Sức mạnh của Trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (Generative AI): Động lực cho những đổi mới tương lai

<p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu về Generative AI và tầm quan trọng của nó</li> <li>Nhu cầu nâng cao kỹ năng trong kỷ nguyên AI</li> <li>Khóa học "Generative AI for Beginners" của GrowFast: Những điểm nổi bật</li> <li>Chương trình đào tạo: Nội dung chi tiết</li> <li>Kết quả học tập</li> <li>Tầm nhìn về tương lai đổi mới</li> <li>Lý do nên đăng ký khóa học</li> <li>Thông tin chi tiết về khóa học</li> </ol> <hr /> <h2>1. Giới thiệu về Generative AI và tầm quan trọng của nó</h2> <p>Trong kỷ nguyên số, Trí tuệ nhân tạo (AI) đã nổi lên như một lực lượng biến đổi, cách mạng hóa các ngành công nghiệp và định hình tương lai của đổi mới. Với dự báo chi tiêu toàn cầu cho các hệ thống AI sẽ vượt quá 300 tỷ đô la vào năm 2026¹, các chuyên gia cần nắm vững kiến thức cơ bản về AI để duy trì khả năng cạnh tranh. Generative AI đang dẫn đầu trong cuộc chuyển đổi này, một công nghệ đang định nghĩa lại các lĩnh vực như phát triển phần mềm, tiếp thị, dịch vụ khách hàng và hơn thế nữa.</p> <h2>2. Nhu cầu nâng cao kỹ năng trong kỷ nguyên AI</h2> <p>Hiểu biết về Generative AI là rất quan trọng đối với các chuyên gia trong nhiều lĩnh vực. Cho dù bạn là một kỹ sư phần mềm quan tâm đến việc tự động hóa các tác vụ hay một nhà lãnh đạo doanh nghiệp đang tìm cách nâng cao sự tương tác với khách hàng, việc làm quen với các ứng dụng AI là điều cần thiết. Các khóa học ngắn, tập trung như "Generative AI for Beginners" của GrowFast cung cấp một cách tiếp cận dễ dàng để tìm hiểu về công nghệ này mà không cần phải đi sâu vào lập trình phức tạp.</p> <h2>3. Khóa học "Generative AI for Beginners" của GrowFast: Những điểm nổi bật</h2> <p>Được thiết kế và giảng dạy bởi Metla Sudha Sekhar, một chuyên gia CNTT với kinh nghiệm phong phú trong phát triển phần mềm và ứng dụng AI thời gian thực, khóa học này lý tưởng cho các kỹ sư prompt đầy tham vọng, chuyên gia trong ngành và những người đam mê AI. Kiến thức chuyên môn sâu rộng của Sekhar đảm bảo rằng người tham gia không chỉ học được các khía cạnh lý thuyết mà còn có được các kỹ năng thực tiễn để áp dụng giải pháp AI vào lĩnh vực của họ.</p> <h2>4. Chương trình đào tạo: Nội dung chi tiết</h2> <p>Khóa học được cấu trúc để cung cấp một sự hiểu biết toàn diện về Generative AI, kết hợp lý thuyết với ứng dụng thực tế. Dưới đây là tổng quan về chương trình học:</p> <p><strong>1. Giới thiệu về Generative AI:</strong></p> <ul> <li>Tổng quan về Generative AI và tầm quan trọng của nó trong bối cảnh công nghệ hiện nay.</li> </ul> <p><strong>2. Cài đặt ChatGPT:</strong></p> <ul> <li>Hướng dẫn từng bước về việc cấu hình và sử dụng ChatGPT, bao gồm việc khám phá các tính năng của nó.</li> </ul> <p><strong>3. Khám phá các trường hợp sử dụng Generative AI:</strong></p> <ul> <li>Kiểm tra sâu các ứng dụng Generative AI trên nhiều lĩnh vực khác nhau như phát triển phần mềm, bán lẻ và tiếp thị.</li> </ul> <p><strong>4. Soạn thảo các prompt hiệu quả:</strong></p> <ul> <li>Kỹ thuật để phát triển các prompt tạo ra phản hồi AI tối ưu, tập trung vào các bài tập thực hành.</li> </ul> <p><strong>5. Xây dựng dự án chatbot Generative AI cá nhân:</strong></p> <ul> <li>Dự án thực hành nơi người học sẽ áp dụng kiến thức của mình để tạo ra một chatbot AI tùy chỉnh, củng cố các khái niệm đã học trong suốt khóa học.</li> </ul> <p><strong>6. Tương lai của Generative AI:</strong></p> <ul> <li>Thảo luận về các xu hướng sắp tới trong công nghệ AI, bao gồm cả những cân nhắc về đạo đức và tác động xã hội.</li> </ul> <h2>5. Kết quả học tập</h2> <p>Sau khi hoàn thành khóa học này, người tham gia sẽ có được sự hiểu biết toàn diện về Generative AI và các ứng dụng của nó trong nhiều lĩnh vực. Khóa học được thiết kế để trang bị cho người học cả kiến thức lý thuyết và kỹ năng thực tiễn:</p> <ul> <li><strong>Kiến thức cơ bản về Generative AI:</strong> Người tham gia sẽ nắm bắt được các nguyên tắc cơ bản của Generative AI và tầm quan trọng của nó trong công nghệ hiện đại, làm quen với các khái niệm và thuật ngữ chính.</li> <li><strong>Ứng dụng thực tế:</strong><ul> <li><strong>Phát triển phần mềm:</strong> Khám phá cách AI đơn giản hóa quy trình, bao gồm tạo mã và sửa lỗi, nâng cao hiệu quả tổng thể.</li> <li><strong>Bán lẻ:</strong> Hiểu vai trò của AI trong việc cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm, tối ưu hóa quản lý hàng tồn kho và tự động hóa chức năng dịch vụ khách hàng.</li> <li><strong>Tiếp thị:</strong> Khám phá cách AI cách mạng hóa việc tạo nội dung, phân khúc khách hàng và tối ưu hóa chiến dịch, mang lại kết quả tốt hơn.</li> </ul> </li> <li><strong>Làm chủ kỹ thuật prompt engineering:</strong><ul> <li>Phát triển kỹ năng để tạo ra các prompt chính xác, tạo ra phản hồi chính xác và phù hợp với ngữ cảnh từ các mô hình AI.</li> <li>Học cách tinh chỉnh các kỹ thuật này để nâng cao chất lượng đầu ra của AI.</li> </ul> </li> <li><strong>Trải nghiệm thực hành với các công cụ AI:</strong> Tham gia vào các nền tảng Generative AI hàng đầu như GPT-4 và 3.5 thông qua các mô-đun tương tác, đảm bảo trải nghiệm học tập hấp dẫn.</li> <li><strong>Xu hướng tương lai trong Generative AI:</strong> Cập nhật các xu hướng mới nổi và những cân nhắc về đạo đức đang định hình bối cảnh của Generative AI, chuẩn bị cho người tham gia cho tương lai.</li> </ul> <h2>6. Tầm nhìn về tương lai đổi mới</h2> <p><img alt="The power of Generative AI: A game-changer for tomorrow's innovations" src="https://static.toiimg.com/thumb/msid-115650842,imgsize-44114,width-838,resizemode-4/115650842.jpg" /></p> <p>Generative AI không chỉ là một khái niệm tương lai; nó là một công nghệ đang tích cực định hình những đổi mới trên nhiều ngành công nghiệp, từ chăm sóc sức khỏe đến tài chính. Các tổ chức như OpenAI đang dẫn đầu với các mô hình như GPT-4, có khả năng tạo ra văn bản giống như con người và thậm chí tạo ra tác phẩm nghệ thuật. Bằng cách đạt được chuyên môn trong lĩnh vực này, bạn sẽ định vị mình ở vị trí dẫn đầu trong tương lai do AI điều khiển.</p> <h2>7. Lý do nên đăng ký khóa học</h2> <p>Cho dù mục tiêu của bạn là tích hợp AI vào quy trình phát triển hay tận dụng AI để cải thiện trải nghiệm của khách hàng, khóa học này là điểm khởi đầu cần thiết. Không cần điều kiện tiên quyết, bất kỳ ai tò mò về việc khai thác sức mạnh của AI đều có thể bắt đầu hành trình học tập này.</p> <p>Khóa học này lý tưởng cho:</p> <ul> <li><strong>Kỹ sư phần mềm:</strong> Mong muốn tích hợp AI vào quy trình phát triển của họ.</li> <li><strong>Chuyên gia trong ngành:</strong> Đang tìm cách hiểu và triển khai các giải pháp do AI điều khiển trong doanh nghiệp của họ.</li> <li><strong>Kỹ sư prompt đầy tham vọng:</strong> Quan tâm đến việc làm chủ việc tạo prompt để tối ưu hóa tương tác AI.</li> </ul> <h2>8. Thông tin chi tiết về khóa học:</h2> <ul> <li><strong>Thời lượng khóa học:</strong> 3 giờ 30 phút</li> <li><strong>Tổng số bài giảng:</strong> 40</li> <li><strong>Khả năng truy cập:</strong> Thân thiện với thiết bị di động</li> <li><strong>Chứng chỉ:</strong> Chứng chỉ hoàn thành có sẵn</li> <li><strong>Giá:</strong> INR 399</li> </ul>

Sức mạnh của Trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (Generative AI): Động lực cho những đổi mới tương lai

Mục lục: Giới thiệu về Generative AI và tầm quan trọng của nó Nhu cầu nâng cao kỹ năng trong kỷ nguyên AI Khóa học "Generative AI f...

Read more »

Trợ lý AI trong lớp học: Học sinh muốn gì từ chatbot AI?

