian lận. Cuối cùng, cuốn sách thảo luận về việc sử dụng ChatGPT để dự đoán giá cổ phiếu và phát hiện gian lận tài chính và xem xét vai trò của ChatGPT trong thế giới tiền điện tử, bao gồm cả cách nó có thể được sử dụng để đưa ra quyết định đầu tư sáng suốt. Nhìn chung, cuốn sách này cung cấp một cái nhìn tổng quan toàn diện về những cách khác nhau mà AI đang được sử dụng trong FinTech và tiềm năng của nó để cải thiện trải nghiệm của khách hàng và thúc đẩy sự đổi mới trong ngành tài chính.

Mục lục

Chương 1 - Giới thiệu về AI trong FinTech

Chương này cung cấp một cuộc điều tra cơ bản về lĩnh vực năng động tại giao điểm của Trí tuệ nhân tạo (AI) và Công nghệ tài chính (FinTech). Nó giải thích các khái niệm cơ bản về trí tuệ nhân tạo và tác động của AI đối với các dịch vụ tài chính truyền thống. Chương này cung cấp thông tin chi tiết về học máy, phân tích dự đoán, giao dịch thuật toán và quản lý rủi ro, giới thiệu các ứng dụng và nghiên cứu điển hình trong thế giới thực.

Chương 2 - Vai trò của Chatbot trong FinTech

Chương này khám phá môi trường năng động tại giao điểm của AI đàm thoại và FinTech. Nó bao gồm lịch sử của chatbot, công nghệ hỗ trợ chúng và tích hợp chiến lược của chúng vào ngành công nghiệp FinTech. Nó nhấn mạnh tác động của chatbot đối với mối quan hệ khách hàng và trải nghiệm người dùng, và việc sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy trong việc phát triển các hệ thống chatbot thông minh.

Chương 3 - Khung kinh doanh của ChatGPT dựa trên AI trong FinTech

Chương này xem xét việc tích hợp chiến lược và triển khai các hệ thống trò chuyện được hỗ trợ bởi AI, tập trung vào ChatGPT. Nó khám phá cấu trúc kinh doanh, tuân thủ các quy định, bảo quản dữ liệu và cân nhắc đạo đức. Chương này cung cấp thông tin chi tiết về cách các tổ chức tài chính tận dụng ChatGPT để tăng cường tương tác với khách hàng, đơn giản hóa giao tiếp và tối ưu hóa quy trình hoạt động.

Chương 4 - Phân tích dự đoán và học máy trong FinTech

Chương này điều tra các ứng dụng và ảnh hưởng của học máy và phân tích dự đoán trong FinTech. Nó bao gồm các thủ tục và thuật toán làm cơ sở cho các công nghệ này và việc sử dụng chúng trong dự báo xu hướng thị trường, cải thiện quản lý rủi ro và tăng cường ra quyết định. Các ví dụ thực tế minh họa tiện ích của chúng trong giao dịch thuật toán, chấm điểm tín dụng và phát hiện gian lận.

Globale Wahlen im Schatten des Neoliberalismus

Joseph E. Stiglitz. Project Syndicate. May 1, 2024.

Überall auf der Welt ist der populistische Nationalismus auf dem Vormarsch, der oft von autoritären Führern an die Macht gebracht wird. Dabei sollte die neoliberale Orthodoxie ‑ Verkleinerung der Staatsmacht, Steuersenkungen, Deregulierung ‑, die sich vor rund 40 Jahren im Westen durchsetzte, die Demokratie stärken und nicht schwächen. Was ist schief gelaufen?

Ein Teil der Antwort ist wirtschaftlicher Natur: Der Neoliberalismus hat einfach nicht gehalten, was er versprach. In den Vereinigten Staaten und anderen fortgeschrittenen Volkswirtschaften, die ihn übernommen haben, war das reale (inflationsbereinigte) Pro-Kopf-Einkommen zwischen 1980 und der COVID-19-Pandemie um 40 % niedriger als in den 30 Jahren davor. Schlimmer noch, die Einkommen im unteren und mittleren Bereich stagnierten weitgehend, während die Einkommen im oberen Bereich stiegen, und die bewusste Schwächung des Sozialschutzes führte zu größerer finanzieller und wirtschaftlicher Unsicherheit.

Junge Menschen sind zu Recht besorgt, dass der Klimawandel ihre Zukunft bedroht, und sie sehen, dass die vom Neoliberalismus beherrschten Länder es immer wieder versäumt haben, strenge Vorschriften gegen die Umweltverschmutzung zu erlassen (oder, wie in den USA, die Opioid-Krise und die Epidemie von Kinderdiabetes zu bekämpfen). Leider sind diese Versäumnisse nicht überraschend. Der Neoliberalismus basierte auf der Überzeugung, dass uneingeschränkte Märkte der effizienteste Weg sind, um optimale Ergebnisse zu erzielen. Doch schon in den frühen Tagen des Aufstiegs des Neoliberalismus stellten Ökonomen fest, dass unregulierte Märkte weder effizient noch stabil sind, geschweige denn zu einer sozial akzeptablen Einkommensverteilung führen.

Die Befürworter des Neoliberalismus schienen nie zu erkennen, dass die Ausweitung der Freiheit von Unternehmen die Freiheit der übrigen Gesellschaft einschränkt. Die Freiheit, die Umwelt zu verschmutzen, führt zu einer Verschlechterung der Gesundheit (oder für Asthmatiker sogar zum Tod), zu extremerem Wetter und zu unbewohnbarem Land. Natürlich gibt es immer Kompromisse, aber jede vernünftige Gesellschaft würde zu dem Schluss kommen, dass das Recht zu leben wichtiger ist als das fadenscheinige Recht, die Umwelt zu verschmutzen.

Auch die Besteuerung ist dem Neoliberalismus ein Dorn im Auge, weil er darin einen Angriff auf die individuelle Freiheit sieht: Jeder hat das Recht, alles zu behalten, was er verdient, unabhängig davon, wie er es verdient hat. Aber selbst wenn sie ehrlich zu ihrem Einkommen gekommen sind, ignorieren sie, dass es durch staatliche Investitionen in Infrastruktur, Technologie, Bildung und Gesundheitswesen ermöglicht wurde. Nur selten denken sie darüber nach, was sie hätten, wenn sie in einem der vielen Länder ohne Rechtsstaatlichkeit geboren worden wären (oder wie ihr Portfolio aussehen würde, wenn die US-Regierung nicht die Investitionen getätigt hätte, die zur Entwicklung des COVID-19-Impfstoffs geführt haben).

Im Gegenteil: Diejenigen, die am meisten beim Staat verschuldet sind, vergessen oft als erste, was die Regierung für sie getan hat. Wo wären Elon Musk und Tesla ohne die Rettungsleine von fast einer halben Milliarde Dollar, die sie 2010 von Präsident Barack Obamas Energieministerium erhielten? „Steuern sind der Preis, den wir für eine zivilisierte Gesellschaft zahlen“, hat Oliver Wendell Holmes, Richter am Obersten Gerichtshof der USA, einmal gesagt. Daran hat sich bis heute nichts geändert: Steuern sind das, was man braucht, um die Rechtsstaatlichkeit zu etablieren oder andere öffentliche Güter bereitzustellen, die eine Gesellschaft im 21. Jahrhundert braucht, um zu funktionieren.

