Hướng dẫn cách vạn nhân mê lật kèo Informational, Commercial năm 2024

Joseph S. Nye, Jr. - Project – Syndicate – Ngày 3 tháng 2, 2024. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Nếu Donald Trump giành lại đượcNhà Trắng vào tháng Mười một, năm nay có thể đánh dấu một điểm quay cho sức mạnh của Mỹ. Cuối cùng, nỗi sợ hãi về suy giảm mà từ thời kỳ thuộc địa đã ám ảnh người Mỹ sẽ được chứng minh là đúng.

Với hầu hết người Mỹ tin rằng Hoa Kỳ đang suy giảm, Donald Trump tuyên bố ông có thể "Làm cho Mỹ Vĩ Đại Trở Lại ". Nhưng giả thuyết của Trump đơn giản là sai, và các biện pháp mà ông đề xuất đặt ra mối đe dọa lớn nhất đối với Mỹ.

Người Mỹ đã có một lịch sử dài lo lắng về sự suy tàn. Ngay sau khi thành lập thuộc địa tại Massachusetts Bay vào thế kỷ 17, một số Thanh giáo than thở về việc mất đi phẩm chất trước đó. Trong thế kỷ 18, các ông tổ nghiên cứu lịch sử La Mã khi xem xét cách duy trì một cộng hòa Mỹ mới.

Trong thế kỷ 19, Charles Dickens nhận thấy rằng, nếu người Mỹ đáng tin cậy thì quốc gia của họ " luôn bị suy thoái, luôn bị trì trệ và luôn ở trong tình trạng khủng hoảng đáng báo động, và chưa bao giờ ở trong trường hợp ngược lại." Trên một bìa tạp chí năm 1979 về sự suy tàn quốc gia, tượng Nữ thần Tự do có một giọt nước mắt lăn xuống má.

Nhưng trong khi người Mỹ luôn bị thu hút bởi những gì tôi gọi là "ánh sáng vàng son của quá khứ," Hoa Kỳ chưa bao giờ có sức mạnh mà nhiều người tưởng. Ngay cả với tài nguyên vượt trội, Mỹ thường xuyên không đạt được những gì mình muốn. Những người nghĩ rằng thế giới ngày nay phức tạp và hỗn loạn hơn trong quá khứ nên nhớ đến một năm như 1956, khi Mỹ không thể ngăn chặn sự đàn áp của Liên Xô đối với một cuộc nổi dậy ở Hungary; và khi các đồng minh của chúng ta là Anh, Pháp và Israel xâm lược Suez. Diễn giải lời của danh hài Will Rogers, "sự thống trị không còn như trước đây và cũng chẳng bao giờ như vậy." Những thời kỳ của "suy tàn" nói cho chúng ta biết nhiều hơn về tâm lý của công chúng hơn là về địa chính trị.

Tuy nhiên, ý tưởng về suy tàn rõ ràng chạm vào một dây thần kinh mẫu mực trong chính trị Mỹ, khiến nó trở thành nguồn cung cấp đáng tin cậy cho chính trị đảng phái. Đôi khi, lo lắng về sự suy tàn dẫn đến các chính sách bảo hộ gây hại nhiều hơn là lợi ích. Và đôi khi, những thời kỳ kiêu ngạo dẫn đến các chính sách vượt quá như Chiến tranh Iraq. Không có đức trong việc nói về sức mạnh Mỹ dưới dạng giảm giá hoặc tăng giá.

Khi nói về địa chính trị, quan trọng phải phân biệt giữa suy tàn tuyệt đối và suy tàn tương đối. Một cách tương đối, Mỹ đã suy tàn kể từ cuối Thế chiến II. Không bao giờ Mỹ chiếm nửa nền kinh tế thế giới và giữ độc quyền về vũ khí hạt nhân (mà Liên Xô đã sở hữu vào năm 1949). Chiến tranh đã củng cố nền kinh tế của Mỹ và làm suy yếu nền kinh tế của tất cả các nước khác. Nhưng khi phần còn lại của thế giới hồi phục, phần trăm của Mỹ trong GDP toàn cầu đã giảm xuống một phần ba vào năm 1970, gần bằng tỷ lệ vào trước Thế chiến II.

Tổng thống Richard Nixon nhìn nhận đó là dấu hiệu của sự suy tàn và đưa đồng đô la ra khỏi chế độ kim bản vị. Nhưng đồng đô la xanh vẫn giữ vị thế hàng đầu nửa thế kỷ sau đó, và phần trăm của Mỹ trong GDP toàn cầu vẫn khoảng một phần tư. [Trong cụm từ " phần trăm của Mỹ trong GDP toàn cầu vẫn còn khoảng một phần tư", điều đó có nghĩa là phần Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) toàn cầu được quy cho Hoa Kỳ vẫn còn khoảng một phần tư, hoặc 25%. Điều này cho thấy rằng bất chấp những thay đổi và thay đổi trong nền kinh tế toàn cầu theo thời gian, Hoa Kỳ vẫn tiếp tục chiếm một phần đáng kể trong sản lượng kinh tế thế giới.]

Sự "suy tàn" của Mỹ cũng không ngăn cản Mỹ chiến thắng trong Chiến tranh Lạnh

Ngày nay, sự trỗi dậy của Trung Quốc thường được nhắc đến là bằng chứng cho sự suy tàn của Mỹ. Nhìn một cách nghiêm túc về mối quan hệ quyền lực giữa Mỹ và Trung Quốc, thực sự đã có một sự chuyển đổi theo hướng của Trung Quốc, có thể được mô tả là sự suy tàn của Mỹ, một cách tương đối. Nhưng trong mặt tuyệt đối, Mỹ vẫn mạnh mẽ hơn và có thể sẽ tiếp tục. Trung Quốc là một đối thủ

Feb 09, 202407:36

Hướng dẫn cách vạn nhân mê lật kèo	Informational, Commercial năm 2024

Episode 1364 - Feb 9 - Phần 2 - Tại sao người Mỹ lại thất vọng về một nền kinh tế mạnh mẽ

Tại sao người Mỹ lại thất vọng về một nền kinh tế mạnh mẽ - Phần 2

Tác giả: Aaron Zitner, Amara Omeokwe, Rachel Wolfe và Rachel Louise Ensign - Ngày 7 tháng 2 năm 2024. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Không có 'kế hoạch mạch lạc'

Theresa Foster ước tính giá trị tài sản ròng của gia đình cô tăng lên vì giá trị căn nhà của họ ở ngoại ô Albany, NY, đã tăng khoảng 20% kể từ khi đại dịch bắt đầu. Foster, người kiếm được hơn 200.000 USD cộng với thu nhập của chồng, cho biết: “Nhưng mỗi lần đến cửa hàng, tôi đều bị sốc vì giá cả. “Tôi cảm thấy như chúng ta đang ở trên một lớp băng mỏng, nó thực sự rất mong manh và không đảng phái chính trị nào có bất kỳ nền tảng lý thuyết nào cho những gì họ muốn làm với nền kinh tế.”

Foster, 57 tuổi, có bằng thạc sĩ về phúc lợi GI Bill và làm việc bán thời gian tại một tổ chức phi lợi nhuận, trong khi chồng cô làm việc toàn thời gian trong lĩnh vực nhân sự. Đối với cô, quan điểm cho rằng lạm phát hạ nhiệt sẽ làm dịu đi những lo lắng về tài chính của cô cũng giống như việc nói với một người đang bị xuất huyết rằng máu đã chảy chậm lại.

Cô nói, điều khiến cô khó chịu là chính phủ tiếp tục chi tiền trong khi lại mắc phải những sai lầm ngớ ngẩn, như việc rút quân Mỹ khỏi Afghanistan một cách bất thành. Không điều nào trong số đó mang lại niềm tin vào khả năng của các nhà lãnh đạo trong việc xử lý các vấn đề phức tạp khác.

Cô nói: “Tôi cảm thấy như bất kể họ nói gì với tôi về nền kinh tế, họ cũng không thực sự biết, bởi vì họ không có một kế hoạch mạch lạc”.

Cuộc bầu cử sắp tới khiến bà chán nản về những người có khả năng được đề cử, Tổng thống Biden và Donald Trump, những người mà bà gọi là “Kẻ thua cuộc 1 và Kẻ thua cuộc 2”. Foster đã bỏ phiếu theo chủ nghĩa tự do trong hai cuộc bầu cử tổng thống gần đây nhất để phản đối và đã đăng ký độc lập cho đến khi gần đây cô đăng ký làm đảng viên Đảng Cộng hòa để bỏ phiếu chống lại Trump trong cuộc bầu cử tổng thống sơ bộ ở New York vào tháng Tư.

Funck, y tá ở Milford, Ohio, cho biết cô nhận thấy đất nước đang suy giảm số lượng lớn bệnh nhân không có bảo hiểm và không có nhà ở mà cô chăm sóc tại một trung tâm y tế lớn ở Cincinnati.

Funck, 52 tuổi và là một cử tri độc lập ủng hộ Biden vào năm 2020, cho biết: “Các chính trị gia dường như đang kiếm sống rất tốt và sau đó những người khác đang gặp khó khăn. Cô kiếm được khoảng 90.000 USD một năm và được xóa các khoản vay sinh viên sau hai thập kỷ”. và không có con cái để nuôi dưỡng. Tuy nhiên, cô luôn lo sợ mình sẽ bị chệch hướng bởi một khoản chi phí bất ngờ và lo lắng rằng các cuộc chiến ở Gaza và Ukraine có thể đẩy giá dầu và ngũ cốc tăng cao.

Cô nói, sau khi thanh toán thế chấp và mua xe, hàng tạp hóa và hóa đơn tiện ích, cô chỉ còn lại rất ít. Cô ấy ưu tiên tiết kiệm để nghỉ hưu “vì tôi không mong đợi có An sinh xã hội và tôi phải có khả năng tự nuôi sống mình”.

Vết nứt kinh tế

Trong khi nhiều nhóm người Mỹ đã đạt được thành tựu trong quá trình phục hồi sau đại dịch, một số rạn nứt đã xuất hiện.

Người Mỹ trong các ngành có mức lương thấp hơn đã chứng kiến một số mức tăng lương mạnh nhất trong những năm gần đây, nhưng tốc độ tăng lương nhìn chung hiện đang chậm lại và đối với những người lao động này còn chậm hơn nữa. Nghiên cứu từ Ngân hàng Dự trữ Liên bang Dallas cho thấy các hộ gia đình có thu nhập thấp phải chịu gánh nặng lạm phát một cách không tương xứng, một phần là do phần thu nhập của họ dành cho thực phẩm, gas và tiền thuê nhà cao.

Trong khi lạm phát đã hạ nhiệt đáng kể so với mức đỉnh điểm vào năm 2022, mức tăng lương chỉ bắt đầu nhanh hơn mức tăng giá vào giữa năm 2023, có nghĩa là nhiều người Mỹ vẫn đang quay cuồng sau một thời gian dài mà họ cảm thấy thu nhập của họ không thể tiến xa đủ.

Tỷ lệ thất nghiệp vẫn ở mức thấp gần kỷ lục, nhưng tình trạng sa thải đã tác động mạnh mẽ đến một số lĩnh vực của nền kinh tế, bao gồm công nghệ và một số lĩnh vực lao động trí óc khác, như kế toán và truyền thông.

James Welch, có hai con, đã chuyển gia đình từ Atlanta đến Plano

Feb 09, 202407:37

Hướng dẫn cách vạn nhân mê lật kèo	Informational, Commercial năm 2024

Episode 1363 - Feb 9 - Phần 1 - Tại sao người Mỹ lại thất vọng về một nền kinh tế mạnh mẽ - Vina Technology at AI time

Tại sao người Mỹ lại thất vọng về một nền kinh tế mạnh mẽ - Phần 1

Nhiều người cảm thấy an ninh tài chính dài hạn của họ dễ bị tổn thương trước các mối đe dọa chính trị và xã hội trên diện rộng

Tác giả: Aaron Zitner, Amara Omeokwe, Rachel Wolfe và Rachel Louise Ensign - Ngày 7 tháng 2 năm 2024. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Clayton Wiles, một tài xế xe tải ở Bắc Carolina, kiếm được nhiều hơn khoảng 20% so với ba năm trước. Kristine Funck, một y tá ở Ohio, đã được tăng lương đều đặn, tích lũy được tiền tiết kiệm khi nghỉ hưu và sở hữu nhà của mình. Alfredo Arguello, người đã mở một nhà hàng bên ngoài Nashville khi đại dịch xảy ra, hiện sở hữu nhà hàng thứ hai và tuyển dụng gần 50 người.

Nhưng hãy hỏi bất kỳ ai trong số họ về tình hình nền kinh tế Mỹ, họ sẽ nhận thấy sự u ám tương tự. “Không ổn định” là cách Arguello mô tả nó. Funck nói: “Mặc dù hiện tại tôi vẫn ổn nhưng có cảm giác rằng mọi chuyện có thể biến mất sau một giây.”

Có một sự khác biệt đáng chú ý giữa sự bi quan được chia sẻ rộng rãi ở người Mỹ và các biện pháp cho thấy nền kinh tế thực sự mạnh mẽ. Người tiêu dùng đang chi tiêu nhanh chóng - hành vi thể hiện sự lạc quan chứ không phải sự trì trệ. Lạm phát đã dịu lại. Tỷ lệ thất nghiệp ở mức dưới 4% trong 24 tháng liên tiếp, khoảng thời gian dài nhất kể từ những năm 1960.

Sự mất kết nối đã khiến các nhà kinh tế, nhà đầu tư và chủ doanh nghiệp bối rối. Nhưng gây áp lực lên người Mỹ mạnh mẽ hơn, và nền kinh tế trước mắt nổi lên như một yếu tố duy nhất dẫn đến viễn cảnh ảm đạm. Nhiều người nói rằng người Mỹ cảm thấy khó chịu về nền kinh tế vì an ninh tài chính dài hạn của họ cảm thấy mong manh và dễ bị tổn thương trước các mối đe dọa chính trị và xã hội trên diện rộng.

Những bước tiến đáng tin cậy trong nấc thang kinh tế, chẳng hạn như bằng đại học, không còn được coi là một khoản đầu tư tốt nữa. Chiến tranh ở nước ngoài và sự táo bạo của các quốc gia thù địch đã khiến thế giới cảm thấy nguy hiểm. Những nhà lãnh đạo trong nước không có cảm hứng, điều hành một chính phủ được nhiều người coi là rối loạn chức năng, đã khiến người dân không còn hy vọng rằng nước Mỹ có thể đương đầu với thách thức trong việc khắc phục các vấn đề của mình.

Những lý do cơ bản giải thích cho triển vọng ảm đạm của nước Mỹ cho thấy rằng thậm chí sự cải thiện hơn nữa của nền kinh tế cũng có thể không đủ để nâng cao tâm trạng của người dân. Trong năm bầu cử, điều đó được coi là một trong những trở ngại lớn nhất của Tổng thống Biden trong việc giành chiến thắng trong nhiệm kỳ thứ hai. Cho đến nay, ông nhận được rất ít khen ngợi đối với một nền kinh tế đã phá vỡ những dự đoán về suy thoái kinh tế và thay vào đó đã tăng trưởng 3,1% trong năm qua, vượt xa tốc độ năm 2022.

Theo một số thước đo, sự cải thiện đó đang bắt đầu nhường chỗ cho những quan điểm lạc quan hơn một chút về nền kinh tế. Tâm lý người tiêu dùng, được đo lường bởi Đại học Michigan, gần đây đã có mức tăng lớn nhất trong hai tháng kể từ năm 1991. Tuy nhiên, nó vẫn thấp hơn khoảng 20% so với thời kỳ nền kinh tế mạnh mẽ vào đầu năm 2020, ngay trước khi đại dịch Covid-19 bắt đầu và nó đứng ở mức thường thấy khi kết thúc thời kỳ suy thoái thay vì trong một nền kinh tế có tốc độ tăng trưởng vững chắc.

Các cuộc phỏng vấn với người Mỹ trên khắp đất nước - một số giàu có, một số chỉ kiếm sống qua ngày; một số có trình độ cao và những người khác có công việc văn phòng; một số đảng viên Đảng Cộng hòa, một số đảng viên Đảng Dân chủ - cho thấy họ đang bị đè nặng bởi những lo ngại về một thế giới khó lường, trong đó không ai trong chính phủ hoặc doanh nghiệp có đủ khả năng lèo lái đất nước vượt qua những thời kỳ bấp bênh.

“Bạn có thể tranh luận rằng tỷ lệ thất nghiệp là 3,7%, nhưng ai quan tâm đến mức độ không chắc chắn này?” Arguello nói. “Bởi vì đó là điều mọi người đang cảm thấy. Họ không cảm thấy hy vọng. Họ không cảm thấy một quốc gia. Họ đang cảm thấy một nước Mỹ đầy chia rẽ và chia rẽ.”

Feb 09, 202412:56

Hướng dẫn cách vạn nhân mê lật kèo	Informational, Commercial năm 2024

Episode 1362 - Feb 9 - Phần 2 - Làm Thế Nào Để Dân Chủ Hóa AI - Vina Technology at AI time

Làm Thế Nào Để Dân Chủ Hóa AI Và Tại Sao Nó Lại Quan Trọng? - Phần 1

Stefan Ivanovski. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số. Tháng Hai, 2024

Có một số yếu tố có thể ảnh hưởng đến việc dân chủ hóa AI, bao gồm các rào cản công nghệ, rào cản tài chính và rào cản pháp lý. Ví dụ, các công nghệ AI yêu cầu phần cứng hoặc phần mềm chuyên dụng có thể ít dân chủ hóa hơn, vì chúng có thể đắt hơn hoặc khó sử dụng hơn. Tương tự, các công nghệ AI được kiểm soát bởi một số ít các tập đoàn lớn có thể ít dân chủ hóa hơn, vì chúng có thể khó truy cập hoặc sửa đổi hơn. Và các công nghệ AI phải tuân theo các quy định nghiêm ngặt hoặc yêu cầu cấp phép cũng có thể ít dân chủ hóa hơn, vì chúng có thể khó sử dụng hoặc phát triển hơn.

Những thách thức đối với dân chủ hóa AI cũng bao gồm sự thiếu nhận thức hoặc thiếu hiểu biết về AI trong công chúng, cũng như thiếu cơ hội giáo dục và đào tạo cho những người muốn tìm hiểu thêm về AI. Ngoài ra, sự thiếu đa dạng trong lĩnh vực AI, cả về nhân khẩu học của những người làm việc trong AI và các loại công nghệ AI được phát triển, cũng có thể cản trở các nỗ lực dân chủ hóa.

Lợi Ích Của Việc Dân Chủ Hóa AI

Dân chủ hóa AI có thể mang lại một loạt lợi ích cho các cá nhân, tổ chức và toàn xã hội. Một số lợi ích chính của dân chủ hóa AI bao gồm:

• Tăng khả năng tiếp cận với các công nghệ AI: Bằng cách làm cho các công cụ và công nghệ AI có sẵn rộng rãi hơn và giá cả phải chăng, dân chủ hóa có thể giúp giảm các rào cản tiếp cận và cho phép nhiều người hơn được hưởng lợi từ chúng. Điều này có thể giúp thúc đẩy hòa nhập xã hội và đảm bảo rằng lợi ích của AI được phân phối đồng đều hơn.

• Tăng cường đổi mới và tiến bộ: Dân chủ hóa AI có thể khuyến khích phát triển và áp dụng các công nghệ và ý tưởng AI mới bằng cách giúp nhiều người truy cập và sử dụng chúng dễ dàng hơn. Điều này có thể giúp kích thích sự đổi mới và thúc đẩy tiến bộ công nghệ.

• Cải thiện giáo dục và phát triển kỹ năng: Dân chủ hóa AI có thể giúp cải thiện khả năng tiếp cận các nguồn lực và cơ hội giáo dục, đặc biệt là đối với các nhóm thiệt thòi hoặc thiệt thòi. Điều này có thể giúp thúc đẩy học tập suốt đời và cho phép mọi người phát triển các kỹ năng và kiến thức mới.

• Sự tham gia và hòa nhập nhiều hơn: Dân chủ hóa AI có thể tăng cường sự tham gia vào các quá trình ra quyết định và mang lại cho nhiều người tiếng nói hơn trong việc định hướng và sử dụng AI. Điều này có thể giúp đảm bảo rằng việc phát triển và triển khai các công nghệ AI phản ánh nhu cầu và ưu tiên của xã hội.

Các lợi ích khác: Ngoài những lợi ích cụ thể này, dân chủ hóa AI cũng có thể mang lại một loạt các lợi ích kinh tế, xã hội và chính trị. Ví dụ, dân chủ hóa có thể giúp tạo ra các cơ hội kinh tế mới và kích thích tăng trưởng kinh tế bằng cách giúp nhiều người tiếp cận và sử dụng các công nghệ và đổi mới mới dễ dàng hơn. Nó cũng có thể giúp giải quyết sự bất bình đẳng xã hội và kinh tế bằng cách giảm các rào cản tiếp cận và cho phép nhiều người hơn được hưởng lợi từ các công nghệ mới. Và nó có thể giúp tăng cường dân chủ bằng cách cho nhiều người hơn tiếng nói trong việc định hướng và sử dụng AI và đảm bảo rằng việc phát triển và triển khai các công nghệ AI phản ánh các giá trị và ưu tiên của xã hội.

Những Thách thức và Rủi ro của việc Dân chủ hóa AI

Trong khi dân chủ hóa AI mang lại nhiều lợi ích, nó cũng mang một số thách thức và rủi ro cần được xem xét và giải quyết cẩn thận. Một số thách thức và rủi ro chính của việc dân chủ hóa AI bao gồm:

• Khoảng cách và bất bình đẳng kỹ thuật số: Một trong những thách thức chính của dân chủ hóa AI là nguy cơ làm trầm trọng thêm sự bất bình đẳng hiện có và mở rộng khoảng cách kỹ thuật số. Ví dụ: nếu các công nghệ AI không được cung cấp rộng rãi hoặc giá cả phải chăng, chúng có thể khó khăn hơn cho các nhóm thiệt thòi hoặc thiệt thòi tiếp cận và sử dụng. Điều này có thể dẫn đến sự chênh lệch hơn nữa về cơ hội kinh tế, giáo dục và các lĩnh vực khác.

• Rủi ro bảo mật: Một thách thức khác của việc dân chủ hóa AI

Feb 09, 202408:46

Hướng dẫn cách vạn nhân mê lật kèo	Informational, Commercial năm 2024

Episode 1361 - Feb 9 - Phần 1 - Làm Thế Nào Để Dân Chủ Hóa AI - Vina Technology at AI time

Làm Thế Nào Để Dân Chủ Hóa AI Và Tại Sao Nó Lại Quan Trọng? - Phần 1

Stefan Ivanovski. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số. Tháng Hai, 2024

Bài viết này nhằm khám phá các ý tưởng làm thế nào để dân chủ hóa trí tuệ nhân tạo, sử dụng trí tuệ nhân tạo ChatGPT.

["dân chủ hóa" có nghĩa là làm cho nó dễ tiếp cận, toàn diện hơn và có sẵn cho nhiều người hoặc tổ chức hơn. Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo (AI), dân chủ hóa AI liên quan đến việc làm cho các công nghệ, công cụ và tài nguyên AI có thể truy cập và sử dụng rộng rãi hơn bởi các cá nhân, tổ chức và cộng đồng ngoài một nhóm chuyên gia hay giới tinh hoa được chọn.]

Mục Lục

• Tóm tắt nhanh

• Hành động

• Trí tuệ nhân tạo là gì?

• Tình trạng dân chủ hóa AI hiện nay

• Lợi ích của việc dân chủ hóa AI

• Những thách thức và rủi ro của việc dân chủ hóa AI

• Chiến lược dân chủ hóa AI

• Dân chủ hóa AI là có thể, nhưng khó khăn

• Các bước hành động tôi có thể thực hiện

Tóm Tắt Nhanh

Dân chủ hóa AI liên quan đến việc làm cho các công cụ và công nghệ AI có sẵn rộng rãi hơn và dễ sử dụng hơn, để nhiều người hơn có thể hưởng lợi từ chúng.

Lợi ích của việc dân chủ hóa AI bao gồm cho phép nhiều người tham gia vào việc phát triển và sử dụng AI, thúc đẩy đổi mới và sáng tạo, và giải quyết bất bình đẳng xã hội và kinh tế.

Những thách thức và rủi ro của việc dân chủ hóa AI bao gồm sự phân chia và bất bình đẳng kỹ thuật số, rủi ro bảo mật, thông tin sai lệch và tuyên truyền, mối quan tâm về quyền riêng tư và các vấn đề đạo đức và quy định.

Các chiến lược dân chủ hóa AI bao gồm làm cho các công nghệ AI có sẵn rộng rãi hơn và giá cả phải chăng, cung cấp giáo dục và đào tạo về AI, thúc đẩy sự phát triển của AI nguồn mở và đảm bảo việc sử dụng AI có đạo đức.

Các bước hành động mà độc giả có thể thực hiện để giúp dân chủ hóa AI bao gồm áp dụng các công nghệ AI nguồn mở, hỗ trợ các tổ chức đang làm việc để dân chủ hóa AI, tìm hiểu về AI, tham gia với các nhà hoạch định chính sách và cơ quan quản lý và thúc đẩy việc sử dụng AI có đạo đức.

Ví dụ về các công cụ AI nguồn mở bao gồm TensorFlow, Keras, PyTorch, scikit-learn và Orange.

Trí Tuệ Nhân Tạo Là Gì?

Trí tuệ nhân tạo có tiềm năng biến đổi thế giới của chúng ta theo vô số cách, từ cải thiện chăm sóc sức khỏe đến thúc đẩy nghiên cứu khoa học đến tự động hóa các nhiệm vụ hàng ngày. Nhưng khi AI tiếp tục phát triển và trở nên mạnh mẽ hơn, điều quan trọng là phải xem xét làm thế nào chúng ta có thể đảm bảo rằng lợi ích của nó được chia sẻ rộng rãi và các rủi ro tiềm ẩn của nó được quản lý. Đây là lúc khái niệm dân chủ hóa AI xuất hiện.

Dân chủ hóa AI đề cập đến quá trình làm cho các công cụ và công nghệ AI có sẵn rộng rãi hơn và dễ sử dụng hơn, để nhiều người hơn có thể hưởng lợi từ chúng. Điều này có thể liên quan đến các sáng kiến như làm cho các công cụ và công nghệ AI có giá cả phải chăng và dễ tiếp cận hơn, cung cấp giáo dục và đào tạo về cách sử dụng chúng, khuyến khích phát triển AI nguồn mở và thúc đẩy việc sử dụng AI có đạo đức. Bằng cách dân chủ hóa AI, chúng ta có thể giúp đảm bảo rằng lợi ích của nó được phân phối đồng đều hơn và nó được sử dụng theo những cách có trách nhiệm, minh bạch và phù hợp với các giá trị và lợi ích của xã hội.

Nhưng dân chủ hóa AI không phải là không có những thách thức của nó. Trong bài đăng trên blog này, chúng ta sẽ khám phá tình trạng dân chủ hóa AI hiện tại, lợi ích của việc dân chủ hóa AI, những thách thức và rủi ro của việc dân chủ hóa AI và các chiến lược dân chủ hóa AI. Chúng tôi cũng sẽ cung cấp một số gợi ý để đọc thêm và tài nguyên cho những ai muốn tìm hiểu thêm về chủ đề quan trọng này

Tình Trạng Dân Chủ Hóa AI Hiện Nay

AI đã được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ chăm sóc sức khỏe đến tài chính đến tiếp thị. Nhưng không phải tất cả các công nghệ AI đều được dân chủ hóa như nhau, có nghĩa là chúng không có sẵn như nhau và có thể truy cập được cho tất cả mọi người. Một số công nghệ AI, chẳng hạn xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy, tương đối trưởng thành và có sẵn rộng rãi

Feb 09, 202407:58

Hướng dẫn cách vạn nhân mê lật kèo	Informational, Commercial năm 2024

Episode 1360 - Feb 8 - Thời kỳ khó khăn cho các nhà công nghiệp vi mô của Trung Quốc - Vina Technology at AI time

Thời kỳ khó khăn cho các nhà công nghiệp vi mô của Trung Quốc

Một trung tâm sản xuất xe đạp cho trẻ em ở nông thôn thích nghi với một thế giới có ít trẻ em hơn

Tài liệu từ Internet - Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số. Tháng 2, 2024

Có rất nhiều lợi ích của việc sản xuất xe đạp cho trẻ em, ông Li, một doanh nhân trẻ đến từ Bằng Tường, một quận nhếch nhác ở miền bắc Trung Quốc đã trở thành trung tâm của ngành công nghiệp xe đạp trẻ em, giải thích. Có một điều, chúng rất dễ chế tạo, anh ấy nói, gật đầu với một chiếc máy cỡ trẻ mới biết đi đậu gần bàn làm việc của anh ấy, được giữ thẳng đứng bằng những bộ ổn định nhỏ xíu. Xe đạp leo núi dành cho thanh thiếu niên hơi khó sử dụng, nhưng những chiếc nhỏ hơn “không cần máy móc đặc biệt nào cả”. Ngoài ra, anh cười toe toét, trẻ em lớn lên. Bán chiếc xe đầu tiên của đứa trẻ ba tuổi và hai năm sau, bố mẹ chúng phải mua một chiếc lớn hơn, và cứ như vậy trong nhiều năm sau đó. Nhược điểm? Trung Quốc đang thiếu trẻ em.

Bằng Hương, ở tỉnh Hà Bắc, cách Bắc Kinh khoảng 400km về phía nam, là nơi hé mở để thấy tương lai nhân khẩu học của đất nước đang diễn ra ngày nay. Giống như nhiều cụm công nghiệp ở Trung Quốc, nó đã phát triển qua nhiều thập kỷ khi các doanh nhân hình thành mạng lưới, được các quan chức địa phương giúp đỡ đưa ra các khoản giảm thuế và trợ cấp khác. Ban đầu, các doanh nghiệp nhỏ lắp ráp khung, bàn đạp và các bộ phận khác mua từ các nhà sản xuất có uy tín ở các thành phố ven biển. Theo thời gian, chuỗi cung ứng hoàn chỉnh đã được tạo ra ở Bằng Tường. Ngày nay, quận này là nơi tập trung nhiều nhà máy công nghiệp lớn liên kết với các nhà cung cấp nhỏ hơn, nhiều nhà máy trong số đó nằm ẩn mình trong các nhà kho và kho thóc ở nông thôn. Tình trạng ùn tắc giao thông xảy ra khi xe tải và xe ba bánh chất đầy thùng xe đạp trên những con đường làng chật hẹp.

Các quan chức quận báo cáo rằng 10 triệu chiếc xe đạp mỗi năm được sản xuất ở đó bởi hàng nghìn công ty. Phương tiện truyền thông chính thức ghi nhận Pingxiang đã cung cấp 40% số xe đạp trẻ em được bán trên toàn thế giới. Nó cũng sản xuất một nửa số đồ chơi có bánh được bán ở Trung Quốc, bao gồm xe đạp, xe ba bánh, xe tay ga và ô tô đồ chơi có người lái. Cách tiếp cận có mục tiêu này đối với toàn cầu hóa đã làm cho Bằng Tường trở nên thịnh vượng, nếu không muốn nói là đáng yêu. Quận này là một nơi buồn tẻ, bụi bặm, mặc dù các quan chức đã vẽ những bức tranh tường về chủ đề xe đạp trên tường và dựng lên một tác phẩm điêu khắc khổng lồ về bánh xe đạp ở quảng trường công cộng. Sau đó là sự sụp đổ về tỷ lệ sinh ở Trung Quốc.

Năm 2023, số trẻ sơ sinh Trung Quốc đạt mức thấp kỷ lục chỉ hơn 9 triệu, sau khi giảm bảy năm liên tiếp. Con số này so với gần 19 triệu trẻ sinh vào năm 2016. Ông Li đã bỏ công việc kiểm soát chất lượng tại một nhà máy lớn cách đây vài năm và bắt đầu bán xe đạp lắp ráp thủ công ở các chợ đường phố. Hiện nay ông thuê một nhà máy nhỏ cùng với một đồng nghiệp cũ. Ông thuê 15 người có thể sản xuất hàng trăm chiếc xe đạp mỗi ngày khi có đơn hàng tốt. Hiện tại đơn đặt hàng không tốt và nhân viên của ông đang làm việc ít giờ hơn. Thu mình trong văn phòng lạnh lẽo ở một góc của nhà máy có tường thép, anh và đối tác kinh doanh của mình trông có vẻ lo lắng. Điều này có thể hiểu được, vì lượng khách hàng chính của họ - cụ thể là trẻ em Trung Quốc - đã giảm một nửa trong thập kỷ qua. Ông nhớ lại, sự thay đổi “bắt đầu từ từ, cách đây vài năm”. Bây giờ tác động đến doanh số bán hàng là không thể nhầm lẫn.