<p><strong>Mục lục</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu</li> <li>Chatbot John: Thân thiện và ấm áp</li> <li>Chatbot Jack: Năng lực và thẳng thắn</li> <li>Sự khác biệt trong sở thích</li> <li>Những điểm yếu của John và Jack</li> <li>Tương lai của lớp học: Chuẩn bị cho AI</li> <li>Những sắc thái của AI trong lớp học</li> <li>Kết luận</li> </ol> <h2>1. Giới thiệu</h2> <p>Trí tuệ nhân tạo (AI) đang nhanh chóng thay đổi bộ mặt giáo dục, với các trường học và trường đại học ngày càng thử nghiệm với <a href="https://www.rnz.co.nz/news/national/534165/ai-tutors-show-promise-but-should-not-replace-teachers-developers-say">trợ lý AI chatbot để hỗ trợ học sinh</a> trong học tập tự chủ. Những trợ lý kỹ thuật số này cung cấp phản hồi tức thì, trả lời câu hỏi và hướng dẫn học sinh qua các tài liệu phức tạp. Đối với giáo viên, chatbot có thể giảm bớt khối lượng công việc bằng cách giúp họ cung cấp phản hồi có thể mở rộng và cá nhân hóa cho học sinh.</p> <p>Nhưng điều gì tạo nên một trợ lý dạy học AI hiệu quả? Liệu nó nên thân thiện và ấm áp hay chuyên nghiệp và thẳng thắn? Những khó khăn tiềm tàng khi tích hợp công nghệ này vào lớp học là gì?</p> <p>Nghiên cứu đang được tiến hành của chúng tôi khám phá sở thích của học sinh, làm nổi bật những lợi ích và thách thức khi sử dụng chatbot AI trong giáo dục.</p> <h2>2. Chatbot John: Thân thiện và ấm áp</h2> <p>Chúng tôi đã phát triển hai chatbot AI – John và Jack. Cả hai chatbot đều được thiết kế để hỗ trợ sinh viên đại học trong các nhiệm vụ học tập tự chủ nhưng khác nhau về tính cách và phong cách tương tác.</p> <figure class="align-right"> <img alt="Chatbot John thân thiện và hỗ trợ, động viên học sinh." src="https://images.theconversation.com/files/633698/original/file-20241121-19-q7djg8.png?ixlib=rb-4.1.0&q=45&auto=format&w=237&fit=clip"> <figcaption> Chatbot John thân thiện và hỗ trợ, động viên học sinh. <br> <em>Nguồn: Tác giả cung cấp</em> </figcaption> </figure> <p>John, chatbot "ấm áp", có khuôn mặt thân thiện và trang phục giản dị. Phong cách giao tiếp của anh ấy rất khuyến khích và đồng cảm, sử dụng những cụm từ như "tuyệt vời!" và "tiến bộ tuyệt vời! Cứ tiếp tục nhé!". Khi học sinh gặp khó khăn, John phản hồi bằng sự hỗ trợ: "Có vẻ như phần này hơi khó. Tôi ở đây để giúp đỡ!". Thái độ của anh ấy nhằm tạo ra một môi trường học tập thoải mái và dễ tiếp cận.</p> <h2>3. Chatbot Jack: Năng lực và thẳng thắn</h2> <figure class="align-left"> <img alt="Chatbot Jack năng lực và thẳng thắn." src="https://images.theconversation.com/files/633699/original/file-20241121-17-7dvrva.png?ixlib=rb-4.1.0&q=45&auto=format&w=237&fit=clip"> <figcaption> Chatbot Jack năng lực và thẳng thắn. <br> <em>Nguồn: Tác giả cung cấp</em> </figcaption> </figure> <p>Jack, chatbot "năng lực", có vẻ ngoài quyền uy với trang phục công sở lịch sự. Các phản hồi của anh ấy rõ ràng và thẳng thắn, chẳng hạn như "đúng" hoặc "tuyệt! Điều này chính xác là những gì tôi đang tìm kiếm". Khi xác định vấn đề, anh ấy rất thẳng thắn: "Tôi thấy một số vấn đề ở đây. Hãy xác định xem nó có thể được cải thiện ở đâu". Tính cách của Jack nhằm truyền tải sự chuyên nghiệp và hiệu quả.</p> <p>Chúng tôi đã giới thiệu các chatbot cho sinh viên đại học trong các hoạt động học tập tự chủ của họ. Sau đó, chúng tôi thu thập dữ liệu thông qua khảo sát và phỏng vấn về trải nghiệm của họ.</p> <h2>4. Sự khác biệt trong sở thích</h2> <p>Chúng tôi nhận thấy có sự khác biệt rõ rệt về sở thích giữa các sinh viên. Những người có nền tảng kỹ thuật có xu hướng ưa thích cách tiếp cận thẳng thắn và ngắn gọn của Jack. Một sinh viên kỹ thuật nhận xét:</p> <blockquote> <p>Jack cho tôi cảm giác như một người mà tôi có thể tin tưởng hơn. Anh ấy cũng chỉ ra một vài điều mà John chưa chỉ ra khi được hỏi cùng một câu hỏi.</p> </blockquote> <p>Điều này cho thấy một phong cách tương tác chuyên nghiệp và hiệu quả đã tạo được tiếng vang với những sinh viên coi trọng sự chính xác và tính trực tiếp trong học tập của họ.</p> <p>Những sinh viên khác đánh giá cao thái độ thân thiện và lời giải thích kỹ lưỡng của John. Họ thấy phong cách dễ gần của anh ấy hữu ích, đặc biệt là khi vật lộn với các khái niệm phức tạp. Một sinh viên lưu ý:</p> <blockquote> <p>Phản hồi khuyến khích của John khiến tôi cảm thấy thoải mái hơn khi khám phá những chủ đề khó khăn.</p> </blockquote> <p>Điều thú vị là một số sinh viên mong muốn sự cân bằng giữa hai phong cách. Họ đánh giá cao sự đồng cảm của John nhưng cũng đánh giá cao hiệu quả của Jack.</p> <h2>5. Những điểm yếu của John và Jack</h2> <p>Mặc dù nhiều sinh viên thấy các chatbot AI hữu ích, nhưng một số lo ngại và điểm yếu tiềm ẩn đã được nêu bật. Một số người cảm thấy chatbot đôi khi cung cấp các phản hồi hời hợt, thiếu chiều sâu. Như một sinh viên nhận xét:</p> <blockquote> <p>Đôi khi, câu trả lời nghe có vẻ chung chung và không giải quyết đầy đủ câu hỏi của tôi.</p> </blockquote> <p>Cũng có nguy cơ học sinh trở nên quá phụ thuộc vào sự hỗ trợ của AI, có thể cản trở sự phát triển tư duy phản biện và kỹ năng giải quyết vấn đề. Một sinh viên thừa nhận:</p> <blockquote> <p>Tôi lo lắng rằng luôn có câu trả lời tức thì có thể khiến tôi ít muốn tự mình tìm ra mọi thứ.</p> </blockquote> <p>Các chatbot cũng đôi khi gặp khó khăn trong việc hiểu ngữ cảnh hoặc sắc thái của những câu hỏi phức tạp. Một sinh viên lưu ý:</p> <blockquote> <p>Khi tôi hỏi về một nghiên cứu trường hợp cụ thể, chatbot không thể nắm bắt được những chi tiết phức tạp và đưa ra câu trả lời chung chung.</p> </blockquote> <p>Điều này nhấn mạnh những thách thức của AI trong việc diễn giải ngôn ngữ phức tạp của con người và nội dung chuyên ngành.</p> <p>Những lo ngại về quyền riêng tư và an ninh dữ liệu cũng được nêu ra. Một số sinh viên không thoải mái với dữ liệu được thu thập trong quá trình tương tác.</p> <p>Thêm vào đó, những định kiến tiềm tàng trong các phản hồi của AI là một mối quan tâm đáng kể. Vì hệ thống AI học hỏi từ dữ liệu hiện có, chúng có thể vô tình duy trì những định kiến có trong tài liệu đào tạo của chúng.</p> <h2>6. Tương lai của lớp học: Chuẩn bị cho AI</h2> <p>Những phát hiện nhấn mạnh sự cần thiết phải có một cách tiếp cận cân bằng trong việc kết hợp AI vào giáo dục. Việc cung cấp cho học sinh các tùy chọn để tùy chỉnh tính cách trợ lý AI của họ có thể đáp ứng các sở thích và phong cách học tập đa dạng. Việc nâng cao khả năng của AI trong việc hiểu ngữ cảnh và cung cấp các phản hồi sâu sắc hơn, sắc thái hơn cũng rất cần thiết.</p> <p>Sự giám sát của con người vẫn rất quan trọng. Giáo viên nên tiếp tục đóng vai trò trung tâm, hướng dẫn học sinh và giải quyết những vấn đề mà AI không thể giải quyết. AI nên được coi là một công cụ để bổ sung, không phải thay thế, các nhà giáo dục. Bằng cách hợp tác với AI, các nhà giáo dục có thể tập trung vào việc thúc đẩy tư duy phản biện và khả năng sáng tạo, những kỹ năng mà AI không thể sao chép.</p> <p>Một khía cạnh quan trọng khác là giải quyết vấn đề quyền riêng tư và định kiến. Các tổ chức phải thực hiện các chính sách bảo mật dữ liệu mạnh mẽ và thường xuyên kiểm tra các hệ thống AI để giảm thiểu định kiến và đảm bảo sử dụng có đạo đức.</p> <p>Việc giao tiếp minh bạch về cách dữ liệu được sử dụng và bảo vệ có thể làm giảm bớt mối lo ngại của học sinh.</p> <h2>7. Những sắc thái của AI trong lớp học</h2> <p>Nghiên cứu của chúng tôi đang được tiếp tục, và chúng tôi dự định mở rộng nghiên cứu để bao gồm nhiều học sinh hơn ở các khóa học và cấp học khác nhau. Phạm vi rộng hơn này sẽ giúp chúng tôi hiểu rõ hơn về những sắc thái của tương tác giữa học sinh với trợ lý dạy học AI.</p> <p>Bằng cách thừa nhận cả điểm mạnh và điểm yếu của chatbot AI, chúng tôi mong muốn cung cấp thông tin cho việc phát triển các công cụ nhằm nâng cao kết quả học tập đồng thời giải quyết các thách thức tiềm năng.</p> <p>Những hiểu biết từ nghiên cứu này có thể ảnh hưởng đáng kể đến cách các trường đại học thiết kế và triển khai trợ lý dạy học AI trong tương lai.</p> <p>Bằng cách điều chỉnh các công cụ AI để đáp ứng nhu cầu đa dạng của học sinh và giải quyết các vấn đề đã được xác định, các tổ chức giáo dục có thể tận dụng AI để tạo ra các trải nghiệm học tập cá nhân hóa và hiệu quả hơn.</p> <h2>8. Kết luận</h2> <img alt="Hình ảnh phụ nữ sử dụng chatbot AI để tìm kiếm thông tin" src="https://images.theconversation.com/files/633438/original/file-20241120-23-qo4msz.jpg?ixlib=rb-4.1.0&rect=0%2C352%2C5431%2C2711&q=45&auto=format&w=1356&h=668&fit=crop"> <p><em>Nghiên cứu này được thực hiện với sự hỗ trợ của Guy Bate và Shohil Kishore. Các tác giả cũng muốn cảm ơn sự hỗ trợ của Soul Machines trong việc cung cấp công nghệ AI được sử dụng trong nghiên cứu này.</em></p>

Trợ lý AI trong lớp học: Học sinh muốn gì từ chatbot AI?