Wir gehen hier über bloße Kompromisse hinaus, weil alle ‑ auch die Reichen ‑ durch eine ausreichende Versorgung mit diesen Gütern besser gestellt werden. Insofern kann Zwang emanzipatorisch sein.

新自由主义阴影下的全球选举

Joseph E. Stiglitz. Project Syndicate. May 1, 2024.

在世界各地，通常在威权领袖的带领下，民粹民族主义正在崛起。但大约40年前，曾在西方盛极一时的新自由主义正统观念——包括政府精简、减税及放松管制——被认为理应强化而非削弱民主体制。究竟是哪里出了问题?

部分原因在于经济领域，新自由主义根本就没有兑现承诺。在美国和其他奉行新自由主义的发达经济体，1980年至新冠疫情流行期间，（经通胀调整后的）人均实际收入增长相比前30年降低了40%。更糟糕的是，中底层收入在很大程度上停滞不前，而顶层收入却在不断增长，且对社会保障的蓄意削弱则导致了更严重的财政和经济不安全。

年轻人理所当然地忧虑气候变化会影响他们的未来，他们亲眼目睹新自由主义影响下的国家一直未能制定强有力的反污染法规（或者，在美国未能解决阿片类药物危机以及儿童糖尿病的盛行）。可悲的是，这样的失败并不令人意外。新自由主义的前提就是：相信不受约束的市场是实现最佳结果的最有效手段。但即便是在新自由主义盛行的早期，经济学家也已经确定，不受监管的市场既不高效也不稳定，更遑论有利于创造出能为社会所接受的收入分配。

新自由主义的倡导者似乎从未意识到，扩大企业自由会导致整个社会的自由被削弱。污染自由意味着健康状况恶化（甚至是哮喘患者死亡）、天气更为极端以及土地不再宜居。当然，任何事总有取舍；但任何理性的社会都会得出生存权比所谓伪污染权更重要的结论。

税收同样为新自由主义所厌憎，新自由主义将之定义为对个人自由的冒犯：无论收入多寡，人们都有权保留自己的收入。但即使他们取得收入的方式合法，上述观点的倡导者也未能意识到，是政府对基础设施、技术、教育和公共卫生的投资使他们的收入成为可能。他们很少会停下来思考，如果出生在没有法治的国家，他们还能不能拥有这些财富（或者，如果美国政府没有进行研发新冠疫苗的投资，其投资组合将会出现什么样的结果）。

相反，那些亏欠政府最多的人往往最先忘记政府曾为他们做过什么。如果不是2010年曾从巴拉克·奥巴马总统下属能源部获得近5亿美元的救命款，埃隆·马斯克和特斯拉将会发生什么?最高法院大法官奥利弗·温德尔·霍姆斯曾说过一句名言：“税收是我们为文明社会所付出的代价。”这一点从未改变过：税收是建设法治或提供21世纪社会运行所需的其他公共产品所必需的。

在此，我们超越了单纯的权衡，因为每个人——也包括富人在内——都可以通过上述商品的充足供应而变得更好。从这个意义上讲，强制也可以是解放。人们已就此原则达成广泛共识，即要想得到必需品就须为其付费，而这就需要税收

当然，小政府的支持者会提出许多开支应当缩减，包括由政府管理的养老金和公共提供的医疗保健服务。但同样，如果大多数人被迫承受在老年阶段可靠医疗或收入缺失所带来的恐惧和不安全感，那么，整个社会都将变得不那么自由。即使每位亿万富翁都被要求多缴纳一点税款来资助儿童税收抵免会对其幸福感造成一定影响，但想想，这对于一个吃不饱饭或父母负担不起就医费用的儿童而言将意味着什么。想想看，如果成长过程中营养不良或受疾病困扰的儿童越来越少，那么，这对整个国家的未来意味着什么。

所有这些问题都将成为今年众多选举的核心关注。美国即将到来的总统大选不仅意味着在混乱和有序政府、还意味着在经济哲学和政策之间做出艰难的选择。现任总统乔·拜登致力于利用政府权力来提升民众福祉，尤其是身处底层的99%，而顶层1%的福祉最大化则是唐纳德·特朗普的关注。在一所豪华高尔夫球场主持日常事务（当他自己没有站在法庭上成为被告时）的唐纳德·特朗普已经沦为世界各地裙带资本家的捍卫者。

特朗普和拜登对于应当努力创造什么样的社会看法截然不同。在一种情况下，不诚实且具有社会破坏性的暴力和寻租将大行其道，而公众信任将继续崩塌，物质主义和贪婪则将最终胜出。而在另外一种情况下，民选官员和公务员将真诚致力于在信任和诚实的基础上建设一个更具创造力、更健康也更重视知识的社会。

当然，政治从来就没有所描述的那般纯粹。但没人能够否认，两位候选人对自由美好社会的构成看法截然不同。我们的经济体制反映并决定了我们是谁、以及我们能成为怎样的人。如果我们公开支持一个自私、厌恶女性的骗子——或者将这些视为轻微瑕疵而不予理会——我们的年轻人就会接受这样的信息，公职人员队伍最终会出现更多的无赖和机会主义者。我们社会将丧失信任，从而导致经济无法运行良好。

近期的民调结果显示，特朗普离开白宫仅仅三年后，公众就幸福地遗忘了其政府的混乱、无能和对法治的进攻。但我们只需看看候选人在这些问题上的具体立场就可以认识到，如果希望生活在重视所有公民并努力为其创造完整且令人满意生活的社会，那么选择应当是显而易见的。

Joseph E. Stiglitz, a Nobel laureate in economics and University Professor at Columbia University, is a former chief economist of the World Bank (1997-2000), chair of the US President’s Council of Economic Advisers, and co-chair of the High-Level Commission on Carbon Prices. He is Co-Chair of the Independent Commission for the Reform of International Corporate Taxation and was lead author of the 1995 IPCC Climate Assessment. He is the author, most recently, of The Road to Freedom: Economics and the Good Society (W. W. Norton & Company, Allen Lane, 2024).

Élections à travers le monde dans le sillage du néolibéralisme

Joseph E. Stiglitz. Project Syndicate. May 1, 2024.

Le nationalisme populiste progresse à travers le monde, souvent guidé par le pouvoir des dirigeants autoritaires. L’orthodoxie néolibérale – réduction de l’intervention de l’État, baisses d’impôts, déréglementation – qui s’est imposée dans les pays occidentaux il y a près de 40 ans était pourtant censée renforcer la démocratie, pas l’affaiblir. Qu’est-ce qui n’a pas fonctionné ?

La réponse à cette question est en partie économique : le néolibéralisme n’a tout simplement pas tenu ses promesses. Aux États-Unis et dans les autres économies développées qui l’ont adopté, la croissance du revenu réel par habitant (corrigé de l’inflation) entre 1980 et la pandémie de COVID-19 s’est révélée inférieure de 40 % à celle des 30 années précédentes. Pire encore, les revenus au milieu et au bas de l’échelle ont largement stagné, tandis qu’ils ont augmenté au sommet de la pyramide, et l’affaiblissement délibéré des protections sociales a produit davantage d’insécurité financière et économique.