Hoàn cảnh của ông Li tiết lộ nhiều điều về các thế lực lớn đang tấn công khu vực tư nhân của Trung Quốc, cũng như về các giải pháp đang được các quan chức ở cả chính quyền địa phương và trung ương đề xuất. Tin tức về nền kinh tế Trung Quốc thường tập trung vào một số ít các nhà sản xuất hàng đầu quốc gia sản xuất các sản phẩm đẳng cấp thế giới, từ điện thoại thông minh đến xe điện. Tuy nhiên, các doanh nghiệp nhỏ có ít hơn 300 nhân viên lại tạo ra 79% việc làm và 68% xuất khẩu của Trung Quốc,

Feb 09, 202408:02

Hướng dẫn cách vạn nhân mê lật kèo	Informational, Commercial năm 2024

Episode 1359 - Feb 8 - Phần 2 - 13 điều khác mà chúng tôi đã học được về cách báo cáo về biến đổi khí hậu - Vina Technology at AI time

13 điều khác mà chúng tôi đã học được về cách báo cáo về biến đổi khí hậu - Phần 2

Diego Arguedas Ortiz và Katherine Dunn - Viện Nghiên cứu Báo chí của Reuter, Ngày 4 tháng 1 năm 2024. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số. Tháng 2, 2024.

3. Báo chí về khí hậu, trên hết, là một môn thể thao đồng đội.

Sự kết hợp giữa những người mới đến và các chuyên gia khiến cho việc báo cáo về khí hậu trở thành một nỗ lực tập thể. Hợp tác là những chiến thắng dễ dàng: một cựu chiến binh tham dự 10 hội nghị về khí hậu của Liên hợp quốc có thể gặp khó khăn trong việc hiểu hồ sơ công ty hoặc chính sách nhà ở, nhưng các phóng viên khác trong phòng tin tức sẽ gặp khó khăn.

Hầu hết các tổ chức tin tức đều có người đưa tin về khí hậu, thậm chí không có đội ngũ chuyên trách. Các phóng viên y tế, phóng viên nông nghiệp hoặc nhà báo về các lĩnh vực như năng lượng, tin nóng hoặc tin tức địa phương thường xuyên đưa tin về khí hậu. Các thành viên Mạng Báo chí Khí hậu Oxford đang dẫn đầu trong việc thể hiện điều này: một ví dụ điển hình là tờ báo Ara của Catalonia, nơi cựu sinh viên Sònia Sánchez và biên tập viên các vấn đề xã hội và chuyên gia khí hậu Elena Freixa đã hợp tác với các đồng nghiệp khác để tạo ra một trung tâm khí hậu trong phòng tin tức.

4. Các nhà khí tượng học đã đóng một vai trò quan trọng.

Trong nhiều phòng tin tức, các đài truyền hình, người dẫn chương trình thời tiết và nhà khí tượng học là những người truyền đạt quan trọng về khí hậu. Các cựu sinh viên như người dẫn chương trình thời tiết hàng đầu của BBC Ben Rich đã sử dụng khoa học về phân bổ khí hậu để giúp giải thích cho khán giả khi nào và bằng cách nào các nhà khoa học có thể liên hệ thời tiết khắc nghiệt với biến đổi khí hậu.

Người thuyết trình thời tiết không chỉ là người truyền đạt tốt về khí hậu. Họ thường có nền tảng khoa học và mối quan hệ tốt với khán giả, những người đã quen nhìn thấy họ hàng ngày trên TV. Chúng ta đã thấy điều này lặp đi lặp lại trên khắp thế giới, từ nhà khí tượng học và phóng viên Seigonie Mohammed tại CCN TV6 của Trinidad và Tobago, đến Carl Parker tại Weather Channel ở Hoa Kỳ, đến nhà khí tượng học Anne Borgström tại YLE ở Phần Lan.

5. Trong trường hợp xảy ra hiện tượng thời tiết cực đoan, hãy nhờ đến nhà báo của Mạng Báo chí Khí hậu Oxford.

Cho đến gần đây, các biên tập viên và phóng viên đã phải đợi hàng tháng, thậm chí hàng năm, sau một cơn bão hoặc hạn hán để trả lời một câu hỏi đơn giản: Biến đổi khí hậu có khả năng xảy ra nhiều hơn hay mạnh hơn? Với sự phát triển của lĩnh vực khoa học phân bổ, do Tiến sĩ Friederike Otto và nhóm Phân bổ thời tiết thế giới dẫn đầu, thời gian chờ đợi hiện nay thường kéo dài nhiều ngày.

Chủ đề vẫn còn khó khăn. Trước khi mỗi nhóm thuần tập của chúng tôi bắt đầu, chúng tôi hỏi các thành viên xem họ cảm thấy tự tin như thế nào khi báo cáo về 17 chủ đề khác nhau, từ khái niệm về số 0 cho đến cách thức hoạt động của các cuộc đàm phán của Liên Hợp Quốc. Không có gì ngạc nhiên khi thuộc tính thời tiết khắc nghiệt thường xuyên xếp hạng gần cuối.

Sau khóa học và hội thảo quan trọng của chúng tôi với Otto, điều này đã thay đổi đáng kể. Trong cuộc khảo sát sau khóa học gần đây của chúng tôi vào đầu năm nay, các thành viên cho biết mức độ tự tin tăng vọt khi báo cáo về chủ đề này. Giờ đây, họ cảm thấy thoải mái hơn khi nói về vấn đề này hơn là về dữ liệu thất nghiệp hoặc hệ thống chăm sóc sức khỏe của đất nước họ, hai chủ đề mà chúng tôi cũng theo dõi với tư cách là các nhóm “kiểm soát” không chính thức.

Bạn có thể thấy điều này được đưa tin trên khắp thế giới, khi các thành viên của chúng tôi thường xuyên đăng các câu chuyện sau buổi hội thảo của cô ấy: Emilia Delfino đã xuất bản một bài viết nhanh chóng về hạn hán do biến đổi khí hậu ở Nam Mỹ cho elDiario.ar, Tosin Omoniyi đã viết một bài tổng quan về lĩnh vực này cho Premium Times của Nigeria và Janine Peralta đã đưa tin về chủ đề này cho CNN Philippines

6. Các phòng tin tức có thể chuẩn bị cho các sự kiện khí hậu định kỳ giống như cách họ chuẩn

Feb 09, 202410:10

Hướng dẫn cách vạn nhân mê lật kèo	Informational, Commercial năm 2024

Episode 1358 - Feb 8 - Phần 1 - 13 điều khác mà chúng tôi đã học được về cách báo cáo về biến đổi khí hậu - Vina Technology at AI time

13 điều khác mà chúng tôi đã học được về cách báo cáo về biến đổi khí hậu - Phần 1

Diego Arguedas Ortiz và Katherine Dunn - Viện Nghiên cứu Báo chí của Reuter, Ngày 4 tháng 1 năm 2024. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số. Tháng 2, 2024.

Các phòng tin tức có thể chuẩn bị cho các sự kiện khí hậu định kỳ giống như cách họ chuẩn bị cho các cuộc bầu cử hoặc Thế vận hội.

Bạn có thể học được gì nếu tập hợp hơn 400 nhà báo và biên tập viên từ khắp nơi trên thế giới trong suốt gần hai năm để nói về biến đổi khí hậu?

Khá nhiều.

Kể từ khi Mạng Báo chí Khí hậu Oxford (OCJN) bắt đầu hoạt động vào tháng 1 năm 2022, các phóng viên, biên tập viên, nhiếp ảnh gia và người xác minh thông tin đã tụ tập hàng tuần, nói chuyện với các phóng viên đồng nghiệp cũng như các chuyên gia khoa học và chính sách về cách hiểu biến đổi khí hậu diễn ra như thế nào đang định hình lại thế giới của chúng ta.

Chúng tôi đã xuất bản một số bài học ban đầu đó và đưa ra một loạt bài tiểu luận từ các cựu sinh viên của chúng tôi. Và nếu dữ liệu định lượng phù hợp với phong cách của bạn hơn thì báo cáo đối tượng về khí hậu thường niên lần thứ hai của chúng tôi vừa được xuất bản vào tháng 11 năm 2023.

Chúng tôi muốn đưa ra 14 ý tưởng về cách suy nghĩ lại và thúc đẩy hoạt động báo chí về khí hậu, bất kể vai trò của bạn là gì.

1. Báo chí về khí hậu đang lan rộng ra ngoài bàn về khí hậu.

Khi Viện Reuters thành lập Mạng Báo chí Khí hậu Oxford, chúng tôi đã dựng lều của mình vượt ra ngoài lĩnh vực truyền thống của các nhóm khí hậu. Mọi người đều được chào đón. Trong hai năm qua, các nhà báo từ tất cả các bộ phận của tòa soạn đã chấp nhận lời kêu gọi của chúng tôi, vừa phản ánh vừa mở rộng bản chất đang phát triển của báo chí về khí hậu.

Chúng tôi có các nhà báo tập trung vào khí hậu tham gia nhóm của chúng tôi, từ biên tập viên quản lý Bloomberg Green Sharon Chen đến Phil Watanabe, một phóng viên môi trường tại Folha de S. Paulo. Nhưng chúng tôi cũng có những người như Taimas Szirniks, phóng viên giao thông của AFP, Giulia Sadelli, phóng viên chính trị tại Deutsche Welle, và Agatha Gichana, phóng viên phụ trách vấn đề giới tính của Nation. Chúng ta có các phóng viên ảnh, trưởng ban biên tập tin tức và chính trị, phóng viên thể thao và người dẫn chương trình truyền hình. Phạm vi của báo chí về khí hậu đang thực sự phát triển vượt ra ngoài phạm vi thông thường của nó.

2. Tuy nhiên, các nhóm về khí hậu vẫn là trụ cột trong nhiều phòng tin tức.

Chúng tôi nhận thấy rằng các tổ chức thành công nhất là những tổ chức mở rộng phạm vi hoạt động nhưng vẫn giữ vững trụ sở với các phóng viên về khí hậu được đào tạo đầy đủ trong phòng tin tức. Szirniks làm việc trong Planet Hub hàng đầu của AFP và Gichana coi biên tập viên và phóng viên về khí hậu của Nation là đồng nghiệp của cô.

Báo cáo về khí hậu thường bao gồm các báo cáo của công ty về tính toán lượng carbon phức tạp, các cuộc đàm phán phức tạp của Liên hợp quốc và khoa học vật lý cứng. Và khi các biên tập viên kinh doanh hoặc nhà sản xuất thể thao đưa tin về những câu chuyện phức tạp về khí hậu, họ thường dựa vào kiến thức chuyên môn của các chuyên gia.

Một số người trong số họ là cựu chiến binh, như cựu sinh viên David Fogarty của The Straits Times hay Zia Wiese của Politico Europe. Và chúng tôi rất vui mừng khi thấy các cựu sinh viên Mạng Báo chí Khí hậu Oxford nắm giữ vai trò lãnh đạo mới liên quan đến khí hậu như Oluwatosin Omoniyi, biên tập viên khí hậu mới tại Premium Times và Jill English, nhà sản xuất khí hậu quốc tế đầu tiên tại CBC.

Sự kết hợp giữa đôi bàn tay kiên định và dòng máu mới này cho phép các bộ phận về khí hậu vượt ra khỏi quá khứ im lặng của họ để tiến vào một vị trí chiến lược trong các phòng tin tức, kết hợp kiến thức chuyên môn với sự hợp tác.

3. Báo chí về khí hậu, trên hết, là một môn thể thao đồng đội.

Sự kết hợp giữa những người mới đến và các chuyên gia khiến cho việc báo cáo về khí hậu trở thành một nỗ lực tập thể.

Feb 09, 202410:31

Hướng dẫn cách vạn nhân mê lật kèo	Informational, Commercial năm 2024

Episode 1357 - Feb 8 - Khi thị trường Trung Quốc sụp đổ, người tiêu dùng thu mình lại - Vina Technology at AI time

Khi thị trường Trung Quốc sụp đổ, người tiêu dùng thu mình lại

Tái cân bằng nền kinh tế có thể là một cơn ác mộng

New York Times - Ngày 6 tháng 2 năm 2024. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số. Tháng 2, 2024

Hầu hết các nền kinh tế mới nổi đấu tranh để tồn tại trong khả năng của mình; Trung Quốc đấu tranh để sống theo cách của họ. Ngay cả trong những thời điểm tốt nhất, tổng chi tiêu của các hộ gia đình, doanh nghiệp và chính phủ cũng không đủ để mua tất cả những gì họ có thể sản xuất, để lại thặng dư cần phải xuất khẩu: quốc gia này đã có thặng dư thương mại trong 34 năm trong 40 năm qua. Và đây không phải là thời điểm tốt nhất. Trung Quốc đang trải qua đợt giảm phát dài nhất kể từ cuộc khủng hoảng châu Á hơn một phần tư thế kỷ trước. Một đợt lao dốc hoành tráng của thị trường chứng khoán kể từ cuối năm 2022 đã khiến các nhà đầu tư mất 2 nghìn tỷ USD.

Đằng sau sự hoảng loạn đó là nỗi sợ hãi sâu sắc hơn trong giới đầu tư và quan chức, đó là Trung Quốc không còn động lực tăng trưởng đáng tin cậy. Sự bùng nổ bất động sản đã qua. Các chủ đầu tư thiếu tiền ngại xây căn hộ và các hộ gia đình ngại mua. Cơn sốt cơ sở hạ tầng đã hết đường: chính quyền địa phương mắc nợ thiếu vốn. Xuất khẩu hàng hóa sang phần còn lại của thế giới, nơi Trung Quốc dựa vào trong nhiều thập kỷ để thoát nghèo, ngày càng khó khăn hơn khi chủ nghĩa bảo hộ gia tăng và các nước phương Tây trở nên cảnh giác với việc dựa vào các quốc gia độc tài.

Do đó, phần lớn dựa vào một nguồn tăng trưởng còn lại: thúc đẩy chi tiêu của 1,4 tỷ người dân Trung Quốc. Thủ tướng Trung Quốc Li Qiang phát biểu tại Diễn đàn Kinh tế Thế giới ở Davos vào tháng trước: “Thị trường Trung Quốc, với không gian rộng lớn và chiều sâu ngày càng tăng, sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy tổng cầu toàn cầu”. Một đánh giá mới của Quỹ Tiền tệ Quốc tế về triển vọng của Trung Quốc được công bố vào ngày 2 tháng 2 có 61 tài liệu tham khảo về từ “tiêu dùng”.

Mục tiêu tăng mức tiêu thụ có ý nghĩa. Người tiêu dùng keo kiệt của Trung Quốc thường thích tiết kiệm hơn là chi tiêu. Tiêu dùng chiếm 53% gdp, so với 72% của thế giới. Theo thước đo này, Trung Quốc đứng thứ 156 trên 168 quốc gia. Kết quả là sự đóng góp không cân đối của nó cho nền kinh tế thế giới là rất rõ ràng. Theo nhà kinh tế Michael Pettis, nó chiếm 32% đầu tư toàn cầu và 18% gdp, nhưng chỉ chiếm 13% tiêu dùng. Ngay cả trong số các nền kinh tế mới nổi, Trung Quốc vẫn nổi bật: nước này tiêu thụ ít hơn 7% mỗi người so với Brazil vào năm 2022, mặc dù nước này sản xuất nhiều hơn khoảng 40%.

Triển vọng tiêu dùng gia tăng sẽ cứu trợ Trung Quốc ra sao? Tin tốt là năm 2023 đã cho thấy một số sự phục hồi khi các hạn chế trong thời kỳ đại dịch kết thúc cho phép mọi người quay trở lại nhà hàng, cửa hàng và du lịch. Kết quả là, tiêu dùng chiếm hơn 80% mức tăng trưởng, tỷ trọng lớn nhất kể từ năm 1999. Tin xấu là triển vọng về một bước thay đổi có vẻ mờ nhạt, dựa trên tâm trạng của công chúng, các bài toán xuyên quốc gia và lịch sử của chính Trung Quốc.

Bắt đầu với tâm trạng của công chúng. Sự hỗn loạn trên thị trường bất động sản đã làm tổn hại đến thu nhập, tài sản và tinh thần của người dân Trung Quốc bình thường. Hãy lấy trường hợp của ông Chen, một công nhân xây dựng đến từ tỉnh Giang Tô. Đôi khi ông phải vật lộn để tìm việc làm và không phải lúc nào ông cũng được trả lương. Anh dồn số tiền tiết kiệm được để mua một căn hộ cho các con ở một thị trấn gần làng, nơi nhiều bất động sản không tìm được người mua. “Điều đáng sợ không phải là quá khứ mà là tương lai”. Tâm trạng này được phản ánh trong các dự báo: Quỹ Tiền tệ Quốc tế dự kiến tăng trưởng tiêu dùng sẽ chậm lại trong năm 2024.

Sau đó hãy xem xét các phép toán xuyên quốc gia. Ngay cả khi Trung Quốc thoát khỏi tình trạng giảm phát trong năm nay, việc chuyển hướng dài hạn cần thiết vẫn gây khó khăn. Theo tính toán của ông Pettis, để Trung Quốc tái cân bằng thành công nền kinh tế, tiêu dùng sẽ cần tăng khoảng 10 điểm phần trăm gdp.

Feb 09, 202409:11

Hướng dẫn cách vạn nhân mê lật kèo	Informational, Commercial năm 2024

Episode 1356 - Feb 7 - Sự tăng trưởng trong chi tiêu trên nền tảng đám mây - Vina Technology at AI time

Sự tăng trưởng trong chi tiêu trên nền tảng đám mây phản ánh những nỗ lực AI giai đoạn đầu

Các gã khổng lồ công nghệ trong tuần này đã báo cáo doanh thu từ đám mây tăng rõ rệt nhờ dịch vụ AI. CIO nói rằng điều đó chủ yếu là từ những nỗ lực khám phá.

Isabelle Bousquette – WSJ - Ngày 1 tháng 2, 2024. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Kể từ khi ra mắt công chúng hơn một năm trước, AI tổng quát vẫn chưa được doanh nghiệp áp dụng trên quy mô lớn.

Trí tuệ nhân tạo đang thúc đẩy sự tăng trưởng doanh thu từ đám mây của các gã khổng lồ công nghệ, ngay cả khi phần lớn chi tiêu vẫn phản ánh những nỗ lực ban đầu của khách hàng.

“Vẫn còn sớm mà,” nói. Giám đốc Thông tin Brian Kirkland của Choice Hotels, về công việc của công ty trong lĩnh vực AI tổng hợp. “Hầu hết các trường hợp sử dụng chỉ mang tính khám phá.”

Đối với các công ty đám mây cũng như khách hàng, câu hỏi đặt ra là khi nào công nghệ này sẽ thu hút được nhiều sự chú ý hơn.

Kể từ khi ra mắt công chúng hơn một năm trước, AI tổng quát vẫn chưa được doanh nghiệp áp dụng trên quy mô lớn, ngoại trừ một số trường hợp sử dụng cụ thể, khi các doanh nghiệp bắt đầu tăng tốc công nghệ và các yếu tố khác, bao gồm cả rủi ro pháp lý và quyền riêng tư.

Mới đây Morgan StanleyKhảo sát của CIO cho thấy hầu hết các CIO không mong đợi các dự án AI t ạo nội dung đầu tiên của họ sẽ được sản xuất cho đến nửa cuối năm 2024 và hơn thế nữa.

Nhưng các thử nghiệm AI và bằng chứng về khái niệm đã chuyển sang việc sử dụng đám mây nhiều hơn.

Amazon.com, đã báo cáo thu nhập vào thứ Năm, cho biết khả năng AI mới của họ đã tạo được tiếng vang với khách hàng và bắt đầu được phản ánh trong kết quả tài chính của họ. Amazon.com báo cáo rằng doanh số phân khúc Dịch vụ web của Amazon đã tăng 13% so với cùng kỳ năm trước. Công ty mẹ Google (Alphabet) đã báo cáo vào thứ Ba về mức tăng trưởng 26% trong đơn vị đám mây của mình, trong đó AI là nhân tố góp phần vào điều đó. Cũng vào thứ ba, Microsoft cho biết hoạt động kinh doanh trên nền tảng đám mây Azure của họ đã tăng 30% trong quý kết thúc vào tháng 12 năm 2023, ghi nhận 6 điểm phần trăm cho nhu cầu AI.

Microsoft cho rằng phần lớn chi tiêu AI cho Azure là để sử dụng các mô hình mới nhất của OpenAI, sử dụng các mô hình AI của bên thứ ba như từ Meta, Hugging Face và Nvidiavà sử dụng công cụ tạo mã GitHub Copilot, tất cả đều chạy trên cơ sở hạ tầng đám mây của nó.

Google Cloud cho biết các công ty AI như Anthropic đang đào tạo và vận hành các mô hình của riêng họ trên cơ sở hạ tầng của mình và người dùng doanh nghiệp đang tận dụng mô hình nền tảng riêng, Gemini. Google Cloud cho biết từ quý 2 đến quý 3 năm 2023, số lượng dự án AI tổng quát trên nền tảng xây dựng ứng dụng AI của họ, Vertex AI, đã tăng gấp bảy lần.

Cả Google và Microsoft đều cho biết họ đã tăng chi tiêu vốn để xây dựng cơ sở hạ tầng AI của mình.

Giám đốc điều hành Microsoft Satya Nadella cho biết hôm thứ Ba: “Chúng tôi đã chuyển từ “nói về AI” sang “áp dụng AI” trên quy mô lớn”.

Đối với nhiều khách hàng trên nền tảng đám mây, khả năng áp dụng AI trên quy mô lớn vẫn còn ở tương lai.

Stefan Slowinski, người đứng đầu bộ phận nghiên cứu phần mềm toàn cầu tại ngân hàng đầu tư BNP Paribas Exane cho biết, sự gia tăng sử dụng AI trên đám mây phần lớn là nhờ các khách hàng doanh nghiệp đang thử nghiệm các trường hợp sử dụng.

“Họ chưa được triển khai. Rủi ro thấp hoặc không có rủi ro vì chưa giao nó vào tay người khác (khách hàng). Họ chỉ đang thử nghiệm thôi.”

Stefan Slowinski nói thêm, “Bạn vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm, nhưng rõ ràng là điều đó sẽ tốn kém và đó là lúc chúng tôi thấy một số sự gia tăng tiêu thụ cơ sở hạ tầng để thực hiện điều đó.”

Các thử nghiệm AI tổng quát và bằng chứng về các khái niệm vận hành nhiều loại từ trung tâm cuộc gọi dịch vụ khách hàng đến sửa chữa thiết bị

Kirkland của Choice Hotels cho biết công ty hiện đang thử nghiệm một mô hình AI trên Amazon Web Services để tạo ra cho các đại lý cuộc gọi bản tóm tắt về các tương tác trước đây của khách hàng

Feb 07, 202407:09

Hướng dẫn cách vạn nhân mê lật kèo	Informational, Commercial năm 2024

Episode 1355 - Feb 7 - Phần 2 - Nhà tài chính biến các quán karaoke thành mỏ vàng dữ liệu - Vina Technology at AI time

Nhà tài chính biến các quán mì và quán karaoke của Trung Quốc thành mỏ vàng dữ liệu - Phần 1

Kaye Wiggins, Cheng Leng và Hudson Lockett. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số. Tháng 2, 2024.

"Mô hình này sẽ cho phép các nhà đầu tư không hiểu rủi ro... để mua vào các dự án vượt quá khẩu vị rủi ro của họ", Wang Lizhang, một nhà nghiên cứu tại một đơn vị của Hiệp hội Thương mại Dịch vụ Trung Quốc, một tổ chức tư vấn liên kết với chính phủ, cho biết.

Micro Connect phản bác rằng sản phẩm chỉ có sẵn cho các nhóm tài chính được quy định, mà công ty cho biết "nên đủ tinh vi để đưa ra đánh giá phù hợp về rủi ro".

Trước khi trở thành ông chủ của nhà điều hành sàn giao dịch chứng khoán HKEX vào năm 2010, Li sinh ra ở Bắc Kinh đã có một sự nghiệp đa dạng bao gồm các thời gian làm phóng viên tại tờ China Daily thuộc sở hữu nhà nước, luật sư tại Davis Polk &; Wardwell ở New York, chủ tịch Merrill Lynch China và chủ tịch JPMorgan Trung Quốc.

Tại HKEX, ông đã tạo dựng tên tuổi của mình với các giao dịch đầy tham vọng - bao gồm việc mua lại Sàn giao dịch kim loại London trị giá 1,4 tỷ bảng vào năm 2012 - và tạo ra các chương trình "kết nối" cổ phiếu và trái phiếu, cho phép các nhà đầu tư quốc tế giao dịch chứng khoán đại lục và các nhà đầu tư Trung Quốc giao dịch các công cụ niêm yết tại Hồng Kông. Nhưng ông đã rời khỏi sàn giao dịch sau khi giá thầu không mong muốn táo bạo trị giá 32 tỷ bảng của ông cho Sở giao dịch chứng khoán London bị đánh bại. [Trong cụm từ "công cụ niêm yết tại Hồng Kông", đề cập đến các công cụ tài chính hoặc chứng khoán được giao dịch chính thức và niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán ở Hồng Kông. Các công cụ này có thể bao gồm cổ phiếu, trái phiếu, quỹ giao dịch trao đổi (ETF) và các sản phẩm đầu tư khác có sẵn để giao dịch trên Sở giao dịch chứng khoán Hồng Kông (HKEX). Cụm từ này gợi ý rằng các nhà đầu tư Trung Quốc đã được cấp quyền truy cập để giao dịch các công cụ niêm yết tại Hồng Kông này thông qua các chương trình "kết nối" cổ phiếu và trái phiếu do HKEX tạo ra. Chương trình này tạo điều kiện thuận lợi cho đầu tư xuyên biên giới bằng cách cho phép các nhà đầu tư quốc tế giao dịch chứng khoán Trung Quốc đại lục và cho phép các nhà đầu tư Trung Quốc tiếp cận và giao dịch chứng khoán niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Hồng Kông.]

Ông thành lập Micro Connect với Gary Zhang, một nhà tài chính và cựu quan chức chính quyền tỉnh Trung Quốc, người đã làm việc cho Ngân hàng Nhân dân Trung Quốc ở đảo phía nam Hải Nam.

"Cả hai chúng tôi đều là những người mơ mộng; cả hai chúng tôi đều là những người làm", Li nói về bản thân và Zhang. "Tôi chỉ mơ mộng hơn một chút và anh ấy làm nhiều hơn một chút."

Micro Connect là một phản ứng đối với một vấn đề đặc hữu đối với các doanh nghiệp thương mại nhỏ ở Trung Quốc: tài chính. Nhiều công ty chỉ tồn tại được vài năm và phải vật lộn để vay tiền từ các ngân hàng Trung Quốc thống trị thị trường và thích thực hiện các khoản vay an toàn hơn cho các công ty nhà nước.

Li nói rằng công nghệ cung cấp một giải pháp. Vì khách hàng của các cửa hàng thanh toán kỹ thuật số ở một quốc gia hiện nay phần lớn không dùng tiền mặt, phần mềm thanh toán có thể được thiết lập để tự động chuyển một tỷ lệ phần trăm tổng doanh thu của cửa hàng sang Micro Connect mỗi ngày.

Một doanh nghiệp nhỏ có thể nhận được 100.000 Nhân dân tệ (khoảng 14.100 đô la) trả trước cho thời hạn ba năm và đồng ý bàn giao 10% doanh thu mỗi ngày cho đến khi số tiền ban đầu được hoàn trả, theo một ví dụ trong báo cáo Micro Connect. Trong thời gian còn lại của giai đoạn ba năm, nó có thể bàn giao 3% mỗi ngày.

Li muốn nhấn mạnh rằng khoản tài chính này không phải là một khoản vay hay trái phiếu, bởi vì nếu một cửa hàng phá sản, công ty của ông sẽ không thu hồi được gì nữa.

Phản ánh rủi ro này, một cửa hàng có thể sẽ hoàn trả nhiều hơn đáng kể so với ban đầu nếu thành công. ["Phản ánh rủi ro này" đề cập đến việc thừa nhận hoặc tính đến rủi ro liên quan đến thỏa thuận tài chính đang được thảo luận.

Feb 07, 202412:17

Hướng dẫn cách vạn nhân mê lật kèo	Informational, Commercial năm 2024

Episode 1354 - Feb 7 - Phần 1 - Nhà tài chính biến các quán karaoke thành mỏ vàng dữ liệu - Vina Technology at AI time

Nhà tài chính biến các quán mì và quán karaoke của Trung Quốc thành mỏ vàng dữ liệu - Phần 1

Kaye Wiggins, Cheng Leng và Hudson Lockett. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số. Tháng 2, 2024.

Micro Connect đóng gói doanh thu từ các doanh nghiệp nhỏ thành các công cụ có thể giao dịch nhưng các nhà phê bình nói rằng rủi ro rất cao. ["Micro Connect" đề cập đến một thực thể tài chính hoặc nền tảng có liên quan đến việc đóng gói doanh thu từ các doanh nghiệp nhỏ, chẳng hạn như quán mì và quán karaoke ở Trung Quốc, thành các công cụ có thể giao dịch. Quá trình này liên quan đến việc tổng hợp các dòng doanh thu từ các doanh nghiệp nhỏ này và tạo ra các sản phẩm hoặc công cụ tài chính mà các nhà đầu tư có thể mua và bán. Thuật ngữ "Micro Connect" gợi ý sự kết nối hoặc liên kết giữa các doanh nghiệp nhỏ này và thị trường tài chính, tạo điều kiện thuận lợi cho việc chuyển đổi dòng doanh thu của họ thành tài sản có thể giao dịch. Tuy nhiên, đoạn văn cũng đề cập rằng có những nhà phê bình tin rằng thực tế này mang lại rủi ro cao. Điều này có thể ngụ ý lo ngại về độ tin cậy của các dòng doanh thu từ các doanh nghiệp nhỏ, khả năng biến động thị trường hoặc những bất ổn khác liên quan đến việc đầu tư vào các công cụ đó.]

Khi Trung Quốc bắt đầu rút lại chính sách zero-Covid, những con số chính thức ban đầu về sự lây lan của dịch bệnh thấp đến mức chúng bị chế giễu công khai. Nhưng trên màn hình trong văn phòng ở Hồng Kông vào tháng 12 năm 2022, Charles Li có thể thấy những dấu hiệu phát hiện nhiều người đang mắc bệnh hơn.

Thông tin của Li đến từ Micro Connect, một công ty do ông thành lập năm 2021 sau khi rời bỏ công việc cao cấp là người đứng đầu sàn giao dịch chứng khoán Hồng Kông. Nó đã tài trợ cho hơn 10.000 cửa hàng nhỏ - bao gồm các hiệu thuốc - tại 270 thành phố trên khắp Trung Quốc. Đổi lại, các cửa hàng nhỏ trả một tỷ lệ phần trăm cố định trong doanh thu của họ mỗi ngày.

Điều đó cung cấp một cái nhìn vào việc thu nhập của các cửa hàng nhỏ.

"Chúng tôi bắt đầu quan sát thấy sự gia tăng rất rõ rệt" trong doanh số bán hàng của các hiệu thuốc, Li nói với Financial Times. "Đó là ngay sau khi mở cửa lớn và mở cửa đột ngột", ông nói thêm, đề cập đến quyết định nới lỏng các quy tắc đại dịch của Chủ tịch Tập Cận Bình vào đầu tháng 12 đó. "Bệnh đã lây lan rất, nhanh hơn nhiều."

Sự kiện này là một trong nhiều ví dụ về cách doanh nghiệp mới của Li đã xây dựng vô số dữ liệu thời gian thực, chưa được lọc về cách người tiêu dùng Trung Quốc tiêu tiền của họ, thu hút lời khen ngợi từ các nhà kinh tế thất vọng về sự mờ đục ngày càng tăng và không đáng tin cậy của số liệu thống kê chính thức của chính phủ Trung Quốc.

Các khoản thanh toán hàng ngày của nó đến từ một loạt các cửa hàng bao gồm tiệm làm tóc, tiệm rửa xe, quán karaoke, cửa hàng tiện lợi và nhà hàng mì. Đây cũng là một mỏ vàng cho dữ liệu, công ty của Li đã biến những dòng trả nợ đó thành các công cụ tài chính có thể giao dịch, gói chúng thành các gói có thể được chia thành các đợt khác nhau để bán cho các nhà đầu tư. Vào tháng Mười Hai, lần đầu tiên, một khoản vay được đề xuất được bảo đảm bằng kiều hối của các cửa hàng nhỏ đã được xếp hạng tín dụng sơ bộ - một chữ "A" vững chắc.

HSBC và Bank of China, hai trong số các ngân hàng lớn nhất thế giới, đã cho Micro Connect vay hàng triệu đô la dựa trên dòng tiền của các cửa hàng nhỏ - và Li đang nhắm mục tiêu vào các quỹ phòng hộ và quản lý tài sản tiếp theo. Ông không giấu giếm tham vọng "tạo ra một loại tài sản mới" và một số chủ ngân hàng cao cấp nhất của Hồng Kông đã mô tả ông là một "người có tầm nhìn".