Mục lục Giới thiệu Chatbot John: Thân thiện và ấm áp Chatbot Jack: Năng lực và thẳng thắn Sự khác biệt trong sở thích Những điểm yếu c...

Read more »

Bạn có thể tin tưởng vào sự quan tâm của một người bạn AI?

<p><strong>Mục lục</strong></p> <ul> <li>Sự trỗi dậy của người bạn AI</li> <li>Thách thức về sự cô đơn</li> <li>Replika: lời hứa và rủi ro</li> <li>Ai đứng sau Replika?</li> <li>Những rủi ro tiềm ẩn</li> <li>Quan điểm của nhà sáng lập</li> <li>Kết luận và những câu hỏi mở rộng</li> </ul> <h2>Sự trỗi dậy của người bạn AI</h2> <p>Trong thời đại công nghệ phát triển vượt bậc, trí tuệ nhân tạo (AI) đang len lỏi vào mọi khía cạnh của cuộc sống, từ những tiện ích nhỏ nhặt cho đến những ứng dụng phức tạp. Một trong những xu hướng nổi bật gần đây là sự xuất hiện của các ứng dụng chatbot AI đóng vai trò là bạn đồng hành, mang đến sự kết nối và hỗ trợ cho người dùng.</p> <p>Tuy nhiên, câu hỏi đặt ra là liệu những người bạn AI này có thực sự thấu hiểu và quan tâm đến con người hay không? Liệu chúng có thể đáp ứng được nhu cầu tình cảm sâu sắc của con người hay chỉ là những công cụ công nghệ mang tính giải trí nhất thời? Bài viết này sẽ phân tích sâu hơn về vấn đề này, đặc biệt là xoay quanh một ứng dụng chatbot nổi bật.</p> <h2>Thách thức về sự cô đơn</h2> <p>Hiện nay, vấn nạn cô đơn đang ngày càng trở nên nghiêm trọng trên toàn thế giới. Hàng triệu người cảm thấy cô đơn, thiếu vắng sự kết nối xã hội và tình cảm chân thành. Sự thiếu thốn này ảnh hưởng nghiêm trọng đến sức khỏe tinh thần và thể chất, thậm chí dẫn đến những hậu quả đáng tiếc. Do đó, nhu cầu tìm kiếm sự kết nối và an ủi đang ngày càng tăng cao, tạo ra một thị trường rộng lớn cho các giải pháp công nghệ, trong đó có các người bạn AI.</p> <h2>Replika: lời hứa và rủi ro</h2> <p>Một trong những ứng dụng chatbot AI nổi tiếng là Replika, được quảng cáo là "người bạn AI quan tâm". Ứng dụng này cho phép người dùng tạo ra một người bạn ảo với tên tuổi, ngoại hình và tính cách riêng biệt. Người dùng có thể trò chuyện, chia sẻ tâm tư, tình cảm với người bạn AI này. </p> <p><img alt="Image" src="https://www.tortoisemedia.com/wp-content/uploads/sites/3/2024/11/CR-RT2-AI-Girl.jpg"></p> <p>Tuy nhiên, bên cạnh những lời hứa hẹn về sự kết nối và an ủi, Replika cũng tiềm ẩn nhiều rủi ro. Một số vụ việc đáng tiếc đã xảy ra, cho thấy khả năng ảnh hưởng tiêu cực của ứng dụng này đến đời sống thực của người dùng. Điều này đặt ra những câu hỏi về tính đạo đức và trách nhiệm của các nhà phát triển ứng dụng.</p> <h2>Ai đứng sau Replika?</h2> <p>Replika được thành lập bởi Eugenia Kuyda, một nữ doanh nhân trẻ tuổi người Nga-Ukraine. Câu chuyện về việc tạo ra Replika bắt nguồn từ nỗi đau mất mát người bạn thân thiết của Kuyda. Chính trải nghiệm này đã thôi thúc bà phát triển công nghệ chatbot AI với mục đích mang đến sự an ủi và kết nối cho những người cô đơn.</p> <p><img alt="Image" src="https://www.tortoisemedia.com/wp-content/uploads/sites/3/2023/02/SQ-Pat_bw.jpg"></p> <p>Tuy nhiên, quá trình phát triển và kinh doanh Replika cũng vướng phải những tranh luận về đạo đức và lợi ích kinh tế. Những vấn đề liên quan đến nguồn gốc kinh phí, mô hình kinh doanh và quyền riêng tư dữ liệu người dùng đã được đặt ra.</p> <h2>Những rủi ro tiềm ẩn</h2> <p>Việc sử dụng các ứng dụng chatbot AI như Replika mang đến những rủi ro đáng kể:</p> <ul> <li><strong>Gia tăng sự cô đơn:</strong> Sự phụ thuộc vào người bạn AI có thể dẫn đến sự cô lập xã hội và làm trầm trọng thêm tình trạng cô đơn của người dùng.</li> <li><strong>Tác động tiêu cực đến đời sống thực:</strong> Một số trường hợp cho thấy người bạn AI có thể đưa ra những lời khuyên sai lệch, thậm chí kích động hành vi nguy hiểm.</li> <li><strong>Rủi ro về bảo mật dữ liệu:</strong> Dữ liệu cá nhân, tâm tư, tình cảm của người dùng có thể bị rò rỉ hoặc bị lợi dụng trong các mục đích xấu.</li> </ul> <h2>Quan điểm của nhà sáng lập</h2> <p>Nhà sáng lập Replika cho rằng những rủi ro là điều không thể tránh khỏi trong quá trình phát triển công nghệ. Bà tin rằng những lợi ích của Replika lớn hơn những rủi ro. Tuy nhiên, quan điểm này vẫn gây ra tranh luận lớn trong cộng đồng.</p> <h2>Kết luận và những câu hỏi mở rộng</h2> <p>Sự phát triển của các người bạn AI mang lại nhiều tiềm năng nhưng cũng đặt ra nhiều thách thức về đạo đức, trách nhiệm và an toàn. Việc cân bằng giữa lợi ích và rủi ro là điều vô cùng quan trọng. Chúng ta cần tiếp tục nghiên cứu và thảo luận để đưa ra những quy định và hướng dẫn cụ thể nhằm đảm bảo rằng công nghệ AI được phát triển và sử dụng một cách có trách nhiệm, góp phần tích cực vào đời sống xã hội.</p> <p><img alt="Image" src="https://www.tortoisemedia.com/wp-content/uploads/sites/3/2024/11/241125_AI_Girlfriend_APP-768x768.jpg"></p>

Bạn có thể tin tưởng vào sự quan tâm của một người bạn AI?

Mục lục Sự trỗi dậy của người bạn AI Thách thức về sự cô đơn Replika: lời hứa và rủi ro Ai đứng sau Replika? Những rủi ro tiềm ẩn Qua...

Read more »

Chatbot thẻ tín dụng: Công cụ hỗ trợ quản lý chi tiêu thông minh

<h2>Mục lục</h2> <ol> <li>Giới thiệu về chatbot thẻ tín dụng</li> <li>Chức năng của chatbot thẻ tín dụng<ul> <li>Tương tác trực tiếp với người dùng</li> <li>Trả lời câu hỏi</li> <li>Thực hiện thanh toán</li> <li>Truy cập các sản phẩm tài chính</li> </ul> </li> <li>Nhược điểm của chatbot thẻ tín dụng<ul> <li>Thiếu khả năng tư duy phức tạp</li> <li>Khó hiểu ngữ cảnh</li> <li>Mối quan tâm về bảo mật thông tin</li> </ul> </li> <li>Kết luận</li> </ol> <h3>1. Giới thiệu về chatbot thẻ tín dụng</h3> <p>Trong thời đại số hóa nhanh chóng, thẻ tín dụng đã phát triển vượt bậc với nhiều tính năng tiện ích như thanh toán không tiếp xúc, thẻ ảo và ví điện tử. Một trong những bước tiến đáng chú ý là sự ra đời của chatbot thẻ tín dụng. Tương tự các đổi mới khác, chatbot hướng đến mục tiêu đơn giản hóa và làm cho việc thanh toán của bạn dễ dàng hơn.</p> <h3>2. Chức năng của chatbot thẻ tín dụng</h3> <img alt="Hình ảnh minh họa chatbot thẻ tín dụng" height="368" src="https://www.livemint.com/lm-img/img/2024/11/24/600x338/Screenshot_2021-11-10_at_34805_PM_1732474458263_1732474458531.png" width="655"> <p>Chatbot thẻ tín dụng cung cấp nhiều chức năng hữu ích:</p> <ul> <li><p><strong>Tương tác trực tiếp với người dùng:</strong> Chatbot sử dụng hệ thống phản hồi giọng nói tự động để tạo trải nghiệm tương tác trực tiếp, giống như một cuộc trò chuyện với người thật. Nếu chatbot không thể trả lời câu hỏi, nó sẽ chuyển hướng người dùng đến bộ phận chăm sóc khách hàng để được hỗ trợ thêm. Trong một số trường hợp, chatbot còn thực hiện cuộc gọi xác minh khi phát hiện giao dịch bất thường với số tiền lớn.</p> </li> <li><p><strong>Trả lời câu hỏi:</strong> Chatbot giúp người dùng dễ dàng truy cập thông tin. Thay vì phải tìm kiếm trong lượng thông tin khổng lồ trên mạng, chatbot sẽ lọc và cung cấp câu trả lời chính xác cho các thắc mắc của bạn. Khi bạn truy cập trang web của ngân hàng phát hành thẻ, hộp chat thường xuất hiện ở góc phải màn hình. Bạn chỉ cần nhập câu hỏi, chatbot sẽ trả lời bằng trí tuệ nhân tạo (AI), giúp tiết kiệm thời gian tìm kiếm thông tin.</p> </li> <li><p><strong>Thực hiện thanh toán:</strong> Một số ngân hàng cho phép người dùng thanh toán qua chatbot, đơn giản hóa và dễ tiếp cận hơn. Chatbot cũng tổng hợp các chương trình khuyến mãi và giúp bạn lựa chọn ưu đãi phù hợp nhất cho mỗi giao dịch.</p> </li> <li><p><strong>Truy cập các sản phẩm tài chính:</strong> Chatbot giúp bạn chọn công cụ tài chính phù hợp với nhu cầu giao dịch. Nó cũng hướng dẫn cách đăng ký thẻ tín dụng hoặc các giao dịch liên quan, đề xuất công cụ tài chính tốt nhất để thực hiện thanh toán.</p> </li> </ul> <h3>3. Nhược điểm của chatbot thẻ tín dụng</h3> <p>Mặc dù mang lại nhiều lợi ích, chatbot thẻ tín dụng cũng có một số nhược điểm:</p> <ul> <li><p><strong>Thiếu khả năng tư duy phức tạp:</strong> Chatbot mô phỏng trí tuệ con người nhưng chưa thể giải quyết các vấn đề phức tạp. Chúng chủ yếu được đào tạo để xử lý các vấn đề đơn giản và lặp đi lặp lại.</p> </li> <li><p><strong>Khó hiểu ngữ cảnh:</strong> Chatbot cung cấp thông tin rất cụ thể nhưng thường không hiểu hết ngữ cảnh của câu hỏi. Chúng thường chỉ tập trung vào từ khóa và trả lời theo lập trình, dẫn đến sai sót và thiếu chính xác.</p> </li> <li><p><strong>Mối quan tâm về bảo mật thông tin:</strong> Chatbot thu thập dữ liệu cá nhân và nhạy cảm từ người dùng, tiềm ẩn nguy cơ rò rỉ dữ liệu và vấn đề bảo mật cho người dùng thẻ tín dụng.</p> </li> </ul> <h3>4. Kết luận</h3> <p>Chatbot đang thay đổi cách khách hàng tiếp cận các nhiệm vụ tài chính. Chúng làm cho giao dịch dễ dàng và thuận tiện hơn. Tuy nhiên, khách hàng cũng cần nhớ kiểm tra lại mọi thông tin mà chatbot cung cấp để tránh sai sót. <img alt="Ảnh minh họa" height="1" src="https://sb.scorecardresearch.com/p?c1=2&c2=6035286&cv=4.4.0&cj=1" width="1"></p>