Inquiets à juste titre que le changement climatique ne compromette leur avenir, les jeunes peuvent constater que les États sous l’emprise du néolibéralisme ne sont jamais parvenus à adopter des réglementations strictes contre la pollution (ni à s’attaquer à la crise des opioïdes ou à l’épidémie de diabète infantile, dans le cas des États-Unis). Ces échecs ne sont malheureusement pas surprenants. Le néolibéralisme reposait sur la croyance selon laquelle les marchés non réglementés constitueraient le moyen le plus efficace d’atteindre des résultats optimaux. Pourtant, au commencement même de l’ascension du néolibéralisme, les économistes avaient déjà établi que les marchés non réglementés n’étaient ni efficaces, ni stables, et encore moins de nature à générer une distribution socialement acceptable des revenus.

Les partisans du néolibéralisme n’ont jamais semblé reconnaître que l’expansion de la liberté des entreprises limitait celle du reste de la société. La liberté de polluer signifie la détérioration de la santé (voire la mort pour les asthmatiques), la multiplication des événements météorologiques extrêmes, ainsi que l’inhabitabilité de certains territoires. Des compromis sont évidemment toujours possibles, mais n’importe quelle société raisonnable conclurait que le droit de vivre l’emporte sur le prétendu droit de polluer.

Le néolibéralisme est également hostile à l’impôt, qu’il considère comme une atteinte à la liberté individuelle : chacun doit pouvoir jouir de ce qu’il a perçu, peu importe la manière dont ces gains ont été réalisés. Or, même lorsqu’ils perçoivent leurs revenus honnêtement, les partisans de cette vision échouent à comprendre que ces gains ont été rendus possibles par l’investissement de l’État dans les infrastructures, les technologies, l’éducation et la santé publique. Rarement prennent-ils une minute pour songer à ce qu’ils posséderaient s’ils étaient nés dans l’un des nombreux pays où l’État de droit n’existe pas (ou à quoi ressembleraient leurs portefeuilles si le gouvernement américain n’avait pas procédé aux investissements nécessaires à la création du vaccin contre le COVID-19).

Au lieu de cela, les plus redevables vis-à-vis de l’État sont souvent les premiers à oublier ce qu’il a fait pour eux. Où en seraient Elon Musk et Tesla si le département de l’Énergie du président Barack Obama ne leur avait pas octroyé un soutien financier de près d’un demi-milliard de dollars en 2010 ? « Les impôts sont ce que nous payons pour vivre dans une société civilisée », soulignait autrefois avec justesse le juge Oliver Wendell Holmes de la Cour suprême. Cela n’a pas changé : les impôts sont une nécessité pour établir l’État de droit, comme pour fournir tout autre bien public dont une société a besoin pour fonctionner au XXIe siècle.

Nous nous situons ici au-delà des simples compromis, dans la mesure où tous les individus

Global Elections in the Shadow of Neoliberalism

Joseph E. Stiglitz. Project Syndicate. May 1, 2024.

While scandals, culture wars, and threats to democracy dominate the headlines, the biggest issues in this super election year ultimately concern economic policies. After all, the rise of anti-democratic populist authoritarianism is itself the legacy of a misbegotten economic ideology.

Around the world, populist nationalism is on the rise, often shepherding to power authoritarian leaders. And yet the neoliberal orthodoxy – government downsizing, tax cuts, deregulation – that took hold some 40 years ago in the West was supposed to strengthen democracy, not weaken it. What went wrong?

Part of the answer is economic: neoliberalism simply did not deliver what it promised. In the United States and other advanced economies that embraced it, per capita real (inflation-adjusted) income growth between 1980 and the COVID-19 pandemic was 40% lower than in the preceding 30 years. Worse, incomes at the bottom and in the middle largely stagnated while those at the very top increased, and the deliberate weakening of social protections has produced greater financial and economic insecurity.

Rightly worried that climate change jeopardizes their future, young people can see that countries under the sway of neoliberalism have consistently failed to enact strong regulations against pollution (or, in the US, to address the opioid crisis and the epidemic of child diabetes). Sadly, these failures come as no surprise. Neoliberalism was predicated on the belief that unfettered markets are the most efficient means of achieving optimal outcomes. Yet even in the early days of neoliberalism’s ascendancy, economists had already established that unregulated markets are neither efficient nor stable, let alone conducive to generating a socially acceptable distribution of income.

Neoliberalism’s proponents never seemed to recognize that expanding the freedom of corporations curtails freedom across the rest of society. The freedom to pollute means worsening health (or even death, for those with asthma), more extreme weather, and uninhabitable land. There are always tradeoffs, of course; but any reasonable society would conclude that the right to live is more important than the spurious right to pollute.

Taxation is equally anathema to neoliberalism, which frames it as an affront to individual liberty: one has the right to keep whatever one earns, regardless of how one earns it. But even when they come by their income honestly, advocates of this view fail to recognize that what they earn was made possible by government investment in infrastructure, technology, education, and public health. Rarely do they pause to consider what they would have if they had been born in one of the many countries without the rule of law (or what their lives would look like if the US government had not made the investments that led to the COVID-19 vaccine).

Ironically, those most indebted to government are often the first to forget what government did for them. Where would Elon Musk and Tesla be if not for the near-half-billion-dollar lifeline they received from President Barack Obama’s Department of Energy in 2010? “Taxes are what we pay for civilized society,” the Supreme Court Justice Oliver Wendell Holmes famously observed. That hasn’t changed: taxes are what it takes to establish the rule of law or provide any of the other public goods that a twenty-first-century society needs to function.

Here, we go beyond mere tradeoffs, because everyone – including the rich – is made better off by an adequate supply of such goods. Coercion, in this sense, can be emancipatory. There is a broad consensus on the principle that if we are going to have essential goods, we have to pay for them, and that requires taxes.

Of course, advocates of smaller government would say that many expenditures should be cut, including government-managed pensions and publicly provided health care.

Bầu cử toàn cầu trong bóng tối của chủ nghĩa tân tự do

Joseph E. Stiglitz. Project Syndicate. Ngày 1 Tháng Năm, 2024. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số. (Xin nghe giải thích them về ở phần cuối của bài này.)

Trong khi các vụ bê bối, chiến tranh văn hóa và các mối đe dọa đối với nền dân chủ chiếm hầu hết các tiêu đề truyền thông, các vấn đề lớn nhất trong năm siêu bầu cử này cuối cùng liên quan đến các chính sách kinh tế. Xét cho cùng, sự trỗi dậy của chủ nghĩa độc tài dân túy chống dân chủ tự nó là di sản của một hệ tư tưởng kinh tế sai lầm.

Trên khắp thế giới, chủ nghĩa dân tộc dân túy đang gia tăng, thường được hướng dẫn để nắm quyền lực cho các nhà lãnh đạo độc tài. Tuy nhiên, chính thống tân tự do - thu hẹp quy mô của chính phủ, cắt giảm thuế, bãi bỏ quy định - đã diễn ra khoảng 40 năm trước ở phương Tây được cho là sẽ củng cố nền dân chủ, chứ không phải làm suy yếu nó. Chuyện gì đã xảy ra?

Một phần của câu trả lời là kinh tế: chủ nghĩa tân tự do đơn giản là không cung cấp những gì nó đã hứa. Tại Hoa Kỳ và các nền kinh tế tiên tiến khác chấp nhận nó, tăng trưởng thu nhập thực tế bình quân đầu người (đã điều chỉnh lạm phát) từ năm 1980 đến đại dịch COVID-19 thấp hơn 40% so với 30 năm trước đó. Tệ hơn nữa, thu nhập của thành phần ở dưới cùng và ở giữa phần lớn bị trì trệ trong khi lớp thượng lưu tăng lên, và sự suy yếu có chủ ý của các biện pháp bảo trợ xã hội đã tạo ra sự bất an lớn hơn về tài chính và kinh tế.