Nhưng cũng có một rủi ro là, về lâu dài, Bắc Kinh có thể không thích nhà máy dữ liệu của Li nếu nó phơi bày những bất lợi của nền kinh tế thực. Những người hoài nghi đã đưa ra những so sánh không hay với cho vay ngang hàng, vốn bị cấm ở Trung Quốc vào năm 2021 sau một loạt vụ bê bối, trong khi sự phức tạp của quá trình chứng khoán hóa và sự tương đồng của nó với các nghĩa vụ thế chấp có tài sản thế chấp gây ra cuộc khủng

Feb 07, 202409:34

Hướng dẫn cách vạn nhân mê lật kèo	Informational, Commercial năm 2024

Episode 1353 - Feb 7 - Gã khổng lồ công nghệ Nga đạt thỏa thuận 5 tỷ USD để được rời khỏi Nga - Vina Technology at AI time

Gã khổng lồ công nghệ Nga đạt thỏa thuận 5 tỷ USD để được rời khỏi Nga

New York Times - Tháng Hai 5, 2024. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Trong cụm từ "rời khỏi Nga", điều đó có nghĩa là gã khổng lồ công nghệ Nga đang đạt được thỏa thuận ngừng hoạt động hoặc rút khỏi thị trường Nga. "Bỏ cuộc" trong bối cảnh này cho thấy một quyết định có chủ ý để rời đi hoặc ra đi, thường là do các yếu tố khác nhau như thách thức pháp lý, các vấn đề địa chính trị hoặc cân nhắc kinh doanh. Vì vậy, gã khổng lồ công nghệ về cơ bản đồng ý ngừng sự hiện diện hoặc hoạt động của mình ở Nga như một phần của thỏa thuận.

Công ty mẹ của công ty công nghệ nổi tiếng nhất của Nga, Yandex, cho biết họ đã đồng ý bán tất cả tài sản của mình ở nước này với giá khoảng 5 tỷ USD, đây sẽ là một trong những công ty lớn nhất rời khỏi Nga kể từ khi nước này xâm lược Ukraine.

Cuộc xâm lược đã làm rung chuyển Yandex - thường được gọi là "Google của Nga" - và biến những nỗ lực của họ để điều hướng giữa các chính sách độc đoán của Điện Kremlin và sự phong tỏa của phương Tây đối với nền kinh tế Nga thành ví dụ ấn tượng nhất về tác động của cuộc chiến đối với lĩnh vực công nghệ từng được ca ngợi của đất nước.

Thỏa thuận được công bố hôm thứ Hai được đưa ra sau 18 tháng đàm phán. Đây là một nỗ lực của một số giám đốc điều hành của công ty để bảo vệ thế hệ doanh nghiệp mới của Yandex khỏi hậu quả của chiến tranh và để được giảm bớt các lệnh trừng phạt của châu Âu.

Theo các điều khoản của mình, công ty mẹ đăng ký tại Hà Lan của Yandex, được gọi là YNV, sẽ bán tất cả các doanh nghiệp có trụ sở tại Nga, chiếm 95% doanh thu từ tháng Giêng đến tháng Chín năm ngoái, cho một nhóm các nhà quản lý Yandex và các nhà đầu tư có liên quan đến Nga. Các doanh nghiệp rao bán chiếm phần lớn tài sản của công ty và sử dụng phần lớn trong số 26.000 nhân viên.

Các tài sản gồm một trình duyệt internet phổ biến và các ứng dụng giao đồ ăn và taxi chính của Nga. Sau khi bán, YNV sẽ chỉ còn giữ quyền kiểm soát bốn công ty con nhỏ hơn tập trung vào trí tuệ nhân tạo, vốn đã hoạt động bên ngoài nước Nga. Thực thể mới sẽ sử dụng khoảng 1.300 người, bao gồm khoảng 1.000 chuyên gia công nghệ, hầu hết là người Nga.

Chủ tịch của YNV cho biết trong một tuyên bố hôm thứ Hai rằng việc bán sẽ cho phép các doanh nghiệp AI - phát triển các công nghệ như xe tự lái, điện toán đám mây và học máy - phát triển dưới quyền sở hữu mới không liên quan đến Nga.

Người mua sẽ thanh toán bằng cổ phiếu và tiền mặt - bằng đồng nhân dân tệ của Trung Quốc được chuyển ra bên ngoài Nga - trong một thỏa thuận trị giá khoảng 5,2 tỷ USD theo giá hiện nay. Giá trị đó đại diện cho khoảng một nửa vốn hóa thị trường hiện tại của Yandex, phản ánh mức chiết khấu cao mà Điện Kremlin đã áp đặt để trừng phạt các công ty đã cố gắng rời khỏi đất nước và có trụ sở tại các quốc gia mà Điện Kremlin coi là không thân thiện.

Các công ty có trụ sở tại phương Tây đã phải đối mặt với những trở ngại cực đoan trong nỗ lực rời khỏi Nga trong hai năm qua. Chính quyền Nga phải chính thức đồng ý về người mua, giá cả và các điều khoản, thường buộc các công ty rút lui phải bán với giá bán cháy.

Thỏa thuận này phải được sự chấp thuận của chính phủ ở Nga và phải được các cơ quan quản lý châu Âu chấp nhận. Yandex cho biết họ dự kiến giai đoạn đầu tiên của việc bán hàng sẽ diễn ra vào giữa năm nay.

Aleksei L. Kudrin, kiểm toán trưởng chính phủ Nga và là người thân tín lâu năm của Tổng thống Vladimir V. Putin, đã trở thành cố vấn chính thức cho các doanh nghiệp Nga của Yandex vào tháng 12 năm 2022, một bước đi được nhiều người coi là nỗ lực giành được sự ủng hộ của chính phủ đối với kế hoạch tái cơ cấu.

"Đối với chúng tôi, điều quan trọng là công ty tiếp tục hoạt động bên trong đất nước của chúng tôi", Dmitri S. Peskov, phát ngôn viên của Điện Kremlin, nói với các phóng viên hôm thứ Hai, đề cập đến Yandex. Nếu thỏa thuận được chấp thuận, "ban lãnh đạo Nga của công ty sẽ vẫn là chủ sở hữu lớn nhất - điều đó cũng rất quan trọng"

Feb 07, 202406:56

Hướng dẫn cách vạn nhân mê lật kèo	Informational, Commercial năm 2024

Episode 1352 - Feb 6 - Nền kinh tế Mỹ đang bùng nổ, tai sao có sa thải ở lĩnh vực IT- Vina Technology at AI time

Nền kinh tế Mỹ đang bùng nổ, Vậy tại sao các công ty công nghệ lại sa thải công nhân?

Google, Amazon, Microsoft và hàng loạt công ty khác đã sa thải hàng nghìn công nhân vào tháng 1, tiếp tục làn sóng sa thải bắt đầu từ năm 2022.

Gerrit De Vynck, Danielle Abril và Caroline O'Donovan – WSJ.

Ngày 3 tháng 2 năm 2024. Tài liệu từ Internet - Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số. Tháng 2, 2024.

Lần đầu tiên Julian Chavez bị sa thải, khỏi công việc đại diện bán quảng cáo kỹ thuật số tại web.com, không khiến anh rời bỏ ngành công nghệ. Lần thứ hai cũng vậy, khi anh bị ZipRecbeaner sa thải. Tuy nhiên, đến lần thứ ba, Chavez đã thấy đã đủ.

“Tôi thực sự yêu thích những gì tôi đã làm,” Chavez nói ở Phoenix trong một tin nhắn. “Nhưng việc bị sa thải khiến tôi mệt mỏi.” Bây giờ anh ấy đang theo đuổi bằng tốt nghiệp về tâm lý học.

Chavez là một trong hàng trăm nghìn nhân viên công nghệ đã bị sa thải trong hai năm qua trong một làn sóng cắt giảm không ngừng nghỉ đã làm đảo lộn văn hóa của Thung lũng Silicon và kỳ vọng của những người làm việc tại một số nơi. Những công ty giàu có và quyền lực nhất nước Mỹ.

Năm ngoái, các công ty công nghệ đã sa thải hơn 260.000 công nhân, theo công cụ theo dõi sa thải Layoffs.fyi, những cắt giảm mà các giám đốc điều hành chủ yếu đổ lỗi cho việc “tuyển dụng quá mức” trong thời kỳ đại dịch và lãi suất cao khiến việc đầu tư vào các dự án kinh doanh mới trở nên khó khăn hơn. Nhưng khi những đợt sa thải đó kéo dài đến năm 2024 mặc dù lãi suất ổn định và thị trường việc làm đang bùng nổ trong các ngành khác, lực lượng lao động công nghệ đang cảm thấy chán nản và bối rối.

Nền kinh tế Mỹ đã tạo thêm 353.000 việc làm trong tháng 1, một mức tăng lớn gấp đôi những gì các nhà kinh tế dự kiến. Chưa hết, Google, Amazon, Microsoft, Discord, Salesforce và eBay đều đã cắt giảm đáng kể trong tháng 1 và việc sa thải dường như không hề giảm bớt. Hôm thứ Ba, PayPal cho biết trong một lá thư gửi công nhân rằng họ sẽ cắt giảm thêm 2.500 nhân viên nữa hoặc khoảng 9% lực lượng lao động của mình.

Việc cắt giảm liên tục xảy ra khi các công ty đang chịu áp lực từ các nhà đầu tư trong việc cải thiện lợi nhuận của họ. Việc Phố Wall bán tháo cổ phiếu công nghệ vào năm 2022 đã thúc đẩy các công ty giành lại các nhà đầu tư bằng cách tập trung vào việc tăng lợi nhuận và sa thải một số trong số hàng chục nghìn công nhân được thuê để đáp ứng sự bùng nổ về chi tiêu cho công nghệ tiêu dùng của đại dịch. Với việc nhiều công ty công nghệ sa thải công nhân, việc cắt giảm nhân viên không còn là dấu hiệu của sự yếu kém. Giờ đây, các giám đốc điều hành đang tìm kiếm nhiều nơi hơn để họ có thể thu được nhiều công việc hơn với số lượng nhân viên ít hơn.

“Chúng tôi sẽ tiếp tục cẩn thận với những gì chúng tôi đầu tư và chúng tôi sẽ tiếp tục đầu tư vào những thứ mới, những lĩnh vực mới cũng như những thứ gây được tiếng vang với khách hàng. Và ở đâu chúng tôi có thể tìm thấy sự hiệu quả và làm được nhiều hơn với ít nguồn lực hơn, chúng tôi cũng sẽ làm điều đó,” Giám đốc tài chính của Amazon, Brian Olsavsky cho biết khi trả lời câu hỏi của phóng viên trong cuộc gọi thu nhập truyền thông hôm thứ Năm.

Mark Zandi, nhà kinh tế trưởng tại Moody's Analytics, cho biết: “Đó là cách hệ thống tư bản Mỹ hoạt động. “Thật tàn nhẫn khi cố gắng đạt được lợi nhuận và tạo ra sự giàu có. Nó chuyển hướng tài nguyên rất nhanh từ nơi này sang nơi khác.”

Gil Luria, nhà phân tích công nghệ của DA Davidson Co, cho biết những lo ngại về kinh tế và lạm phát trong năm 2022 và 2023 cũng làm giảm số lượng phần mềm và dịch vụ đám mây mà các doanh nghiệp mua.

Luria nói: “Điều đó đã lan truyền khắp toàn bộ hệ sinh thái phần mềm và nhìn vào năm 2024, có vẻ như các điểm dữ liệu gần đây nhất cho thấy mọi thứ không còn trở nên tồi tệ hơn nữa nhưng chúng vẫn chưa khá hơn. Khách hàng của họ vẫn chưa nới lỏng hầu bao.

Không thể quay trở lại mức tăng trưởng doanh thu ấn tượng như những năm trước, các giám đốc điều hành công nghệ thay vào đó chọn cách tạo ra những chuyển biến

Feb 07, 202411:25

Hướng dẫn cách vạn nhân mê lật kèo	Informational, Commercial năm 2024

Episode 1351 - Feb 6 - Câu chuyện hàng ngày về Xe (chạy bằng) điện và Xe (chạy bằng) xăng - Vina Technology at AI time

Một chiếc Tesla đâm vào bến cảng Oslo. Một phòng tắm hơi nổi đã đến giải cứu.

Gerrit De Vynck – WSJ. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số. Tháng 2, 2024

Hai người ngồi trên chiếc Tesla lái từ bến tàu Oslo xuống vịnh hẹp lạnh giá bên dưới đã nhanh chóng được giải cứu hôm thứ Năm – bằng một phòng tắm hơi nổi.

Đoạn video do người xem quay và được Agence France-Presse thu được cho thấy hai người cúi mình trên nóc một chiếc xe điện đang trôi trên mặt nước cách bến tàu khoảng 20 thước. Khi chiếc xe bắt đầu chìm xuống, phòng xông hơi khô hình khối giống như một chiếc nhà thuyền tiến về phía họ và hành khách trên đó giúp kéo hai người lên tàu.

Sở cảnh sát Oslo xác nhận trên X, trước đây là Twitter, rằng có hai người ở trong ô tô và được cứu nhờ một phòng tắm hơi nổi.

Người lái chiếc Tesla nói với tờ báo Na Uy Verdens Gang rằng anh ta nghĩ rằng chiếc xe đang đỗ khi nhấn ga, khiến chiếc xe lao khỏi bến tàu và lao vào bến cảng. Các bức ảnh chụp từ dịch vụ dây điện cho thấy một chiếc cần cẩu sau đó đã kéo chiếc xe còn nguyên vẹn lên khỏi mặt nước.

“Một vị khách chạy đến báo với tôi rằng có một chiếc ô tô đã rơi xuống nước. Sau đó, tôi tăng ga hết cỡ về phía những người đang trèo ra khỏi xe”, đội trưởng phòng tắm hơi Nicholay Nordahl, 26 tuổi, nói với tờ báo Na Uy. Hai vị khách tắm hơi người Pháp và Nordahl đã hỗ trợ việc giải cứu.

Cả phòng tắm hơi và Tesla đều rất phổ biến ở Na Uy. Reuters đưa tin Tesla là chiếc ô tô bán chạy nhất ở quốc gia Scandinavi trong năm thứ ba liên tiếp và hơn 80% số ô tô mới bán ra vào năm 2023 là xe điện. Nước này trong nhiều năm đã đưa ra các khoản trợ cấp cho việc mua ô tô điện khi cố gắng trở thành quốc gia đầu tiên trên thế giới loại bỏ việc bán ô tô chạy xăng.

Tesla đang đối đầu với các công đoàn trên khắp các quốc gia Bắc Âu sau khi từ chối ký thỏa thuận thương lượng tập thể với các thợ máy của hãng ở Thụy Điển. Công nhân cảng Na Uy đã thể hiện sự ủng hộ của họ bằng cách từ chối dỡ các chuyến hàng Tesla về nước.

Oslo nằm trên đỉnh vịnh hẹp Oslo dài 60 dặm, nối thủ đô Na Uy với Biển Bắc. Nhiệt độ nước ở vịnh hẹp là 33,6 độ F vào thứ Năm, chỉ cao hơn mức đóng băng một chút. Theo Đại học Minnesota, ở nhiệt độ đó, con người thường chỉ có thể sống sót trong 15 đến 45 phút, ngay cả khi có thiết bị nổi.

Nước Mỹ đã vượt qua 'điểm bùng phát' xe điện - nhưng nhiều người mua vẫn muốn có xe xăng

WSJ - Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số. Tháng 2, 2024

Khi xe điện vượt qua 5% doanh số bán hàng mới, chúng thường tiếp quản. Sự do dự của Mỹ có thể cản trở điều đó. [Trong bối cảnh này, "tiếp quản" có nghĩa là xe điện (EV) sẽ bắt đầu chiếm lĩnh thị trường. Một khi EV chiếm hơn 5% doanh số bán xe mới, chúng có xu hướng ngày càng trở nên phổ biến, có khả năng làm lu mờ các phương tiện chạy bằng xăng truyền thống.] [Trong bối cảnh này, "có thể cản trở" có nghĩa là sự do dự hoặc miễn cưỡng của Hoa Kỳ đối với xe điện (EV) có thể đóng vai trò là trở ngại hoặc rào cản đối với việc tiếp quản chung của EV trên thị trường. Cụm từ này cho thấy rằng nếu có sự do dự hoặc kháng cự ở Mỹ liên quan đến việc áp dụng xe điện, nó có khả năng làm chậm hoặc cản trở sự chấp nhận và thống trị rộng rãi của EV trên thị trường, ngay cả khi chúng vượt qua ngưỡng 5% trong doanh số bán hàng mới.]

Có một điểm bùng phát kỳ diệu về mặt lý thuyết cho việc áp dụng xe điện. Một số nhà nghiên cứu cho biết, khi khoảng 5 đến 10% doanh số bán ô tô mới là xe chạy hoàn toàn bằng điện, thì sẽ có rất nhiều tài xế đi theo. Họ dự đoán rằng doanh số bán ô tô điện khi đó sẽ tăng vọt - lên 25%, 50% và cuối cùng đạt gần 80% doanh số bán mới. Những người chấp nhận sớm yêu thích những công nghệ mới sáng bóng sẽ được thay thế bởi những người tiêu dùng phổ thông chỉ đang tìm kiếm một sản phẩm tốt.

Năm ngoái, Hoa Kỳ cuối cùng đã vượt qua mốc khó nắm bắt đó – 5% tổng số ô tô mới bán ra trong quý 4 là chạy hoàn toàn bằng điện. Và đầu năm nay, xe chạy hoàn toàn bằng điện chiếm khoảng 7% doanh số bán ô tô mới.

Feb 07, 202413:36

Hướng dẫn cách vạn nhân mê lật kèo	Informational, Commercial năm 2024

Episode 1350 - Feb 6 - Growth in Cloud Spending Reflects Early-Stage AI Efforts- Vina Technology at AI time

Growth in Cloud Spending Reflects Early-Stage AI Efforts

Tech giants this week reported a marked increase in cloud revenue due to AI services. CIOs say that is mainly from exploratory efforts.

By Isabelle Bousquette – WSJ - Feb. 1, 2024

Artificial intelligence is driving the growth of Big Tech’s cloud revenue, even as much of the spending still reflects preliminary efforts by customers.

“It’s just early days still,” said Choice Hotels Chief Information Officer Brian Kirkland about the company’s work in generative AI. “Most of the use cases are just exploratory.”

For cloud companies and customers alike, the question is when the technology will gain more traction.

Since its public debut over a year ago, generative AI has yet to gain enterprise adoption at scale, outside of some specific use cases, as businesses got up to speed on the technology and other factors, including the legal and privacy risks.

A recent Morgan Stanley CIO survey found that most CIOs don’t expect to have their first generative AI projects in production until the second half of 2024 and beyond.

But AI tests and proofs of concept have translated into more cloud usage.

Amazon.com, which reported earnings Thursday, said its new generative AI capabilities have resonated with customers and have started to be reflected in its financial results. It reported that Amazon Web Services segment sales increased 13% year-over-year. Google parent Alphabet reported on Tuesday 26% growth in its cloud unit, with AI being a contributor to that. Also on Tuesday, Microsoft said its Azure cloud business grew 30% for the quarter ended December 2023, crediting 6 percentage points to AI demand.

Microsoft attributed the bulk of AI spending on Azure to use of OpenAI’s latest models, use of third-party AI models such as those from Meta, Hugging Face and Nvidia, and use of its code generation tool, GitHub Copilot, all of which run on its cloud infrastructure.

Google Cloud said AI companies like Anthropic are training and running their own models on its infrastructure and enterprise users are leveraging its foundational model, Gemini. Google Cloud said that between the second and third quarters of 2023 the number of generative AI projects on its AI application-building platform, Vertex AI, grew sevenfold.

Both Google and Microsoft said they increased capital expenditures to build out their AI infrastructure.

“We’ve moved from talking about AI to applying AI at scale,” Microsoft Chief Executive Satya Nadella said Tuesday.

For many cloud customers, the ability to apply AI at scale remains somewhere in the future.

The uptick in AI usage on the cloud is in large part thanks to enterprise customers testing use cases, said Stefan Slowinski, global head of software research at investment bank BNP Paribas Exane.

“They haven’t been deployed. There’s low risk or no risk because you’re not putting it into people’s hands just yet. You’re just testing.”

He added, “You’re very much still in the trial phase, but obviously that does cost money and that’s where we’re seeing some of the ramping of infrastructure consumption to do that.”

Generative AI tests and proof of concepts run the gamut from customer service call centers to equipment repair.

Choice Hotels’ Kirkland said the company is currently testing an AI model on Amazon Web Services that would generate for call agents a summary of a customer’s past interactions on the Choice website when they call the service line.

Kirkland said it is too early to assess results of the testing but that this use case is just one example of what is possible with generative AI. He also added that he is not rushing to deploy anything. Ultimately, he said, “We will get there.”

At agricultural machinery and construction equipment provider CNH Industrial, Chief Digital and Information Officer Marc Kermisch said the company is tapping GPT model and Azure infrastructure to test several use cases. One, which essentially serves as a search engine for equipment

Feb 07, 202405:54

Hướng dẫn cách vạn nhân mê lật kèo	Informational, Commercial năm 2024

Episode 1349 - Feb 6 - Sự tăng trưởng trong chi tiêu trên nền tảng đám mây - Vina Technology at AI time - Moving Feb 4D

Sự tăng trưởng trong chi tiêu trên nền tảng đám mây phản ánh những nỗ lực AI giai đoạn đầu

Các gã khổng lồ công nghệ trong tuần này đã báo cáo doanh thu từ đám mây tăng rõ rệt nhờ dịch vụ AI. CIO nói rằng điều đó chủ yếu là từ những nỗ lực khám phá.

Isabelle Bousquette – WSJ - Ngày 1 tháng 2, 2024. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Kể từ khi ra mắt công chúng hơn một năm trước, AI tổng quát vẫn chưa được doanh nghiệp áp dụng trên quy mô lớn.

Trí tuệ nhân tạo đang thúc đẩy sự tăng trưởng doanh thu từ đám mây của các gã khổng lồ công nghệ, ngay cả khi phần lớn chi tiêu vẫn phản ánh những nỗ lực ban đầu của khách hàng.

“Vẫn còn sớm mà,” nói. Giám đốc Thông tin Brian Kirkland của Choice Hotels, về công việc của công ty trong lĩnh vực AI tổng hợp. “Hầu hết các trường hợp sử dụng chỉ mang tính khám phá.”

Đối với các công ty đám mây cũng như khách hàng, câu hỏi đặt ra là khi nào công nghệ này sẽ thu hút được nhiều sự chú ý hơn.

Kể từ khi ra mắt công chúng hơn một năm trước, AI tổng quát vẫn chưa được doanh nghiệp áp dụng trên quy mô lớn, ngoại trừ một số trường hợp sử dụng cụ thể, khi các doanh nghiệp bắt đầu tăng tốc công nghệ và các yếu tố khác, bao gồm cả rủi ro pháp lý và quyền riêng tư.

Mới đây Morgan StanleyKhảo sát của CIO cho thấy hầu hết các CIO không mong đợi các dự án AI t ạo nội dung đầu tiên của họ sẽ được sản xuất cho đến nửa cuối năm 2024 và hơn thế nữa.

Nhưng các thử nghiệm AI và bằng chứng về khái niệm đã chuyển sang việc sử dụng đám mây nhiều hơn.

Amazon.com, đã báo cáo thu nhập vào thứ Năm, cho biết khả năng AI mới của họ đã tạo được tiếng vang với khách hàng và bắt đầu được phản ánh trong kết quả tài chính của họ. Amazon.com báo cáo rằng doanh số phân khúc Dịch vụ web của Amazon đã tăng 13% so với cùng kỳ năm trước. Công ty mẹ Google (Alphabet) đã báo cáo vào thứ Ba về mức tăng trưởng 26% trong đơn vị đám mây của mình, trong đó AI là nhân tố góp phần vào điều đó. Cũng vào thứ ba, Microsoft cho biết hoạt động kinh doanh trên nền tảng đám mây Azure của họ đã tăng 30% trong quý kết thúc vào tháng 12 năm 2023, ghi nhận 6 điểm phần trăm cho nhu cầu AI.

Microsoft cho rằng phần lớn chi tiêu AI cho Azure là để sử dụng các mô hình mới nhất của OpenAI, sử dụng các mô hình AI của bên thứ ba như từ Meta, Hugging Face và Nvidiavà sử dụng công cụ tạo mã GitHub Copilot, tất cả đều chạy trên cơ sở hạ tầng đám mây của nó.

Google Cloud cho biết các công ty AI như Anthropic đang đào tạo và vận hành các mô hình của riêng họ trên cơ sở hạ tầng của mình và người dùng doanh nghiệp đang tận dụng mô hình nền tảng riêng, Gemini. Google Cloud cho biết từ quý 2 đến quý 3 năm 2023, số lượng dự án AI tổng quát trên nền tảng xây dựng ứng dụng AI của họ, Vertex AI, đã tăng gấp bảy lần.

Cả Google và Microsoft đều cho biết họ đã tăng chi tiêu vốn để xây dựng cơ sở hạ tầng AI của mình.

Giám đốc điều hành Microsoft Satya Nadella cho biết hôm thứ Ba: “Chúng tôi đã chuyển từ “nói về AI” sang “áp dụng AI” trên quy mô lớn”.

Đối với nhiều khách hàng trên nền tảng đám mây, khả năng áp dụng AI trên quy mô lớn vẫn còn ở tương lai.

Stefan Slowinski, người đứng đầu bộ phận nghiên cứu phần mềm toàn cầu tại ngân hàng đầu tư BNP Paribas Exane cho biết, sự gia tăng sử dụng AI trên đám mây phần lớn là nhờ các khách hàng doanh nghiệp đang thử nghiệm các trường hợp sử dụng.

“Họ chưa được triển khai. Rủi ro thấp hoặc không có rủi ro vì chưa giao nó vào tay người khác (khách hàng). Họ chỉ đang thử nghiệm thôi.”

Stefan Slowinski nói thêm, “Bạn vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm, nhưng rõ ràng là điều đó sẽ tốn kém và đó là lúc chúng tôi thấy một số sự gia tăng tiêu thụ cơ sở hạ tầng để thực hiện điều đó.”

Các thử nghiệm AI tổng quát và bằng chứng về các khái niệm vận hành nhiều loại từ trung tâm cuộc gọi dịch vụ khách hàng đến sửa chữa thiết bị

Kirkland của Choice Hotels cho biết công ty hiện đang thử nghiệm một mô hình AI trên Amazon Web Services để tạo ra cho các đại lý cuộc gọi bản tóm tắt về các tương tác trước đây của khách hàng

Feb 07, 202407:09

Hướng dẫn cách vạn nhân mê lật kèo	Informational, Commercial năm 2024

Episode 1348 - Feb 5 - Phần 1 - Làm thế nào để trở nên giàu có trong thế kỷ 21 - Vina Technology at AI time

Làm thế nào để trở nên giàu có trong thế kỷ 21 - Phần 2

Cuộc đua trở thành siêu cường kinh tế tiếp theo

The Economist - Ngày 2 tháng 1 năm 2024.

Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Ngón tay cái màu xanh lá cây

Những hạn chế này đối với cả ngành sản xuất cơ bản lẫn nỗ lực vượt lên phía trước đang giúp thuyết phục một số quốc gia thử cách tiếp cận khác: thu hút các ngành sử dụng tài nguyên thiên nhiên của họ, đặc biệt là kim loại và khoáng sản thúc đẩy quá trình chuyển đổi xanh. Các chính phủ ở Mỹ Latinh rất quan tâm. Cộng hòa Dân chủ Congo và Zimbabwe cũng vậy. Nhưng Indonesia đang dẫn đầu và làm điều đó một cách mạnh mẽ. Kể từ năm 2020, nước này đã cấm xuất khẩu bauxite và niken, những mặt hàng chiếm 7% và 22% nguồn cung toàn cầu. Các quan chức hy vọng rằng bằng cách kiểm soát chặt chẽ, họ có thể khiến các nhà máy lọc dầu chuyển về nước. Sau đó, họ muốn lặp lại thủ thuật này, thuyết phục từng giai đoạn của chuỗi cung ứng tuân theo, cho đến khi công nhân Indonesia chế tạo được mọi thứ từ linh kiện pin đến tua-bin gió.

Các quan chức cũng đang cung cấp các ưu đãi, dưới dạng cả tiền mặt và cơ sở vật chất. Indonesia đang trong giai đoạn bùng nổ cơ sở hạ tầng: chi tiêu từ năm 2020 đến năm 2024 phải đạt 400 tỷ USD, tăng hơn 50% mỗi năm so với năm 2014. Điều này bao gồm tài trợ cho ít nhất 27 khu công nghiệp trị giá hàng tỷ đô la, bao gồm cả Công viên Kalimantan, được xây dựng trên 13.000 ha rừng nhiệt đới Bornean trước đây với chi phí 129 tỷ USD. Các nước khác cũng đang cung cấp chất làm ngọt. Các công ty muốn lắp đặt các tấm pin mặt trời ở Brazil sẽ nhận được trợ cấp để xây dựng chúng ở đó. Bolivia đã quốc hữu hóa ngành công nghiệp lithium nhưng các tập đoàn nhà nước mới sẽ được phép liên doanh với các công ty Trung Quốc.

Cách tiếp cận này – cố gắng mở rộng quy mô chuỗi cung ứng năng lượng – ít có tiền lệ. Các quốc gia có nhiều dầu mỏ nhất thế giới chủ yếu xuất khẩu dầu thô ra nước ngoài. Thật vậy, hơn 40% công suất lọc dầu toàn cầu có thể được tìm thấy ở Mỹ, Trung Quốc, Ấn Độ và Nhật Bản. Ả Rập Saudi tinh chế chưa tới 1/4 sản lượng họ sản xuất; Saudi Aramco, gã khổng lồ dầu mỏ nhà nước, lọc dầu ở miền bắc Trung Quốc. Việc thử nghiệm lệnh cấm xuất khẩu chủ yếu diễn ra ở những mặt hàng đơn giản hơn, chẳng hạn như gỗ ở Ghana và chè ở Tanzania. Ngược lại, việc thu được niken đủ tinh khiết để sử dụng trong xe điện từ nguồn cung của Indonesia là cực kỳ phức tạp, Matt Geiger của MJG Capital, một quỹ phòng hộ, lưu ý. Làm như vậy đòi hỏi phải có ba loại nhà máy khác nhau và niken sau đó phải đi qua nhiều nhà máy khác trước khi đi vào ô tô.

Nhiên liệu hóa thạch đã làm cho nhiều vùng ở vùng Vịnh trở nên giàu có, nhưng hầu hết mọi ngành công nghiệp trên thế giới đều liên tục tiêu thụ dầu mỏ. Không có gì đảm bảo rằng vận may từ kim loại xanh sẽ lớn gần như vậy. Pin chỉ cần thay thế vài năm một lần. Các quan chức tại Cơ quan Năng lượng Quốc tế, một cơ quan toàn cầu, cho rằng lợi nhuận từ hàng hóa xanh sẽ đạt đỉnh trong vài năm tới, sau đó sẽ giảm dần. Hơn nữa, sự phát triển công nghệ có thể đột ngột làm giảm nhu cầu đối với một số kim loại nhất định (ví dụ, nếu một loại hóa chất pin khác chiếm ưu thế).

Trong khi đó, những người hưởng lợi từ nhiên liệu hóa thạch đang thử một chiến lược hoàn toàn khác: tái tạo lại trạm trung chuyển. Vùng Vịnh muốn trở thành nơi thế giới kinh doanh, chào đón thương mại từ mọi nơi trên thế giới và cung cấp nơi trú ẩn khỏi những căng thẳng địa chính trị, đặc biệt là giữa Mỹ và Trung Quốc. Đến năm 2050, thế giới lẽ ra phải đạt mức phát thải ròng bằng 0. Mặc dù vùng Vịnh giàu có nhưng nền kinh tế của vùng này vẫn đang phát triển. Lực lượng lao động địa phương có tay nghề kém hơn ở Malaysia nhưng lại nhận được mức lương tương đương với lao động ở Tây Ban Nha. Điều này làm cho lao động nước ngoài trở nên cần thiết. Ở Ả Rập Saudi, họ chiếm 3/4 tổng lực lượng lao động.

Các Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất (UAE) là một trong những quốc gia đầu tiên trong khu vực đa dạng hóa.

Feb 05, 202412:24

Hướng dẫn cách vạn nhân mê lật kèo	Informational, Commercial năm 2024

Episode 1347 - Feb 5 - Phần 1 - Làm thế nào để trở nên giàu có trong thế kỷ 21 - Vina Technology at AI time

Làm thế nào để trở nên giàu có trong thế kỷ 21 - Phần 1

Cuộc đua trở thành siêu cường kinh tế tiếp theo

The Economist - Ngày 2 tháng 1 năm 2024.

Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Đến năm 2050 sẽ có một thế hệ quyền lực kinh tế mới—nếu mọi việc diễn ra theo đúng kế hoạch. Narendra Modi, thủ tướng Ấn Độ, muốn gdp bình quân đầu người của đất nước ông vượt qua ngưỡng thu nhập cao của Ngân hàng Thế giới ba năm trước đó. Các nhà lãnh đạo Indonesia cho rằng họ còn thời gian đến giữa thế kỷ, khi dân số già đi sẽ bắt đầu cản trở tăng trưởng để bắt kịp các nước giàu. Giữa thế kỷ này cũng là giai đoạn cuối cùng của nhiều cuộc cải cách “Tầm nhìn 2030” của Muhammad bin Salman. Thái tử Ả Rập Saudi muốn biến đất nước của mình từ một nước sản xuất dầu mỏ thành một nền kinh tế đa dạng. Các quốc gia nhỏ hơn khác, bao gồm Chile, Ethiopia và Malaysia, đều có kế hoạch riêng.