Chatbot thẻ tín dụng: Công cụ hỗ trợ quản lý chi tiêu thông minh

Mục lục Giới thiệu về chatbot thẻ tín dụng Chức năng của chatbot thẻ tín dụng Tương tác trực tiếp với người dùng Trả lời câu hỏi Thực ...

Read more »

Cảnh báo về mối nguy hiểm của ứng dụng hẹn hò chatbot AI đối với thanh thiếu niên

<p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li>Sự trỗi dậy của các ứng dụng hẹn hò chatbot AI và mối lo ngại của chuyên gia</li> <li>Câu chuyện bi kịch của Sewell Setzer và vụ kiện liên quan</li> <li>Quan điểm của các chuyên gia về vấn đề này</li> <li>Lời khuyên cho phụ huynh và các biện pháp phòng ngừa</li> </ol> <hr> <h2>1. Sự trỗi dậy của các ứng dụng hẹn hò chatbot AI và mối lo ngại của chuyên gia</h2> <p>Các ứng dụng hẹn hò ảo sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) đang ngày càng phổ biến, cho phép người dùng thiết kế bạn trai hoặc bạn gái lý tưởng của mình về ngoại hình, sở thích và tính cách. Tuy nhiên, điều này đang gây ra lo ngại nghiêm trọng về tác động tiêu cực đến sức khỏe tâm thần của thanh thiếu niên.</p> <p><img alt="A prominent psychologist has sounded the alarm on the perils of teens falling in love with virtual girlfriends or boyfriends powered by artificial intelligence." src="https://images.thenightly.com.au/publication/C-16869037/c06d50f5929bfe27629c7ba3661e9239e7ab8473-16x9-x0y0w3840h2160.jpg?imwidth=810"></p> <p>Nhà tâm lý học hàng đầu về thanh thiếu niên, Tiến sĩ Michael Carr-Gregg, đã bày tỏ sự quan ngại sâu sắc về nguy cơ này. Ông cho rằng việc phụ thuộc quá mức vào các chatbot AI để tìm kiếm sự đồng hành có thể cản trở sự phát triển kỹ năng xã hội cần thiết cho các mối quan hệ thực tế. Điều này dẫn đến sự lệ thuộc cảm xúc không lành mạnh, gây tổn thương về tâm lý. Ông nhấn mạnh rằng các ứng dụng này dễ tải xuống và giới hạn độ tuổi có thể dễ dàng bị bỏ qua. Việc trò chuyện với chatbot AI có thể khiến các em dễ bị lạm dụng tình dục bởi những kẻ săn mồi thực sự. Khả năng cá nhân hóa avatar cũng có thể dẫn đến sự gắn bó sâu sắc hơn, tiềm ẩn nguy cơ kiểm soát cưỡng ép trong các mối quan hệ ngoài đời thực.</p> <h2>2. Câu chuyện bi kịch của Sewell Setzer và vụ kiện liên quan</h2> <p>Một ví dụ bi thảm về mối nguy hiểm này là trường hợp của Sewell Setzer, một cậu bé 14 tuổi người Mỹ đã tự tử sau khi liên tục trò chuyện với một chatbot AI tên Daenerys Targaryen (được đặt tên theo nhân vật trong phim Game of Thrones).</p> <p><img alt="Talking to an AI bot was the last thing US 14-year-old Sewell Setzer did moments before taking his own life." src="https://images.thenightly.com.au/publication/C-16869037/2667c7fcf81cf69eaba8c0bb6f33ac50e9d4258a.jpg?imwidth=810"></p> <p>Mẹ của Sewell, bà Megan Garcia, đã đệ đơn kiện Character.AI, nền tảng chatbot AI mà con trai bà sử dụng, cáo buộc nền tảng này sử dụng các tính năng thiết kế gây nghiện để tăng tương tác và dẫn dắt những người dùng dễ bị tổn thương vào các cuộc trò chuyện thân mật. Bà Garcia cho rằng Character.AI đã góp phần vào cái chết của con trai mình. Character.AI đã đưa ra tuyên bố trên X (trước đây là Twitter) bày tỏ sự đau buồn nhưng khẳng định họ đang nỗ lực bổ sung các tính năng an toàn mới.</p> <p><img alt="US mother Megan Garcia who is suing a tech company over the suicide of her son, Sewell Setzer" src="https://images.thenightly.com.au/publication/C-16869037/80e5cc31bbedc88389cad9f5f7df87ab102553ba.jpg?imwidth=810"></p> <p>Một trong những chatbot mà Sewell sử dụng mang danh tính của nhân vật Daenerys Targaryen trong Game of Thrones.</p> <p><img alt="One of the bots Setzer used took on the identity of Game of Thrones character Daenerys Targaryen." src="https://images.thenightly.com.au/publication/C-16510794/ca8f3512d5866c09cc0533dd661e90694c76c922-4x3-x1008y131w990h742.png?imwidth=140"></p> <h2>3. Quan điểm của các chuyên gia về vấn đề này</h2> <p>Ứng dụng Replika, một trong những công ty tiên phong trong lĩnh vực chatbot AI, hiện có khoảng 30 triệu người dùng. Năm ngoái, ứng dụng này đã bị tạm thời cấm ở Ý do lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu và rủi ro đối với trẻ vị thành niên. Nhiều ứng dụng khác tương tự cũng đang xuất hiện, với những lời quảng cáo hấp dẫn như "bạn trai đáng tin cậy" hay "bạn gái ảo như thật".</p> <p><img alt="App store chatbot - iGirl: Candy AI Girlfriend - Apps on Google Play Unknown" src="https://images.thenightly.com.au/publication/C-16869037/2dceedcdbd8e3f7d2beb47ca1bac17ab5ef3bc10.jpg?imwidth=810"></p> <p>Ủy viên An toàn điện tử lâm thời Kathryn King nhấn mạnh sự gia tăng nhanh chóng của các ứng dụng này và lo ngại về việc chúng dễ tiếp cận với trẻ em. Bà cho rằng tương tác quá mức với các chatbot AI có thể gây nhầm lẫn về sự đồng thuận, tôn trọng và an toàn tình dục, ảnh hưởng tiêu cực đến sự phát triển xã hội và tình cảm của trẻ.</p> <h2>4. Lời khuyên cho phụ huynh và các biện pháp phòng ngừa</h2> <p>Tiến sĩ Carr-Gregg kêu gọi các bậc cha mẹ khuyến khích con cái duy trì các mối quan hệ xã hội trong đời thực, chia sẻ cảm xúc về các mối quan hệ AI mà không sợ bị phán xét và thảo luận về những giới hạn của tương tác nhân tạo. Chính phủ Albanese đang chuẩn bị ban hành luật mới để ngăn trẻ em dưới 16 tuổi sử dụng mạng xã hội, nhưng chưa rõ liệu điều này có áp dụng cho các ứng dụng chatbot hay không. Bà King cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc cha mẹ nhận thức được sự tồn tại của các dịch vụ này và trò chuyện với con cái về hoạt động trực tuyến của chúng.</p>

Cảnh báo về mối nguy hiểm của ứng dụng hẹn hò chatbot AI đối với thanh thiếu niên

Mục lục: Sự trỗi dậy của các ứng dụng hẹn hò chatbot AI và mối lo ngại của chuyên gia Câu chuyện bi kịch của Sewell Setzer và vụ kiện liê...

Read more »

Amazon rót 4 tỷ USD vào Anthropic: Tương lai của trí tuệ nhân tạo Claude sẽ ra sao?