Lo lắng đúng đắn rằng biến đổi khí hậu gây nguy hiểm cho tương lai của họ, những người trẻ tuổi có thể thấy rằng các quốc gia dưới sự thống trị của chủ nghĩa tân tự do đã liên tục thất bại trong việc ban hành các quy định mạnh mẽ chống ô nhiễm (hoặc, như ở Mỹ, để giải quyết cuộc khủng hoảng opioid và dịch bệnh tiểu đường ở trẻ em). Đáng buồn thay, những thất bại này không có gì đáng ngạc nhiên. Chủ nghĩa tân tự do được xác định dựa trên niềm tin rằng thị trường không bị kiểm soát là phương tiện hiệu quả nhất để đạt được kết quả tối ưu. Tuy nhiên, ngay cả trong những ngày đầu của chủ nghĩa tân tự do đang lên ngôi, các nhà kinh tế đã xác định rằng các thị trường không được kiểm soát không hiệu quả cũng không ổn định, chứ đừng nói đến việc tạo ra sự phân phối thu nhập được xã hội chấp nhận.

Những người ủng hộ chủ nghĩa tân tự do dường như không bao giờ nhận ra rằng việc mở rộng tự do của các tập đoàn sẽ hạn chế tự do trên toàn xã hội. Tự do gây ô nhiễm có nghĩa là sức khỏe xấu đi (hoặc thậm chí tử vong, đối với những người bị hen suyễn), thời tiết khắc nghiệt hơn và đất đai không thể ở được. Tất nhiên, luôn có sự đánh đổi; Nhưng bất kỳ xã hội hợp lý nào cũng sẽ kết luận rằng quyền sống quan trọng hơn là có quyền giả tạo gây ô nhiễm. [Trong cụm từ này, nó trái ngược với "quyền sống", nhấn mạnh rằng quyền cơ bản đối với một cuộc sống lành mạnh và an toàn nên được ưu tiên hơn bất kỳ tuyên bố vô căn cứ nào rằng mọi người hoặc các công ty có quyền gây ô nhiễm. Về cơ bản, tuyên bố lập luận rằng khi đánh đổi xã hội, một xã hội hợp lý sẽ ưu tiên bảo vệ cuộc sống và sức khỏe con người hơn là cho phép các hoạt động môi trường có hại. Quyền sống được coi là cố hữu và quan trọng, trong khi quyền gây ô nhiễm được coi là sai lầm và không thể biện minh được.]

Thuế cũng là sự nguyền rủa không kém đối với chủ nghĩa tân tự do, vốn đóng khung nó như một sự sỉ nhục đối với tự do cá nhân: người ta có quyền giữ bất cứ thứ gì mình kiếm được, bất kể người ta kiếm được nó bằng cách nào. Nhưng ngay cả khi họ đến bằng thu nhập của họ một cách trung thực, những người ủng hộ quan điểm này không nhận ra rằng những gì họ kiếm được có thể thực hiện được nhờ đầu tư của chính phủ vào cơ sở hạ tầng, công nghệ, giáo dục và y tế công cộng. Hiếm khi họ dừng lại để xem xét những gì họ sẽ có nếu họ được sinh ra ở một trong nhiều quốc gia không có luật pháp (hoặc cuộc sống của họ sẽ như thế nào nếu chính phủ Hoa Kỳ không thực hiện các khoản đầu tư dẫn đến vắc-xin COVID-19).

Why Microsoft Is Spreading Its AI Bets to PCs

Software giant’s stock has lagged behind peers as investors worry about AI’s costs—and time to payoff.

By Dan Gallagher. WSJ. May 22, 2024.

Microsoft has come a very long way from depending on personal computers for its livelihood. But the world’s most valuable company needs all the help it can get these days.

The software giant kicked off its annual Build developers conference this week with a focus on hardware. The wares on display were mostly new versions of the company’s Surface laptops and tablets designed with generative artificial-intelligence capabilities on the device. The new machines also use Qualcomm’s QCOM 4.26%increase; green up pointing triangle Snapdragon processors and an optimized version of Windows that together are designed to perform powerful AI-computing functions with smartphonelike battery life.

Microsoft’s early lead in AI now has the company feeling bold enough to challenge even Apple AAPL 1.66%increase; green up pointing triangle on its home turf.

“We’re going to outperform them,” Microsoft CEO Satya Nadella told The Wall Street Journal of his expectation for the new Surface devices against Apple’s Mac computers.

It is a tall order. Apple sold nearly $30 billion of Macs in the 12-month period that ended in March. Microsoft generated less than $5 billion in device revenue over the same period.

But Microsoft’s main mission these days is to get its AI assistant, known as Copilot, in front of as many users as it can. It is already doing so by adopting the technology across its powerful base of enterprise software services. But that can also be a slow process—one that depends on big companies’ signing major deals to deploy the Copilot tool and drive its use. Google, by contrast, told its own developers conference last week that it will be embedding its Gemini AI tool directly into its search engine, which powers more than 90% of the world’s internet searches.

The stock of Google’s parent, Alphabet GOOGL 0.83%increase; green up pointing triangle, has risen 5% since that conference, bringing its year-to-date gain to 27%. Meanwhile, Microsoft’s shares picked up less than 1% on Tuesday following the opening keynote of its Build conference, paring a nearly 2% morning gain ahead of the event. The stock is lagging behind its archrival’s year-to-date gain by more than 10 percentage points.

Microsoft is still worth about $3.2 trillion, which is about $1 trillion more than Google’s parent. The stock is also trading at a rich valuation of nearly 34 times forward earnings—17% above its five-year average and 47% over Alphabet’s multiple, according to FactSet data. Microsoft’s shares enjoyed a strong lift this past year following its aggressive move into AI, which included a close partnership with OpenAI.

But investors have become increasingly worried about the rising capital expenditures needed to power AI services and the potentially slow payoff those services can generate for tech giants whose existing businesses rival the gross domestic product of midsize countries. In a report over the weekend, Bernstein software analyst Mark Moerdler predicted that the first wave of generative AI deployment “will center around incremental functionalities for existing apps” such as Microsoft Office.

“More transformative, custom, and industry-centric apps would be part of a second wave, which could be out at least 1-2 years in the future,” he wrote.

Hence, Microsoft will do whatever it can to give Copilot more lift now, and that won’t stop with its own devices. The PC makers Dell Technologies, HP HPQ 0.31%increase; green up pointing triangle, Lenovo Group and others also are embracing on-device AI for their Windows-powered machines, with major launches coming later this year. In a note Tuesday, Vivek Arya of BofA Securities projected that annual sales of AI-enabled PCs will hit 127 million in 2027—a big number considering zero were sold last year.

One would hope Microsoft’s AI

Tại sao Microsoft đang mở rộng đặt cược AI của mình cho PC

Cổ phiếu của gã khổng lồ phần mềm đã tụt hậu so với các công ty cùng ngành khi các nhà đầu tư lo lắng về chi phí của AI và thời gian để trả nợ.