Những điều này rất khác nhau, nhưng tất cả đều có điểm chung: tham vọng ngoạn mục. Các quan chức Ấn Độ cho rằng cần phải đạt được mức tăng trưởng gdp 8% mỗi năm để đạt được mục tiêu của ông Modi – cao hơn 1,5 điểm phần trăm so với mức trung bình mà nước này đã đạt được trong ba thập kỷ qua. Indonesia sẽ cần tăng trưởng 7% mỗi năm, tăng từ mức trung bình 4,6% trong cùng kỳ. Nền kinh tế phi dầu mỏ của Ả Rập Saudi sẽ phải tăng trưởng 9% một năm, tăng từ mức trung bình 2,8%. Mặc dù năm 2023 là một năm tốt đẹp đối với cả ba công ty nhưng không có công ty nào đạt được mức tăng trưởng với tốc độ như vậy. Rất ít quốc gia duy trì được tốc độ tăng trưởng như vậy trong 5 năm chứ đừng nói đến 30 năm.

Cũng không có một công thức rõ ràng nào cho sự tăng trưởng nhanh chóng. Để thúc đẩy sự thịnh vượng, các nhà kinh tế thường đề xuất những cải cách tự do hóa theo kiểu mà Quỹ Tiền tệ Quốc tế và Ngân hàng Thế giới đã tiến hành kể từ những năm 1980 dưới nhãn hiệu “đồng thuận Washington”. Trong số những biện pháp được áp dụng rộng rãi nhất là các chính sách tài chính thận trọng và tỷ giá hối đoái ổn định. Ngày nay các nhà kỹ trị kêu gọi nới lỏng các quy tắc cạnh tranh và tư nhân hóa các công ty nhà nước. Tuy nhiên, những đề xuất này cuối cùng lại quan tâm đến việc loại bỏ các rào cản đối với tăng trưởng, thay vì thúc đẩy tăng trưởng. Quả thực, William Easterly của Đại học New York đã tính toán rằng, ngay cả trong số 52 quốc gia có chính sách phù hợp nhất với sự đồng thuận của Washington, tốc độ tăng trưởng gdp chỉ đạt trung bình 2% một năm từ năm 1980 đến năm 1998. Ông Modi và Hoàng tử Muhammad không sẵn lòng chờ đợi— họ muốn phát triển nhanh chóng.

Mục đích là đạt được mức tăng trưởng nhanh chóng mà các nước Đông Á đã đạt được trong những năm 1970 và 1980. Khi quá trình toàn cầu hóa lan rộng, họ đã tận dụng tối đa lực lượng lao động lớn và rẻ, giành được lợi thế trên thị trường ô tô (Nhật Bản), điện tử (Hàn Quốc) và dược phẩm (Singapore). Các ngành công nghiệp được xây dựng đằng sau những bức tường bảo hộ nhằm hạn chế nhập khẩu, sau đó phát triển mạnh khi thương mại với phần còn lại của thế giới được khuyến khích. Các công ty nước ngoài sau đó đã mang đến bí quyết và vốn cần thiết để tạo ra những hàng hóa phức tạp và có lợi nhuận cao hơn, đồng thời tăng năng suất.

Do đó, không có gì đáng ngạc nhiên khi các nhà lãnh đạo trên khắp thế giới đang phát triển vẫn nhiệt tình với lĩnh vực sản xuất. Năm 2015, ông Modi công bố kế hoạch tăng tỷ trọng ngành công nghiệp trong gdp của Ấn Độ lên 25%, từ mức 16%. “Bán ở mọi nơi nhưng sản xuất ở Ấn Độ,” ông kêu gọi các nhà lãnh đạo doanh nghiệp. Campuchia hy vọng sẽ tăng gấp đôi xuất khẩu của các nhà máy, ngoại trừ quần áo, vào năm 2025. Kenya muốn thấy lĩnh vực sản xuất của mình tăng trưởng 15% mỗi năm.

Tuy nhiên, có một trở ngại. Công nghiệp hóa thậm chí còn khó thực hiện hơn so với 40 hoặc 50 năm trước. Do tiến bộ công nghệ, cần ít công nhân hơn bao giờ hết để sản xuất một đôi tất. Ở Ấn Độ, số công nhân được yêu cầu vận hành một nhà máy vào năm 2007 ít hơn 5 lần so với năm 1980.

Feb 05, 202408:18

Hướng dẫn cách vạn nhân mê lật kèo	Informational, Commercial năm 2024

Episode 1346 - Feb 5 - Don’t Count on a Soft Landing for the Global Economy - Vina Technology at AI time

Don’t Count on a Soft Landing for the Global Economy

Kenneth Rogoff – Project Syndicate - Feb 2, 2024

Despite analysts’ increasingly optimistic forecasts for the coming year, the risks to global growth are still tilted to the downside. In fact, recent developments in China, Europe, and the United States suggest that the world economy’s biggest challenges may lie ahead.

A month into 2024, the consensus forecast for the global economy remains cautiously optimistic, with most central banks and analysts projecting either a soft landing or potentially no landing at all. Even my colleague Nouriel Roubini, famous for his bearish tilt, regards the worst-case scenarios as the least likely to materialize.

The CEOs and policymakers I spoke to during last month’s World Economic Forum (WEF) in Davos echoed this sentiment. The fact that the global economy did not slip into recession in 2023, despite the sharp rise in interest rates, left many experts upbeat about the outlook for 2024. When asked to explain their optimism, they either cited the US economy’s better-than-expected performance or predicted that artificial intelligence would catalyze a much-hoped-for productivity surge. As one finance minister remarked, “If you are not naturally optimistic, you should not be a finance minister.”

The world’s economists appear to share this outlook. The WEF’s Chief Economists Outlook for January 2024 found that while a majority of respondents foresaw a mild global downturn in 2024, most were not overly concerned and viewed the expected slowdown as a healthy correction to the inflationary pressures caused by excessive demand.

Even the disruption to global trade caused by Houthi attacks on commercial ships in the Red Sea and the ongoing wars in Ukraine and Gaza have not dampened the jubilant mood of analysts and business leaders. The US stock market is at record levels, and even the normally conservative International Monetary Fund revised its growth forecasts upward, with the latest World Economic Outlook describing the risks to global growth as “broadly balanced”. This characterisation marks a significant departure from the cautious tone the IMF typically uses to discourage finance ministers from engaging in unsustainable spending sprees.

In a crucial election year in which voters in dozens of countries – representing half the world’s population – will head to the polls, government spending is already expected to surge. In macroeconomics, this phenomenon is known as “political budget cycles”: incumbent politicians want to stimulate the economy to improve their chances of being re-elected, so they increase public spending and run larger deficits.

Despite the relatively buoyant consensus, recent developments suggest that the risks to global growth are still tilted to the downside. For starters, I am deeply sceptical of the Chinese government’s announcement that its economy grew by 5.2% in 2023.

GDP growth figures have long been a politically charged issue in China, particularly over the past year, as Xi Jinping consolidated his one-man rule by sacking numerous top officials, including his defence and foreign ministers. With the Chinese economy grappling with deflation, falling property prices and weak demand, it is increasingly evident that its economic woes are far from over – and that Xi is determined to control the narrative.

The combination of a prolonged economic slowdown and a collapsing real-estate sector could bring China to the brink of a Japan-style “lost decade”. The obvious Keynesian solution to the country’s slow-moving train wreck of collapsing real-estate ventures and local government debt is to initiate direct cash transfers to households. But, given that Chinese consumers are more inclined to save (in contrast to their spendthrift US counterparts), and that government debt is already rising rapidly, a debt-deflation spiral seems increasingly likely.

Feb 05, 202406:57

Hướng dẫn cách vạn nhân mê lật kèo	Informational, Commercial năm 2024

Episode 1345 - Feb 5 - Đừng tin kinh tế thế giới sẽ hạ cánh nhẹ nhàng – - Vina Technology at AI time

Đừng tin kinh tế thế giới sẽ hạ cánh nhẹ nhàng – sóng gió đang ở phía trước

Kenneth Rogoff – Project Syndicate - Thứ Sáu, ngày 2 tháng 2 năm 2024.

Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Các chuyên gia có vẻ lạc quan nhưng các sự kiện ở Trung Quốc, châu Âu và Mỹ cho thấy rủi ro vẫn nghiêng về nhược điểm

Vào tháng đầu năm 2024, dự báo đồng thuận cho nền kinh tế toàn cầu vẫn lạc quan một cách thận trọng, với hầu hết các ngân hàng trung ương và các nhà phân tích dự đoán sẽ hạ cánh nhẹ nhàng hoặc có khả năng không hạ cánh. Ngay cả đồng nghiệp của tôi, Nouriel Roubini, người nổi tiếng với xu hướng giảm giá, cũng coi những tình huống xấu nhất là ít có khả năng xảy ra nhất.

Các CEO và nhà hoạch định chính sách mà tôi đã nói chuyện trong Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF) ở Davos vào tháng trước đều đồng tình với quan điểm này. Việc nền kinh tế toàn cầu không rơi vào suy thoái vào năm 2023, bất chấp lãi suất tăng mạnh, khiến nhiều chuyên gia lạc quan về triển vọng năm 2024. Khi được yêu cầu giải thích sự lạc quan của mình, họ đều dẫn ra kết quả tốt hơn mong đợi của nền kinh tế Mỹ. hoặc dự đoán rằng trí tuệ nhân tạo sẽ xúc tác cho sự gia tăng năng suất được nhiều người mong đợi. Như một bộ trưởng tài chính đã nhận xét: “Nếu bạn không có bản chất lạc quan thì bạn không nên làm bộ trưởng tài chính”.

Các nhà kinh tế thế giới dường như chia sẻ quan điểm này. Báo cáo Triển vọng của các nhà kinh tế trưởng của WEF cho tháng 1 năm 2024 cho thấy rằng mặc dù đa số người được hỏi đã dự đoán về một cuộc suy thoái toàn cầu nhẹ vào năm 2024, nhưng hầu hết đều không quá lo ngại và coi sự suy thoái dự kiến là một sự điều chỉnh lành mạnh trước áp lực lạm phát do nhu cầu quá mức gây ra.

Ngay cả sự gián đoạn đối với thương mại toàn cầu do các cuộc tấn công của Houthi vào các tàu thương mại ở Biển Đỏ và các cuộc chiến đang diễn ra ở Ukraine và Gaza cũng không làm giảm bớt tâm trạng vui mừng của các nhà phân tích và lãnh đạo doanh nghiệp. Thị trường chứng khoán Hoa Kỳ đang ở mức kỷ lục và ngay cả Quỹ Tiền tệ Quốc tế vốn thường bảo thủ cũng đã điều chỉnh tăng dự báo tăng trưởng của mình, với Báo cáo Triển vọng Kinh tế Thế giới mới nhất mô tả rủi ro đối với tăng trưởng toàn cầu là “cân bằng tổng thể”. Đặc điểm này đánh dấu sự khác biệt đáng kể so với giọng điệu thận trọng mà IMF thường sử dụng để ngăn cản các bộ trưởng tài chính tham gia vào các khoản chi tiêu không bền vững.

Trong một năm bầu cử quan trọng mà cử tri ở hàng chục quốc gia - đại diện cho một nửa dân số thế giới - sẽ tham gia bỏ phiếu, chi tiêu chính phủ dự kiến sẽ tăng vọt. Trong kinh tế vĩ mô, hiện tượng này được gọi là “chu kỳ ngân sách chính trị”: các chính trị gia đương nhiệm muốn kích thích nền kinh tế để cải thiện cơ hội tái đắc cử nên họ tăng chi tiêu công và thâm hụt lớn hơn.

Bất chấp sự đồng thuận tương đối tích cực, những diễn biến gần đây cho thấy rủi ro đối với tăng trưởng toàn cầu vẫn nghiêng về phía giảm. Đầu tiên, tôi vô cùng nghi ngờ về thông báo của chính phủ Trung Quốc rằng nền kinh tế nước này tăng trưởng 5,2% vào năm 2023.

Số liệu tăng trưởng GDP từ lâu đã là một vấn đề chính trị ở Trung Quốc, đặc biệt là trong năm qua, khi Tập Cận Bình củng cố quyền cai trị của một người bằng cách sa thải nhiều quan chức hàng đầu, bao gồm cả bộ trưởng quốc phòng và ngoại giao. Với việc nền kinh tế Trung Quốc đang vật lộn với giảm phát, giá bất động sản giảm và nhu cầu yếu, ngày càng có bằng chứng cho thấy những tai ương kinh tế của nước này còn lâu mới kết thúc - và Tập quyết tâm kiểm soát câu chuyện.

Sự kết hợp giữa suy thoái kinh tế kéo dài và lĩnh vực bất động sản sụp đổ có thể đẩy Trung Quốc đến bờ vực của một “thập kỷ mất mát” kiểu Nhật Bản. Giải pháp rõ ràng của Keynes cho vấn đề tàu hỏa đang di chuyển chậm chạp của đất nước do sự sụp đổ của các dự án bất động sản và nợ của chính quyền địa phương là bắt đầu chuyển tiền mặt trực tiếp đến các hộ gia đình. Tuy nhiên, do người tiêu dùng Trung Quốc có xu hướng tiết kiệm nhiều hơn (ngược lại với những người tiêu dùng

Feb 05, 202407:13

Hướng dẫn cách vạn nhân mê lật kèo	Informational, Commercial năm 2024

Episode 1342 - Feb 4 - Sản xuất thông minh – Vấn đề nan giải khi triển khai - Vina Technology at AI time

Sản xuất thông minh – Vấn đề nan giải khi triển khai

Tài liệu từ Internet - Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số. Tháng 2, 2024

Khi đại dịch COVID-19 xảy ra vài năm trước, nó đã buộc phần lớn thế giới phải chuyển sang trực tuyến. Điều này cũng đẩy nhanh quá trình chuyển đổi kỹ thuật số trong sản xuất đã diễn ra trong nhiều thập kỷ. Một cuộc khảo sát của McKinsey vào cuối năm 2020 đã tiết lộ rằng các công ty đã bắt đầu hành trình Công nghiệp 4.0 có thể quản lý đại dịch tốt hơn và có thể duy trì hoạt động ngay cả trong thời kỳ khủng hoảng. Điều này buộc ngay cả những người lạc hậu cho đến nay cũng phải đánh giá lại tiến trình của hành trình kỹ thuật số của họ và đưa Công nghiệp 4.0 vào bối cảnh tương lai. Ngày nay các nhà sản xuất tin rằng Công nghiệp 4.0 sẽ giúp họ chuẩn bị tốt hơn cho những gián đoạn trong tương lai.

Sản xuất thông minh tìm cách xây dựng một hệ sinh thái sản xuất linh hoạt, có khả năng đáp ứng, hiệu quả và ít bị gián đoạn hơn bằng cách sử dụng các công nghệ như máy móc được kết nối, AI / học máy cũng như phân tích dự đoán và tự động hóa. Mặc dù hầu hết các nhà sản xuất đều bị thuyết phục về sự cần thiết của chuyển đổi kỹ thuật số sang sản xuất thông minh, nhưng sự do dự khi thực hiện hành trình này bắt nguồn từ thực tế là quá trình thực hiện được cho là tốn kém, mất thời gian, gián đoạn và rủi ro. Các nhà điều hành cũng không chắc chắn về cách các công nghệ Công nghiệp 4.0 như IOT, AI / học máy, v.v. sẽ phù hợp với ERP truyền thống hơn như thế nào. ["ERP" đề cập đến " Enterprise Resource Planning = Lập kế hoạch nguồn lực doanh nghiệp". Hoạch định nguồn lực doanh nghiệp (ERP) là một loại phần mềm mà các doanh nghiệp sử dụng để quản lý và tích hợp các quy trình cốt lõi khác nhau, chẳng hạn như tài chính, nguồn nhân lực, chuỗi cung ứng và quan hệ khách hàng. Hệ thống ERP giúp hợp lý hóa hoạt động, nâng cao hiệu quả và cung cấp một nền tảng tập trung cho thông tin và ra quyết định. Cụm từ này gợi ý rằng những con số được đề cập có liên quan đến thử nghiệm ERP, cho thấy rằng có những thay đổi trong cách các tổ chức đang kiểm tra hệ thống ERP của họ. Điều này có thể liên quan đến những tiến bộ trong phương pháp kiểm thử, công cụ hoặc chiến lược khi các doanh nghiệp thích ứng với bối cảnh phát triển của việc lập kế hoạch nguồn lực doanh nghiệp.]

Một mối quan tâm khác đối với bất kỳ dự án chuyển đổi nào có tính chất như vậy là liệu nên thực hiện một bước đột phá lớn hay bắt đầu với việc triển khai từng bước có mục tiêu. Đối với một nhà sản xuất đang tìm cách chuyển đổi hoàn toàn bối cảnh kỹ thuật số của mình bằng cách triển khai lĩnh vực xanh, cách tiếp cận vụ nổ lớn có vẻ phù hợp hơn. Tuy nhiên, một phi công vẫn được khuyến khích mạnh mẽ. Đối với các nhà sản xuất đang tìm cách nâng cao khả năng ERP bằng cách bổ sung công nghệ Công nghiệp 4.0 vào bối cảnh hiện tại của họ, phương thức triển khai tăng dần có thể có ý nghĩa hơn.

Là một phần trong sản phẩm Infosys Cobalt, Giải pháp Sản xuất Riêng biệt của Infosys tìm cách cải thiện một số mối lo ngại này và đưa ra các giải pháp đi kèm nhằm giúp xây dựng các nhà máy thông minh hơn, nơi sàn phân xưởng được điều khiển bằng dữ liệu, các quyết định sản xuất được thúc đẩy bằng hiểu biết chuyên sâu và báo cáo sàn phân xưởng được tự động hóa. Là một phần của các giải pháp trọn gói dành cho nhà máy thông minh, chúng tôi đang phát triển một số giải pháp chính giúp đẩy nhanh hành trình hướng tới nhà máy thông minh của bạn bằng cách làm cho quy trình triển khai trở nên đơn giản và nhanh hơn nhưng vẫn cho phép linh hoạt điều chỉnh giải pháp theo nhu cầu của tổ chức.

"Hệ thống thực thi sản xuất" (MES = Manufacturing Execution Systems) đề cập đến các hệ thống phần mềm được sử dụng trong các ngành sản xuất để giám sát và quản lý việc thực hiện các hoạt động sản xuất trên sàn cửa hàng. MES đóng một vai trò quan trọng trong việc kết nối việc lập kế hoạch và kiểm soát quá trình sản xuất với các hoạt động sàn sản xuất thực tế.

MES giúp các tổ chức trong các khía cạnh

Feb 05, 202410:31

Hướng dẫn cách vạn nhân mê lật kèo	Informational, Commercial năm 2024

Episode 1342 - Feb 4 - AI tạo nội dung có thể biến đổi game như thế nào - Vina Technology at AI time

AI tạo nội dung có thể biến đổi ngành công nghiệp game như thế nào?

Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số. Tháng 2, 2024

Ngành công nghiệp game đã đi một chặng đường dài kể từ khi thành lập. Từ những trò chơi điện tử đầu tiên yêu cầu phải chơi ở các khu trò chơi điện tử cho đến những trải nghiệm phong phú mới nhất có thể tận hưởng thoải mái tại nhà riêng của bạn, chơi game luôn là việc vượt qua các ranh giới và khám phá những biên giới mới. Giờ đây, với sự trợ giúp của AI tạo nội dung, ngành công nghiệp game đã sẵn sàng để có thêm một bước nhảy vọt khổng lồ nữa. AI tạo nội dung đang cách mạng hóa cách phát triển và chơi trò chơi. Trong bài này, chúng ta sẽ xem xét kỹ hơn cách AI tạo nội dung đang thay đổi hoạt động chơi game và ý nghĩa của nó đối với tương lai của ngành này.

Một trong những tác động đáng kể nhất của AI tạo nội dung đối với việc chơi game là khả năng tạo ra môi trường sống động và chân thực hơn. Trước đây, các nhà phát triển trò chơi phải tự tay tạo ra mọi khía cạnh của thế giới trò chơi, từ địa hình cho đến các tòa nhà và nhân vật. Với AI tạo nội dung, các nhà phát triển có thể tự động tạo ra toàn bộ thế giới trò chơi, tiết kiệm thời gian và tài nguyên trong khi vẫn tạo ra môi trường sống động. Một ví dụ điển hình về điều này là trong trò chơi Minecraft, nơi AI tạo nội dung được sử dụng để tạo ra toàn bộ thế giới, bao gồm địa hình, hang động và công trình kiến trúc. Điều này cho phép khám phá gần như vô hạn, với những cảnh quan và môi trường mới để khám phá mỗi khi chơi trò chơi.

AI tạo nội dung cũng đang được sử dụng để tạo ra các nhân vật trong game thông minh và năng động hơn. Trước đây, các nhân vật trong game thường bị giới hạn trong những phản ứng và hành vi được lập trình sẵn. Với AI tạo nội dung, các nhân vật trong trò chơi giờ đây có thể học hỏi và thích ứng với hành động của người chơi, tạo ra trải nghiệm chơi game phong phú và hấp dẫn hơn. Ví dụ: trong trò chơi Left 4 Dead, zombie của kẻ thù sử dụng AI tạo nội dung để điều chỉnh hành vi của chúng cho phù hợp với hành động của người chơi. Nếu người chơi liên tục sử dụng cùng một chiến thuật, zombie sẽ học hỏi và thích nghi, khiến trò chơi trở nên thử thách và hấp dẫn hơn.

Một ví dụ về cách AI được sử dụng trong chơi game là trong việc phát triển các nhân vật không phải người chơi (NPC). Trước đây, các các nhân vật không phải người chơi thường rất đơn giản, có hành vi và hành động hạn chế. Nhưng với sự trợ giúp của AI, các các nhân vật không phải người chơi giờ đây có thể phức tạp hơn với những tính cách, động cơ và hành vi độc đáo. Điều này làm cho thế giới trò chơi trở nên sống động và năng động hơn, đồng thời mang đến cho người chơi trải nghiệm hấp dẫn hơn.

Một cách khác AI tạo nội dung đang thay đổi ngành công nghiệp game là cải tiến thiết kế trò chơi. Với AI, các nhà phát triển trò chơi có thể tạo ra cơ chế trò chơi phức tạp hơn, mang tính thử thách và bổ ích hơn cho người chơi. Ví dụ: AI có thể được sử dụng để tạo ra các nhiệm vụ linh hoạt phù hợp với hành động và quyết định của người chơi. Điều này tạo ra trải nghiệm cá nhân hóa hơn cho mỗi người chơi và giúp họ gắn kết lâu hơn. AI cũng có thể được sử dụng để phân tích hành vi và sở thích của người chơi, từ đó đưa ra quyết định thiết kế trò chơi. Bằng cách hiểu những gì người chơi thích và những gì khiến họ thất vọng, các nhà phát triển trò chơi có thể tạo ra những trò chơi hấp dẫn và lôi cuốn hơn. Điều này giúp giữ chân người chơi tốt hơn và có nhiều trò chơi thành công hơn về tổng thể.

Một cách khác mà AI tạo nội dung sử dụng trong ngành game là thông qua việc tạo ra các mô phỏng vật lý thực tế hơn. Điều này cho phép các chuyển động và tương tác thực tế hơn giữa các vật thể trong thế giới trò chơi. Ví dụ: trong trò chơi NBA 2K, AI tạo nội dung được sử dụng để mô phỏng tính chất vật lý của một trò chơi bóng rổ, tạo ra trải nghiệm chân thực và sống động hơn cho người chơi.

Feb 05, 202406:10

Hướng dẫn cách vạn nhân mê lật kèo	Informational, Commercial năm 2024

Episode 1342 - Feb 4 - AI đang thay đổi sự phát triển trò chơi như thế nào - Vina Technology at AI time

AI đang thay đổi sự phát triển trò chơi như thế nào

"UGC" là viết tắt của "Nội dung do người dùng tạo"

Rachel Kaser - Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số. Tháng 2, 2024

Trí tuệ nhân tạo đã là một phần cơ bản của trò chơi trong nhiều thập kỷ. Nó không phải là một phần mới hay mang tính cách mạng trong phát triển trò chơi. Tuy nhiên, AI tạo nội dung là một công cụ mới trong kho vũ khí của nhà phát triển. Những người ủng hộ nói rằng AI tạo nội dung có khả năng cách mạng hóa phát triển trò chơi - nhưng công nghệ này cũng có những lời chỉ trích gay gắt.

Thông thường, AI được sử dụng phổ biến nhất trong các trò chơi để tạo ra các hành vi trong trò chơi trong các nhân vật không phải người chơi (NPC) hoặc môi trường mới trong các trò chơi được tạo theo thủ tục (ví dụ: roguelike) ["roguelikes" đề cập đến một thể loại trò chơi điện tử được đặc trưng bởi một số tính năng chơi trò chơi nhất định].

Mặt khác, AI tạo nội dung bổ sung một số trường hợp sử dụng mới cho công nghệ từ giai đoạn phát triển sớm nhất của trò chơi.

AI tạo nội dung đang ngày càng phổ biến, phần lớn nhờ vào các công cụ như ChatGPT, Midjourney và các công cụ khác. Ngành công nghiệp trò chơi cũng không ngoại lệ, vì các công cụ AI tạo nội dung đã bắt đầu tích hợp vào phát triển trò chơi và tạo nội dung do người dùng tạo.

AI tạo nội dung sự len lỏi vào phát triển trò chơi

Một cách mà các nhà phát triển đã kết hợp AI vào quá trình phát triển của họ là tạo ra nghệ thuật và tài sản. AI tạo nội dung được đào tạo với một số ít hình ảnh có thể tạo ra một số lượng đáng kể các mảnh tương tự nhanh hơn con người. Ngoài ra, các công cụ như DALL-E 2 và ChatGPT có thể được sử dụng bởi các nhà văn trò chơi để tạo ra những câu chuyện gốc, mở rộng dựa trên ý tưởng cốt lõi hoặc tạo văn bản trong trò chơi.

Gần đây, Scenario đã mở ra nền tảng AI tạo nội dung của mình cho các nhà phát triển. Nó có mục đích cung cấp các máy tạo nội dung có thể đào tạo riêng lẻ, mà các nhà phát triển có thể sử dụng để tạo ra các tác phẩm nghệ thuật phù hợp với phong cách cụ thể của họ. Giám đốc điều hành kịch bản Emmanuel de Maistre đã chứng minh cho GamesBeat cách điều này hoạt động bằng cách tạo ra hàng chục tác phẩm nghệ thuật nhỏ dựa trên một loạt các lời nhắc. de Maistre cũng cho thấy quá trình này hoạt động như thế nào trên Twitter, tạo ra một số hình ảnh về chai thuốc bằng cách sử dụng Scenario.

Một số nhà phát triển cũng đang sử dụng AI trong việc tạo nhân vật. Ready Player Me, một nền tảng tạo hình đại diện metaverse, gần đây đã đưa ra một thử nghiệm về người tạo AI tạo ra nó. Người chơi có thể sử dụng AI để tạo ra quần áo trong trò chơi của riêng mình.

Theo Giám đốc điều hành RPM Timmu Tõke, mục đích của việc sử dụng AI là để người chơi tham gia nhiều hơn vào giao diện hình đại diện của họ. Ông nói với GamesBeat, " AI tạo nội dung chắc chắn sẽ thay đổi cách tạo nội dung 3D và avatar được tạo ra. Chúng tôi đang đặt mục tiêu đi đầu trong điều đó và hiểu mọi thứ đang thay đổi như thế nào và sau đó thay đổi bản thân với điều đó."

Các nhà phát triển khác đã sử dụng AI tạo nội dung để cải thiện trí tuệ nhân tạo trong trò chơi "truyền thống" hơn. Ví dụ, Inworld AI có kế hoạch sử dụng công nghệ này để cung cấp cho các nhân vật không phải người chơi (NPC) trong trò chơi nhiều cuộc đối thoại hơn để đáp lại những gì người chơi nói với họ. Họ đã sử dụng điều này để tạo ra một bản demo của một ông già Noel ảo, người đáp ứng các tương tác của trẻ em với anh ta.

Nội dung do người dùng và AI tạo nội dung

Tuy nhiên, một số làn sóng lớn nhất mà AI đang tạo ra trong phát triển trò chơi không chỉ trong thế giới phát triển trò chơi chính thống. Như Dean Takahashi đã viết gần đây, các công cụ AI đang trở thành một yếu tố chính trong việc tạo ra nội dung do người dùng tạo. Loại nội dung này có rất nhiều trong các trò chơi như Roblox và Minecraft, và những người sáng tạo đã sử dụng công nghệ này đã tích lũy được sự hoan nghênh và lợi nhuận. Roblox thậm chí còn tung ra các công cụ AI tạo nội dung

Feb 05, 202408:09

Hướng dẫn cách vạn nhân mê lật kèo	Informational, Commercial năm 2024

Episode 1341 - Feb 4 - Phần 3 - Nghiên cứu đa quốc gia về cách sử dụng ChatGPT của sinh viên đại học - Vina Technology at AI time

Nghiên cứu đa quốc gia về cách sử dụng ChatGPT của sinh viên đại học - Phần 3

Tài liệu từ Internet - Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Để làm sáng tỏ các khía cạnh nhiều mặt thúc đẩy việc áp dụng ChatGPT của sinh viên đại học vì mục đích giáo dục, một nghiên cứu đã xác nhận một công cụ khảo sát dựa trên mô hình chấp nhận công nghệ (TAM). Công cụ này, được gọi là “TAME-ChatGPT” (Mô hình chấp nhận công nghệ được chỉnh sửa để đánh giá việc áp dụng ChatGPT) đã phân tích một loạt các yếu tố có thể ảnh hưởng đến thái độ và hành vi của sinh viên đại học đối với ChatGPT và cách sử dụng nó.

Do đó, mục tiêu chính của nghiên cứu này là phân tích mức độ và các yếu tố quyết định việc sử dụng ChatGPT của sinh viên đại học ở các quốc gia nói tiếng Ả Rập. Nghiên cứu nhằm mục đích cung cấp những hiểu biết sâu sắc hơn có thể cung cấp thông tin cho các nhà giáo dục, nhà hoạch định chính sách và tổ chức học thuật về các khả năng và mối quan tâm liên quan đến việc tích hợp ChatGPT trong giới học thuật. Mục tiêu nghiên cứu gồm việc xác nhận tính hợp lệ của công cụ khảo sát TAME-ChatGPT được hình thành nhằm nâng cao hiểu biết về các yếu tố phức tạp ảnh hưởng đến việc áp dụng ChatGPT trong môi trường giáo dục theo quan điểm của sinh viên.

Nghiên cứu này khác biệt nhờ cách tiếp cận có phương pháp sử dụng công cụ “TAME-ChatGPT”. Công cụ khảo sát này được thiết kế đặc biệt để đánh giá thái độ đối với ChatGPT và việc áp dụng nó trong sinh viên đại học, tạo điều kiện hiểu biết chi tiết về các yếu tố khác nhau có thể hình thành nhận thức và tương tác của sinh viên đại học với ChatGPT.

Ngoài ra, việc tập trung vào sinh viên đại học ở các quốc gia nói tiếng Ả Rập nhằm mục đích làm sáng tỏ các yếu tố văn hóa và ngôn ngữ có thể ảnh hưởng đến việc áp dụng công nghệ trong môi trường giáo dục. Do đó, mục tiêu nghiên cứu không chỉ đơn thuần là xác nhận công cụ “TAME-ChatGPT”, vì nó nhằm mục đích cung cấp những hiểu biết sâu sắc có giá trị cho các nhà giáo dục, nhà hoạch định chính sách và tổ chức học thuật về việc triển khai ChatGPT trong bối cảnh học thuật, đặc biệt tập trung vào một khu vực có thể không được trình bày đầy đủ trong một cuộc điều tra nghiên cứu như vậy.

Thảo luận

Trong nghiên cứu này, gần một phần tư số sinh viên tham gia cho biết việc sử dụng ChatGPT nêu bật việc áp dụng rộng rãi công cụ dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn này, trước đây được công nhận là ứng dụng dành cho người tiêu dùng mở rộng nhanh nhất trong lịch sử. Tính linh hoạt của việc sử dụng ChatGPT hoặc ý định sử dụng nó như một sự trợ giúp trong các bài tập ở trường đại học đã được minh họa gần đây trong một nghiên cứu đa quốc gia lớn của Ibrahim và cộng sự. Nghiên cứu đa quốc gia này được thực hiện giữa các học giả và sinh viên ở Brazil, Ấn Độ, Nhật Bản, Vương quốc Anh và Hoa Kỳ, liên quan đến quan điểm của họ về ChatGPT, chỉ ra rằng phần lớn sinh viên có ý định sử dụng ChatGPT để hỗ trợ bài tập và dự đoán rằng các bạn cùng lớp của họ sẽ tán thành việc sử dụng nó, ngụ ý một sự thay đổi tiềm năng theo hướng sử dụng ChatGPT trở thành thông lệ tiêu chuẩn trong sinh viên đại học. Gần đây, Strzelecki đã mô tả tỉ mỉ các yếu tố đằng sau việc áp dụng ChatGPT trong số sinh viên đại học công lập Ba Lan. Nghiên cứu tiết lộ rằng thói quen có tác động lớn nhất đến ý định hành vi áp dụng ChatGPT, tiếp theo là kỳ vọng về hiệu suất và động lực hưởng thụ. Đối với hành vi sử dụng, các yếu tố quan trọng nhất là ý định hành vi, thói quen và điều kiện thuận lợi. Một nghiên cứu có liên quan và nghiêm ngặt khác giữa các sinh viên đại học ở UAE của Farhi và cộng sự cho thấy việc sử dụng ChatGPT ảnh hưởng đáng kể đến quan điểm, mối quan tâm và nhận thức về đạo đức của sinh viên đối với một công nghệ mang tính cách mạng như vậy.