<p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li><a href="#dau-tu-khong-lo-cua-amazon-vao-anthropic">Đầu tư khổng lồ của Amazon vào Anthropic</a></li> <li><a href="#hop-tac-chien-luoc-va-phat-trien-chip-ai">Hợp tác chiến lược và phát triển chip AI</a></li> <li><a href="#su-lua-chon-kho-khan-va-su-giam-sat-cua-co-quan-quan-ly">Sự lựa chọn khó khăn và sự giám sát của cơ quan quản lý</a></li> <li><a href="#tuong-lai-cua-anthropic-va-claude-ai">Tương lai của Anthropic và Claude AI</a></li> </ol> <br> <ol> <li><strong>Đầu tư khổng lồ của Amazon vào Anthropic</strong></li> </ol> <p>Amazon vừa công bố khoản đầu tư 4 tỷ USD vào Anthropic, một công ty khởi nghiệp chuyên về trí tuệ nhân tạo (AI). Khoản đầu tư này đưa tổng số vốn mà Anthropic huy động được lên đến con số ấn tượng 8 tỷ USD. Anthropic nổi tiếng với mô hình AI Claude, được đánh giá là một đối thủ cạnh tranh đáng gờm so với các mô hình AI hàng đầu khác như GPT-4 của OpenAI.</p> <img alt="Anthropic Claude" height="415" src="https://nomusica.com/wp-content/uploads/2024/06/Anthropic-Claude.jpeg" width="739"> <br> <ol start="2"> <li><strong>Hợp tác chiến lược và phát triển chip AI</strong></li> </ol> <p>Thỏa thuận đầu tư không chỉ đơn thuần là một khoản rót vốn. Amazon và Anthropic đã ký kết một hợp tác chiến lược sâu rộng. Theo đó, Anthropic sẽ sử dụng dịch vụ điện toán đám mây Amazon Web Services (AWS) để huấn luyện các mô hình AI của mình, đặc biệt là dòng sản phẩm Claude. Hai công ty cũng đang cùng nhau hợp tác với Annapurna Labs - một công ty con của Amazon chuyên về thiết kế chip - để phát triển các con chip Trainium tùy chỉnh dành riêng cho việc huấn luyện AI trên AWS.</p> <br> <ol start="3"> <li><strong>Sự lựa chọn khó khăn và sự giám sát của cơ quan quản lý</strong></li> </ol> <p>Mặc dù Anthropic có xu hướng ưa thích sử dụng chip Nvidia, nhưng do thỏa thuận với Amazon, họ đã phải ưu tiên sử dụng công nghệ của Amazon. Điều này cho thấy sức mạnh của Amazon trong việc định hình hướng đi của ngành công nghiệp AI. Thêm vào đó, thỏa thuận này cũng đã thu hút sự chú ý và giám sát chặt chẽ từ các cơ quan quản lý về cạnh tranh và độc quyền. Tuy nhiên, Anh Quốc đã sớm chấp thuận sự hợp tác mở rộng giữa hai công ty.</p> <br> <ol start="4"> <li><strong>Tương lai của Anthropic và Claude AI</strong></li> </ol> <p>Với khoản đầu tư khổng lồ và sự hợp tác chiến lược với Amazon, Anthropic đang củng cố vị trí của mình trong cuộc đua AI. Công ty này tiếp tục mở rộng các sản phẩm và dịch vụ AI của mình, đồng thời tập trung mạnh mẽ vào việc đảm bảo an toàn và trách nhiệm trong phát triển AI. Sự hợp tác này hứa hẹn sẽ mang lại những bước tiến đáng kể cho mô hình AI Claude, và đặt Anthropic vào vị trí một trong những người chơi chủ chốt trong tương lai của ngành công nghiệp AI.</p> <br>

Amazon rót 4 tỷ USD vào Anthropic: Tương lai của trí tuệ nhân tạo Claude sẽ ra sao?

Mục lục: Đầu tư khổng lồ của Amazon vào Anthropic Hợp tác chiến lược và phát triển chip AI Sự lựa chọn khó khăn và sự giám sát của cơ qu...

Read more »

Công cụ AI miễn phí giúp bạn tăng năng suất làm việc

<p><strong>Mục lục</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu</li> <li>Perplexity: Trợ lý nghiên cứu AI</li> <li>Texts.com: Quản lý mạng xã hội thông minh</li> <li>Fathom: Ghi chú cuộc họp thông minh</li> <li>Teach Anything: Giải thích khái niệm kỹ thuật đơn giản</li> <li>Kết luận</li> </ol> <h2>1. Giới thiệu</h2> <p>Thế giới công nghệ AI đang phát triển chóng mặt với hàng loạt công cụ mới ra mắt mỗi tuần. Việc theo dõi và lựa chọn những công cụ thực sự hữu ích có thể khiến bạn cảm thấy choáng ngợp. Bài viết này sẽ giới thiệu một số công cụ AI miễn phí tuyệt vời giúp bạn tiết kiệm thời gian và nâng cao năng suất làm việc. Nếu tôi tìm thấy những công cụ này sớm hơn, tôi chắc chắn đã tiết kiệm được rất nhiều thời gian!</p> <div class="responsive-img img-size-heading-image-full-width"> <img alt="Illustration of a clock dissolving, with notification and graph icons around it indicating low productivity." src="https://static1.howtogeekimages.com/wordpress/wp-content/uploads/2024/10/illustration-of-a-clock-dissolving-with-notification-and-graph-icons-around-it-indicating-low-productivity.jpg"> <figcaption>Red Vector / <a href="https://www.shutterstock.com/image-vector/business-illustration-characters-planning-organizing-schedule-2489990629" rel="noreferrer noopener" target="_blank">Shutterstock</a></figcaption> </div> <h2>2. Perplexity: Trợ lý nghiên cứu AI</h2> <p><a href="http://www.perplexity.ai/" rel="noopener noreferrer nofollow" target="_blank">Perplexity</a> là công cụ tìm kiếm hội thoại AI miễn phí, cung cấp câu trả lời và thông tin dựa trên tìm kiếm thời gian thực. Vậy nó khác biệt với các công cụ tìm kiếm truyền thống như thế nào?</p> <p>Perplexity hoạt động như một trợ lý nghiên cứu AI, cung cấp các câu trả lời toàn diện và chính xác hơn so với các công cụ tìm kiếm thông thường. Nó cũng chính xác hơn và phù hợp với các câu hỏi cụ thể so với ChatGPT, vì nó được huấn luyện với khả năng nhận thức ngữ cảnh tốt hơn. Phiên bản miễn phí đã đủ đáp ứng nhu cầu của tôi, nhưng Perplexity cũng cung cấp phiên bản trả phí "pro" lý tưởng cho những câu hỏi phức tạp cần câu trả lời dài hơn.</p> <div class="responsive-img img-size-article-item"> <img alt="Search result on Perplexity AI search engine." src="https://static1.howtogeekimages.com/wordpress/wp-content/uploads/2024/11/perplexityai.png"> </div> <p>Nếu bạn sử dụng ChatGPT đủ lâu, bạn sẽ nhận thấy nhiều thông tin không chính xác hoặc gây hiểu nhầm mà nó tạo ra. Những lỗi này được gọi là ảo giác AI, nơi AI đưa ra thông tin do dữ liệu đào tạo thiên vị hoặc không đủ, hoặc dữ liệu ngữ cảnh bị hạn chế. Tôi nhận thấy Perplexity dường như ít bị ảo giác hơn, và các câu trả lời thường chính xác hơn. Tuy nhiên, điều này không được đảm bảo và ảo giác vẫn có thể xảy ra, vì vậy điều quan trọng là phải kiểm tra lại.</p> <h2>3. Texts.com: Quản lý mạng xã hội thông minh</h2> <p>Nếu bạn sử dụng nhiều nền tảng truyền thông xã hội, công cụ này có thể thay đổi cuộc sống của bạn. <a href="http://www.texts.com" rel="noopener noreferrer nofollow" target="_blank">Texts.com</a> là một công cụ tiết kiệm thời gian đáng kể, đặc biệt nếu bạn muốn dành ít thời gian hơn cho các ứng dụng truyền thông xã hội và nhắn tin. Thay vì phải chuyển đổi giữa Instagram, Slack, Discord,… Texts.com tập hợp tất cả vào một nơi, cho phép bạn dành ra một hoặc hai giờ mỗi ngày để xem tất cả mọi thứ. Phiên bản miễn phí cho phép bạn kết nối với 10 tài khoản khác nhau, đối với tôi là quá đủ.</p> <div class="responsive-img img-size-article-item"> <img alt="Text AI tool example showing social media messages in one platform." src="https://static1.howtogeekimages.com/wordpress/wp-content/uploads/2024/11/textsai.png"> </div> <p>Nó bao gồm một hộp thư đến thống nhất cho tất cả các ứng dụng của bạn và tích hợp AI, vì vậy bạn có thể dễ dàng soạn thảo email phản hồi bằng ChatGPT, cũng như tạo tóm tắt và bản dịch tự động trong hộp thư đến. Bạn cũng có thể tìm kiếm trong tin nhắn hoặc ghim các cuộc trò chuyện quan trọng lên đầu, cũng như tùy chọn lên lịch tin nhắn để gửi chúng vào thời điểm sau. Một điều khác thực sự nổi bật đối với tôi là số lượng tính năng mà nó có, từ giao diện người dùng có thể tùy chỉnh đến tùy chọn tạm dừng tin nhắn để xử lý sau.</p> <h2>4. Fathom: Ghi chú cuộc họp thông minh</h2> <p>Nếu bạn chưa từng nghe đến phần mềm ghi chú cuộc họp bằng AI, hãy chuẩn bị choáng ngợp. Giờ đây, bạn có thể cho phép AI tham gia các cuộc họp và ghi chú thay cho bạn. Tôi tiết kiệm được rất nhiều thời gian vì không cần phải ghi chép vội vã nữa. Nó cũng giúp giảm bớt sự mệt mỏi trong các cuộc họp.</p> <p>Có rất nhiều phần mềm ghi chú AI tích hợp với các nền tảng trò chuyện video, tuy nhiên, <a href="https://fathom.video/" rel="noopener noreferrer nofollow" target="_blank">Fathom</a> là phần mềm tôi thích nhất. Nó nổi bật với khả năng tóm tắt chính xác và thậm chí cung cấp phân tích hữu ích, bao gồm các hiểu biết quan trọng và các bước hành động.</p> <div class="responsive-img img-size-article-item"> <img alt="Highlighting example of Fathom platform features, to receive overviews, transcript, and ask Fathom." src="https://static1.howtogeekimages.com/wordpress/wp-content/uploads/2024/11/fathom.png"> </div> <p>Fathom hoàn toàn miễn phí để ghi âm, phiên âm và tóm tắt không giới hạn. Nó cung cấp phiên bản cao cấp với các tính năng như mục hành động do AI tạo ra và mười hai mẫu tóm tắt cuộc họp khác nhau, nhưng phiên bản miễn phí đã rất tốt.</p> <h2>5. Teach Anything: Giải thích khái niệm kỹ thuật đơn giản</h2> <p>Hầu hết chúng ta, bất kể lĩnh vực nào, đều cần cập nhật và thích ứng với công nghệ mới. Là một người làm công nghệ, tôi thích khám phá khía cạnh kỹ thuật của mọi thứ và hiểu cách mọi thứ hoạt động. Điều đó giúp cuộc sống thú vị hơn, giúp tôi học hỏi nhanh hơn và do đó, tiết kiệm thời gian.</p> <p>Hãy xem <a href="https://www.teach-anything.com/" rel="noopener noreferrer nofollow" target="_blank">Teach Anything</a>—nó đơn giản hóa các khái niệm kỹ thuật phức tạp thành thứ mà ngay cả một đứa trẻ năm tuổi cũng có thể hiểu được. Nó sử dụng GPT-4 và có nhiều tùy chọn ngôn ngữ để lựa chọn.</p> <p>Ví dụ, tôi tò mò về cách nó đơn giản hóa <a href="https://www.howtogeek.com/what-is-an-llm-how-ai-holds-conversations/" target="_blank">Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM)</a>, vì vậy tôi đã hỏi, “Giải thích LLM”.</p> <div class="responsive-img img-size-article-item"> <img alt="Teach Anything AI tool being asked a question to explain LLMs." src="https://static1.howtogeekimages.com/wordpress/wp-content/uploads/2024/11/llm1.png"> </div> <div class="responsive-img img-size-article-item"> <img alt="Output from Teach Anything AI being asked a question about LLMs." src="https://static1.howtogeekimages.com/wordpress/wp-content/uploads/2024/11/llm2.png"> </div> <p>Tuyệt vời phải không? Teach Anything miễn phí để sử dụng, mặc dù nó cung cấp phiên bản pro với các tính năng chuyên biệt.</p> <h2>6. Kết luận</h2> <p>Với những công cụ AI miễn phí này trong bộ công cụ của bạn, bạn sẽ có thể làm việc thông minh hơn, không phải chăm chỉ hơn. Vì vậy, hãy bắt đầu—làm cho cuộc sống của bạn dễ dàng hơn và xem năng suất của bạn tăng lên.</p>