Dan Gallagher. WSJ. Ngày 22 tháng 5 năm 2024. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Microsoft đã đi một chặng đường rất dài từ việc phụ thuộc vào máy tính cá nhân để kiếm sống. Nhưng công ty có giá trị nhất thế giới cần tất cả sự giúp đỡ mà nó có thể nhận được trong những ngày này.

Gã khổng lồ phần mềm đã khởi động hội nghị các nhà phát triển Build hàng năm trong tuần này với trọng tâm là phần cứng. Các sản phẩm được trưng bày chủ yếu là các phiên bản mới của máy tính xách tay và máy tính bảng Surface của công ty được thiết kế với khả năng trí tuệ nhân tạo trên thiết bị. Các máy mới cũng sử dụng QCOM của Qualcomm tăng 4,26%; Bộ vi xử lý Snapdragon tam giác trỏ màu xanh lá cây và phiên bản Windows được tối ưu hóa cùng nhau được thiết kế để thực hiện các chức năng điện toán AI mạnh mẽ với thời lượng pin giống như điện thoại thông minh.

Sự dẫn đầu ban đầu của Microsoft trong lĩnh vực AI giờ đây khiến công ty cảm thấy đủ táo bạo để thách thức ngay cả mức tăng AAPL 1,66% của Apple.

"Chúng tôi sẽ vượt trội hơn họ", Giám đốc điều hành Microsoft Satya Nadella nói với The Wall Street Journal về kỳ vọng của ông đối với các thiết bị Surface mới so với máy tính Mac của Apple.

Đó là một nhận định sai. Apple đã bán được gần 30 tỷ USD máy Mac trong khoảng thời gian 12 tháng kết thúc vào tháng 3. Microsoft tạo ra ít hơn 5 tỷ đô la doanh thu thiết bị so với cùng kỳ.

Nhưng nhiệm vụ chính của Microsoft ngày nay là đưa trợ lý AI của mình, được gọi là Copilot, đến với càng nhiều người dùng càng tốt. Nó đã làm như vậy bằng cách áp dụng công nghệ trên cơ sở mạnh mẽ của các dịch vụ phần mềm doanh nghiệp. Nhưng đó cũng có thể là một quá trình chậm chạp - một quá trình phụ thuộc vào việc các công ty lớn ký các thỏa thuận lớn để triển khai công cụ Copilot và thúc đẩy việc sử dụng nó. Ngược lại, Google nói với hội nghị các nhà phát triển của mình vào tuần trước rằng họ sẽ nhúng công cụ Gemini AI trực tiếp vào công cụ tìm kiếm của mình, cung cấp năng lượng cho hơn 90% tìm kiếm trên internet trên thế giới.

Cổ phiếu của công ty mẹ Google, Alphabet đã tăng 5% kể từ hội nghị đó, đưa mức tăng từ đầu năm đến nay lên 27%. Trong khi đó, cổ phiếu của Microsoft đã tăng ít hơn 1% vào thứ Ba sau bài phát biểu khai mạc hội nghị Build, giảm gần 2% mức tăng vào buổi sáng trước sự kiện này. Cổ phiếu này đang tụt hậu so với mức tăng từ đầu năm đến nay của đối thủ truyền kiếp hơn 10 điểm phần trăm.

Microsoft vẫn có giá trị khoảng 3,2 nghìn tỷ USD, cao hơn khoảng 1 nghìn tỷ USD so với công ty mẹ của Google. Cổ phiếu này cũng đang giao dịch ở mức định giá cao gần 34 lần thu nhập kỳ hạn - cao hơn 17% so với mức trung bình 5 năm và 47% so với bội số của Alphabet, theo dữ liệu của FactSet. Cổ phiếu của Microsoft đã tăng mạnh trong năm qua sau khi chuyển sang AI, bao gồm quan hệ đối tác chặt chẽ với OpenAI.

Nhưng các nhà đầu tư ngày càng lo lắng về chi phí vốn gia tăng cần thiết để cung cấp năng lượng cho các dịch vụ AI và khả năng thu hồi chậm mà các dịch vụ đó có thể tạo ra cho những gã khổng lồ công nghệ có doanh nghiệp hiện tại cạnh tranh với tổng sản phẩm quốc nội của các nước cỡ trung bình. Trong một báo cáo vào cuối tuần qua, nhà phân tích phần mềm Mark Moerdler của Bernstein dự đoán rằng làn sóng triển khai AI đầu tiên "sẽ tập trung vào các chức năng gia tăng cho các ứng dụng hiện có" như Microsoft Office.

"Các ứng dụng biến đổi, tùy chỉnh và tập trung vào ngành sẽ là một phần của làn sóng thứ hai, có thể ra mắt ít nhất 1-2 năm trong tương lai", ông viết.

Do đó, Microsoft sẽ làm bất cứ điều gì có thể để cung cấp cho Copilot nhiều động lực hơn ngay bây giờ và điều đó sẽ không dừng lại với các thiết bị của riêng mình. Các nhà sản xuất PC Dell Technologies, HP HPQ tăng 0,31%; Tập đoàn Lenovo và các công ty khác cũng đang áp dụng AI trên thiết bị

Tech Workers Retool for Artificial-Intelligence Boom

Generative-AI frenzy leads to unbalanced labor market in technology sector

By Katherine Bindley. WSJ. May 26, 2024.

Tech Workers Retool for Artificial-Intelligence Boom

Generative-AI frenzy leads to unbalanced labor market in technology sector

Tech workers are feverishly retooling their skill sets for a time when every company suddenly wants to be an artificial-intelligence company—and every worker feels the need for AI chops.

To try to make that happen, workers are attempting to bridge the gap between what they know and what they need to know, adding skills and knowledge to pivot into this game-changing technology. Tech companies, meanwhile, are refashioning themselves as AI companies and trying to remold their workforces to be more AI proficient.

“I’ve been leading with an AI-tailored resume for the last two to three months,” says Asif Dhanani, 31 years old, of Irvine, Calif., who was laid off from his job as a technical product manager at Amazon in March.

Dhanani has landed plenty of interviews for AI product manager roles, but he hasn’t received any offers. He has worked with large language models but not since 2016; the technology has changed significantly since then. He also isn’t entirely convinced that companies know what they are looking for. On top of that, two different hiring managers told him they were sifting through hundreds of applicants.

His next step is a two-week online AI boot camp from Deep Atlas costing $6,800. “The skills building for me is a worthwhile investment,” he says, even if it doesn’t help land him a job.

The tech labor market is in an unbalanced state. There is demand for a specific type of tier-one AI talent—namely those who have the technical knowledge or experience working with large language models, or LLMs, that fuel chatbots with the ability to generate content. There are companies seeking candidates with those skills, but not enough workers who are qualified to do them.

Then there is everyone else. Thousands of people have been laid off in the past few years, and many of those who remain employed are dealing with new management styles, reorganizations and microcuts, as more resources get shifted into AI. Those workers are now taking courses in AI, adding buzzwords to their résumés and competing in an increasingly crowded field.

Tony Phillips, co-founder of the Deep Atlas boot camp, says he has noticed a significant increase in the level of urgency that tech workers feel about the need to upskill. Deep Atlas recently added another five slots to their summer AI boot camp.

“People started to see the writing on the wall that their jobs really could be obsolete,” he says. “You’re probably not going to get replaced by AI. You’re going to be replaced by someone who knows AI and does your job.”