Một số nghiên cứu trước đây đã chỉ ra tiện ích tiềm năng của ChatGPT là một ví dụ điển hình trong số các mô hình ngôn ngữ lớn khác trong giáo dục đại học.

Feb 05, 202408:01

Hướng dẫn cách vạn nhân mê lật kèo	Informational, Commercial năm 2024

Episode 1340 - Feb 3 - ChatGPT cung cấp thông tin y tế cho bệnh nhân ung thư thận - Vina Technology at AI time

ChatGPT cung cấp thông tin y tế cho bệnh nhân ung thư thận

Jongwon Choi và đồng sự - Báo cáo khoa học (Scientific Reports). Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

ChatGPT là công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến gần giống với ngôn ngữ của con người. Chúng tôi đã đánh giá liệu ChatGPT có thể giúp bệnh nhân hiểu về bệnh ung thư thận và thay thế việc tư vấn với bác sĩ tiết niệu hay không. Hai bác sĩ tiết niệu đã đưa ra mười câu hỏi thường gặp của bệnh nhân ung thư thận. Câu trả lời cho những câu hỏi này được tạo ra bằng ChatGPT. Mô hình SERVQUAL năm chiều được sử dụng để đánh giá chất lượng dịch vụ của ChatGPT. Cuộc khảo sát đã được gửi tới 103 bác sĩ tiết niệu qua email và 24 bác sĩ ung thư tiết niệu chuyên về ung thư thận được đưa vào làm chuyên gia với hơn 20 trường hợp ung thư thận tại phòng khám mỗi tháng. Tất cả những người trả lời đều là bác sĩ. Phát hiện của chúng tôi khẳng định rằng mặc dù nói chung có thể truy cập được câu trả lời của ChatGPT cho các câu hỏi về ung thư thận nhưng chúng không nên thay thế lời khuyên của bác sĩ tiết niệu.

Vì vậy, hãy nghĩ về mô hình SERVQUAL như một công cụ chẩn đoán để đánh giá sức khỏe của các dịch vụ, giống như bạn chẩn đoán sức khỏe của bệnh nhân. Thay vì kiểm tra các triệu chứng thể chất, bạn đang đánh giá sức khỏe của dịch vụ theo năm khía cạnh: độ tin cậy (dịch vụ nhất quán và chính xác), khả năng đáp ứng (dịch vụ kịp thời và nhanh chóng), đảm bảo (kiến thức và lịch sự của nhà cung cấp dịch vụ), sự đồng cảm (sự chú ý chăm sóc và cá nhân hóa) và hữu hình (khía cạnh vật lý hoặc ảo của dịch vụ). Nó giống như tiến hành kiểm tra kỹ lưỡng để đảm bảo dịch vụ ở trong tình trạng hàng đầu và đáp ứng nhu cầu của người dùng.

Giới thiệu

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã có được sức hút rộng rãi trên mọi khía cạnh của cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Việc tích hợp AI với các hệ thống chăm sóc sức khỏe ngày càng tăng lên. Một cột mốc quan trọng trong sự hợp tác giữa các bác sĩ và AI đã đạt được vào ngày 30 tháng 11 năm 2022, với sự ra mắt của phiên bản biến áp được đào tạo trước tạo ra trò chuyện GPT (ChatGPT) tiên tiến nhất của OpenAI. Chatbot AI tinh vi này, được xây dựng trên mô hình ngôn ngữ lớn, hiện có thể truy cập được thông qua giao diện web thân thiện với người dùng, cho phép công chúng truy cập miễn phí. Là một công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) tiên tiến, nó mô phỏng chặt chẽ ngôn ngữ của con người. Tính năng này đạt được bằng cách sử dụng thuật toán học sâu được đào tạo trên tập dữ liệu mở rộng chứa 175 tỷ tham số. Mặc dù công nghệ ChatGPT không phải là mới nhưng khía cạnh đáng chú ý của nó nằm ở việc nó có sẵn cho công chúng mà không phải trả thêm phí. Hơn nữa, giao diện thân thiện với người dùng và tập dữ liệu lớn góp phần tạo nên sự độc đáo của ChatGPT.

Bệnh nhân ung thư thận có thể lo ngại về đặc điểm bệnh, xét nghiệm chẩn đoán và các lựa chọn điều trị hiện có. Trong khi chụp CT thường được sử dụng để chẩn đoán ung thư biểu mô tế bào thận (RCC) với độ chính xác cao (70–80%), bệnh nhân có thể đặt câu hỏi về việc thiếu các xét nghiệm chẩn đoán khác như sinh thiết hoặc chụp MRI. Ngoài ra, sự xuất hiện của các phương pháp điều trị mới, chẳng hạn như sự kết hợp giữa lenvatinib và pembrolizumab cho RCC di căn, đặt ra câu hỏi về khả năng tiếp cận các phương pháp điều trị tiên tiến nhất cho bệnh nhân.

Mô hình SERVQUAL là một công cụ nghiên cứu đánh giá năm khía cạnh—hữu hình, độ tin cậy, khả năng đáp ứng, sự đảm bảo và sự đồng cảm—ảnh hưởng đến nhận thức của khách hàng như thế nào. Đây là thang đo phổ biến nhất được sử dụng để mô tả chất lượng dịch vụ tại các bệnh viện trên toàn thế giới. Nó được thiết kế bởi Zeithamlai, Parasuraman và Berry vào năm 1985 để đánh giá chất lượng dịch vụ phi y tế. Thang đo SERVQUAL ban đầu bao gồm 44 câu hỏi. Câu trả lời cho các câu hỏi được trình bày theo thang đo Likert năm điểm. SERVQUAL chủ yếu được sử dụng để đánh giá chất lượng dịch vụ y tế trong bệnh viện và cơ sở chăm sóc sức khỏe.

Feb 03, 202412:49

Hướng dẫn cách vạn nhân mê lật kèo	Informational, Commercial năm 2024

Episode 1339 - Feb 3 - Phần 2 - Nghiên cứu đa quốc gia về cách sử dụng ChatGPT của sinh viên đại học - Vina Technology at AI time

Nghiên cứu đa quốc gia về cách sử dụng ChatGPT của sinh viên đại học - Phần 2

Tài liệu từ Internet - Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Nhiều nghiên cứu đã nhấn mạnh tiềm năng đáng kể của mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT trong môi trường giáo dục đại học. Ví dụ, Ray đã minh họa cách ChatGPT có thể làm phong phú thêm nền giáo dục y tế một cách đáng kể bằng cách cung cấp kiến thức chuyên sâu về nhiều tình trạng và phương pháp điều trị y tế khác nhau. Trong một đánh giá có hệ thống ban đầu, Sallam đã kết luận rằng ChatGPT có thể có lợi trong giáo dục chăm sóc sức khỏe khi được sử dụng dưới sự giám sát học thuật phù hợp, đặc biệt là trong việc hoàn thiện các kỹ năng giao tiếp. Việc dễ dàng tiếp cận các mô hình AI như vậy cũng mang lại cơ hội trong giáo dục chăm sóc sức khỏe, thúc đẩy sự tương tác cá nhân hóa và từ đó khuyến khích việc học tập tự chủ và tăng cường nghiên cứu nhóm. Ngoài ra, Farrokhniaa và cộng sự đã tiến hành phân tích Điểm mạnh, Điểm yếu, Cơ hội và Thách thức (SWOT) trên ChatGPT để xác định tiềm năng của nó trong môi trường giáo dục. Farrokhniaa và cộng sự đề xuất rằng ChatGPT có thể tăng cường khả năng tiếp cận thông tin, tạo điều kiện thuận lợi cho trải nghiệm học tập được cá nhân hóa và giảm bớt gánh nặng giảng dạy, từ đó hợp lý hóa các nhiệm vụ và quy trình giáo dục quan trọng.

Mặt khác, những lo ngại chính đáng nảy sinh trước những thách thức có thể xảy ra khi triển khai AI trong giáo dục đại học, bao gồm cả khả năng phụ thuộc quá nhiều vào sự hỗ trợ của AI có thể liên quan đến việc ảnh hưởng đến tư duy phê phán và lý luận cũng như suy giảm khả năng phân tích. Đây dường như là một vấn đề lớn khi xét đến mục tiêu của giáo dục đại học là nâng cao khả năng nhận thức, vốn có thể bị tổn hại do phụ thuộc quá mức vào các công cụ công nghệ bao gồm các công cụ dựa trên AI.

Ngoài ra, chất lượng thông tin do AI tạo nội dung là một mối quan tâm lớn khác khi xem xét các mối lo ngại thực tế được báo cáo liên quan đến việc sử dụng các công cụ dựa trên AI bao gồm ChatGPT. Hơn nữa, chất lượng của các tập dữ liệu đào tạo được sử dụng trong phát triển mô hình ngôn ngữ lớn có thể dẫn đến việc tạo ra nội dung sai lệch. Cuối cùng, khả năng tiếp cận không đồng đều với các công cụ dựa trên AI ở các xã hội và khu vực khác nhau có thể làm trầm trọng thêm sự bất bình đẳng trong giáo dục cùng với các vấn đề tâm lý và sinh thái xã hội tiếp theo.

Một số nghiên cứu và đánh giá nêu bật những lo ngại có cơ sở liên quan đến tiện ích của mô hình ngôn ngữ lớn, bao gồm ChatGPT trong giáo dục đại học. Ví dụ, Tlili và cộng sự đã tiến hành một cuộc điều tra kỹ lưỡng về việc áp dụng ChatGPT trong môi trường giáo dục. Tlili và cộng sự nghiên cứu bao gồm ba phương pháp phân tích: phân tích mạng xã hội về các tweet, phân tích nội dung các cuộc phỏng vấn và kiểm tra chi tiết trải nghiệm của người dùng, đặc biệt tập trung vào những người áp dụng sớm ChatGPT trong bối cảnh giáo dục. Trong khi thừa nhận tính hiệu quả của ChatGPT trong giáo dục, Tlili và cộng sự nhấn mạnh rằng việc triển khai ChatGPT trong giáo dục đòi hỏi phải thận trọng trong việc xây dựng các hướng dẫn sử dụng mạnh mẽ hơn. Hơn nữa, Farrokhniaa và cộng sự trong phân tích SWOT của họ, họ đã xác định một số mối đe dọa tiềm ẩn do ChatGPT đặt ra đối với lĩnh vực giáo dục, bao gồm những thách thức trong việc hiểu bối cảnh, rủi ro đối với tính liêm chính trong học thuật, khả năng củng cố các thành kiến giáo dục, tạo điều kiện cho đạo văn và khả năng suy giảm các kỹ năng nhận thức nâng cao.

Việc tích hợp và chấp nhận thành công các công cụ đổi mới như ChatGPT trong môi trường giáo dục có thể bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố khác nhau giữa cả sinh viên và người hướng dẫn. Ví dụ: một yếu tố quan trọng ngăn cản việc sử dụng ChatGPT có thể là nhận thức về các rủi ro có thể xảy ra (ví dụ: rủi ro bảo mật, lo ngại về quyền riêng tư, thông tin không đáng tin cậy, nguy cơ bị cáo buộc đạo văn và vi phạm chính sách học thuật).

Do đó, rủi ro nhận thấy khi sử dụng ChatGPT có thể là

Feb 03, 202408:05

Hướng dẫn cách vạn nhân mê lật kèo	Informational, Commercial năm 2024

Episode 1338 - Feb 3 - Phần 1 - Nghiên cứu đa quốc gia về cách sử dụng ChatGPT của sinh viên đại học - Vina Technology at AI time

Nghiên cứu đa quốc gia về cách sử dụng ChatGPT của sinh viên đại học - Phần 1

Tài liệu từ Internet - Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Nghiên cứu đa quốc gia về yếu tố ảnh hưởng đến thái độ và cách sử dụng ChatGPT của sinh viên đại học

Các mô hình trí tuệ nhân tạo, như ChatGPT, có tiềm năng cách mạng hóa giáo dục đại học khi được triển khai đúng cách. Nghiên cứu này nhằm mục đích điều tra các yếu tố ảnh hưởng đến thái độ và việc sử dụng ChatGPT của sinh viên đại học ở các nước Ả Rập. Công cụ khảo sát “TAME-ChatGPT” được quản lý cho 2240 người tham gia từ Iraq, Kuwait, Ai Cập, Lebanon và Jordan. ["TAME-ChatGPT" đề cập đến công cụ khảo sát được sử dụng trong nghiên cứu. TAME (Technology Acceptance Model for Emerging Technologies) là viết tắt của Mô hình chấp nhận công nghệ cho các công nghệ mới nổi. Về cơ bản, nó là một công cụ được thiết kế để đánh giá cách người dùng nhận thức và chấp nhận các công nghệ mới. Trong bối cảnh này, các nhà nghiên cứu đã sử dụng khảo sát TAME-ChatGPT để thu thập dữ liệu từ 2240 người tham gia ở Iraq, Kuwait, Ai Cập, Lebanon và Jordan. Cuộc khảo sát có thể đi sâu vào các yếu tố như thái độ, nhận thức và ý định của người dùng liên quan đến ChatGPT, cung cấp thông tin chi tiết về cách công nghệ này được chấp nhận trong các bối cảnh văn hóa khác nhau.]

Trong số đó, 46,8% đã nghe nói về ChatGPT và 52,6% đã sử dụng nó trước khi nghiên cứu. Kết quả chỉ ra rằng thái độ tích cực và cách sử dụng ChatGPT được xác định bởi các yếu tố như tính dễ sử dụng, thái độ tích cực đối với công nghệ, ảnh hưởng xã hội, tính hữu ích nhận thức, ảnh hưởng hành vi/nhận thức, rủi ro nhận thức thấp và mức độ lo lắng thấp. Phân tích nhân tố xác nhận cho thấy tính đầy đủ của cấu trúc “TAME-ChatGPT”. Phân tích đa biến đã chứng minh rằng thái độ đối với việc sử dụng ChatGPT bị ảnh hưởng đáng kể bởi quốc gia cư trú, độ tuổi, loại trường đại học và kết quả học tập gần đây. Nghiên cứu này đã xác nhận “TAME-ChatGPT” là một công cụ hữu ích để đánh giá việc áp dụng ChatGPT của sinh viên đại học. Việc tích hợp thành công ChatGPT trong giáo dục đại học phụ thuộc vào mức độ dễ sử dụng, tính hữu ích được nhận thức, thái độ tích cực đối với công nghệ, ảnh hưởng xã hội, các yếu tố hành vi/nhận thức, mức độ lo lắng thấp và rủi ro được nhận thấy ở mức tối thiểu. Các chính sách áp dụng ChatGPT trong giáo dục đại học phải được điều chỉnh cho phù hợp với bối cảnh của từng cá nhân, có tính đến những thay đổi trong thái độ của sinh viên được quan sát trong nghiên cứu này.

Giới thiệu

Những tiến bộ nhanh chóng trong trí tuệ nhân tạo (AI) và việc áp dụng nó cho mục đích giảng dạy và giáo dục có thể đánh dấu một kỷ nguyên đổi mới mới trong giới học thuật. Việc áp dụng thành công AI trong giáo dục đại học có thể mở đường cho những thay đổi mang tính chuyển đổi với tiềm năng định hình lại các phương pháp sư phạm truyền thống. Một trong những tiến bộ mới nhất dựa trên AI là ChatGPT - một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) do OpenAI phát triển - nổi lên như một sự đổi mới mang tính thay đổi mô hình để thu thập thông tin.

Mô hình ngôn ngữ lớn có tiềm năng cách mạng hóa các phương pháp giảng dạy trong giáo dục đại học, đặc biệt trong các lĩnh vực như giáo dục, chăm sóc sức khỏe. Mặc dù các công cụ dựa trên AI có thể mang lại những khả năng đầy hứa hẹn để cải cách quy trình dạy và học, nhưng những công cụ này cũng phải đối mặt với sự hoài nghi và là chủ đề tranh luận đang diễn ra do có nhiều mối lo ngại, bao gồm các vấn đề đạo đức, vấn đề thực tế, nguy cơ lan truyền thông tin sai lệch, vấn đề bản quyền, trong số các mối quan tâm hợp lệ khác.

Hiện nay, sinh viên đại học phải đối mặt với một số thách thức bao gồm các vấn đề về chi phí gia tăng, quá tải thông tin, nhu cầu liên tục tiếp thu và phát triển các kỹ năng mới cũng như khung thời gian hạn chế để đạt được kết quả học tập dự định.

Feb 03, 202408:51

Hướng dẫn cách vạn nhân mê lật kèo	Informational, Commercial năm 2024

Episode 1337 - Feb 3 - Các trường hợp sử dụng hàng đầu - Vina Technology at AI time

Các trường hợp sử dụng hàng đầu của các tác nhân AI tạo nội dung cho các nhà sản xuất

Tài liệu từ Internet - Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số. Tháng 2, 2024

Khám phá tiềm năng biến đổi của các tác nhân AI tạo nội dung trong ngành sản xuất — một hướng dẫn toàn diện phác thảo các trường hợp sử dụng và ứng dụng trong thế giới thực để trao quyền cho các nhà sản xuất tự động hóa thông minh.

Bây giờ bạn đã quyết định trao quyền cho đơn vị sản xuất hoặc nhà máy của mình với công nghệ tiên tiến nhất hiện nay, bạn nên lên kế hoạch gì? Nghe nói về các tác nhân AI tạo nội dung? Những sinh vật thông minh này nắm giữ chìa khóa để tự động hóa các hoạt động, báo trước tương lai của sản xuất. Tài liệu này khám phá những gì các tác nhân AI tạo nội dung cung cấp cho lĩnh vực sản xuất. Hãy bắt đầu với phần giới thiệu nhanh về các tác nhân AI tạo ra thông minh.

Các tác nhân AI tạo nội dung - Giới thiệu ngắn gọn

Các tác nhân AI tạo nội dung là các hệ thống AI tiên tiến có khả năng hiểu các mục tiêu hoặc nhiệm vụ cụ thể, tạo chuỗi nhiệm vụ để đạt được các mục tiêu đã xác định, thực hiện các nhiệm vụ này dựa trên các ưu tiên và học hỏi từ các hành động trung gian cho đến khi mục tiêu được hoàn thành.

Tác nhân AI tạo nội dung khác với các hệ thống AI khác như thế nào?

Câu trả lời nằm ở quyền tự chủ mà họ cung cấp để thực hiện các nhiệm vụ được xác định một cách độc lập mà không cần bất kỳ sự can thiệp hoặc hướng dẫn nào của con người. Các tác nhân AI tạo nội dung cũng thể hiện các tính năng chính như phản ứng, chủ động, khả năng học tập và tính xã hội của chúng.

Khả năng phản ứng cho phép chúng phản ứng nhanh chóng với những thay đổi trong môi trường của chúng, trong khi sự chủ động cho phép chủ động và dự đoán các yêu cầu trong tương lai. Khả năng học tập cho phép chúng thích nghi và tinh chỉnh hành động của mình dựa trên kết quả trung gian cho đến khi mục tiêu cuối cùng được hoàn thành. Ngoài ra, tính xã hội của chúng thúc đẩy sự hợp tác liền mạch và giao tiếp hiệu quả với cả đối tác con người và các tác nhân khác. Bộ tính năng toàn diện này làm cho chúng thực sự thông minh, cho phép chúng thực hiện các quy trình với hiệu quả và sự khéo léo vô song.

Bộ tính năng của Tác nhân AI tạo nội dung

Nghe có vẻ thú vị? Sẽ thú vị hơn khi xem các nhà sản xuất có thể tận dụng công nghệ nóng nhất này như thế nào.

Tác nhân AI tạo nội dung cho các nhà sản xuất

Mặc dù các tác nhân AI tạo nội dung thông minh đang trưởng thành, nhiều triển khai lý thuyết được nhìn thấy trong tài liệu xung quanh việc sử dụng đúng công nghệ này. Thông qua nghiên cứu sâu rộng, chúng tôi đã kiểm tra tỉ mỉ nhiều tài nguyên, để biên soạn bộ sưu tập các trường hợp sử dụng mẫu mực này được thiết kế riêng cho các nhà sản xuất. Trong phần tiếp theo, chúng tôi trình bày các trường hợp sử dụng được quản lý cẩn thận, cung cấp thông tin chi tiết và hướng dẫn để trao quyền cho các nhà sản xuất trong việc khai thác toàn bộ tiềm năng của các tác nhân AI tạo nội dung thông minh.

Quản lý phi tập trung dựa trên tác nhân

Các tác nhân AI tạo nội dung thông minh đã nổi lên như một công cụ mạnh mẽ cho phép quản lý hiệu quả cho các nhà sản xuất trên các khía cạnh khác nhau của hoạt động của họ. Bài báo 'Phân loại và xem xét các hệ thống đa tác nhân trong phần sản xuất' đề xuất triển khai hệ thống đa tác nhân. Kiến trúc phi tập trung được trình bày trong bài báo này tạo điều kiện cho mức độ tự chủ cao cho tất cả các tác nhân tham gia điều phối các thành phần sản xuất. Các tác nhân AI tạo nội dung được sử dụng ở đây được đặc trưng bởi:

• Tự kiểm soát và cống hiến để thực hiện nhiệm vụ

• Khả năng giao tiếp/tương tác với các tác nhân khác

• Kiến thức về các tác nhân và môi trường khác

Đối với các nhà sản xuất, kiến trúc dựa trên tác nhân phi tập trung hỗ trợ các hoạt động sau:

• Thiết kế sơ bộ

• Lập kế hoạch sản xuất

• Hoạt động của máy công cụ

• Hệ thống gia công bề mặt phân tán

• Lập kế hoạch cổ điển và lập lịch nhiệm vụ

Hiểu khung tác nhân AI phi tập trung cho các quy trình sản xuất

Feb 03, 202411:39

Hướng dẫn cách vạn nhân mê lật kèo	Informational, Commercial năm 2024

Episode 1336 - Feb 2 - Nga đang thua trong trận chiến giành Biển Đen - Vina Technology at AI time

Nga đang thua trong trận chiến giành Biển Đen

Ukraine muốn duy trì hoạt động thương mại và phá hủy hạm đội của Nga

Vận chuyển đến và đi từ các cảng Biển Đen của Ukraine dọc theo hành lang tạm thời

Tài liệu từ Internet - Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số. Ngày 28 tháng Một, 2024

Vào ngày 19 tháng 9 các sĩ quan vận chuyển quân sự và dân sự Ukraine túm tụm trong một phòng điều khiển bí mật để theo dõi tàu Resilient Africa khi nó rời cảng Chornomorsk của Odessa. Vì đây là con tàu đầu tiên rời đi bằng hành lang vận chuyển khẩn cấp mới của Ukraine, được thiết lập sau sự sụp đổ của thỏa thuận ngũ cốc do Liên hợp quốc làm trung gian, căng thẳng đã tăng cao. Nga đã cảnh báo rằng họ có thể nổ súng vào các tàu sử dụng hành lang này. Các dịch vụ khẩn cấp đã sẵn sàng. "Chúng tôi đã sẵn sàng cho bất kỳ kịch bản nào", một trong những người có mặt trong phòng nói. "Chúng tôi thực sự khá lo lắng." Trong sự kiện này, con tàu đã ra khơi mà không gặp sự cố, dọc theo 150km bờ biển Ukraine trước khi đi vào lãnh hải Romania, sau đó là Bulgaria và tiếp tục đi qua eo biển Bosporus đến đích là cảng Haifa của Israel.

Việc tuyên bố một hành lang vận chuyển bất chấp các cuộc bắn phá của Nga luôn có rủi ro. Nhưng đối với Ukraine, đó là một nhu cầu chiến lược. Trước chiến tranh, 60% thương mại của nước này đi qua các cảng nước sâu, đi đến các thị trường ở châu Phi và Trung Đông, như đã làm trong nhiều thế kỷ. Quyết định tái áp đặt phong tỏa của Nga là một hành động chiến tranh kinh tế.

Vì vậy, Ukraine bắt đầu bí mật nghĩ ra con đường thay thế của riêng mình. Họ chọn vùng nước nông nhất, an toàn trước tàu ngầm Nga và đủ gần bờ biển để được bảo vệ bởi pháo binh trên bờ. "Chúng tôi tin rằng nó sẽ hiệu quả, nhưng đó là về việc thuyết phục những người khác", Yury Vaskov, Thứ trưởng Cơ sở hạ tầng Ukraine nói ["về việc thuyết phục người khác" cho thấy sự thành công của tuyến đường thay thế được bí mật nghĩ ra của Ukraine không chỉ phụ thuộc vào các khía cạnh kỹ thuật hoặc chiến lược của kế hoạch; Nó cũng xoay quanh việc thuyết phục hoặc giành được sự ủng hộ của người khác. Yury Vaskov, Thứ trưởng Cơ sở hạ tầng Ukraine, nhấn mạnh rằng hiệu quả của kế hoạch không chỉ là tin tưởng vào khả năng tồn tại của nó mà còn là thuyết phục các bên liên quan khác, có thể bao gồm các quan chức chính phủ, những người ra quyết định hoặc có thể là các đối tác quốc tế. Điều này chỉ ra rằng sự thành công của tuyến đường thay thế không chỉ được xác định bởi tính khả thi kỹ thuật của nó mà còn bởi khả năng thu hút sự hỗ trợ, phê duyệt hoặc hợp tác từ các bên liên quan. Nó có thể liên quan đến các nỗ lực ngoại giao, đàm phán hoặc chiến lược truyền thông để đảm bảo rằng những người khác, cả trong và ngoài Ukraine, sẽ tán thành và hợp tác với kế hoạch đã chọn].

Những con tàu đầu tiên ra khơi thua lỗ, nhưng niềm tin đã chứng kiến chi phí bảo hiểm cho các tàu đi theo tuyến đường giảm ba phần tư và lợi nhuận trở lại. Gần 500 tàu đã theo dõi châu Phi kiên cường ra vào Odessa. ["thua lỗ" đề cập đến tình huống hoạt động hoặc kinh doanh của những con tàu đầu tiên ra khơi bị thâm hụt tài chính hoặc lợi nhuận âm. Cụm từ chỉ ra rằng, ban đầu, chi phí vận hành các tàu trên tuyến đường cụ thể này vượt quá doanh thu được tạo ra từ các hoạt động đó. Các con tàu ban đầu không có lãi]

Quay lại từ đầu

Với 6,3 triệu tấn hàng hóa xuất khẩu trong tháng 12, ba cảng của khu vực Odessa - gồm Odessa, Chornomorsk và Pivdenny - hiện gần như trở lại khối lượng trước chiến tranh. Vào một ngày nắng bất thường vào cuối tháng Giêng, cảng Odessa đã kết hợp với nhịp điệu của kim loại trên kim loại ["nhịp điệu của kim loại trên kim loại", tác giả đang sử dụng ngôn ngữ sống động để mô tả những âm thanh nghe được tại cảng Odessa vào một ngày nắng đẹp vào cuối tháng Giêng. Thuật ngữ "nhịp điệu của kim loại trên kim loại" gợi ý một âm thanh lặp đi lặp lại và bộ gõ được tạo ra bởi sự tiếp xúc hoặc va chạm của các vật kim loại.

Feb 02, 202410:13

Hướng dẫn cách vạn nhân mê lật kèo	Informational, Commercial năm 2024

Episode 1335 - Feb 2 - Cơ hội tái đắc cử của ông Biden tốt hơn - Vina Technology at AI time

Cơ hội tái đắc cử của ông Biden tốt hơn so với những gì thường được nhận thức

The Economist - Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số. Ngày 1 tháng 2, 2024

Nền kinh tế hiện đang cung cấp một cơn gió ngược. Điều đó có thể sớm thay đổi

Người Mỹ không ấn tượng với cách xử lý nền kinh tế của Tổng thống Joe Biden. Trên thực tế, theo mức trung bình thăm dò, gần 60% không tán thành quan điểm này. Trong khi đó, xếp hạng của Donald Trump về các vấn đề kinh tế tốt hơn đáng kể. Khoảng cách trong nhận thức không tốt cho cơ hội giành chiến thắng trong cuộc bầu cử tổng thống của ông Biden vào tháng 11, đặc biệt là khi cử tri xếp hạng nền kinh tế là vấn đề quan trọng nhất mà đất nước phải đối mặt.

Nhưng bản thân nền kinh tế đang cải thiện nhanh chóng. Lạm phát đang giảm, tăng trưởng mạnh, thị trường chứng khoán đang bùng nổ và, nếu các nhà đầu tư nhận định đúng, Cục Dự trữ Liên bang sẽ cắt giảm lãi suất một điểm phần trăm trước khi cử tri đi bỏ phiếu - một kỳ vọng đang giảm chi phí thế chấp. Bất chấp tỷ lệ ủng hộ ông Biden kém khi nói đến quản lý kinh tế, liệu tình trạng của nền kinh tế Mỹ có thực sự thúc đẩy cơ hội tái đắc cử của ông?

Ba bài học xuất hiện từ các nghiên cứu xem xét mối quan hệ giữa vận may kinh tế và kết quả bầu cử. Hai điều đầu tiên không tốt cho ông Biden: ý kiến về nền kinh tế rất quan trọng và cử tri ghét lạm phát. Mười tháng trước cuộc bỏ phiếu, ông Biden đã chủ trì việc tăng giá 14,4%, được đo bằng chỉ số chi tiêu tiêu dùng cá nhân - nhiều hơn mức tương đương trong bất kỳ nhiệm kỳ tổng thống nào kể từ năm 1984. Vết nhơ của lạm phát dường như che khuất thị trường lao động lành mạnh ngày nay và tăng trưởng tiền lương thực tế đã bám sát xu hướng cuối những năm 2010, bất chấp sự gián đoạn của đại dịch covid-19.

Tuy nhiên, bài học thứ ba tốt hơn rất nhiều cho ông Biden: cử tri có trí nhớ ngắn. "Sự đồng thuận rõ ràng trong các tài liệu là hoạt động kinh tế gần đây có liên quan nhiều hơn vào thời điểm bầu cử so với hiệu suất trước đó", Christopher Achen và Larry Bartels, hai nhà khoa học chính trị, viết trong cuốn sách "Dân chủ cho những người theo chủ nghĩa hiện thực". Họ lập luận rằng người Mỹ "bỏ phiếu dựa trên cảm giác của họ vào lúc này" và "quên hoặc bỏ qua cảm giác của họ trong suốt nhiệm kỳ của đương nhiệm". Các tác giả chỉ ra rằng sự gia tăng thu nhập khả dụng thực tế trên mỗi người chỉ trong hai quý trước khi một cuộc bỏ phiếu có thể, với sự điều chỉnh nhiệm kỳ trong Nhà Trắng, dự đoán tỷ lệ phiếu bầu của các đảng đang cai trị nước Mỹ ở một mức độ chính xác đáng kinh ngạc.

Đây là một phát hiện quan trọng, đặc biệt là khi lạm phát gần đây đã giảm. Trong nửa cuối năm 2023, giá đã tăng với tốc độ hàng năm là 2%, giảm so với mức đỉnh 7,7% trong nửa đầu năm 2022. Ngay cả khi nền kinh tế nóng mang lại sự hồi sinh của lạm phát, nó rất khó có thể phù hợp với mức đỉnh trước đó, đặc biệt là khi thị trường tương lai cho thấy giá dầu - và do đó chi phí đổ đầy ô tô - sẽ không đổi trong năm 2024. Bởi vì lạm phát đã giảm mà không có suy thoái, thị trường lao động thắt chặt tiếp tục tạo ra tăng trưởng tiền lương thực tế mạnh mẽ. Trong quý cuối cùng của năm 2023, thu nhập khả dụng thực tế trên đầu người đã tăng trưởng với tốc độ hàng năm là 1,9%. Nếu được duy trì cho đến cuộc bầu cử, tốc độ đó sẽ gắn liền với tỷ lệ chiến thắng tương đương với Bill Clinton năm 1996. "Sự bi quan lan rộng gần đây về triển vọng của Biden đối với tôi dường như là quá mức", ông Achen lập luận. "Nền kinh tế dường như có khả năng giúp [ông ấy]."