Công cụ AI miễn phí giúp bạn tăng năng suất làm việc

Mục lục Giới thiệu Perplexity: Trợ lý nghiên cứu AI Texts.com: Quản lý mạng xã hội thông minh Fathom: Ghi chú cuộc họp thông minh Teac...

Read more »

Scale AI: Đế chế huấn luyện trí tuệ nhân tạo khổng lồ

<p><strong>Mục lục</strong></p> <ul> <li><a href="#gi%E1%BB%9Bi-thi%E1%BB%87u-scale-ai">Giới thiệu Scale AI</a></li> <li><a href="#">Từ xử lý ảnh đến huấn luyện LLM</a></li> <li><a href="#n%E1%BB%81n-t%E1%BA%A3ng-outlier-%C4%91%E1%BB%99ng-l%E1%BB%B1c-t%C4%83ng-tr%C6%B0%E1%BB%9Fng-c%E1%BB%A7a-scale-ai">Nền tảng Outlier: Động lực tăng trưởng của Scale AI</a></li> <li><a href="#h%C6%A1n-c%E1%BA%A3-m%E1%BB%99t-c%C3%B4ng-ty-m%C3%B4i-gi%E1%BB%9Bi-lao-%C4%91%E1%BB%99ng">Hơn cả một công ty môi giới lao động</a></li> <li><a href="#nh%E1%BB%AFng-th%C3%A1ch-th%E1%BB%A9c-v%C3%A0-gi%E1%BA%A3i-ph%C3%A1p-c%E1%BB%A7a-scale-ai">Những thách thức và giải pháp của Scale AI</a></li> <li><a href="#t%E1%BA%A7m-nh%C3%ACn-t%C6%B0%C6%A1ng-lai">Tầm nhìn tương lai</a></li> </ul> <br> <p><img alt="Scale AI" src="https://images.fastcompany.com/image/upload/f_webp,c_fit,w_750,q_auto/wp-cms-2/2024/11/p-91234864-Scale-AI.jpg"></p> <br> <h2>Giới thiệu Scale AI</h2> <p>Scale AI đã nhanh chóng trở thành một cái tên nổi bật trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là trong khâu huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Công ty này hợp tác với những gã khổng lồ công nghệ như OpenAI, Meta, Microsoft, Nvidia và Character.ai, cung cấp dịch vụ huấn luyện và tinh chỉnh các mô hình AI, góp phần quan trọng vào sự phát triển của các ứng dụng AI hàng đầu hiện nay như ChatGPT, Claude và Gemini. Sự thành công nhanh chóng đã đưa CEO kiêm người sáng lập Alexandr Wang trở thành tỷ phú ở tuổi 27.</p> <h2>Từ xử lý ảnh đến huấn luyện LLM</h2> <p>Hành trình của Scale AI bắt đầu cách đây khoảng 7 năm, khi công ty tập trung vào việc xử lý dữ liệu hình ảnh, xây dựng các đường dẫn dữ liệu (pipeline) để huấn luyện các hệ thống lái xe tự hành nhận biết người đi bộ, biển báo giao thông và các đối tượng khác. Những kỹ thuật và đường dẫn dữ liệu này sau đó đã đóng vai trò quan trọng trong cuộc cách mạng AI thế hệ mới.</p> <p>Khoảng 3 năm trước, Scale AI bắt đầu hợp tác với OpenAI, áp dụng kỹ thuật học tăng cường với phản hồi của con người (RLHF) để tinh chỉnh các hệ thống như ChatGPT. Đây là bước ngoặt quan trọng đưa Scale AI trở thành đối tác huấn luyện AI hàng đầu.</p> <h2>Nền tảng Outlier: Động lực tăng trưởng của Scale AI</h2> <p>Scale AI sở hữu nền tảng huấn luyện AI quy mô lớn gọi là Outlier. Trong khoảng một năm gần đây, Outlier đã chi hàng trăm triệu đô la cho hàng chục nghìn người cộng tác tự do trên toàn thế giới. Một nền tảng nhỏ hơn là Remotasks, chủ yếu tập trung vào thị trường ngoài Mỹ và vẫn tập trung vào lĩnh vực thị giác máy tính và xe tự lái. Outlier thường xuyên tuyển dụng hàng trăm vị trí, đòi hỏi các kỹ năng đa dạng, từ ngôn ngữ hiếm như tiếng Na Uy, tiếng Ba Tư đến các lĩnh vực chuyên môn như lập trình, âm nhạc, vật lý hạt nhân, triết học, tư vấn tự lực và luật pháp.</p> <h2>Hơn cả một công ty môi giới lao động</h2> <p>Scale AI không chỉ đơn thuần là một công ty môi giới lao động. Họ cung cấp các dịch vụ toàn diện, bao gồm việc quản lý đội ngũ cộng tác viên, liên tục kiểm tra và đánh giá các phiên bản mới nhất của mô hình AI của khách hàng. Các chuyên gia của Scale AI cung cấp phản hồi chi tiết, chuyên sâu, giúp các công ty AI hiểu rõ những thay đổi trong mô hình và đảm bảo tính chính xác, độ tin cậy. Scale AI còn phát triển các chuẩn mực đánh giá hiệu suất riêng, giúp khách hàng đánh giá hiệu quả của mô hình AI, đảm bảo hoạt động đúng đắn ngay cả khi người dùng cố gắng thao túng hệ thống.</p> <p>Scale AI cũng hợp tác với các doanh nghiệp sử dụng AI, hỗ trợ họ đánh giá, tinh chỉnh và triển khai các mô hình AI, bao gồm cả các mô hình mã nguồn mở như Llama của Meta và các hệ thống AI trên Azure của Microsoft. Công ty cam kết bảo mật thông tin, đảm bảo dữ liệu huấn luyện không bị rò rỉ.</p> <h2>Những thách thức và giải pháp của Scale AI</h2> <p>Tuy nhiên, Scale AI cũng phải đối mặt với những thách thức. Việc quản lý hàng chục nghìn cộng tác viên tự do, đảm bảo tính minh bạch về mức lương và giải quyết các vấn đề phát sinh là những thách thức không nhỏ. Công ty đã và đang nỗ lực giải quyết vấn đề này bằng cách cải thiện trải nghiệm người dùng, tăng cường hỗ trợ khách hàng, đảm bảo tính minh bạch về mức lương, và ngăn chặn gian lận.</p> <h2>Tầm nhìn tương lai</h2> <p>Với sự phát triển mạnh mẽ của AI, nhu cầu về các dịch vụ huấn luyện AI chuyên nghiệp ngày càng tăng cao. Scale AI, với kinh nghiệm và năng lực vượt trội, đang dẫn đầu trong lĩnh vực này. Sự thành công của Scale AI không chỉ dựa trên công nghệ mà còn dựa trên việc xây dựng và duy trì một cộng đồng cộng tác viên rộng lớn, giàu kinh nghiệm và tận tâm. Việc tạo ra môi trường làm việc tốt, trả lương công bằng và minh bạch sẽ là chìa khóa để Scale AI tiếp tục phát triển và dẫn đầu trong tương lai.</p>

Scale AI: Đế chế huấn luyện trí tuệ nhân tạo khổng lồ

Mục lục Giới thiệu Scale AI Từ xử lý ảnh đến huấn luyện LLM Nền tảng Outlier: Động lực tăng trưởng của Scale AI Hơn cả một công ty môi ...

Read more »