As of December, the number of LinkedIn members adding skills like Copilot and ChatGPT to their profiles was 142 times as great as in the year prior, according to the 2024 Work Trend Index from Microsoft and LinkedIn. The survey also found that job posts on LinkedIn that mention AI receive 17% more applications compared with non-AI roles.

One sales manager with more than a decade of experience says his software-as-a-service company has been through several reorganizations, more-intense performance management reviews and several small rounds of layoffs. He applied to jobs at OpenAI and Anthropic earlier this year but didn’t get a response from either. He reckons he needed to have AI-specific experience in sales to get in the door.

Tech firms are investing heavily in AI, but they aren’t going on hiring sprees as they did years ago: New tech job postings fell from an average of around 308,000 a month in 2019 to 180,000 a month as of April, according to the tech trade association CompTIA.

Jobs in AI and machine learning as a percentage of all U.S. tech job postings are growing, but they still aren’t a large portion of the overall tech job market.

Công nhân công nghệ đang trang bị lại kiến thức cho sự bùng nổ của AI

Katherine Bindley. WSJ. Ngày 26 tháng 5 năm 2024. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Công nhân công nghệ trang bị lại kiến thức cho sự bùng nổ trí tuệ nhân tạo

Sự điên cuồng của AI dẫn đến thị trường lao động mất cân bằng trong lĩnh vực công nghệ

Nhân viên công nghệ đang sốt sắng trang bị lại bộ kỹ năng của họ cho một thời gian khi mọi công ty đột nhiên muốn trở thành một công ty trí tuệ nhân tạo và mọi công nhân đều cảm thấy cần phải có AI.

Để cố gắng thực hiện điều đó, người lao động đang cố gắng thu hẹp khoảng cách giữa những gì họ biết và những gì họ cần biết, bổ sung các kỹ năng và kiến thức để xoay quanh công nghệ thay đổi cuộc chơi này. Trong khi đó, các công ty công nghệ đang tự đổi mới thành các công ty AI và cố gắng định hình lại lực lượng lao động của họ để thành thạo AI hơn.

"Tôi đã cập nhật bản lý lịch cho phù hợp với AI trong hai đến ba tháng qua", Asif Dhanani, 31 tuổi, ở Irvine, California, người đã bị sa thải khỏi công việc quản lý sản phẩm kỹ thuật tại Amazon vào tháng Ba.

Dhanani đã tham gia rất nhiều cuộc phỏng vấn cho vai trò quản lý sản phẩm AI, nhưng ông ấy đã không nhận được bất kỳ lời đề nghị nào. Ông đã làm việc với các mô hình ngôn ngữ lớn nhưng không phải từ năm 2016; Công nghệ đã thay đổi đáng kể kể từ đó. Ông cũng không hoàn toàn bị thuyết phục rằng các công ty biết những gì họ đang tìm kiếm. Trên hết, hai người quản lý tuyển dụng khác nhau nói với ông rằng họ đang sàng lọc hàng trăm ứng viên.

Bước tiếp theo của ông là một trại khởi động AI trực tuyến kéo dài hai tuần từ Deep Atlas có giá 6.800 đô la. "Xây dựng kỹ năng đối với tôi là một khoản đầu tư đáng giá," anh nói, ngay cả khi nó không giúp ông có được một công việc.

Thị trường lao động công nghệ đang trong tình trạng mất cân bằng. Có nhu cầu về một loại tài năng AI cấp một cụ thể - cụ thể là những người có kiến thức kỹ thuật hoặc kinh nghiệm làm việc với các mô hình ngôn ngữ lớn, cung cấp cho chatbot khả năng tạo nội dung. Có những công ty tìm kiếm ứng viên có những kỹ năng đó, nhưng không đủ công nhân đủ điều kiện đáp ứng nhu cầu.

Sau đó là những người khác. Hàng ngàn người đã bị sa thải trong vài năm qua và nhiều người trong số những người vẫn làm việc đang đối phó với các phong cách quản lý mới, tổ chức lại và cắt giảm vi mô, khi nhiều nguồn lực được chuyển sang AI. Những công nhân này hiện đang tham gia các khóa học về AI, thêm các từ thông dụng vào sơ yếu lý lịch của họ và cạnh tranh trong một lĩnh vực ngày càng đông đúc.

Tony Phillips, đồng sáng lập trại khởi động Deep Atlas, cho biết ông đã nhận thấy sự gia tăng đáng kể về mức độ cấp bách mà các nhân viên công nghệ cảm thấy về sự cần thiết phải nâng cao kỹ năng. Deep Atlas gần đây đã thêm năm vị trí khác vào trại khởi động AI mùa hè của họ.

"Mọi người bắt đầu thấy rõ ràng rằng công việc của họ thực sự có thể đã lỗi thời", ông nói. "Có lẽ bạn sẽ không bị thay thế bởi AI. Bạn sẽ bị thay thế bởi một người biết AI và thực hiện công việc của bạn."

Tính đến tháng 12, số lượng thành viên LinkedIn bổ sung các kỹ năng như Copilot và ChatGPT vào hồ sơ của họ cao gấp 142 lần so với năm trước, theo Chỉ số xu hướng công việc năm 2024 từ Microsoft và LinkedIn. Cuộc khảo sát cũng cho thấy các bài đăng việc làm trên LinkedIn đề cập đến AI nhận được nhiều đơn đăng ký hơn 17% so với các vai trò không phải AI.

Một giám đốc bán hàng với hơn một thập kỷ kinh nghiệm cho biết công ty phần mềm như một dịch vụ của ông đã trải qua nhiều lần tổ chức lại, đánh giá quản lý hiệu suất mạnh mẽ hơn và một số đợt sa thải nhỏ. Anh đã nộp đơn xin việc tại OpenAI và Anthropic vào đầu năm nay nhưng không nhận được phản hồi từ cả hai. Anh ấy cho rằng anh ấy cần phải có kinh nghiệm cụ thể về AI trong bán hàng để được những công ty này chọn

Các công ty công nghệ đang đầu tư mạnh vào AI, nhưng họ sẽ không tiếp tục tuyển dụng như nhiều năm trước: Các bài đăng việc làm công nghệ mới đã giảm từ mức trung bình khoảng 308.000 mỗi tháng

Google Search’s New AI Overviews Will Soon Have Ads

Paresh Dave. WIRED. May 21, 2024.

Google is set to start mixing ads into its new AI-generated search answers. It’s a test of how the company’s biggest revenue stream can adapt to the age of generative AI.

Last week Google introduced a radical shake-up of search that presents users with AI-generated answers to their queries. Now the company says it will soon start including ads inside those AI Overviews, as the automatic answers are called.

Google on Tuesday announced plans to test search and shopping ads in the AI summaries, a move that could extend its dominance in search advertising into a new era. Although Google rapidly rolled out AI Overviews to all US English users last week after announcing the feature at its I/O developer conference, it’s unclear how widely or quickly ads will start appearing.

Screenshots released by Google show how a user asking how to get wrinkles out of clothes might get an AI-generated summary of tips sourced from the web, with a carousel of ads underneath for sprays that purport to help crisp up a wardrobe.

Google’s AI Overviews are meant to keep users from shifting to alternatives such as ChatGPT or the startup Perplexity, which use AI-generated text to answer many questions traditionally thrown at Google. How and when Google would integrate ads into AI Overviews has been a significant question over the company’s ChatGPT catch-up strategy. Search ads are the company's largest revenue generator, and even subtle changes in ad placements or design can spur big swings in Google’s revenue.