Đừng trách tôi

Tác động của lạm phát ngay trước cuộc bầu cử ít được nghiên cứu hơn so với tăng trưởng. Nước Mỹ không có nhiều giai đoạn lạm phát cao để sử dụng hoặc dựa vào đó để tham khảo. Điều đó nói rằng, các nhà kinh tế từ lâu đã cho rằng các chính trị gia ở các thị trường mới nổi cố gắng giành được phiếu bầu bằng cách tạm thời ngăn chặn sự tăng giá trước các cuộc thăm dò. Một ví dụ kinh điển là Brazil vào năm 1986, khi chính phủ thực hiện kiểm soát giá cả và tiền lương và cố định tỷ giá hối

Feb 02, 202407:56

Hướng dẫn cách vạn nhân mê lật kèo	Informational, Commercial năm 2024

Episode 1334 - Feb 2 - Các đối thủ công nghệ lớn của Nvidia đang tích cực tham gia vào thị trường phần AI - Vina Technology at AI time

Các đối thủ công nghệ lớn của Nvidia đang tích cực tham gia vào thị trường phần cứng trí tuệ nhân tạo

New York Times - Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số. Ngày 29 tháng 1, 2024

Vào tháng 9, Amazon cho biết họ sẽ đầu tư tới 4 tỷ USD vào Anthropic, một công ty khởi nghiệp ở San Francisco làm việc về trí tuệ nhân tạo.

Ngay sau đó, một giám đốc điều hành của Amazon đã gửi một tin nhắn riêng cho một giám đốc điều hành tại một công ty khác. Ông cho biết Anthropic đã giành được thỏa thuận vì họ đồng ý xây dựng AI của mình bằng cách sử dụng chip máy tính chuyên dụng do Amazon thiết kế.

Amazon muốn tạo ra một đối thủ cạnh tranh khả thi với nhà sản xuất chip Nvidia, một đối tác quan trọng và là nhà sản xuất vua trong lĩnh vực quan trọng trí tuệ nhân tạo.

Sự bùng nổ của AI tạo nội dung trong năm ngoái đã phơi bày mức độ phụ thuộc của các công ty công nghệ lớn vào Nvidia. Họ không thể xây dựng chatbot và các hệ thống AI khác mà không có một loại chip đặc biệt mà Nvidia đã làm chủ trong vài năm qua. Họ chi hàng tỷ đô la cho các hệ thống của Nvidia và nhà sản xuất chip không theo kịp nhu cầu.

Vì vậy, Amazon và những gã khổng lồ khác trong ngành - bao gồm Google, Meta và Microsoft - đang xây dựng chip AI của riêng họ. Với những con chip này, những gã khổng lồ công nghệ có thể kiểm soát vận mệnh của chính họ. Họ có thể kiềm chế chi phí, loại bỏ tình trạng thiếu chip và cuối cùng bán quyền truy cập vào chip của họ cho các doanh nghiệp sử dụng dịch vụ đám mây của họ.

Trong khi Nvidia bán được 2,5 triệu chip vào năm ngoái, Google đã chi 2 tỷ - 3 tỷ USD để xây dựng khoảng một triệu chip AI của riêng mình, Pierre Ferragu, một nhà phân tích tại New Street Research cho biết. Amazon đã chi 200 triệu USD cho 100.000 chip vào năm ngoái, ông ước tính. Microsoft nói họ bắt đầu thử nghiệm chip AI đầu tiên của mình.

Nhưng công việc này là một hành động cân bằng giữa việc cạnh tranh với Nvidia trong khi hợp tác chặt chẽ với nhà sản xuất chip và giám đốc điều hành ngày càng quyền lực của nó, Jensen Huang.

Công ty của ông Huang chiếm hơn 70% doanh số bán chip AI, theo công ty nghiên cứu Omdia. Nó cung cấp một tỷ lệ lớn hơn các hệ thống được sử dụng trong việc tạo ra AI tạo nội dung. Doanh số của Nvidia đã tăng 206% trong năm qua và công ty đã tăng thêm khoảng một nghìn tỷ đô la giá trị thị trường.

Doanh thu của Nvidia là chi phí cho những gã khổng lồ công nghệ [Cụm từ này nhấn mạnh sự thay đổi quan điểm, nhấn mạnh rằng các giao dịch tài chính liên quan đến các quan điểm khác nhau đối với Nvidia và những gã khổng lồ công nghệ. Những gì đại diện cho doanh thu của Nvidia, khi họ kiếm được tiền từ việc bán sản phẩm, được coi là chi phí của những gã khổng lồ công nghệ, đãmua sản phẩm của Nvidia.]. Đơn đặt hàng từ Microsoft và Meta chiếm khoảng 1/4 doanh số của Nvidia trong hai quý vừa qua, Gil Luria, nhà phân tích tại ngân hàng đầu tư D.A. Davidson nói.

Nvidia bán chip của mình với giá khoảng 15.000 USD mỗi chiếc, trong khi Google chi trung bình chỉ 2.000 đến 3.000 USD cho mỗi chip, theo ông Ferragu.

"Khi họ gặp một người bán hàng giữ họ trên một cái thùng, họ đã phản ứng rất mạnh mẽ", ông Luria nói [nó gợi ý rằng khi các cá nhân hoặc nhóm gặp phải một nhà cung cấp đã đặt họ vào một vị trí đầy thách thức hoặc không thuận lợi, họ đã phản ứng mạnh mẽ.].

Các công ty liên tục tán tỉnh ông Huang, tranh giành để đi đầu trong việc mua chip của ông. Ông thường xuyên xuất hiện trên các sân khấu sự kiện với các giám đốc điều hành của họ và các công ty nhanh chóng nói rằng họ vẫn cam kết hợp tác với Nvidia. Tất cả họ đều có kế hoạch tiếp tục cung cấp chip của mình cùng với chip của riêng họ.

Trong khi các công ty công nghệ lớn đang chuyển sang kinh doanh của Nvidia, thì Nvidia đang chuyển sang kinh doanh của các công ty công nghệ lớn. Năm ngoái, Nvidia đã bắt đầu dịch vụ đám mây của riêng mình, nơi các doanh nghiệp có thể sử dụng chip của mình và họ đang đưa chip vào một làn sóng các nhà cung cấp đám mây mới, chẳng hạn như CoreWeave, cạnh tranh với

Feb 02, 202410:07

Hướng dẫn cách vạn nhân mê lật kèo	Informational, Commercial năm 2024

Episode 1333 - Feb 2 - Năm 2024 sẽ là năm của AI có trách nhiệm - Vina Technology at AI time

Năm 2024 sẽ là năm của AI có trách nhiệm

Yolanda Botti-Lodovico và Vilas Dhar - Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số. Tháng Một 30, 2024

Khi trí tuệ nhân tạo trở nên phổ biến, chúng ta có cơ hội khai thác sức mạnh của nó để mang lại một tương lai công bằng, thịnh vượng. Nhưng để đạt được điều này, chúng ta phải chú ý đến những bài học của cuộc cách mạng kỹ thuật số, duy trì đà hiện tại và ưu tiên sự công bằng hơn lợi nhuận của công ty.

Đầu năm 2024 đã được đánh dấu bằng một làn sóng dự đoán liên quan đến quỹ đạo của trí tuệ nhân tạo, từ lạc quan đến thận trọng. Tuy nhiên, một sự đồng thuận rõ ràng đã xuất hiện: AI đã định hình lại trải nghiệm của con người. Để theo kịp, nhân loại phải tiến hóa.

Đối với bất cứ ai đã sống qua sự phát triển của internet và phương tiện truyền thông xã hội, cuộc cách mạng AI có thể gợi lên cảm giác déjà vu – [déjà vu đề cập đến cảm giác đã trải qua hoặc chứng kiến một tình huống hoặc hiện tượng tương tự trước đây] và đặt ra hai câu hỏi cơ bản: Có thể duy trì động lực hiện tại mà không lặp lại những sai lầm của quá khứ không? Và chúng ta có thể tạo ra một thế giới trong đó tất cả mọi người, bao gồm 2,6 tỷ người vẫn chưa có cơ hội sử dụng internet, có thể phát triển mạnh không?

Khai thác AI để mang lại một tương lai công bằng và lấy con người làm trung tâm đòi hỏi các hình thức đổi mới mới, toàn diện. Nhưng ba xu hướng đầy hứa hẹn mang lại hy vọng cho năm tới.

Đầu tiên, quy định về AI vẫn là ưu tiên hàng đầu trên toàn cầu. Từ Đạo luật AI của Liên minh châu Âu đến sắc lệnh hành pháp tháng 10 năm 2023 của Tổng thống Mỹ Joe Biden, những người ủng hộ AI có trách nhiệm đã đáp ứng các cam kết tự nguyện từ các công ty khổng lồ công nghệ với các đề xuất chính sách bắt nguồn từ các nguyên tắc công bằng, công lý và dân chủ. Cộng đồng quốc tế, dẫn đầu bởi Cơ quan tư vấn cấp cao của Liên Hợp Quốc về AI mới được thành lập (một trong số chúng tôi, Dhar, là một thành viên) đã sẵn sàng thúc đẩy nhiều sáng kiến này trong năm tới, bắt đầu với báo cáo tạm thời về Quản lý AI cho Nhân loại.

Hơn nữa, đây có thể là năm để tháo dỡ các buồng tiếng vang ưu tú và nuôi dưỡng một đội ngũ chuyên gia AI có đạo đức toàn cầu [thuật ngữ "buồng tiếng vang ưu tú" dùng để chỉ các nhóm hoặc môi trường độc quyền và cách ly nơi các cá nhân có ảnh hưởng và đặc quyền tham gia thảo luận, chia sẻ ý kiến và định hình quan điểm trong một vòng tròn hạn chế và thường đồng nhất. Những buồng vang này có thể củng cố niềm tin hiện có, hạn chế tiếp xúc với các quan điểm đa dạng và góp phần tạo cảm giác độc quyền].

Bằng cách mở rộng phạm vi của các sáng kiến như Lực lượng đặc nhiệm tài nguyên nghiên cứu trí tuệ nhân tạo quốc gia - được thành lập bởi Đạo luật Sáng kiến AI năm 2020 của Hoa Kỳ - và bản địa hóa các chiến lược thực hiện thông qua các công cụ như phương pháp Đánh giá mức độ sẵn sàng của UNESCO, các khung quản trị toàn cầu có thể định hình AI vào năm 2024.

Ở cấp quốc gia, trọng tâm dự kiến sẽ là điều chỉnh nội dung do AI tạo nội dung và trao quyền cho các nhà hoạch định chính sách và công dân đối mặt với các mối đe dọa do AI hỗ trợ đối với sự tham gia của công dân. Khi vô số quốc gia, đại diện cho hơn 40% dân số thế giới, chuẩn bị tổ chức các cuộc bầu cử quan trọng trong năm nay, việc chống lại sự gia tăng sắp xảy ra của thông tin sai lệch và thông tin giả sẽ đòi hỏi các biện pháp chủ động. Điều này bao gồm các sáng kiến để nâng cao nhận thức cộng đồng, thúc đẩy kiến thức truyền thông trên diện rộng ở các nhóm tuổi khác nhau và giải quyết sự phân cực bằng cách nhấn mạnh tầm quan trọng của sự đồng cảm và học hỏi lẫn nhau.

Khi các chính phủ tranh luận về vai trò của AI trong lĩnh vực công, sự thay đổi quy định có thể sẽ kích hoạt các cuộc thảo luận mới về việc sử dụng các công nghệ mới nổi để đạt được các mục tiêu chính sách quan trọng. Việc Ấn Độ sử dụng AI để nâng cao hiệu quả của đường sắt và hệ thống thanh toán kỹ thuật số được hỗ trợ bởi AI của Brazil là những ví dụ điển hình.

Feb 02, 202408:18

Hướng dẫn cách vạn nhân mê lật kèo	Informational, Commercial năm 2024

Episode 1332 - Feb 1 - Phần 2 - Đánh giá Apple Vision Pro - Vina Technology at AI time

Đánh giá Apple Vision Pro - Phần 1

Tài liệu từ Internet - Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Vision Pro có khả năng xử lý một lượng đáng kể các ứng dụng.

Tôi đã khởi chạy hơn một chục ứng dụng xung quanh tôi. Không có điểm nào để làm nhiều hơn, bởi vì bạn không thể nhìn thấy tất cả. Tôi thích thiết lập nó với một trình duyệt trước mặt tôi, âm nhạc bên cạnh tôi và màn hình TV trên tất cả. Nhưng thế giới là của bạn để tùy chỉnh. Bạn có thể mở thư và trình duyệt hoặc để Slack mở bên cạnh tài liệu Word với lịch của bạn ở phía bên kia. Đặt tin nhắn văn bản của bạn trên trần nhà nếu bạn muốn. Đó là một cách hoàn toàn mới để đa nhiệm.

Ghi chú: Ảnh chụp màn hình của tôi hiển thị các ứng dụng bị lệch. Nhưng, trong tai nghe, tất cả chúng đều ở mức hoàn hảo.

Tôi đã không gặp phải bất kỳ sự chậm lại nào trong thời gian sử dụng Vision Pro. Một phần là do cách Apple hiển thị nội dung. Về mặt kỹ thuật, nó chỉ làm sắc nét các khu vực của màn hình nơi bạn đang lấy nét, để lại các khu vực khác bị mờ. Đó là lý do tại sao một số ảnh chụp màn hình ở đây trông có vẻ mất nét xung quanh hai bên. Bên trong tai nghe, tất cả đều siêu sắc nét. Nó được gọi là foveated rendering, và nó cho phép xử lý tối ưu hóa. ["Foveated rendering" là một kỹ thuật kết xuất đồ họa giúp tối ưu hóa việc xử lý nội dung hình ảnh trong các ứng dụng thực tế ảo (VR) hoặc thực tế tăng cường (AR). Thuật ngữ "fovea" dùng để chỉ phần trung tâm của võng mạc mắt người, chịu trách nhiệm cho thị lực cao và tầm nhìn chi tiết. Foveated rendering tận dụng thực tế là mắt người có thị lực cao hơn ở khu vực trung tâm so với các khu vực ngoại vi. Trong kết xuất foveated, hệ thống ưu tiên hiển thị đồ họa và chi tiết chất lượng cao trong trường nhìn trung tâm, nơi người dùng có khả năng nhìn trực tiếp, đồng thời giảm mức độ chi tiết ở các khu vực ngoại vi nơi thị lực thấp hơn. Điều này đạt được bằng cách tự động điều chỉnh mức độ chi tiết hoặc độ phân giải ở các phần khác nhau của trường hình ảnh dựa trên cái nhìn của người dùng.]

Tôi thích xem phim bằng tai nghe Vision Pro. Tôi nằm dài trên chiếc ghế dài của mình và đặt một màn hình lớn trên tường phòng khách và xem một giờ "Barbie", và hai tập đầu tiên của "Masters of the Air" trước khi pin ở mức khoảng 5%. Một đêm khác tôi xem "Greyhound". Tôi đã sử dụng ứng dụng NBA, được cập nhật để hoạt động trên Vision Pro, để phát trực tuyến bốn trò chơi cùng một lúc, với trò chơi chính ở giữa và những trò chơi khác được ghim sang hai bên. Thật hoang dã.

Apple cũng có một số nội dung được ghi lại đặc biệt sắc nét đến mức bạn cảm thấy như bạn đang đứng ngay bên cạnh một con khủng long được hiển thị hoặc video về một con tê giác. Có một đoạn clip hơi đáng sợ với một người phụ nữ đi trên một sợi dây thừng giữa các vách đá. Đừng xem nếu bạn sợ độ cao. Các clip cho thấy loại nội dung mà bên thứ ba cuối cùng sẽ có thể ghi lại và xuất bản cho tai nghe Vision Pro. Tôi tưởng tượng những điểm nổi bật của thể thao hoặc thậm chí ngồi bên sân trong một trận đấu trực tiếp.

Ứng dụng Disney + rất thú vị. Bạn có thể xem phim ở một trong khoảng bốn phong cảnh 3D khác nhau. Tôi ngồi trong một tay đua trên Tatooine và xem một chút phim Chiến tranh giữa các vì sao, nhưng sau đó chuyển sang xem "Spider-Man: Into the Spider-verse" ở chế độ 3D ["một tay đua trên Tatooine" đề cập đến một chiếc xe được sử dụng để đua trên hành tinh sa mạc hư cấu Tatooine trong vũ trụ Star Wars. Tatooine là một địa điểm nổi tiếng trong Chiến tranh giữa các vì sao, và các sự kiện đua xe, chẳng hạn như podrace Boonta Eve Classic, đã được giới thiệu trong nhượng quyền thương mại. Podracers là phương tiện được thiết kế độc đáo được sử dụng để đua tốc độ cao trên Tatooine].

Không giống như TV và phim 3D, thường thất bại, các hiệu ứng hoạt động tốt trong tai nghe Vision Pro. Nó gọn gàng, nhưng tôi vẫn thích xem phim 2D hơn. Nó cảm thấy tự nhiên hơn với tôi.

FaceTime hoạt động tốt. Bạn sẽ thấy một video rõ ràng về người mà bạn đang gọi trên màn hình trước mặt bạn.

Feb 01, 202413:02

Hướng dẫn cách vạn nhân mê lật kèo	Informational, Commercial năm 2024

Episode 1331 - Feb 1 - Phần 1 - Đánh giá Apple Vision Pro - Vina Technology at AI time

Đánh giá Apple Vision Pro - Phần 1

Tài liệu từ Internet - Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Đây là tương lai của điện toán và giải trí

Tai nghe của Apple được chờ đợi từ lâu, có giá khởi điểm 3.500 USD, sẽ ra mắt tại Mỹ vào thứ Sáu. Một nhà báo CNBC đã có một bản xem trước và thực hành sử dụng.

Tôi đang ở tại cái hồ gần Núi Hood của Oregon, ngồi trên bãi biển. Nhạc jazz đang chơi khi tôi viết. Tôi không ở trong thế giới thực.

Vâng, đại loại tôi là như vậy.

Tôi đang đeo tai nghe Vision Pro mới của Apple.

Tai nghe được chờ đợi từ lâu của Apple, có giá khởi điểm 3.500 USD, sẽ ra mắt tại Mỹ vào thứ Sáu. Đây là thiết bị mới lớn đầu tiên của công ty được tung ra thị trường kể từ khi Apple Watch ra mắt vào năm 2015. Tôi đã thử nghiệm nó trong gần một tuần. Mặc dù nó có một số thiếu sót, nhưng nó dễ dàng trở thành sản phẩm mới thú vị nhất mà tôi đã thử trong nhiều năm.

Các nhà phân tích không mong đợi Vision Pro sẽ mang lại doanh thu khổng lồ ban đầu. UBS dự đoán Apple sẽ xuất xưởng khoảng 400.000 tai nghe, dẫn đến doanh thu "tương đối phi vật chất" 1,4 tỷ USD trong năm nay. Tuy nhiên, tôi tin rằng nếu Apple cuối cùng bán các phiên bản rẻ hơn, chúng ta sẽ thấy hàng triệu người sử dụng chúng trong những năm tới.

Vision Pro cung cấp một loại trải nghiệm mới mà Apple gọi là "điện toán không gian". Bạn ngồi trong thế giới của mình trong khi nhìn vào một thế giới kỹ thuật số, và sau đó đưa ra các ứng dụng khác nhau xung quanh bạn. Bạn có thể làm việc, chơi trò chơi, xem phim hoặc lướt web.

Nhờ màn hình rất sắc nét và bộ xử lý M2 đầy đủ thường thấy trong máy Mac, Vision Pro có sức mạnh để làm rất nhiều điều bạn mong đợi từ một thiết bị của Apple. Có một App Store dành riêng cho các ứng dụng Vision Pro, nhưng bạn cũng có thể cài đặt hơn một triệu ứng dụng iPhone hoặc iPad. Hoặc ghép nối nó với máy Mac của bạn và làm việc trong khi nhìn vào màn hình 4K bên trong kính bảo hộ.

Tôi chỉ đang khám xét sơ bộ các khả năng của Vision Pro, nhưng đây là ý chính: Đây là một loại máy tính hoàn toàn mới, cung cấp một thế giới trải nghiệm hoàn toàn mới. Cảm giác như tương lai.

Đây là những gì bạn cần biết:

Có gì tốt

Tôi đã hoài nghi khi lần đầu tiên gặp Apple để xem Vision Pro. Các công ty đã cố gắng làm thực tế ảo và thực tế tăng cường và thực tế hỗn hợp hoặc thực tế gobbledygook trong nhiều năm.

Đôi khi nó rất tuyệt, nhưng hầu hết các trường hợp tôi chỉ dùng thữ một thời gian một giờ hoặc lâu hơn.

Với Vision Pro, có ba phần chính phát huy tác dụng. Nó có màn hình siêu sắc nét và đầy màu sắc, nó cho phép bạn nhìn thế giới xung quanh theo mặc định.

Màn hình giúp loại bỏ hiệu ứng "cửa màn hình" thường thấy trong các tai nghe giá rẻ như Meta Quest 3 [Hiệu ứng "cửa màn hình" đề cập đến một hiện tượng thị giác trong tai nghe thực tế ảo (VR) hoặc thực tế tăng cường (AR), nơi người dùng cảm nhận được một mô hình giống như lưới giống như lưới mịn hoặc cửa màn hình. Hiệu ứng này đặc biệt đáng chú ý khi nhìn cận cảnh màn hình và nó xảy ra do khoảng cách có thể nhìn thấy giữa các pixel trên màn hình. Trong bối cảnh của tuyên bố bạn cung cấp, nó gợi ý rằng màn hình trong một số tai nghe nhất định, như Meta Quest 3, được thiết kế để giảm hoặc loại bỏ hiệu ứng cửa màn hình. Tai nghe giá rẻ hơn thường có mật độ điểm ảnh thấp hơn, dẫn đến khoảng cách đáng chú ý hơn giữa các pixel và trải nghiệm hình ảnh ít đắm chìm hơn].

Đó là nơi bạn có thể nhìn thấy các pixel khi bạn nhìn qua tai nghe. Bạn có thể dễ dàng đọc văn bản trên một trang web hoặc một cuốn sách trên Vision Pro. Và tôi đã có thể xem phim, kể cả ở chế độ 3D, trên màn hình lớn hơn và đẹp hơn bất kỳ TV nào trong nhà, công nghệ "công nghệ truyền qua" và nó có bộ xử lý nhanh ["công nghệ truyền qua" đề cập đến một tính năng trong tai nghe cho phép người dùng nhìn thấy môi trường thực tế xung quanh họ trong khi vẫn đeo thiết bị thực tế ảo (VR) hoặc thực tế tăng cường. Tính năng này cho phép người dùng "đi qua" màn hình kỹ thuật số và xem môi trường xung quanh mà không cần tháo tai nghe].

Feb 01, 202413:05

Hướng dẫn cách vạn nhân mê lật kèo	Informational, Commercial năm 2024

Episode 1330 - Feb 1 - Phần 2 - Nghiện du lịch trên biển của người Mỹ - Vina Technology at AI time

Nghiện du lịch trên biển của người Mỹ - Phần 2

Henry Wismayer – Ngày 26 tháng một, 2024. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Tàu du lịch lớn hơn và ồn ào hơn bao giờ hết. Và Gen Z là đáng trách.

Ngày nay, du lịch trên biển bao gồm du lịch trên sông, hành trình quan tâm đặc biệt sang trọng và các chuyến thám hiểm kéo dài hàng tháng đến một số môi trường hàng hải xa xôi nhất trên thế giới. Nhưng điều mà hầu hết mọi người nghĩ đến là những con tàu khổng lồ theo sau Mardi Gras: một kỳ nghỉ trên mặt nước. Một chiếc thuyền như Icon sẽ dành phần lớn hành trình bảy ngày trên biển, chỉ cập cảng tại hai hoặc ba cảng trên đường đi.

Trong những thập kỷ sau hành trình đầu tiên của Mardi Gras, số hành khách du lịch hàng năm đã tăng theo cấp số nhân - từ 500.000 vào năm 1970 lên gần 30 triệu vào năm 2019. Cảng Miami, "Thủ đô du lịch của thế giới", đã đi từ 61.000 hành khách vào năm 1950 lên gần 68.000 hành khách trong một ngày vào năm 2023.

Sự mở rộng này đã đẩy qua một số sóng cung ghê gớm. Năm 2012, Costa Concordia đã gây chú ý trên toàn thế giới khi nó chìm ngoài khơi bờ biển Tuscany, Ý, giết chết 32 người. Tám năm sau, những con tàu du lịch như Diamond Princess trở thành vườn ươm đầu tiên cho COVID-19. Đến mùa hè năm 2020, Carnival thu về 1 tỷ USD mỗi tháng. Khi biên giới mở cửa trở lại, tốc độ phục hồi của ngành đã rất đáng kinh ngạc. Số lượng hành khách đã tăng vượt qua mức năm 2019 vào năm ngoái.

"Tuần này, vào tháng Giêng, thường sẽ rất yên tĩnh", Aaron Saunders, một biên tập viên cao cấp tại trang web đánh giá du thuyền Cruise Critic, nói với tôi hồi đầu tháng này. Anh ta đang gọi từ phòng chờ Golden Jubilee của Lễ kỷ niệm Carnival, con tàu lớn nhất trong hạm đội của Carnival (nó có một tàu lượn siêu tốc trên boong). "Nhưng số phòng trên con tàu này đã hoàn toàn được bán hết", ông nói. "Chúng tôi chưa bao giờ thấy những con tàu liên tục đầy ắp như vậy".

Hơn ai hết, các tàu tuần dương lặp lại đã thúc đẩy sự phục hồi trở lại. Trong một cuộc khảo sát vào tháng 12 năm 2022 của Hiệp hội Quốc tế Cruise Lines, 85% hành khách cho biết họ sẽ đi du thuyền trở lại. Sự hấp dẫn rất rõ ràng: Trong các cuộc khảo sát của CLIA, mọi người cho biết du lịch trên biển dễ sắp xếp hơn, thư giãn hơn và "nuông chiều đặc biệt" hơn các ngày lễ khác. Mọi người cũng thèm muốn sự đa dạng của các điểm đến và các sinh hoạt.

"Hai mươi năm trước, giải trí cực kỳ hạn chế so với những gì bạn có bây giờ," Sue Bryant, một nhà báo và biên tập viên du lịch kỳ cựu, nói với tôi. "Khi con tàu đầu tiên giới thiệu một bức tường leo núi, nó được coi là một cuộc cách mạng thái quá. Bây giờ bạn đã có zip line, cầu trượt nước và các chương trình âm nhạc từ Broadway và West End. Sản phẩm luôn được cải tiến".

Trong khi du lịch nước ngoài trở nên đầy lo lắng sau đại dịch, thì ngược lại, một con tàu du lịch là môi trường khép kín cuối cùng - thuận tiện, có thể dự đoán được và không gặp rắc rối.

Nhưng có lẽ đặc điểm đáng ngạc nhiên nhất của sự phổ biến đang gia tăng này là bao nhiêu trong số đó cũng được thúc đẩy bởi những du khách trẻ tuổi. Dữ liệu được biên soạn gần đây bởi các nhà nghiên cứu tại CivicScience cho thấy 69% thanh niên từ 18 đến 24 tuổi ít nhất "hơi quan tâm" đến việc đi du thuyền, mức cao nhất của bất kỳ nhóm tuổi nào. Vào thời điểm viết bài, các video về cuộc sống trên một con tàu Royal Caribbean khác, Serenade of the Seas, sáu tuần trong Du thuyền Thế giới Cuối cùng kéo dài chín tháng, đã trở thành một cảm giác lan truyền. Các bài đăng có hashtag

ultimateworldcruise, hầu hết được tạo bởi những người có ảnh hưởng thuộc thế hệ millennial và Gen Z, đã tích lũy được hơn 350 triệu lượt xem chỉ riêng trên TikTok.

Khi ngành công nghiệp loại bỏ những lời sáo rỗng lỗi thời về người về hưu, trò chơi giải trí chơi trên boong tàu du lịch, và ăn uống cà vạt đen, một số công ty đã dốc toàn lực cho thị trường thanh niên. Virgin Voyages, ra mắt vào năm 2021 với lời hứa sẽ "chèo thuyền của chúng tôi với sự ngổ ngáo", có chính sách không dành cho trẻ

Feb 01, 202410:14

Hướng dẫn cách vạn nhân mê lật kèo	Informational, Commercial năm 2024

Episode 1329 - Feb 1 - Phần 2 - Đào tạo ChatGPT với dữ liệu của riêng bạn - Vina Technology at AI time

Đào tạo ChatGPT với dữ liệu của riêng bạn - Phần 2

Prakriti Chanda – AMB Crypto - Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số. Tháng 1, 2024

Tôi có thể đào tạo ChatGPT với dữ liệu tùy chỉnh không?

Có, bạn có thể đào tạo ChatGPT với dữ liệu tùy chỉnh. OpenAI cung cấp một API cho phép bạn đào tạo ChatGPT trên bộ dữ liệu văn bản và mã của riêng bạn. Điều này có thể hữu ích nếu bạn muốn tạo một chatbot ChatGPT phù hợp với nhu cầu hoặc miền cụ thể của bạn.

Để đào tạo ChatGPT với dữ liệu tùy chỉnh, bạn sẽ cần:

• Tạo tài khoản OpenAI và lấy khóa API.

• Chuẩn bị dữ liệu tùy chỉnh của bạn ở định dạng tương thích với ChatGPT. Điều này có thể được thực hiện bằng cách tạo tệp văn bản hoặc tệp CSV.

• Viết tập lệnh Python để đào tạo ChatGPT trên dữ liệu tùy chỉnh của bạn.

• Chạy tập lệnh Python.

Khi ChatGPT đã được đào tạo về dữ liệu tùy chỉnh của bạn, bạn có thể sử dụng nó để tạo văn bản, dịch ngôn ngữ, viết các loại nội dung sáng tạo khác nhau và trả lời các câu hỏi của bạn một cách thông tin.

Dưới đây là một số ví dụ về cách bạn có thể sử dụng dữ liệu tùy chỉnh để đào tạo ChatGPT:

• Nếu bạn đang xây dựng một chatbot dịch vụ khách hàng, bạn có thể đào tạo ChatGPT trên vé hỗ trợ khách hàng của mình. Điều này sẽ giúp ChatGPT hiểu được các câu hỏi và yêu cầu phổ biến mà khách hàng của bạn có.

• Nếu bạn đang xây dựng một chatbot tiếp thị, bạn có thể đào tạo ChatGPT trên các tài liệu tiếp thị của mình, chẳng hạn như bài đăng trên blog, bài đăng trên mạng xã hội và mô tả sản phẩm. Điều này sẽ giúp ChatGPT hiểu thương hiệu và sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn.

• Nếu bạn đang xây dựng một chatbot cho một ngành cụ thể, chẳng hạn như chăm sóc sức khỏe hoặc tài chính, bạn có thể đào tạo ChatGPT về các tài liệu và tài nguyên cụ thể của ngành. Điều này sẽ giúp ChatGPT hiểu được biệt ngữ và khái niệm có liên quan đến ngành của bạn.

Điều quan trọng cần lưu ý là việc đào tạo ChatGPT với dữ liệu tùy chỉnh có thể tốn kém và tốn thời gian. Bạn sẽ cần phải có một bộ dữ liệu lớn dữ liệu chất lượng cao để đào tạo ChatGPT một cách hiệu quả.

Tôi có thể đào tạo chatbot trên dữ liệu của riêng mình không?

Có, bạn có thể đào tạo một chatbot với dữ liệu của riêng bạn. Có vài cách để làm điều này, tùy thuộc vào nhu cầu và mức độ kinh nghiệm của bạn.

Một lựa chọn là sử dụng nền tảng chatbot cho phép bạn đào tạo mô hình của riêng mình. Các nền tảng này thường cung cấp giao diện người dùng để tải lên dữ liệu của bạn và định cấu hình quy trình đào tạo. Một số nền tảng chatbot phổ biến cho phép đào tạo tùy chỉnh bao gồm:

• Rasa

• Dialogflow

• Amazon Lex

• Microsoft Azure Bot Service

Một lựa chọn khác là đào tạo mô hình chatbot bằng ngôn ngữ lập trình như Python. Điều này cho phép bạn kiểm soát nhiều hơn quá trình đào tạo, nhưng nó đòi hỏi nhiều chuyên môn kỹ thuật hơn. Để đào tạo mô hình chatbot bằng Python, bạn có thể sử dụng một thư viện như TensorFlow hoặc PyTorch.

Khi bạn đã đào tạo được mô hình chatbot, bạn có thể triển khai nó lên môi trường sản xuất để người dùng có thể sử dụng. Điều này có thể được thực hiện bằng cách tích hợp mô hình với nền tảng nhắn tin như Facebook Messenger hoặc WhatsApp.