Xu hướng ứng dụng trí tuệ nhân tạo hàng đầu năm 2024

<p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu</li> <li>Điểm chung của các ứng dụng AI hàng đầu</li> <li>15 ứng dụng AI hàng đầu năm 2024</li> <li>Kết luận</li> </ol> <h2>1. Giới thiệu</h2> <p>Trí tuệ nhân tạo (AI) đã len lỏi vào mọi ngõ ngách của cuộc sống, ngay cả những sản phẩm mới nhất của Apple như iPhone 16 cũng tích hợp "Trí tuệ Apple". Trong khi năm 2023 tập trung vào nhận thức và sự cường điệu về AI, thì năm 2024 đánh dấu sự bùng nổ của các thử nghiệm và triển khai AI cho cả doanh nghiệp và cá nhân. Bài viết này sẽ phân tích các ứng dụng AI hàng đầu năm 2024 và xu hướng thị trường AI hiện nay.</p> <p>Đầu năm, sức hút của tiềm năng AI đã thúc đẩy nhiều tổ chức xem xét việc triển khai AI trên diện rộng vào nhiều chức năng khác nhau, với kết quả khá đa dạng. Niềm tin này thường xuất phát từ các chỉ thị của ban giám đốc hoặc nỗi sợ bỏ lỡ (FOMO). Tuy nhiên, thực tế cho thấy AI là một công cụ để tăng cường năng lực con người, chứ không phải thay thế hoàn toàn. Năm 2024 đã chứng kiến nhiều kết quả trái chiều do bỏ qua một thực tế quan trọng: AI là công cụ để tăng cường khả năng của con người, chứ không phải ngược lại. Việc tích hợp AI thành công phụ thuộc vào việc hiểu và tận dụng các thế mạnh cốt lõi của nó – quy mô và tốc độ – để khuếch đại, tăng tốc và đẩy nhanh các nhiệm vụ tốn thời gian và không đòi hỏi tư duy phức tạp.</p> <h2>2. Điểm chung của các ứng dụng AI hàng đầu</h2> <p>Bài viết trên Forbes này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc giảm thiểu sự suy giảm năng lực trí tuệ khi chúng ta tiếp tục áp dụng nhiều công nghệ hơn vào cuộc sống hàng ngày. Sự tích hợp AI thành công phụ thuộc vào việc hiểu và tận dụng các điểm mạnh cốt lõi của nó – đó là khả năng xử lý quy mô lớn và tốc độ nhanh – để tăng cường, đẩy nhanh và xúc tiến những công việc tốn nhiều thời gian và không đòi hỏi nhiều suy nghĩ. Ban đầu, chúng ta có xu hướng tiếp cận AI một cách toàn diện – cho rằng nó có thể giải quyết mọi vấn đề. May mắn thay, thực tế đã giúp chúng ta nhận ra điều đó là không thể. Hơn nữa, còn có những lo ngại về hiện tượng "ảo giác" và thiếu minh bạch, nhưng các công ty đổi mới như Perplexity.AI đang cung cấp một giải pháp tìm kiếm thay thế bằng cách tiên phong trong AI minh bạch – cung cấp cho người dùng sự minh bạch về nguồn dữ liệu được sử dụng trong phản hồi AI (không giống như ChatGPT). Cách tiếp cận này, mà tôi gọi là "Tư bản chủ nghĩa có ý thức", nhằm mục đích tăng cường việc áp dụng AI, đồng thời xây dựng uy tín và đảm bảo có sự "can thiệp của con người" (Chương 6 của cuốn sách này), phản ánh phương châm của Tổng thống Reagan: "Tin tưởng, nhưng hãy kiểm chứng".</p> <h2>3. 15 ứng dụng AI hàng đầu năm 2024</h2> <p>15 ví dụ ứng dụng sau đây minh chứng cho cách tiếp cận cân bằng này, cho thấy AI là một công cụ để tăng tốc độ đầu ra của con người. Dưới đây là các ứng dụng AI hàng đầu năm 2024:</p> <ol> <li>Tìm kiếm & Nghiên cứu – Perplexity.AI, một công cụ tìm kiếm AI thay thế, cho phép người dùng truy cập và xem nguồn dữ liệu.</li> <li>Nâng cao CV – Bài viết trên Forbes này cung cấp hướng dẫn về cách tận dụng AI tốt nhất cho việc tìm việc, phỏng vấn và nâng cao CV.</li> <li>Kiểm tra ngữ pháp – Sửa lỗi ngữ pháp và chính tả vượt trội so với công cụ kiểm tra chính tả thông thường.</li> <li>Hướng dẫn Excel – Khám phá các công thức đơn giản, tính toán dễ dàng, học macro và thực hiện phân tích dữ liệu mà không cần phải thuê chuyên gia phân tích dữ liệu.</li> <li>Dịch vụ khách hàng cấp cao (không phải tương tác trực tiếp) – Sử dụng các agent và bot để trả lời các câu hỏi và câu trả lời cố định.</li> <li>Viết blog – Tạo bản nháp cho bài viết blog.</li> <li>Email tiếp thị và trả lời – Tạo email được cá nhân hóa để tối đa hóa tỷ lệ phản hồi.</li> <li>Tiếp thị kỹ thuật số và giám sát – Nhận đề xuất về chiến dịch và cách đo lường kết quả.</li> <li>Tối ưu hóa SEO – Xác định từ khóa để nhúng vào chiến lược tối ưu hóa công cụ tìm kiếm.</li> <li>Móc viral và tạo nội dung – Tạo bản nháp cho nội dung đăng trên nhiều kênh mạng xã hội.</li> <li>Cố vấn bán hàng và xác định nhóm khách hàng – Thực hiện phân tích dữ liệu để khám phá các nhóm khách hàng mới và mô hình mua hàng của họ, đồng thời tìm cách bán thêm sản phẩm cho các phân khúc khách hàng hiện có.</li> <li>Xử lý và phân tích dữ liệu – Sử dụng các công cụ AI để thực hiện các chức năng phân tích dữ liệu cơ bản.</li> <li>Tương tác trên mạng xã hội – Quản lý ấn tượng, lượt click, chia sẻ lại, retweet, bình luận, v.v.</li> <li>Tạo nội dung kỹ thuật số – Tạo bảng cảm hứng và bản nháp cho nội dung kỹ thuật số.</li> <li>Trợ lý ảo – Sử dụng bot để đặt vé, đặt chỗ, quản lý lịch và email.</li> </ol> <p><img alt="Image showing AI use cases and market share" src="https://specials-images.forbesimg.com/imageserve/674344c578ba3d70b2dabcd7/AI-competitors--AI-companies--AI-Use-Cases--and-AI-maturity-in-2024/960x0.jpg?cropX1=694&cropX2=3099&cropY1=0&cropY2=1801"></p> <h2>4. Kết luận</h2> <p>Phân tích "15 ứng dụng AI hàng đầu" cho thấy một xu hướng đáng chú ý: các ứng dụng phổ biến nhất tập trung vào các hoạt động định hướng nhiệm vụ thường tốn nhiều thời gian, thay vì giải quyết các vấn đề phức tạp. Chúng đóng vai trò như chất xúc tác, cho phép chúng ta phân bổ thời gian hiệu quả hơn cho các hoạt động có giá trị cao hơn, đòi hỏi sự phán đoán và sáng tạo. Các ứng dụng này cũng được đặc trưng bởi tính chất rủi ro thấp. Chìa khóa để tận dụng AI là biết khi nào nên sử dụng AI! Xu hướng ngày càng phổ biến đang dẫn đến sự ra đời của các "AI Agent" được cá nhân hóa. Các trợ lý kỹ thuật số được thiết kế riêng giúp cách mạng hóa cách tiếp cận của chúng ta đối với những công việc tốn thời gian nhưng cần thiết. Việc giao phó các quy trình thường xuyên, tốn nhiều công sức cho các "AI Agent" này mở ra một kỷ nguyên mới về năng suất cá nhân, nhưng không phải để chuyển giao hoặc ủy thác công việc đòi hỏi tư duy phản biện.</p>

Xu hướng ứng dụng trí tuệ nhân tạo hàng đầu năm 2024

Mục lục: Giới thiệu Điểm chung của các ứng dụng AI hàng đầu 15 ứng dụng AI hàng đầu năm 2024 Kết luận 1. Giới thiệu Trí tuệ nhân tạo...

Read more »