Google shared few details about its new Overview ad format in its announcement Tuesday. Ads “will have the opportunity to appear within the AI Overview in a section clearly labeled as ‘sponsored’ when they’re relevant to both the query and the information in the AI Overview,” Vidhya Srinivasan, Google’s vice president and general Manager for ads, wrote in a blog post.

AI Overview will draw on ads from advertisers’ existing campaigns, meaning they can neither completely opt out of the experiment nor have to adapt the settings and designs of their ads to appear in the feature. “There’s no action needed from advertisers,” Srinivasan wrote.

Google said last year when it started experimenting with AI-generated answers in search that ads for specific products would be integrated into the feature. In one example at the time, it showed a sponsored option at the top of an AI-generated list of kids’ hiking backpacks. Google says the early testing showed that users found ads above and below AI summaries helpful. Google’s much smaller rival Bing shows product ads in its Bing Copilot search chatbot, but in tests on Monday, WIRED didn’t trigger any ads in Bing’s competitor to AI Overview.

Every few years a technology such as ChatGPT emerges that gets media and investors wondering whether it will finally be the innovation that topples Google’s search ad business, which has been one of the most profitable and consistent enterprises on the internet for over two decades. In calls with investors over the past year, Google CEO Sundar Pichai has downplayed the risks to his ads business from new search experiences. He has voiced confidence that the company can work through shifts as it has before, including threats from smartphones and Amazon.

It helps that the growth of Google’s cloud and hardware businesses are making the company’s revenue less dependent on search. In 2019, more than 60 percent of revenue for Google parent Alphabet stemmed from search ads. That figure has steadily fallen to about 57 percent last year. Overall profit in 2023 reached a near record of about $74 billion.

No matter how ads in AI Overviews perform, conventional search ads will remain important to Google. For one, AI-generated answers appear only on select queries when its algorithms determine a summary could be helpful. That means Google will be serving up plenty of results pages with real estate

Tổng quan về AI (AI Overviews) mới của Google Tìm kiếm sẽ sớm có quảng cáo

Paresh Dave. WIRED. Ngày 21 tháng 5 năm 2024. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Google được cho biết đã bắt đầu trộn quảng cáo vào các câu trả lời tìm kiếm mới do AI tạo ra. Đó là một thử nghiệm về cách dòng doanh thu lớn nhất của công ty có thể thích ứng với thời đại của AI tạo nội dung.

Tuần trước, Google đã giới thiệu một sự thay đổi triệt để của tìm kiếm cung cấp cho người dùng câu trả lời do AI tạo ra cho các truy vấn của họ. Giờ đây, công ty cho biết họ sẽ sớm bắt đầu đưa quảng cáo vào bên trong các Tổng quan về AI (AI Overviews) đó, vì các câu trả lời tự động được gọi.

Google hôm thứ Ba đã công bố kế hoạch thử nghiệm quảng cáo tìm kiếm và mua sắm trong bản tóm tắt AI, một động thái có thể mở rộng sự thống trị của mình trong quảng cáo tìm kiếm sang một kỷ nguyên mới. Mặc dù Google đã nhanh chóng triển khai Tổng quan về AI (AI Overviews) cho tất cả người dùng tiếng Anh Mỹ vào tuần trước sau khi công bố tính năng này tại hội nghị nhà phát triển I / O, nhưng không rõ quảng cáo sẽ bắt đầu xuất hiện rộng rãi hay nhanh chóng như thế nào.

Ảnh chụp màn hình do Google phát hành cho thấy cách người dùng hỏi cách xóa nếp nhăn trên quần áo có thể nhận được bản tóm tắt các mẹo do AI tạo ra có nguồn gốc từ web, với một băng chuyền quảng cáo bên dưới cho thuốc xịt có mục đích giúp làm sắc nét tủ quần áo.

Tổng quan về AI (AI Overviews) của Google nhằm ngăn người dùng chuyển sang các lựa chọn thay thế như ChatGPT hoặc công ty khởi nghiệp Perplexity, sử dụng văn bản do AI tạo ra để trả lời nhiều câu hỏi truyền thống được đưa ra cho Google. Làm thế nào và khi nào Google sẽ tích hợp quảng cáo vào AI Tổng quan là một câu hỏi quan trọng trong chiến lược bắt kịp ChatGPT của công ty. Quảng cáo tìm kiếm là công cụ tạo doanh thu lớn nhất của công ty và ngay cả những thay đổi tinh tế trong vị trí đặt quảng cáo hoặc thiết kế cũng có thể thúc đẩy sự thay đổi lớn trong doanh thu của Google.

Google đã chia sẻ một vài chi tiết về định dạng quảng cáo Tổng quan mới của mình trong thông báo hôm thứ Ba. Quảng cáo "sẽ có cơ hội xuất hiện trong Tổng quan về AI trong một phần được gắn nhãn rõ ràng là 'được tài trợ' khi chúng có liên quan đến cả truy vấn và thông tin trong Tổng quan về AI", Vidhya Srinivasan, phó chủ tịch và tổng giám đốc quảng cáo của Google, đã viết trong một bài đăng trên blog.

Tổng quan về AI sẽ dựa trên quảng cáo từ các chiến dịch hiện tại của nhà quảng cáo, có nghĩa là họ không thể hoàn toàn chọn không tham gia thử nghiệm cũng như không phải điều chỉnh cài đặt và thiết kế quảng cáo của mình để xuất hiện trong tính năng. "Không có hành động nào cần thiết từ các nhà quảng cáo", Srinivasan viết.

Google cho biết năm ngoái khi họ bắt đầu thử nghiệm các câu trả lời do AI tạo ra trong tìm kiếm rằng quảng cáo cho các sản phẩm cụ thể sẽ được tích hợp vào tính năng này. Trong một ví dụ vào thời điểm đó, nó cho thấy một tùy chọn được tài trợ ở đầu danh sách ba lô đi bộ đường dài của trẻ em do AI tạo ra. Google cho biết thử nghiệm ban đầu cho thấy người dùng thấy quảng cáo trên và dưới tóm tắt AI hữu ích. Đối thủ nhỏ hơn nhiều của Google là Bing hiển thị quảng cáo sản phẩm trong chatbot tìm kiếm Bing Copilot, nhưng trong các thử nghiệm vào thứ Hai, WIRED đã không kích hoạt bất kỳ quảng cáo nào trong đối thủ cạnh tranh của Bing với AI Overview

Cứ sau vài năm, một công nghệ như ChatGPT lại xuất hiện khiến giới truyền thông và các nhà đầu tư tự hỏi liệu cuối cùng nó có phải là sự đổi mới lật đổ hoạt động kinh doanh quảng cáo tìm kiếm của Google, một trong những doanh nghiệp có lợi nhuận và nhất quán nhất trên internet trong hơn hai thập kỷ hay không. Trong các cuộc gọi với các nhà đầu tư trong năm qua, Giám đốc điều hành Google Sundar Pichai đã hạ thấp rủi ro đối với hoạt động kinh doanh quảng cáo của mình từ những trải nghiệm tìm kiếm mới. Ông đã lên tiếng tin tưởng rằng công ty có thể làm việc thông qua các thay đổi như trước đây, bao gồm các mối đe

Senate Group Recommends Spending Tens of Billions of Dollars on AI

Bipartisan group publishes road map for artificial-intelligence policy to stay ahead of China, while addressing the technology’s potential harm

By Katy Stech Ferek and Deepa Seetharaman. WSJ. May 15, 2024.