Mẹo bổ sung đào tạo chatbot với dữ liệu của riêng bạn

Dưới đây là một số mẹo để đào tạo chatbot với dữ liệu của riêng bạn:

• Sử dụng dữ liệu chất lượng cao: Chất lượng dữ liệu đào tạo của bạn sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất của chatbot. Đảm bảo sử dụng dữ liệu có liên quan đến các tác vụ mà bạn muốn chatbot của mình có thể thực hiện

• Gắn nhãn dữ liệu của bạn một cách chính xác: Nếu bạn đang sử dụng thuật toán học có giám sát để đào tạo chatbot của mình, bạn sẽ cần gắn nhãn dữ liệu của mình để thuật toán có thể tìm hiểu mối quan hệ giữa dữ liệu đầu vào và đầu ra

• Sử dụng bộ dữ liệu đủ lớn: Bạn càng có nhiều dữ liệu, chatbot của bạn càng có thể học tốt hơn. Nhằm mục đích thu thập ít nhất vài nghìn ví dụ về từng loại tương tác mà bạn muốn chatbot của mình có thể xử lý

• Điều chỉnh các siêu tham số đào tạo: Các siêu tham số đào tạo kiểm soát cách thuật toán học

Feb 01, 202413:07

Hướng dẫn cách vạn nhân mê lật kèo	Informational, Commercial năm 2024

Episode 1328 - Jan 31 - 2024 - Phần 1 - Nghiện du lịch trên biển của người Mỹ - Vina Technology at AI time

Nghiện du lịch trên biển của người Mỹ - Phần 1

Henry Wismayer – Ngày 26 tháng một, 2024. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Tàu du lịch lớn hơn và ồn ào hơn bao giờ hết. Và Gen Z là đáng trách.

Ngày 27 tháng một, 2024, con tàu du lịch lớn nhất thế giới sẽ lượn ra khỏi cảng Miami. Đối với hàng ngàn hành khách đã đặt một bến trong chuyến đi đầu tiên qua vùng biển Caribbean, Biểu tượng của biển có vẻ như là kỳ nghỉ trong mơ. Nặng bằng năm con tàu Titanic, con tàu là một ziggurat nổi của niềm vui và niềm đam mê. ["ziggurat" được sử dụng một cách ẩn dụ để mô tả con tàu. Ziggurat là một cấu trúc đồ sộ hoặc tháp đền trong kiến trúc Lưỡng Hà cổ đại, thường được đặc trưng bởi cấu trúc bậc thang hoặc tầng. Phép ẩn dụ cho thấy con tàu khổng lồ và có thiết kế nhiều lớp giống như cấu trúc giống như bậc thang của ziggurat. Bằng cách mô tả con tàu như một "ziggurat nổi của niềm vui và niềm đam mê", cụm từ này truyền tải rằng con tàu không chỉ to lớn mà còn được thiết kế để mang lại trải nghiệm xa hoa và nuông chiều. Thuật ngữ "vui vẻ và nuông chiều" ngụ ý rằng con tàu được trang bị nhiều tiện nghi và lựa chọn giải trí khác nhau, nhấn mạnh bầu không khí sang trọng và thú vị cho những người trên tàu.]

"Sự kết hợp đầu tiên của loại hình tốt nhất của mỗi kỳ nghỉ", như Royal Caribbean mô tả, tự hào có bảy hồ bơi trên 20 tầng của con tàu, một công viên nước với sáu đường trượt nước, một bức màn nước dài 55 feet và một mô phỏng lướt sóng. Có một bức tường leo núi, một sân trượt băng, một sân golf mini, một quán karaoke, một sòng bạc, một phòng thoát hiểm, một chướng ngại vật và "The Pearl", một lĩnh vực đa phương tiện được quảng cáo là "tác phẩm điêu khắc động học lớn nhất thế giới". Hành khách có 40 cách để dùng bữa trên tám "khu phố" riêng biệt và 28 cách để ngủ, bao gồm "Nhà phố gia đình sang trọng" trị giá 80.000 đô la một tuần, mỗi cách đều có hàng rào trắng, hộp thư và cầu trượt trong nhà. [“hàng rào trắng” gợi lên hình ảnh của một lối sống ngoại ô truyền thống, bình dị và tinh túy của Mỹ]. Việc mở đặt chỗ cho Icon, vào tháng 10/ năm 2022, đã chứng kiến "ngày đặt phòng lớn nhất trong lịch sử 53 năm của Royal Caribbean", công ty cho biết.

Siêu tàu là hiện thân của một sự chuộc lỗi nhanh chóng cho ngành công nghiệp du lịch. Trong những tháng đầu của đại dịch, khi đội tàu du lịch không hoạt động hoặc trong tình trạng bị bỏ bê khi cập cảng tại cảng, một số người tự hỏi liệu sự gián đoạn có thể chứng minh bến cảng hay không. [cụm từ này nắm bắt được sự không chắc chắn và e ngại xung quanh số phận của ngành du lịch trong thời điểm các hoạt động thông thường bị gián đoạn do đại dịch COVID-19 toàn cầu.]

Thay vào đó, du thuyền đã trở lại ầm ầm, lập kỷ lục hành khách và thu hút một nhóm khách du lịch trẻ tuổi mới.

Nhưng Icon cũng đang ra mắt tại một thời điểm tính toán. Khi nó kéo ra khỏi lục địa Mỹ, nó sẽ bị truy đuổi bởi một cơn bão thù địch từ các cộng đồng cảng, các nhà hoạt động môi trường và những người ngoài cuộc, những người cảm thấy rằng, trong thời kỳ du lịch quá mức và khủng hoảng khí hậu, tất cả dường như hơi quá.

Khi một hình ảnh kỹ thuật số của đuôi tàu rực rỡ của Icon of the Seas lan truyền vào tháng Bảy, đối với mỗi người trình bày nó như là kỳ nghỉ cuối cùng, một người khác đã gọi nó là một quái vật, một hình đại diện của sự tiêu thụ quá mức kỳ cục. Ít ai có thể phủ nhận rằng con quái vật biển ghê rợn là không thể xóa nhòa. Nhưng chính xác thì nó là một biểu tượng của cái gì?

Yêu hay ghét chúng, những con tàu du lịch khổng lồ là một trong những câu chuyện thành công đáng chú ý nhất của thời đại du lịch đại chúng. Vào giữa thế kỷ 20, khi máy bay thương mại thay thế thuyền làm phương thức vận tải đường dài chính, các hãng vận chuyển hành khách rơi vào tình trạng suy giảm mạnh. Du lịch ban đầu là một trò tiêu khiển quy mô nhỏ và đáng suy ngẫm: Tàu sẽ cập cảng trong vài ngày và phục vụ cho một nhóm khách hàng có cả thời gian và tiền bạc. Sau đó, Ted Arison, con cháu của một gia đình vận tải biển Israel,

Feb 01, 202410:40

Hướng dẫn cách vạn nhân mê lật kèo	Informational, Commercial năm 2024

Episode 1327 - Jan 31 - 2024 - Phần 1 - Đào tạo ChatGPT với dữ liệu của riêng bạn - Vina Technology at AI time

Đào tạo ChatGPT với dữ liệu của riêng bạn - Phần 1

Prakriti Chanda – AMB Crypto - Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số. Tháng 1, 2024

Một kỷ nguyên mới của chatbot dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) đang đến với chúng ta, với ChatGPT của OpenAI dẫn đầu. Nhưng bạn có biết cách đào tạo ChatGPT trên dữ liệu của riêng bạn, cá nhân hóa nó theo nhu cầu cụ thể không?

Trong hướng dẫn toàn diện này, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn từng bước toàn bộ quy trình, từ thu thập dữ liệu đến tinh chỉnh và hơn thế nữa. Bạn đã sẵn sàng khám phá cách khai phá toàn bộ tiềm năng của ChatGPT chưa? Hãy đi vào chi tiết!

ChatGPT và mối quan hệ với dữ liệu đào tạo

Để đào tạo ChatGPT hiệu quả, trước tiên bạn cần hiểu các nguyên tắc cơ bản của mô hình ngôn ngữ và vai trò quan trọng của dữ liệu đào tạo đối với hiệu suất của nó.

ChatGPT, được phát triển bởi OpenAI, là một mô hình ngôn ngữ tiên tiến vượt trội trong việc tạo ra văn bản giống như con người. Nó tận dụng các thuật toán học sâu để hiểu và tạo ra các phản hồi phù hợp theo ngữ cảnh, làm cho nó trở thành một công cụ lý tưởng để phát triển các hệ thống AI đàm thoại. Đào tạo ChatGPT với dữ liệu của riêng bạn có thể nâng cao hơn nữa khả năng của nó, cho phép bạn tạo một chatbot được cá nhân hóa và mạnh mẽ hơn.

Tầm quan trọng của dữ liệu đào tạo

Dữ liệu đào tạo là nền tảng mà ChatGPT được xây dựng trên đó. Nó phục vụ như ánh sáng dẫn đường, định hình các phản ứng và hành vi của mô hình. Khi đào tạo ChatGPT trên dữ liệu của riêng mình, bạn sẽ nắm quyền, điều khiển mô hình phù hợp với nhu cầu cụ thể và đảm bảo mô hình phù hợp với miền mục tiêu.

Tuy nhiên, điều cần lưu ý là trong khi dữ liệu đào tạo ảnh hưởng đến phản hồi của mô hình, kiến trúc của mô hình và các thuật toán cơ bản cũng đóng một vai trò quan trọng trong việc xác định hành vi của nó.

Cách đào tạo ChatGPT trên dữ liệu của bạn: Hướng dẫn từng bước

Bây giờ bạn đã chuẩn bị và định dạng dữ liệu đào tạo của mình, đã đến lúc tìm hiểu cách đào tạo ChatGPT trên dữ liệu của riêng bạn. Dưới đây là hướng dẫn từng bước để giúp bạn điều hướng quy trình.

1. Thiết lập môi trường

Để bắt đầu, bạn sẽ cần thiết lập môi trường của mình. Điều này gồm cài đặt các thư viện cần thiết và lấy khóa API OpenAI. Cài đặt thư viện OpenAI, chỉ mục GPT (LlamaIndex), PyPDF2 và Gradio. Khi bạn đã cài đặt các thư viện này, hãy đăng ký tài khoản OpenAI và tạo khóa API OpenAI của bạn.

2. Tạo kịch bản đào tạo

Bước tiếp theo liên quan đến việc tạo một tập lệnh Python để đào tạo chatbot với dữ liệu tùy chỉnh. Tập lệnh này sẽ sử dụng các tệp từ một thư mục cụ thể và tạo tệp JSON. Đảm bảo thêm khóa OpenAI vào tập lệnh.

3. Đào tạo chatbot của bạn

Bây giờ bạn đã thiết lập môi trường và tạo kịch bản đào tạo, đã đến lúc đào tạo chatbot của bạn. Chạy tập lệnh Python để bắt đầu đào tạo chatbot tùy chỉnh. Việc đào tạo có thể mất thời gian, tùy thuộc vào lượng dữ liệu bạn đã cung cấp. Sau khi đào tạo hoàn tất, nó sẽ xuất ra một liên kết nơi bạn có thể kiểm tra phản hồi của chatbot bằng giao diện người dùng đơn giản.

4. Tinh chỉnh

Tinh chỉnh là một phần thiết yếu trong việc đào tạo ChatGPT trên dữ liệu của riêng bạn. Nó liên quan đến việc đào tạo mô hình ngôn ngữ được đào tạo trước trên một tập dữ liệu cụ thể cho một nhiệm vụ cụ thể, do đó cải thiện hiệu suất của nó trong một miền nhất định. Tinh chỉnh liên quan đến tiền xử lý dữ liệu, đào tạo mô hình, giao tiếp với mô hình ngôn ngữ lớn và tích hợp GPT-3 được tinh chỉnh.

5. Kỹ thuật nhanh chóng

Kỹ thuật nhanh chóng là một chiến lược hiệu quả khác để tùy chỉnh chatbot của bạn. Nó liên quan đến việc tạo lời nhắc dựa trên các câu hỏi cụ thể thường được người dùng yêu cầu. Bạn có thể đào tạo ChatGPT về những lời nhắc cụ thể này để có thời gian phản hồi nhanh hơn và cải thiện khả năng sử dụng.

Tại sao nên đào tạo ChatGPT trên dữ liệu của bạn?

Đào tạo ChatGPT trên dữ liệu của riêng bạn không chỉ là một thử nghiệm thú vị; Nó có những lợi ích cụ thể có thể nâng cao đáng kể hiệu suất và khả năng ứng dụng của chatbot của bạn.

Feb 01, 202412:55

Hướng dẫn cách vạn nhân mê lật kèo	Informational, Commercial năm 2024

Episode 1326 - Jan 31 - 2024 - Bản tin AI ngày 30 tháng 1 - Vina Technology at AI time

This AI newsletter is all you need

Hottest News

1. New Embedding Models and API Updates

2. Voice Cloning Startup ElevenLabs Lands $80M and Achieves Unicorn Status

3. Hugging Face and Google Partner for Open AI Collaboration

4. FTC Investigating Microsoft, Amazon, and Google Investments Into OpenAI and Anthropic

5. Elon Musk’s Startup Is Reportedly Building Up a War Chest To Take On OpenAI

Five 5-minute reads/videos to keep you learning

1. Code LoRA From Scratch With PyTorch

Low-Rank Adaptation (LoRA) is an efficient finetuning approach for LLMs, which optimizes a subset of low-rank matrices instead of the complete set of neural network parameters.

2. makeMoE: Implement a Sparse Mixture of Experts Language Model From Scratch

This blog and the GitHub repository offer a detailed tutorial on creating character-level language models using a Sparse Mixture of Experts (MoE) architecture.

3. Monopoly Power Is the Elephant in the Room in the AI Debate

Should we be worried about a handful of incumbents controlling AI?

4. Why LLMs Are Vulnerable to the ‘Butterfly Effect’

According to research, constructing a prompt a certain way changes a model’s decision and accuracy.

5. How Data Engineers Should Prepare for an AI World

The AI revolution will require Data Engineers to acquire new skills to help their organizations get the most from AI.

Repositories & Tools

1. TaskWeaver is a code-first agent framework for seamlessly planning and executing data analytics tasks.

2. InstantID is a new diffusion model-based solution that addresses the challenge of character consistency in generative AI.

3. The llama-recipes repository by Facebook Research provides a comprehensive guide for prompt engineering with Llama 2.

4. Zed is a high-performance, multiplayer code editor from the creators of Atom and Tree-sitter.

5. RoMa is a library for PyTorch that deals with tricky rotations. It is reasonably efficient and can be used with any 3D data project.

Top Papers of The Week!

1. The Butterfly Effect of Altering Prompts: How Small Changes and Jailbreaks Affect Large Language Model Performance

This work attempts to answer if variations in how a prompt is constructed change the ultimate decision of the LLM.

2. Spotting LLMs With Binoculars: Zero-Shot Detection of Machine-Generated Text

The Binoculars method offers a novel approach for identifying ChatGPT-generated text with over 90% accuracy and a minimal % false positive rate of 0.01%.

3. CheXagent: Towards a Foundation Model for Chest X-Ray Interpretation

To address the challenges of employing AI in interpreting Chest X-rays (CXRs).

4. Depth Anything: Unleashing the Power of Large-Scale Unlabeled Data

Depth Anything is an innovative monocular depth estimation model trained on a dataset comprising 1.5 million labeled images and more than 62 million unlabeled images.

5. AgentBoard: An Analytical Evaluation Board of Multi-turn LLM Agents

It is a benchmark designed for multi-turn LLM agents.

Quick Links

1. You.com released “AI Modes” to comprehensively solve complex, multi-step problems. The company that pioneered conversational, multimodal search before tech giants like Google, Microsoft, and even OpenAI is again leading the way with its new AI Modes.

2. The NSF and other agencies are partnering with AI developers to fulfill part of President Joe Biden’s executive order on AI. The government is working with 15 private sector partners, including AWS, Anthropic, EleutherAI, Google, Hugging Face, IBM, Intel, Meta, Microsoft, Nvidia, OpenAI, and Palantir.

3. Pinecone introduced Pinecone serverless, a reinvented vector database that lets you build fast and accurate GenAI applications at up to 50x lower cost. It’s available today in public preview.

4. Google Bard just moved into second place on HuggingFace’s Chatbot Arena Leaderboard, surpassing GPT-4 and trailing only GPT-4 Turbo in the crowdsourced LLM rankings.

Feb 01, 202413:08

Hướng dẫn cách vạn nhân mê lật kèo	Informational, Commercial năm 2024

Episode 1325 - Jan 31 - 2024 - 12 công việc mới cho kỷ nguyên AI tạo nội dung - Vina Technology at AI time

12 công việc mới cho kỷ nguyên AI tạo nội dung

Bernard Marr – Forbes - Ngày 23 Tháng 1, 2024

Khi bất kỳ công nghệ mới lớn nào thu hút các tiêu đề, cuộc nói chuyện nhanh chóng chuyển sang việc làm. Với AI tạo nội dung cũng vậy. AI tạo nội dung sẽ ảnh hưởng đến công việc như thế nào? Quy mô tiềm năng của sự dịch chuyển công việc là gì? Tôi đã viết rất nhiều về chủ đề này, nhưng điều tôi thực sự muốn nhấn mạnh trong bài viết này là tiềm năng cho AI tạo ra việc làm hoàn toàn mới.

Thay vì thay thế công nhân của con người, AI tạo nội dung sẽ tạo ra một nhu cầu mới cho những người lao động lành nghề - những chuyên gia có khả năng quản lý và tận dụng tốt nhất AI tạo nội dung. Những công việc đó có thể trông như thế nào? Dưới đây là danh sách các vai trò mới nổi liên quan đến AI tạo nội dung.

Kỹ sư nhắc AI

Các kỹ sư nhắc là những chuyên gia trong việc sử dụng các ứng dụng AI như ChatGPT để cung cấp một đầu ra cụ thể. (Ví dụ: một lời nhắc chung sẽ gợi ra một phản hồi chung, vì vậy một kỹ sư nhắc sẽ tinh chỉnh lời nhắc của họ cho đến khi họ nhận được kết quả mong muốn.) Như vậy, thay vì là chuyên gia lập trình, các kỹ sư cần kỹ năng giao tiếp mạnh mẽ, chú ý đến chi tiết, tư duy phê phán và kỹ năng dữ liệu (về mặt tìm ra thông tin mà AI cần).

Chuyên gia thiết kế AI tạo nội

Một chút giống như một kỹ sư nhắc nhưng tập trung vào đầu ra thiết kế, vai trò này sẽ ngày càng trở nên phổ biến trên các lĩnh vực như kiến trúc, thiết kế sản phẩm và kỹ thuật. Tóm lại, bởi vì AI tạo nội dung có thể được sử dụng để tạo ra các biến thể thiết kế gần như vô hạn, các chuyên gia sẽ cần thiết để hướng dẫn AI và giải thích kết quả đầu ra của nó để đạt được thiết kế tối ưu.

Trình quản lý đầu vào và đầu ra AI

Hãy nghĩ về vai trò này như là cấp độ tiếp theo từ một kỹ sư nhắc - một vai trò chiến lược hơn giám sát thông tin được tải lên các hệ thống AI tạo nội dung và đầu ra mà các hệ thống AI cung cấp. Điều này sẽ ngày càng trở nên quan trọng khi các công ty vật lộn với những cân nhắc xung quanh quyền riêng tư dữ liệu, bản quyền, khả năng giải thích AI và thiên vị AI.

Người đánh giá nội dung AI / Kiểm toán viên nội dung AI

Trên tất cả các dạng nội dung - chẳng hạn như bài viết, thiết kế trực quan và báo cáo phân tích - người đánh giá con người sẽ cần thiết để đánh giá chất lượng, độ chính xác và sự phù hợp của nội dung. Vì vậy, trong khi chúng ta chắc chắn sẽ thấy AI tạo nội dung được sử dụng để tạo ra ngày càng nhiều nội dung, chúng ta vẫn cần con người để đảm bảo rằng nội dung phù hợp với mục đích.

Bằng cách đăng ký, bạn chấp nhận và đồng ý với Điều khoản dịch vụ của chúng tôi (bao gồm các điều khoản từ bỏ khởi kiện tập thể và trọng tài) và bạn thừa nhận Tuyên bố về Quyền riêng tư của chúng tôi.

Huấn luyện viên AI

Đây là những chuyên gia chuyên "giảng dạy" và tinh chỉnh các mô hình AI. Nhiệm vụ của họ có thể bao gồm từ việc cung cấp dữ liệu AI, đến tinh chỉnh đầu ra của nó để đảm bảo độ chính xác và phù hợp.

Kỹ sư bảo trì AI

Giống như bất kỳ hệ thống nào, các mô hình AI yêu cầu bảo trì về mặt cập nhật mô hình, đảm bảo hệ thống chạy hiệu quả và khắc phục sự cố. AI tạo nội dung cũng không ngoại lệ.

Chuyên gia bảo mật AI

Bối cảnh an ninh mạng đang trở nên phức tạp hơn rất nhiều nhờ AI, với công nghệ cho phép các cuộc tấn công lừa đảo, phần mềm độc hại tinh vi hơn và hơn thế nữa. Do đó, các tổ chức sẽ cần các chuyên gia có thể bảo vệ hệ thống chống lại việc sử dụng AI độc hại - và có khả năng khai thác AI để giảm thiểu các mối đe dọa.

Giảng viên AI / Nhà giáo dục kiến thức AI

Cũng giống như kiến thức máy tính đã trở thành một kỹ năng cơ bản vào cuối thế kỷ 20 và đầu thế kỷ 21, kiến thức về AI sẽ trở nên quan trọng trong tương lai. Các giảng viên có thể dạy các cá nhân về hoạt động, lợi ích và thách thức của AI đang nổi lên.

Nhà đạo đức AI / Cán bộ đạo đức AI

Với khả năng mạnh mẽ của AI tạo nội dung, rõ ràng cần có các chuyên gia có thể đảm bảo rằng các hệ thống này được phát triển và sử dụng có đạo đức, không thiên vị và theo cách có trách nhiệm với xã hội.

Feb 01, 202407:18

Hướng dẫn cách vạn nhân mê lật kèo	Informational, Commercial năm 2024

Episode 1324 - Jan 30 - 2024 - Phần 2 - AI sắp thay đổi hoàn toàn cách bạn dùng máy tính - Vina Technology at AI time

AI sắp thay đổi hoàn toàn cách bạn dùng máy tính - Phần 2

Bill Gates - Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Hãy tưởng tượng rằng bạn muốn lên kế hoạch cho một chuyến đi. Một bot du lịch sẽ xác định các khách sạn phù hợp với ngân sách của bạn. Một tác nhân sẽ biết thời gian nào trong năm bạn sẽ đi du lịch và dựa trên kiến thức của chúng về việc bạn luôn thử một điểm đến mới hay muốn quay lại cùng một địa điểm nhiều lần, chúng sẽ có thể đề xuất các địa điểm. Khi được hỏi, chúng sẽ đề xuất những việc cần làm dựa trên sở thích và xu hướng phiêu lưu của bạn, và chúng sẽ đặt chỗ tại các loại nhà hàng bạn sẽ thích. Nếu bạn muốn loại kế hoạch cá nhân hóa sâu sắc này ngay hôm nay, bạn cần phải trả tiền cho một đại lý du lịch và dành thời gian nói với họ những gì bạn muốn.

Tác động thú vị nhất của các tác nhân AI là cách chúng sẽ dân chủ hóa các dịch vụ mà ngày nay quá đắt đối với hầu hết mọi người. Họ sẽ có ảnh hưởng đặc biệt lớn trong bốn lĩnh vực: chăm sóc sức khỏe, giáo dục, năng suất, giải trí và mua sắm.

Chăm sóc sức khỏe

Ngày nay, vai trò chính của AI trong chăm sóc sức khỏe là giúp thực hiện các nhiệm vụ hành chính. Ví dụ, Abridge, Nuance DAX và Nabla Copilot có thể ghi lại âm thanh trong một cuộc hẹn và sau đó viết ghi chú để bác sĩ xem xét.

Sự thay đổi thực sự sẽ đến khi các tác nhân có thể giúp bệnh nhân thực hiện phân loại cơ bản, nhận lời khuyên về cách đối phó với các vấn đề sức khỏe và quyết định xem họ có cần tìm cách điều trị hay không. Những tác nhân này cũng sẽ giúp nhân viên y tế đưa ra quyết định và làm việc hiệu quả hơn. (Hiện tại, các ứng dụng như Glass Health có thể phân tích tóm tắt bệnh nhân và đề xuất chẩn đoán để bác sĩ xem xét.) Giúp đỡ bệnh nhân và nhân viên y tế sẽ đặc biệt có lợi cho người dân ở các nước nghèo, nơi nhiều người không bao giờ được gặp bác sĩ.

Những tác nhân bác sĩ lâm sàng này sẽ chậm hơn những người khác để triển khai bởi vì làm cho mọi thứ đúng là vấn đề của sự sống và cái chết. Mọi người sẽ cần phải xem bằng chứng cho thấy các tác nhân y tế có lợi về tổng thể, mặc dù chúng sẽ không hoàn hảo và sẽ phạm sai lầm. Tất nhiên, con người cũng mắc sai lầm, và không được tiếp cận với chăm sóc y tế cũng là một vấn đề.

"Một nửa số cựu chiến binh quân đội Hoa Kỳ cần chăm sóc sức khỏe tâm thần họ không nhận được nó."

Chăm sóc sức khỏe tâm thần là một ví dụ khác về dịch vụ mà các tác nhân sẽ cung cấp cho hầu hết mọi người. Ngày nay, các buổi trị liệu hàng tuần dường như là một điều xa xỉ. Nhưng có rất nhiều nhu cầu chưa được đáp ứng, và nhiều người có thể hưởng lợi từ liệu pháp không có quyền truy cập vào nó. Ví dụ, RAND phát hiện ra rằng một nửa số cựu chiến binh quân đội Hoa Kỳ cần chăm sóc sức khỏe tâm thần nhưng không nhận được nó.

Các tác nhân AI được đào tạo tốt về sức khỏe tâm thần sẽ làm cho liệu pháp có giá cả phải chăng hơn và dễ dàng hơn nhiều. Wysa và Youper là hai trong số những chatbot đầu tiên ở đây. Nhưng các tác nhân sẽ đi sâu hơn nhiều. Nếu bạn chọn chia sẻ đủ thông tin với một tác nhân sức khỏe tâm thần, nó sẽ hiểu lịch sử cuộc sống và các mối quan hệ của bạn. Nó sẽ có sẵn khi bạn cần, và nó sẽ không bao giờ thiếu kiên nhẫn. Thậm chí, với sự cho phép của bạn, nó có thể theo dõi phản ứng cơ thể của bạn đối với liệu pháp thông qua đồng hồ thông minh - như nếu tim bạn bắt đầu đập nhanh khi bạn có vấn đề với sếp - và đề nghị khi nào bạn nên gặp bác sĩ trị liệu.

Giáo dục

Trong nhiều thập kỷ, tôi đã rất hào hứng về tất cả những cách mà phần mềm sẽ làm cho công việc của giáo viên dễ dàng hơn và giúp học sinh học tập. Nó sẽ không thay thế giáo viên, nhưng nó sẽ bổ sung cho công việc của họ - cá nhân hóa công việc cho sinh viên và giải phóng giáo viên khỏi thủ tục giấy tờ và các nhiệm vụ khác để họ có thể dành nhiều thời gian hơn cho những phần quan trọng nhất của công việc. Những thay đổi này cuối cùng cũng bắt đầu xảy ra một cách ấn tượng.

Tình trạng hiện tại của nghệ thuật là Khanmigo, một bot dựa trên văn bản được tạo ra bởi Khan Academy.

Jan 31, 202411:37

Hướng dẫn cách vạn nhân mê lật kèo	Informational, Commercial năm 2024

Episode 1323 - Jan 30 - 2024 - Phần 1 - AI sắp thay đổi hoàn toàn cách bạn dùng máy tính - Vina Technology at AI time

AI sắp thay đổi hoàn toàn cách bạn dùng máy tính - Phần 1

Và nâng cao ngành công nghiệp phần mềm.

Tác giả: Bill Gates - Ngày 9 tháng Mười Một, 2023. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số

Tôi vẫn yêu phần mềm ngày hôm nay nhiều như tôi đã làm khi Paul Allen và tôi bắt đầu Microsoft. Nhưng, mặc dù nó đã được cải thiện rất nhiều trong nhiều thập kỷ kể từ đó, theo nhiều cách, phần mềm vẫn còn khá ngu ngốc.

Để thực hiện bất kỳ tác vụ nào trên máy tính, bạn phải cho thiết bị biết nên sử dụng ứng dụng nào. Bạn có thể sử dụng Microsoft Word và Google Docs để soạn thảo đề xuất kinh doanh, nhưng chúng không thể giúp bạn gửi email, chia sẻ ảnh tự chụp, phân tích dữ liệu, lên lịch tiệc hoặc mua vé xem phim. Và ngay cả những trang web tốt nhất cũng có sự hiểu biết không đầy đủ về công việc, cuộc sống cá nhân, sở thích và mối quan hệ của bạn và khả năng hạn chế sử dụng thông tin này để làm việc cho bạn. Đó là điều chỉ có thể xảy ra ngày nay với một người khác, như một người bạn thân hoặc trợ lý cá nhân.

Trong năm năm tới, điều này sẽ thay đổi hoàn toàn. Bạn sẽ không phải sử dụng các ứng dụng khác nhau cho các tác vụ khác nhau. Bạn chỉ cần nói với thiết bị của mình, bằng ngôn ngữ hàng ngày, những gì bạn muốn làm. Và tùy thuộc vào lượng thông tin bạn chọn để chia sẻ với nó, phần mềm sẽ có thể trả lời cá nhân vì nó sẽ có sự hiểu biết phong phú về cuộc sống của bạn. Trong tương lai gần, bất cứ ai trực tuyến sẽ có thể có một trợ lý cá nhân được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo vượt xa công nghệ ngày nay.

Loại phần mềm này - thứ phản ứng với ngôn ngữ tự nhiên và có thể hoàn thành nhiều nhiệm vụ khác nhau dựa trên kiến thức của người dùng - được gọi là tác nhân. Tôi đã suy nghĩ về các đặc vụ trong gần 30 năm và viết về chúng trong cuốn sách The Road Ahead năm 1995 của tôi, nhưng chúng chỉ mới trở nên thực tế gần đây vì những tiến bộ trong AI.

Các tác nhân sẽ không chỉ thay đổi cách mọi người tương tác với máy tính. Chúng cũng sẽ làm đảo lộn ngành công nghiệp phần mềm, mang lại cuộc cách mạng lớn nhất trong điện toán kể từ khi chúng ta đi từ gõ lệnh đến chạm vào các biểu tượng.

Một trợ lý cá nhân cho tất cả mọi người

Một số nhà phê bình đã chỉ ra rằng các công ty phần mềm đã cung cấp điều này trước đây và người dùng không chính xác chấp nhận chúng. (Mọi người vẫn nói đùa về Clippy, trợ lý kỹ thuật số mà chúng tôi đưa vào Microsoft Office và sau đó đã loại bỏ.) Tại sao mọi người sẽ sử dụng tác nhân?

Câu trả lời là chúng sẽ tốt hơn đáng kể. Bạn sẽ có thể có những cuộc trò chuyện sắc thái với họ. Chúng sẽ được cá nhân hóa hơn nhiều và chúng sẽ không bị giới hạn trong các nhiệm vụ tương đối đơn giản như viết thư. Clippy có nhiều điểm chung với các tác nhân như điện thoại quay với thiết bị di động.

Một tác nhân sẽ có thể giúp bạn với tất cả các hoạt động nếu bạn muốn. Với sự cho phép theo dõi các tương tác trực tuyến và vị trí trong thế giới thực của bạn, nó sẽ phát triển sự hiểu biết mạnh mẽ về con người, địa điểm và hoạt động bạn tham gia. Nó sẽ nhận được các mối quan hệ cá nhân và công việc, sở thích và lịch trình của bạn. Bạn sẽ chọn cách thức và thời điểm nó bước vào để giúp đỡ điều gì đó hoặc yêu cầu bạn đưa ra quyết định.

"Clippy là một bot, không phải là một tác nhân."

Để thấy được sự thay đổi mạnh mẽ mà các tác nhân sẽ mang lại, hãy so sánh chúng với các công cụ AI có sẵn hiện nay. Hầu hết trong số này là bot. Chúng bị giới hạn trong một ứng dụng và thường chỉ bước vào khi bạn viết một từ cụ thể hoặc yêu cầu trợ giúp. Bởi vì chúng không nhớ cách bạn sử dụng chúng từ lần này sang lần khác, chúng không trở nên tốt hơn hoặc học bất kỳ sở thích nào của bạn. Clippy là một bot, không phải là một tác nhân.

Tác nhân thông minh hơn. Chúng chủ động — có khả năng đưa ra đề xuất trước khi bạn yêu cầu. Chúng hoàn thành các tác vụ trên các ứng dụng. Chúng cải thiện theo thời gian vì chúng ghi nhớ các hoạt động của bạn và nhận ra ý định và mô hình trong hành vi của bạn.

Jan 31, 202409:44

Hướng dẫn cách vạn nhân mê lật kèo	Informational, Commercial năm 2024

Episode 1322 - Jan 30 - 2024 - Từ Sữa carbon thấp đến Tưới tiêu AI - Vina Technology at AI time

Từ Sữa carbon thấp đến Tưới tiêu AI

Các công ty khởi nghiệp công nghệ cung cấp năng lượng cho cuộc cách mạng xanh của Mỹ Latinh

Tài liệu từ Internet - Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Với các quốc gia trong khu vực nằm trong số những quốc gia dễ bị tổn thương nhất bởi cuộc khủng hoảng khí hậu, các doanh nhân kỹ thuật số đã được truyền cảm hứng để tìm ra những cách sáng tạo để tạo ra sự thay đổi môi trường thực sự.