Bipartisan group publishes road map for artificial-intelligence policy to stay ahead of China, while addressing the technology’s potential harm

A bipartisan Senate group recommended tens of billions of dollars in new federal spending to guide the safe development of artificial intelligence and keep the U.S. ahead of rivals—particularly China.

The push came in a report made public Wednesday by the AI Working Group, a quartet of lawmakers led by Senate Majority Leader Chuck Schumer (D., N.Y.). The document, billed as a road map for AI policy, includes a long list of recommendations for encouraging AI while also addressing concerns about the technology’s potential for harm.

The senators recommended raising federal spending for nondefense AI innovation as quickly as possible to at least $32 billion annually—though they indicated that ramping up to that level could take years. That spending would cover initiatives ranging from assisting design and manufacturing of high-end AI chips to local election initiatives to a series of “AI Grand Challenge” programs to encourage innovation.

Schumer, speaking to reporters on Tuesday evening, called the $32 billion investment “a major recommendation in the policy road map to keep our companies, our universities, our workers at the cutting edge and cement America’s dominance in AI.”

“This is a time in which the dollars we put into this particular investment will pay dividends for the taxpayers of this country long term,” said Sen. Mike Rounds (R., S.D.), estimating that China significantly outspends the U.S. on AI development.

The Humane AI Pin, Rabbit R1 and Ray-Ban Meta smart glasses take AI out of your smartphone and put it in a dedicated gadget. WSJ’s Joanna Stern put them through a series of tests. Photo illustration: Nayon Cho for The Wall Street Journal

The recommendation released Wednesday is meant to guide lawmakers who are wrestling with the way AI touches issues such as the military, healthcare and education.

The Senate group incorporated input from a series of nine AI forums starting last autumn involving some 150 AI experts, including tech chief executives, scholars, advocates and labor representatives. Those discussions weighed how Congress can best craft legislation and budget for AI and other tech tools that have the potential to reshape society. The AI Working Group’s other members are Sens. Todd Young (R., Ind.) and Martin Heinrich (D., N.M.).

Tools such as ChatGPT that can generate humanlike writing, computer code and images have ignited global interest in developing AI systems. Companies are spending billions of dollars to develop and test AI features. This surge of investment has sparked a debate in Silicon Valley, Washington and beyond about how the technology will change the global economy and if it will supplant workers and intensify societal problems such as misinformation.

The senators said that laws need to be kept up-to-date with technology, but also that AI developers need to ensure their systems abide by the law. They noted that the workings of some AI systems are so opaque that they are referred to as “black boxes,” which they said might “raise questions about whether companies with such systems are appropriately abiding by existing laws.”

Nhóm Thượng viện khuyến nghị chi hàng chục tỷ đô la cho AI

Tác giả: Katy Stech Ferek và Deepa Seetharaman. WSJ. ngày 15 tháng 5 năm 2024. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Nhóm lưỡng đảng công bố lộ trình cho chính sách trí tuệ nhân tạo để đi trước Trung Quốc, đồng thời giải quyết tác hại tiềm tàng của công nghệ

Một nhóm Thượng viện lưỡng đảng đã đề xuất hàng chục tỷ đô la chi tiêu liên bang mới để hướng dẫn sự phát triển an toàn của trí tuệ nhân tạo và giữ cho Hoa Kỳ đi trước các đối thủ - đặc biệt là Trung Quốc.

Sự thúc đẩy được đưa ra trong một báo cáo được công bố hôm thứ Tư bởi Nhóm làm việc AI, một bộ tứ các nhà lập pháp do Lãnh đạo Đa số Thượng viện Chuck Schumer. Tài liệu, được quảng cáo là lộ trình cho chính sách AI, bao gồm một danh sách dài các khuyến nghị để khuyến khích AI đồng thời giải quyết những lo ngại về khả năng gây hại của công nghệ.

Các thượng nghị sĩ đề nghị tăng chi tiêu liên bang cho đổi mới AI phi quốc phòng càng nhanh càng tốt lên ít nhất 32 tỷ đô la hàng năm - mặc dù họ chỉ ra rằng việc tăng lên đến mức đó có thể mất nhiều năm. Khoản chi tiêu đó sẽ bao gồm các sáng kiến khác nhau, từ hỗ trợ thiết kế và sản xuất chip AI cao cấp đến các sáng kiến bầu cử địa phương đến một loạt các chương trình "Thử thách lớn về AI - AI Grand Challenge" để khuyến khích đổi mới.

Schumer, phát biểu với các phóng viên vào tối thứ Ba, gọi khoản đầu tư 32 tỷ đô la là "một khuyến nghị chính trong lộ trình chính sách để giữ cho các công ty, trường đại học, công nhân của chúng ta luôn đi đầu và củng cố sự thống trị của Mỹ trong AI".

"Đây là thời điểm mà số đô la chúng tôi đưa vào khoản đầu tư đặc biệt này sẽ trả cổ tức cho người nộp thuế của đất nước này trong dài hạn", Thượng nghị sĩ Mike Rounds, ước tính rằng Trung Quốc chi tiêu đáng kể so với Hoa Kỳ về phát triển AI.

Khuyến nghị được đưa ra hôm thứ Tư nhằm hướng dẫn các nhà lập pháp đang vật lộn với cách AI chạm vào các vấn đề như quân đội, chăm sóc sức khỏe và giáo dục.

Nhóm Thượng viện đã kết hợp đầu vào từ một loạt chín diễn đàn AI bắt đầu từ mùa thu năm ngoái liên quan đến khoảng 150 chuyên gia AI, bao gồm giám đốc điều hành công nghệ, học giả, người ủng hộ và đại diện lao động. Những cuộc thảo luận đó đã cân nhắc làm thế nào Quốc hội có thể xây dựng luật pháp và ngân sách tốt nhất cho AI và các công cụ công nghệ khác có tiềm năng định hình lại xã hội. Các thành viên khác của Nhóm công tác AI là Thượng nghị sĩ Todd Young và Martin Heinrich.

Các công cụ như ChatGPT có thể tạo ra chữ viết, mã máy tính và hình ảnh giống như con người đã khơi dậy sự quan tâm toàn cầu trong việc phát triển các hệ thống AI. Các công ty đang chi hàng tỷ đô la để phát triển và thử nghiệm các tính năng AI. Sự gia tăng đầu tư này đã gây ra một cuộc tranh luận ở Thung lũng Silicon, Washington và hơn thế nữa về cách công nghệ sẽ thay đổi nền kinh tế toàn cầu và liệu nó có thay thế người lao động và tăng cường các vấn đề xã hội như thông tin sai lệch hay không.

Các thượng nghị sĩ nói rằng luật pháp cần được cập nhật với công nghệ, nhưng các nhà phát triển AI cũng cần đảm bảo hệ thống của họ tuân thủ luật pháp. Họ lưu ý rằng hoạt động của một số hệ thống AI không rõ ràng đến mức chúng được gọi là "hộp đen", điều mà họ nói có thể "đặt ra câu hỏi về việc liệu các công ty có hệ thống như vậy có tuân thủ luật hiện hành một cách thích hợp hay không".