Niềm đam mê thiên nhiên của Prieto bắt đầu từ thời thơ ấu bên bờ biển. "Tôi bị ám ảnh bởi những gì dưới bề mặt. Tôi sẽ neo mình vào một tảng đá bằng ống thở của mình, và tôi bị mê hoặc bởi tất cả những con vật nhỏ làm những việc không được chú ý.

Những năm thiếu niên của anh trùng hợp với sự xuất hiện của internet ở Chile, nơi anh trở thành người tiên phong về web, ra mắt và bán một số công ty khởi nghiệp. Chắc chắn, lợi ích của anh ta về môi trường, internet và kinh doanh hợp nhất, được thúc đẩy bởi cảm giác rằng những tiến bộ công nghệ không nên bị lãng phí.

"Chúng ta đang sống trong thời đại mà khoa học và công nghệ cho phép chúng ta làm hầu hết mọi thứ, và chúng ta đang dành tất cả năng lượng đó, tất cả những nguồn lực đó, giúp mọi người đặt tai mèo lên một bức ảnh. Thật sao?!", doanh nhân nói. [Trong cụm từ "giúp mọi người đặt tai mèo lên ảnh", việc đề cập đến "tai mèo trên ảnh" là một biểu hiện ẩn dụ đề cập đến việc sử dụng công nghệ tiên tiến dường như tầm thường hoặc phù phiếm. Nó cho thấy một sự tương phản giữa khả năng rộng lớn của khoa học và công nghệ và sự tầm thường nhận thức của các ứng dụng đang được theo đuổi.]

"Tại sao chúng ta không sử dụng tất cả những tiến bộ này để giải quyết các vấn đề thực tế? Chúng ta có những vấn đề thực sự và chúng ta có những công cụ thực sự - hãy kết hợp cả hai."

Prieto là một trong số, ngày càng nhiều, doanh nhân ở Mỹ Latinh và Caribe nắm bắt cuộc cách mạng xanh và thành lập các doanh nghiệp và sáng kiến phi lợi nhuận tập trung vào bảo tồn, kinh tế xanh và công bằng khí hậu. Nhiều người trong số họ cảm thấy cộng đồng quốc tế và các nhà lãnh đạo thế giới đang không tài trợ đầy đủ cho các dự án khí hậu.

Thay đổi ngày càng trở nên cấp bách khi 33 quốc gia trong khu vực là một trong những quốc gia dễ bị tổn thương nhất trước tác động của cuộc khủng hoảng khí hậu, cả về kinh tế và thể chất.

Đổi mới môi trường là một lĩnh vực có tiềm năng tăng trưởng đáng kể cho Mỹ Latinh và Caribê, các chuyên gia cho biết. Theo một báo cáo gần đây của Ngân hàng Phát triển Liên Mỹ, giá trị gia tăng của nền kinh tế xanh - năng lượng tái tạo, công nghệ môi trường và kinh tế sinh học - đang tăng lên. Một trong những thách thức lớn nhất là tài trợ, và một loạt các dự án nhằm mục đích khởi động lĩnh vực này bằng cách kết nối các nhà đầu tư với các dự án có trách nhiệm với môi trường và xã hội.

Tại Chile, công ty khởi nghiệp của Prieto, Lemu, sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và công nghệ học máy để tạo ra một thị trường nơi các nhà đầu tư tiềm năng có thể tìm thấy các chương trình phát triển khí hậu, đa dạng sinh học, nước và con người cần vốn.

Lemu - một từ tiếng Mapuche có nghĩa là rừng - kiểm tra từng dự án để đảm bảo nó có kết quả có thể kiểm chứng trước khi đưa nó vào danh sách. Người dùng có thể đọc về các dự án, tìm kiếm theo quốc gia hoặc loài đang được bảo vệ, điều hướng bản đồ và mô hình 3D và theo dõi tiến trình thông qua ảnh và bài đăng.

Về Lemu

Một cộng đồng toàn cầu đoàn kết.

Mọi người đều có thể đóng góp một phần vào việc chống lại và giảm thiểu khủng hoảng môi trường bằng cách khai thác công nghệ và đảm bảo tài chính đầy đủ.

Tại Lemu, sứ mệnh của chúng tôi dựa trên ý tưởng tận dụng công nghệ để học hỏi, khám phá và bảo vệ thiên nhiên, cũng như cải thiện các biện pháp bảo tồn và đầu ra.

Bắt đầu từ bên trong.

Giá trị cốt lõi của chúng tôi được định hình bởi sự bảo vệ và chăm sóc, lòng tốt, sự đổi mới, sự đồng cảm và đa dạng. Có một từ chúng ta thích sử dụng để mô tả cách chúng ta làm việc: sự kỳ quặc. Chúng ta làm mọi thứ bằng cách suy nghĩ bên ngoài hộp.

Jan 31, 202412:58

Hướng dẫn cách vạn nhân mê lật kèo	Informational, Commercial năm 2024

Episode 1321 - Jan 30 - 2024 - Low-carbon milk to AI irrigation - Vina Technology at AI time

Low-carbon milk to AI irrigation - tech startups powering Latin America’s green revolution

With the region’s countries among the most vulnerable to the climate crisis, digital entrepreneurs have been inspired to find innovative ways to create real environmental change

Lesley Stones in Santiago, Constance Malleret in Rio de Janeiro and Friz Pinnow in Tegucigalpa - 30 Jan 2024

Leo Prieto’s passion for nature started during his childhood by the sea. “I was obsessed with what was under the surface. I’d anchor myself to a rock with my snorkel, and I was fascinated by all the little animals doing things that go unnoticed.”

His teenage years coincided with the arrival of the internet in Chile, where he became a web pioneer, launching and selling several startups. Inevitably, his interests in the environment, the internet and business merged, driven by the feeling that technological advances should not be wasted.

“We’re living at a time when science and technology allow us to do almost anything, and we’re spending all that energy, all those resources, helping people put cat ears on a photo. Really?!” says the entrepreneur.

“Why don’t we use all these advances to solve actual problems? We have real issues, and we have real tools – let’s combine the two.”

Prieto is one of a growing number of entrepreneurs in Latin America and the Caribbean embracing the green revolution and establishing businesses and non-profit initiatives focused on conservation, the green economy, and climate justice. Many of them feel the international community and world leaders are failing to fund climate projects sufficiently.

Change is becoming increasingly urgent as the region’s 33 countries are some of the most vulnerable to the impact of the climate crisis, both economically and physically.

Environmental innovation is a sector with significant growth potential for Latin America and the Caribbean, say experts. According to a recent report by the Inter-American Development Bank, the value added by the green economy – renewable energy, environmental technologies and bioeconomy – is growing. One of the biggest challenges is funding, and a large tranche of projects aim to kickstart the sector by connecting investors with environmentally and socially responsible projects.

In Chile, Prieto’s startup, Lemu, uses artificial intelligence (AI) and machine-learning technology to create a marketplace where potential investors can find climate, biodiversity, water and human development schemes in need of capital.

Lemu – a Mapuche word meaning forest – checks each project to ensure it has verifiable results before including it on the list. Users can read about the projects, search by country or species being protected, navigate maps and 3D models, and monitor progress through photos and posts.

Among the projects are an initiative to protect cotton-top tamarins, a small critically endangered monkey in Colombia under threat from deforestation and the illegal wildlife trade, and rhinos being protected from poachers in the Sibuya Game Reserve in South Africa.

The app offers the option of making monthly or one-off donations and provides updates and impact reports. Featured projects receive 80% of each donation – Lemu keeps 19% to cover its costs and growth and the remainder goes to 1% for the Planet, which commits member companies to donating at least 1% of annual sales to environmental organisations.

Agriculture is responsible for 75-85% of water use in Latin America. So if you want to work with water [security], you have to work with agriculture. - Jairo Trad, Kilimo

In Brazil, some of the most promising startups are emerging in the arable and livestock sectors. Krilltech, which originated in the University of Brasília’s laboratories, has developed an organic nanostructure called Arbolina, which it says enhances absorption of essential nutrients and stimulates plant growth, offering a non-toxic alternative to fertiliser.

Jan 31, 202409:36

Hướng dẫn cách vạn nhân mê lật kèo	Informational, Commercial năm 2024

Episode 1319 - Jan 29 - 2024 - AI có thể giải quyết các vấn đề công nghệ lỗi thời không - Vina Technology at AI time

AI có thể giải quyết các vấn đề công nghệ lỗi thời không?

Các công ty đang đưa nó vào thử nghiệm

Belle Lin – WSJ. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số. Ngày 26 tháng 1, 2024

"công nghệ lỗi thời " đề cập đến công nghệ lỗi thời hoặc cũ hơn, đặc biệt là trong bối cảnh ngôn ngữ và hệ thống lập trình. Việc đề cập đến Cobol, một ngôn ngữ lập trình được phát triển vào cuối những năm 1950 và được sử dụng rộng rãi trong những thập kỷ tiếp theo, làm nổi bật bản chất lỗi thời của một số công nghệ vẫn được nhiều công ty sử dụng. Những công nghệ này có thể đặt ra những thách thức cho các tổ chức khi chúng trở nên lỗi thời và các công ty phải đối mặt với các vấn đề như số lượng học viên lành nghề đang cạn kiệt và nhu cầu hiện đại hóa. Để giải quyết những thách thức này, Giám đốc Thông tin (CIO) đang khám phá việc áp dụng các công cụ AI tạo nội dung, có thể giúp thổi luồng sinh khí mới vào các hệ thống công nghệ thông tin lỗi thời và giảm thiểu tác động của việc dựa vào các công nghệ cũ. Việc sử dụng AI được coi là một giải pháp tiềm năng để cập nhật và tối ưu hóa các hệ thống hiện có trong khi giải quyết khoảng cách kỹ năng do các học viên nghỉ hưu của các công nghệ cũ như Cobol để lại.

Nhiều công ty vẫn dựa vào Cobol, một ngôn ngữ lập trình thời kỳ bùng nổ mà các học viên đang nghỉ hưu. Vì vậy, các CIO đang thận trọng thử nghiệm các công cụ AI tạo nội dung để làm mới công nghệ thông tin của họ.

AI tạo nội dung đang bắt đầu giúp các nhà lãnh đạo công nghệ kinh doanh với nhiệm vụ quá hạn từ lâu là hiện đại hóa hệ thống công nghệ thông tin

họ, một số trong số họ chứa đầy mã từ ngôn ngữ lập trình có trước The Beatles.

"Một vấn đề lớn mà chúng tôi gặp phải trong không gian của mình và các công ty truyền thống là chúng tôi vẫn còn dùng Cobol", Amin Venjara, giám đốc dữ liệu của công ty xử lý bảng lương 75 tuổi ADP cho biết. Số lượng các nhà phát triển có khả năng và kiến thức để hiểu, sử dụng và làm việc với ngôn ngữ lập trình Cobol đang giảm dần, ông nói thêm. "Tìm kiếm các kỹ sư Cobol - có bao nhiêu người biết ngôn ngữ đó?"Công ty có trụ sở tại Roseland, New Jersey đang khám phá việc sử dụng AI để "dịch" mã máy tính lớn của mình từ Cobol - một ngôn ngữ được thiết kế lần đầu tiên vào những năm 1950 và vẫn được sử dụng phổ biến tại các ngân hàng và công ty dịch vụ tài chính - sang Java, một ngôn ngữ mới tương đối trong số các ngôn ngữ lập trình có từ năm 1995.

Bản dịch sẽ làm giảm nhu cầu tìm kiếm và đào tạo các chuyên gia Cobol, những người đã trở nên tương đối hiếm khi một thế hệ chuyên gia nghỉ hưu và các lập trình viên mới lựa chọn các ngôn ngữ hiện đại như Python hoặc - trong một số trường hợp - bất cứ thứ gì ngoại trừ Cobol.

Nâng cấp công nghệ cốt lõi của doanh nghiệp, có thể bao gồm cập nhật phần mềm và chuyển sang nền tảng điện toán đám mây, luôn là ưu tiên hàng đầu của các giám đốc thông tin, nhưng thậm chí còn quan trọng hơn bây giờ khi các CIO tìm cách tăng hiệu quả và kiểm soát chi phí công nghệ thông tin.

Trong năm qua, các trợ lý mã hóa dựa trên AI từ GitHub thuộc sở hữu của Microsoft, Amazon, Google và IBM đã xuất hiện để giúp các nhà phát triển thực hiện các tác vụ như tự động hoàn thành đoạn mã và viết tài liệu mã. Một số nhà phát triển ước tính các trợ lý mã hóa tăng năng suất khoảng 25%, phần lớn trong các tác vụ tương tự như kiểm tra chính tả và tự động điền trong việc giúp mọi người viết tài liệu.

Gần đây, các công ty như ADP đang sử dụng AI tạo nội dung và các công cụ mã hóa tương tự để thử nghiệm nâng cấp mã cũ của họ, không chỉ viết mã mới - cho đến nay là cách sử dụng phổ biến nhất

IBM, vẫn dựa vào kinh doanh máy tính lớn và hỗ trợ nhiều khách hàng phụ thuộc vào các máy tính lớn, đang tiếp thị trợ lý mã hóa AI watsonx của mình để giúp khách hàng nhanh chóng và dễ dàng giải quyết nhược điểm của công nghệ cũ của họ

"Khách hàng của chúng tôi không phải lúc nào cũng đầu tư nhiều vào các ứng dụng của họ trong nhiều thập kỷ, vì vậy đó là nơi họ bắt đầu gặp rủi ro, thách thức kỹ năng, lỗ hổng kiến thức,

Jan 28, 202408:01

Hướng dẫn cách vạn nhân mê lật kèo	Informational, Commercial năm 2024

Episode 1318 - Jan 29 - 2024 - Tương lai của Kinh tế Trung quốc - Vina Technology at AI time

Tương lai của Kinh tế Trung quốc

Nhà kinh tế học chính xác nhất thế giới đã được chứng minh là đúng về Trung Quốc trong năm nay. Đây là những gì ông nói, sẽ xảy ra tiếp theo, khi quốc gia tiếp tục 'giảm phát xuất khẩu.'

Mark Reeth - Insider Today - Ngày 25 tháng 1, 2024

Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số. Tháng 1, 2024

Christophe Barraud của Market Securities liên tục được Bloomberg vinh danh là nhà dự báo kinh tế hàng đầu.

Ông dự đoán chính xác động thái mới nhất của chính phủ Trung Quốc để vực dậy nền kinh tế.

Barraud chia sẻ quan điểm của mình về những rủi ro mà nền kinh tế Trung Quốc phải đối mặt trong năm nay và động thái tiếp theo mà ông dự đoán.

Xem xét thị trường và nền kinh tế Mỹ hoạt động tốt như thế nào vào năm 2023, có thể hiểu rằng các nhà đầu tư trong nước sẽ lạc quan về năm 2024.

Nhưng ở phía bên kia địa cầu, rắc rối đã âm ỉ ở Trung Quốc trong một thời gian.

Nhìn bề ngoài, nền kinh tế lớn thứ hai thế giới có vẻ khá khỏe mạnh vào năm ngoái, với GDP của Trung Quốc tăng 5,2% so với cùng kỳ năm ngoái. Tuy nhiên, ở bên dưới, các vết nứt đang bắt đầu xuất hiện - và chính phủ Trung Quốc đã bắt đầu thực hiện các biện pháp cực đoan để khắc phục chúng trước khi chúng trở nên tồi tệ hơn.

Các nhà đầu tư Mỹ có thể bỏ qua các vấn đề ở Trung Quốc vào năm ngoái, nhưng vào năm 2024, các vấn đề với nền kinh tế Trung Quốc có thể sớm biến thành vấn đề cho danh mục đầu tư của họ. Rất may, Christophe Barraud có thể giúp làm sáng tỏ những gì sắp tới.

Barraud được Bloomberg vinh danh là nhà dự báo hàng đầu về nền kinh tế Mỹ vào năm 2023 - chưa kể vào năm 2022 và hàng năm từ năm 2012 đến năm 2020. Ông cũng là một trong những nhà tiên tri kinh tế giỏi nhất của phần còn lại của thế giới, và được vinh danh là nhà dự báo hàng đầu của Eurozone vào năm 2022, cũng như nhà dự báo kinh tế hàng đầu của Trung Quốc từ năm 2017 đến năm 2020.

Nhà kinh tế trưởng và chiến lược gia tại Market Securities gần đây đã ngồi lại với Business Insider để thảo luận về dự đoán của ông về những gì sẽ xảy ra với nền kinh tế Mỹ vào năm 2024, cũng như giảm phát ở Trung Quốc có ý nghĩa gì đối với phần còn lại của thế giới trong năm nay.

Các vấn đề ở Trung Quốc tiếp tục phát triển

Trong số nhiều rủi ro mà các nhà đầu tư phải đối mặt trong năm nay, địa chính trị luôn được xếp hạng là rủi ro mà họ sợ nhất. Barraud đồng ý với sự đồng thuận này, mặc dù ông vẫn tập trung chặt chẽ vào Trung Quốc.

"Về những bất ngờ tiêu cực, tôi thực sự để mắt đến Trung Quốc và thực tế là họ rõ ràng đang trải qua một số loại giảm phát", ông nói. "Mọi người đều nghĩ rằng nó sẽ thoát khỏi tình trạng này, nhưng nếu vì lý do này hay lý do khác mà bạn có một sự rút ngắn khác trong lĩnh vực nhà ở ở Trung Quốc, hoặc có thể người tiêu dùng không muốn chi tiêu như họ đã làm gần đây, có lẽ họ có thể bị giữ trong loại giảm phát này, sẽ tạo tiêu cực ở cấp độ toàn cầu, Họ sẽ tiếp tục xuất khẩu giảm phát".

Những khó khăn của Trung Quốc với thị trường nhà ở hiện đã được biết rõ. Bất động sản nhà ở và thương mại đã bùng nổ trong nhiều năm cho đến khi chúng đột nhiên không còn nữa. Bây giờ giá nhà giảm, các nhà xây dựng thương mại đang phá sản, và những gì từng là động lực tăng trưởng trong nước đang bị đình trệ, trừng phạt hàng triệu công dân Trung Quốc trung bình có tài sản hộ gia đình gắn liền với bất động sản.

"Chúng tôi biết rằng họ đang ở trong một tình huống khó khăn vì giá vẫn đang giảm", ông nói. "Vì vậy, chúng ta đang ở trong một thế giới mà những người xây dựng nhà rất khó tự tài trợ. Tôi nghĩ chúng ta sẽ thấy ngày càng có nhiều vụ vỡ nợ và chúng ta sẽ không thấy sự cải thiện trước ít nhất là năm nay".

Thật vậy, dữ liệu gần đây cho thấy cả giá nhà và doanh số bán bất động sản ở Trung Quốc tiếp tục giảm vào cuối năm ngoái. Đó là một vấn đề lớn đối với người tiêu dùng Trung Quốc, những người, theo Barraud, có từ 60% - 70% tài sản của họ gắn liền với bất động sản trong nước. Có lẽ đó là lý do tại sao người tiêu dùng Trung Quốc không đặc biệt tự tin, cũng như không chi tiêu.

Jan 28, 202412:43

Hướng dẫn cách vạn nhân mê lật kèo	Informational, Commercial năm 2024

Episode 1317 - Jan 29 - 2024 - Thiết kế công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho giáo viên - Vina Technology at AI time

Thiết kế công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho giáo viên

Các nhà nghiên cứu giáo dục Stanford đang đi đầu trong việc xây dựng các hệ thống xử lý ngôn ngữ tự nhiên sẽ hỗ trợ giáo viên và cải thiện việc giảng dạy trong lớp học.

Allison Whitten - Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số. Tháng 1, 2024

Theo một cuộc thăm dò của Gallup năm 2022, giáo viên Mỹ từ lớp K-12 là những người lao động kiệt sức nhất trong bất kỳ ngành nghề nào. Các công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên có thể hỗ trợ họ không?

Trong khi các chatbot tiên tiến cho đến nay đang giúp giáo viên tăng hiệu quả của họ trong các nhiệm vụ như nhanh chóng tạo kế hoạch bài học hoặc viết email cho phụ huynh, hai học giả Stanford đang nghiên cứu các lựa chọn có thể vượt ra ngoài tiết kiệm một vài phút trong ngày làm việc. Giáo sư Dora Demszky của Trường Giáo dục Sau đại học Stanford và nghiên cứu sinh tiến sĩ khoa học máy tính Rose Wang đang tạo ra các mô hình cung cấp cho giáo viên loại phản hồi và đề xuất hiếm hoi sẽ giúp họ tác động nhiều nhất đến việc học tập và hạnh phúc của học sinh trong lớp học.

Demszky và Wang nhấn mạnh rằng mọi công cụ họ thiết kế đều coi trọng vai trò của giáo viên trong chu trình - không bao giờ thay thế họ bằng mô hình AI. Đó là bởi vì ngay cả với những cải tiến nhanh chóng trong các hệ thống xử lý ngôn ngữ tự nhiên, họ tin rằng tầm quan trọng của mối quan hệ con người trong giáo dục sẽ không bao giờ thay đổi.

"Một khía cạnh cơ bản của việc học là sự kết nối giữa con người: giữa học sinh và giáo viên, và động lực học tập được kích hoạt bởi mối quan hệ đó. Không thực sự có thể xây dựng nó với một robot", Demszky nói. "Chúng ta không bao giờ nên né tránh giáo viên mà hãy nghĩ về những cách mà chúng ta có thể hỗ trợ giáo viên và tăng cường công việc của họ."

Các chuyên gia trong chu trình

Xây dựng công nghệ lớp học đòi hỏi kiến thức nền tảng sâu rộng về sư phạm và kỹ thuật học tập của sinh viên mà chỉ những giáo viên có kinh nghiệm mới có được.

Kết quả là, Demszky và Wang bắt đầu mỗi dự án giáo dục xử lý ngôn ngữ tự nhiên của họ với cùng một cách tiếp cận. Họ luôn bắt đầu với chính các giáo viên, đưa họ vào sự hợp tác qua lại phong phú. Họ phỏng vấn các nhà giáo dục về những công cụ nào sẽ hữu ích nhất cho họ ngay từ đầu và sau đó theo dõi họ liên tục để yêu cầu phản hồi khi họ thiết kế và thử nghiệm ý tưởng của mình. "Chúng tôi không thể thực hiện nghiên cứu của mình mà không tham khảo ý kiến của các giáo viên và chuyên môn của họ".

Đôi khi, phản hồi của giáo viên đã đưa nghiên cứu theo một hướng mới. Đối với một dự án in sẵn, phát triển một mô hình ngôn ngữ lớn để dạy kèm cho sinh viên toán từng bước theo định dạng dựa trên trò chuyện trực tuyến, các học giả ban đầu cho rằng giáo viên toán trước tiên chọn một chiến lược để giúp học sinh hiểu. Nhưng sau khi phỏng vấn các giáo viên toán, họ biết rằng bước đầu tiên của giáo viên là cố gắng xác định chính xác quan niệm sai lầm của học sinh đến từ đâu. "Chúng tôi sẽ không bao giờ có thể thực sự đi đến chi tiết đó nếu chúng tôi không thể nói chuyện với các giáo viên có thể chia sẻ kinh nghiệm giảng dạy toán của riêng họ", Wang nói. "Ma quỷ thực sự ở trong các chi tiết." [Thành ngữ "Ma quỷ ở trong các chi tiết" có nghĩa những thách thức hoặc khó khăn thường nằm trong các khía cạnh cụ thể, nhỏ hoặc phức tạp của tình huống hoặc nhiệm vụ. Nó cho thấy rằng việc chú ý đến các chi tiết nhỏ hơn là rất quan trọng vì các vấn đề hoặc sự phức tạp thường được ẩn giấu trong các chi tiết đó.]

Khi họ yêu cầu học sinh đánh giá phản hồi được tạo ra bởi mô hình ngôn ngữ lớn và giáo viên, các giáo viên toán luôn được đánh giá cao hơn. Tuy nhiên, khi họ nhắc lại mô hình ngôn ngữ lớn với sự giúp đỡ từ các giáo viên - những người đã dán nhãn loại lỗi của học sinh và đưa ra một chiến lược cụ thể để sử dụng - các câu trả lời mô hình ngôn ngữ lớn được đánh giá cao hơn nhiều. Mặc dù vẫn không được coi là có giá trị như một giáo viên, các mô hình ngôn ngữ lớn được đánh giá cao hơn một gia sư không phải là giáo viên

Jan 28, 202409:59

Hướng dẫn cách vạn nhân mê lật kèo	Informational, Commercial năm 2024

Episode 1316 - Jan 28 - 2024 - Sự thiếu tính sáng tạo của Trung Quốc - Vina Technology at AI time

Sự thiếu tính sáng tạo của Trung Quốc

Stephen S. Roach – Project Syndicate - 26 - 1, 2024

Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số. Tháng 1, 2024

"Thâm hụt trí tưởng tượng của Trung Quốc" đề cập đến sự thiếu sáng tạo, đổi mới hoặc tư duy mới mẻ trong cách tiếp cận hoạch định chính sách của chính phủ Trung Quốc. Thuật ngữ "thâm hụt trí tưởng tượng" ngụ ý rằng, bất chấp những thách thức như nền kinh tế suy giảm, thách thức nhân khẩu học và sự cạnh tranh gia tăng với Hoa Kỳ, chính phủ Trung Quốc dường như đang vật lộn để đưa ra các chiến lược hoặc giải pháp mới và giàu trí tưởng tượng. Biểu hiện này cho thấy rằng chính phủ không sẵn sàng hoặc không thể thoát khỏi các phương pháp hoạch định chính sách truyền thống hoặc lỗi thời. Việc sử dụng "chiến thuật cũ" cho thấy sự phụ thuộc vào các cách tiếp cận có thể không còn hiệu quả hoặc không còn phù hợp để giải quyết các thách thức đương đại. Ngoài ra, cụm từ này đề cập đến nỗ lực lấy cảm hứng từ ý thức hệ, cho thấy chính phủ có thể gắn bó với các nguyên tắc ý thức hệ đã được thiết lập thay vì khám phá các giải pháp sáng tạo hoặc giàu trí tưởng tượng để giải quyết các vấn đề phức tạp mà nó phải đối mặt.

Mặc dù phải đối mặt với một nền kinh tế suy thoái, những cơn gió ngược nhân khẩu học mạnh mẽ và sự cạnh tranh leo thang với Hoa Kỳ, chính phủ Trung Quốc dường như không muốn hoặc không thể đưa ra một cách tiếp cận mới để hoạch định chính sách. Thay vào đó, Trung Quốc tiếp tục dựa vào các chiến thuật cũ kỹ, trong khi cố gắng lấy cảm hứng từ ý thức hệ.

Trung Quốc đang ở một thời điểm quan trọng. Nền kinh tế thâm dụng nợ dễ bị giảm phát của nó đang hoạt động kém hiệu quả nghiêm trọng.

[Trong cụm từ đã cho, "nền kinh tế thâm dụng nợ dễ bị giảm phát" mô tả một số đặc điểm nhất định của tình hình kinh tế Trung Quốc:

Dễ bị giảm phát: Thuật ngữ này chỉ ra xu hướng hoặc tính dễ bị tổn thương đối với giảm phát. Giảm phát là sự giảm mức giá chung của hàng hóa và dịch vụ trong một nền kinh tế. Nó có thể có vấn đề vì nó có thể dẫn đến giảm chi tiêu tiêu dùng và đầu tư kinh doanh, ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế.

Nợ nần chồng chất: Thuật ngữ này cho thấy nền kinh tế phụ thuộc rất nhiều vào nợ. Nó ngụ ý rằng có một số nợ đáng kể trong hệ thống kinh tế, ở cấp độ chính phủ, doanh nghiệp hoặc hộ gia đình. Một nền kinh tế thâm dụng nợ có thể phải đối mặt với những thách thức liên quan đến việc phục vụ và trả nợ, đặc biệt là nếu điều kiện kinh tế không thuận lợi.

Sự kết hợp giữa giảm phát và nợ nần nhiều cho thấy một môi trường kinh tế đầy thách thức đối với Trung Quốc. Áp lực giảm phát có thể gây khó khăn cho việc kích thích hoạt động kinh tế, trong khi mức nợ cao có thể gây rủi ro cho sự ổn định tài chính. Cụm từ này được sử dụng để truyền đạt ý tưởng rằng nền kinh tế Trung Quốc hiện đang hoạt động không tốt và đang phải đối mặt với những thách thức đáng kể.]

Chính phủ Trung Quốc đã bị lôi kéo vào một cuộc xung đột siêu cường lớn với Hoa Kỳ. Và nó đang nhìn chằm chằm vào thùng của một cuộc khủng hoảng nhân khẩu học.

["nhìn chằm chằm vào thùng của một cuộc khủng hoảng nhân khẩu học" là một thành ngữ chỉ ra rằng Trung Quốc đang phải đối mặt, hoặc sắp phải đối mặt, một thách thức nhân khẩu học đáng kể. Cụm từ "nhìn chằm chằm vào nòng súng" ẩn dụ đề cập đến việc đối mặt với một mối đe dọa hoặc thách thức trực tiếp và sắp xảy ra, tương tự như nhìn thẳng vào nòng súng. Trong bối cảnh này, cuộc khủng hoảng nhân khẩu học ngụ ý rằng Trung Quốc đang đối phó với các vấn đề quan trọng liên quan đến cấu trúc dân số. Các yếu tố phổ biến của khủng hoảng nhân khẩu học có thể bao gồm các yếu tố như dân số già, tỷ lệ sinh giảm và những thách thức tiềm ẩn liên quan đến tính bền vững của lực lượng lao động và ý nghĩa kinh tế. Cụm từ này cho thấy Trung Quốc không chỉ tham gia vào một cuộc xung đột địa chính trị lớn với Hoa Kỳ mà còn đang vật lộn với những thách thức nội bộ liên quan đến tình hình nhân khẩu học của mình.]

Điều tồi tệ nhất là chính quyền Trung Quốc đang đối phó với những thách thức này

Jan 28, 202413:53

Hướng dẫn cách vạn nhân mê lật kèo	Informational, Commercial năm 2024

Episode 1315 - Jan 28 - 2024 - China’s Imagination Deficit

China’s Imagination Deficit

Stephen S. Roach - Project Syndicate - Jan 26, 2024

Despite facing a flagging economy, powerful demographic headwinds, and an escalating rivalry with the United States, the Chinese government appears unwilling or unable to devise a new approach to policymaking. Instead, it continues to rely on stale tactics, while attempting to draw inspiration from ideology.

China is at a critical juncture. Its deflation-prone debt-intensive economy is seriously underperforming. Its government has become embroiled in a major superpower conflict with the United States. And it is staring down the barrel of a demographic crisis. Worst of all, Chinese authorities are responding to these challenges more with ideology and stale tactics from the past, rather than with breakthrough reforms. Imaginative solutions to tough problems are in scarce supply.

As a diehard China optimist for most of the past 25 years, I haven’t come to this conclusion lightly. My Yale course, “The Next China,” made the case for a powerful shift in the Chinese growth model, from an investment- and export-led economy to one driven by domestic consumption.

Yes, I worried that China’s porous social safety net – both for retirement and health care – could lead to a rise in fear-driven precautionary saving that would inhibit consumer demand. But, viewing these concerns more as challenges than risks, I remained convinced that China would ultimately rebalance its economy.

I began to have serious doubts in 2021, when Chinese regulators clamped down on internet-platform companies. With this assault taking dead aim at entrepreneurs, I warned of a mounting “animal spirits deficit.” In my latest book, Accidental Conflict, I widened my concerns to include the implications of President Xi Jinping’s “common prosperity” campaign, which targeted the wealth creation of Chinese risk-takers. And then, a year ago, I threw in the proverbial towel; in “A China Optimist’s Lament,” I argued that the government’s newfound fixation on national security would further diminish China’s potential for economic dynamism.

I have taken a fair amount of flak for this change of heart, especially from long-biased US politicians and their media consorts. Surprisingly, the Chinese have been more open to debate, especially over the possibility that the Next China is starting to look more like the Next Japan. After discussing these concerns with a wide range of senior officials, business leaders, academics, former students, and friends in a series of visits to China over the past few months, three conclusions emerge:

First, the Chinese policy response to a flagging economy is unenlightened. The government is relying on what it has long called “proactive fiscal stimulus and prudent monetary policy” to support economic growth of around 5% in 2024 (Premier Li Qiang will officially announce the target at the National People’s Congress in March). As was the case in the aftermath of the Asian financial crisis of 1997-98 and the 2008 global financial crisis, China is once again resorting to the brute force of large cash infusions to address today’s major dislocations in the property market, local-government financing vehicles, and the stock market.

Second, such short-term countercyclical tactics do not effectively address China’s long-term structural problems. According to estimates by the United Nations, China’s working-age population peaked in 2015 and will decline by nearly 220 million by 2049. Basic economics tells us that maintaining steady GDP growth with fewer workers requires extracting more value-added from each one, meaning that productivity growth is vital. But with China now drawing more support from low-productivity state-owned enterprises, and with the higher-productivity private sector remaining under intense regulatory pressure, the prospects for an acceleration of productivity growth appear dim.