Tầm quan trọng của AI trong việc định hình nhận thức thương hiệu viễn thông

<p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li>Sự thay đổi trong thói quen tìm kiếm trực tuyến</li> <li>Vai trò quan trọng của kết quả do AI tạo ra</li> <li>Kiểm soát kết quả GenAI: Một chiến lược ba bước<ul> <li>Hiểu nhu cầu của người tiêu dùng</li> <li>Xây dựng tài sản đáp ứng nhu cầu đó</li> <li>Không ngừng tối ưu hóa và cải tiến tài sản</li> </ul> </li> <li>Kiểm soát nhận thức thương hiệu trong môi trường số</li> <li>Kết luận</li> </ol> <h2>1. Sự thay đổi trong thói quen tìm kiếm trực tuyến</h2> <p>Thói quen tìm kiếm thông tin trực tuyến đang thay đổi nhanh chóng. Người dùng ngày càng chuyển sang sử dụng các công cụ như AI Overviews, ChatGPT, và Perplexity thay vì các công cụ tìm kiếm truyền thống như Google. </p> <p>Trải nghiệm tìm kiếm do AI (GenAI) tạo ra đang ngày càng phổ biến, với <strong>68% người Mỹ được báo cáo là sử dụng các công cụ AI này để tìm câu trả lời</strong>. Mặc dù Google vẫn chiếm thị phần lớn, người dùng đang dần mở rộng sang các nền tảng khác. Sự thay đổi này không chỉ ảnh hưởng đến thói quen tìm kiếm mà còn đến cách các công ty công nghệ khổng lồ như Google tích hợp khả năng AI vào các sản phẩm chính thống, giúp tăng tốc độ áp dụng và dễ sử dụng hơn.</p> <p>Những thay đổi này đồng nghĩa với việc ngày càng nhiều người tiêu dùng tìm hiểu về các thương hiệu thông qua kết quả do AI tạo ra. Các thương hiệu cần hiểu cách họ được thể hiện trong môi trường số do AI điều khiển này và làm thế nào để tác động đến sự thể hiện đó, nếu không sẽ mất kiểm soát câu chuyện thương hiệu và lòng tin của người tiêu dùng. Trong các ngành như viễn thông, với các sản phẩm cần cân nhắc kỹ lưỡng và chu kỳ bán hàng dài, điều này càng trở nên quan trọng.</p> <h2>2. Vai trò quan trọng của kết quả do AI tạo ra</h2> <p>Người tiêu dùng đánh giá cao các nền tảng GenAI vì khả năng cung cấp câu trả lời nhanh chóng, dễ hiểu, và mạch lạc hơn so với kết quả tìm kiếm truyền thống thường rất nhiều thông tin. Thông qua AI Overviews của Google, nhiều câu trả lời liên quan đến thương hiệu đã được hiển thị cho người tìm kiếm.</p> <p>Theo nghiên cứu gần đây, <strong>45% truy vấn tìm kiếm được theo dõi trên danh mục khách hàng cho thấy sự hiện diện nhất quán của tổng quan do AI tạo ra trong kết quả của Google</strong>. Điều này có nghĩa là câu chuyện thương hiệu được tạo ra bởi các công cụ GenAI tiếp cận một lượng khán giả khổng lồ và đang ngày càng tăng, điều này có thể ảnh hưởng đáng kể đến nhận thức của công chúng về một thương hiệu. Trong ngành viễn thông, niềm tin của người tiêu dùng là rất quan trọng trước khi chuyển đổi thành khách hàng, vì vậy các thương hiệu phải sẵn sàng tác động đến những điểm chạm mới này do AI tạo ra.</p> <p>May mắn thay, các nghiên cứu mới cho thấy các thương hiệu có thể giành được một số quyền kiểm soát về cách GenAI trình bày câu chuyện của mình. Đối với một khách hàng, chúng tôi đã quan sát thấy <strong>từ 46% đến 52% khả năng kiểm soát các kết quả thương hiệu của một giám đốc điều hành (ví dụ: tên, sự liên kết và các biến thể) trên ba nền tảng GenAI, và từ 37% đến 48% khả năng kiểm soát đối với các chủ đề thương hiệu rộng hơn</strong>.</p> <p><img alt="How Telecom Brands Can Own Up to 52% of Their AI-Generated Perception" src="https://www.thefastmode.com/media/k2/items/src/15df469de1c6c5b4df141903b7fa8288.jpg?t=20241125_024632"></p> <h2>3. Kiểm soát kết quả GenAI: Một chiến lược ba bước</h2> <p>Chúng tôi đã phát triển một phương pháp tập trung để giúp các thương hiệu định hình câu chuyện của họ trên các nền tảng GenAI. Phương pháp này bao gồm ba bước chính:</p> <ul> <li><p><strong>Hiểu nhu cầu của người tiêu dùng:</strong> Bước đầu tiên là hiểu những gì người tiêu dùng đang tìm hiểu về thương hiệu của bạn và những gì xuất hiện trong kết quả tìm kiếm GenAI. Bạn có thể thu thập dữ liệu từ những hiểu biết về tìm kiếm trên các danh mục mục đích và nhu cầu. Điều này giúp hiểu được nhu cầu thực sự của người tiêu dùng, và có nhiều công cụ sẵn có để nghiên cứu cách mọi người đang tìm kiếm thương hiệu, sản phẩm hoặc ngành của bạn. Cũng cần xem xét dữ liệu bên trong, ví dụ như câu hỏi của dịch vụ khách hàng, dữ liệu tìm kiếm nội bộ trên trang web,... để tìm ra cơ hội nội dung toàn diện hơn.</p> </li> <li><p><strong>Xây dựng tài sản đáp ứng nhu cầu đó:</strong> Sau khi xác định được các chủ đề và loại nội dung, bước tiếp theo là xây dựng các tài sản này ở những vị trí phù hợp. Vấn đề cốt lõi ở đây rất đơn giản: đảm bảo câu chuyện thương hiệu ưa thích của bạn được truyền tải và phân phối nổi bật trên nhiều tài sản và nền tảng nội dung. Hãy ưu tiên các nền tảng mà người tiêu dùng của bạn đang tương tác.</p> </li> <li><p><strong>Không ngừng tối ưu hóa và cải tiến tài sản:</strong> Sau khi triển khai nội dung trên từng nền tảng, bạn sẽ chuyển sang tối ưu hóa liên tục để cải thiện sự xuất hiện của nó trong kết quả GenAI. Các nền tảng GenAI sử dụng các mô hình Tạo thế hệ tăng cường bằng Truy xuất (RAG), mô hình này xếp hạng nội dung để cung cấp câu trả lời. Chúng ta đang thấy sự tương quan giữa hiệu suất tìm kiếm nội dung và việc đưa nó vào các phản hồi do AI tạo ra liên quan đến thương hiệu. GenAI phụ thuộc vào kho lưu trữ kỹ thuật số khổng lồ để tạo nội dung, vì vậy việc tạo nội dung có thẩm quyền, tập trung vào người tiêu dùng cho phép các thương hiệu xây dựng một cơ sở thông tin vững chắc, bắt kịp với các cập nhật mô hình ngôn ngữ. Do đó, nó không chỉ giúp đỡ và hỗ trợ người tiêu dùng, mà còn tiếp cận AI và tác động đến câu chuyện thương hiệu. Hãy theo dõi hiệu suất trên từng nền tảng bằng cách xem xét các số liệu tìm kiếm truyền thống và bất kỳ số liệu phân tích của bên thứ ba nào khác. Việc đánh giá hiệu suất hàng tháng cho phép chiến lược của bạn có thời gian phát triển và xếp hạng trên từng tài sản. Mỗi tháng hãy xem xét hiệu suất và tối ưu hóa tài sản để cải thiện độ hiển thị và mức độ tương tác trong khi liên tục tạo ra các tài sản mới trên mạng lưới.</p> </li> </ul> <h2>4. Kiểm soát nhận thức thương hiệu trong môi trường số</h2> <p>Đối với các thương hiệu viễn thông, việc kiểm soát câu chuyện chưa bao giờ quan trọng hơn thế - và cũng đầy thách thức hơn. Tuy nhiên, với một phương pháp toàn diện, tập trung vào người tiêu dùng đối với việc tạo và tối ưu hóa nội dung, các thương hiệu có thể ảnh hưởng đáng kể đến câu chuyện do AI tạo ra về thương hiệu của mình, khẳng định quyền kiểm soát sự hiện diện kỹ thuật số và đảm bảo rằng GenAI là một người bạn đồng hành chứ không phải là một mối rủi ro.</p> <h2>5. Kết luận</h2> <p>Bài viết này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc các thương hiệu viễn thông chủ động định hình nhận thức của mình trong thời đại AI. Bằng cách hiểu nhu cầu khách hàng, tạo nội dung chất lượng và tối ưu hóa liên tục, các thương hiệu có thể tận dụng sức mạnh của AI để củng cố vị thế và xây dựng lòng tin của khách hàng.</p>

Tầm quan trọng của AI trong việc định hình nhận thức thương hiệu viễn thông

Mục lục: Sự thay đổi trong thói quen tìm kiếm trực tuyến Vai trò quan trọng của kết quả do AI tạo ra Kiểm soát kết quả GenAI: Một chiến ...

Read more »

Accenture và Nvidia: Xây dựng và mở rộng quy mô các tác nhân AI cho doanh nghiệp

<p><strong>Mục lục</strong></p> <ol> <li>Tăng tốc quá trình áp dụng AI trong doanh nghiệp</li> <li>Nhóm Kinh doanh Accenture Nvidia: Đào tạo và công nghệ</li> <li>Ứng dụng AI trong bộ phận Marketing của Accenture</li> <li>Xu hướng phát triển và mở rộng quy mô tác nhân AI</li> <li>Thách thức trong việc áp dụng tác nhân AI cho doanh nghiệp</li> <li>Tin tức và thông báo về AI</li> <li>Nhận định từ các chuyên gia</li> </ol> <hr> <ol> <li><strong>Tăng tốc quá trình áp dụng AI trong doanh nghiệp:</strong></li> </ol> <p>Accenture và Nvidia đang nỗ lực đẩy mạnh việc áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong các doanh nghiệp. Điểm khởi đầu của họ là chính bộ phận marketing của Accenture, một tập đoàn tư vấn khổng lồ.</p> <ol start="2"> <li><strong>Nhóm Kinh doanh Accenture Nvidia: Đào tạo và công nghệ:</strong></li> </ol> <p>Tháng trước, hai công ty đã công bố thành lập một bộ phận mới thuộc Accenture, gọi là Nhóm Kinh doanh Accenture Nvidia. Kế hoạch bao gồm đào tạo hơn 30.000 người sử dụng toàn bộ hệ sinh thái công nghệ của Nvidia: Nvidia AI Foundry để tạo các mô hình AI tùy chỉnh, AI Enterprise để triển khai các giải pháp AI, và Omniverse cho mô phỏng 3D và cộng tác. Những nỗ lực này – là một phần của sự hợp tác mở rộng – cũng bao gồm "Bản thiết kế NIM Agent" của Nvidia để giúp các công ty dễ dàng phát triển các tác nhân AI cấp doanh nghiệp, có khả năng học hỏi, thích ứng và tự động hóa các tác vụ phức tạp.</p> <ol start="3"> <li><strong>Ứng dụng AI trong bộ phận Marketing của Accenture:</strong></li> </ol> <p>Để chứng minh hiệu quả của nền tảng AI, nhóm marketing của Accenture đã quyết định cách tân hoạt động của bộ phận bằng cách sử dụng các tác nhân AI, theo lời Giám đốc Marketing của Accenture, Jill Kramer. Bước đầu tiên là xác định những khâu trong quy trình có thể được hưởng lợi nhiều nhất từ các tác nhân – bao gồm các tác vụ đòi hỏi nhiều trí tuệ hoặc lặp đi lặp lại nhiều nhất.</p> <p><img alt="Ảnh minh họa quá trình chuyển đổi AI" src="https://digiday.com/wp-content/uploads/sites/3/2024/10/ai-transition-digiday.gif?w=1030&h=579&crop=1"></p> <p>Kết quả là hơn một tá tác nhân AI đã giúp giảm số bước trung bình trong một dự án marketing từ 135 xuống còn 85. Một số tác nhân hỗ trợ nghiên cứu marketing, phân tích dữ liệu và lập lịch truyền thông xã hội. Những tác nhân khác giúp tìm kiếm tài liệu nội bộ, soạn thảo chiến lược và xác định cách tài trợ cho các dự án dựa trên các phần khác của ngân sách.</p> <p>"Ai đó đã mô tả nó với tôi như việc chạy trên đường đua, nhưng cứ phải dừng lại ở trạm dừng," Kramer cho biết. "Nhóm nghiên cứu, hãy lấy dữ liệu đó. Nhóm phân tích, hãy lấy những báo cáo đó... Tùy thuộc vào độ bận rộn của các nhóm khác, bạn sẽ nhận được phản hồi trong một ngày, một tuần, một tháng, sau đó bạn phải tích hợp nó. Giờ đây, [các tác nhân] mang tất cả lại cho bạn và giúp bạn tích hợp nó."</p> <ol start="4"> <li><strong>Xu hướng phát triển và mở rộng quy mô tác nhân AI:</strong></li> </ol> <p>Accenture và Nvidia chỉ là hai trong số nhiều công ty đầu tư mạnh vào việc phát triển và mở rộng quy mô các tác nhân AI và trợ lý AI. Các công ty khác trong những tháng gần đây bao gồm Snowflake, Salesforce và Microsoft. Tuần trước, Microsoft đã ra mắt Azure AI Foundry – trước đây có tên là Azure AI Studio – trong bối cảnh chuẩn bị ra mắt AI Copilot Studio.</p> <p>Một báo cáo mới của Deloitte cho thấy số lượng các công ty triển khai tác nhân AI sẽ tăng lên 25% vào năm 2025 và tăng vọt lên 50% vào năm 2027. Trong khi đó, chỉ có 30% dự án thử nghiệm AI đạt được sản xuất đầy đủ. Tuy nhiên, các nhà phân tích dự đoán các tác nhân AI sẽ vẫn tồn tại.</p> <p>"Trí tuệ nhân tạo thế hệ mới và ChatGPT đã cho thấy sự hấp dẫn của người tiêu dùng, và các công ty công nghệ lớn đang phản hồi theo hướng đó," Stephanie Liu, nhà phân tích cấp cao của Forrester cho biết. "Điều đó nói rằng, giống như tất cả các công nghệ mới nổi, có rất nhiều tiếng ồn và cường điệu xung quanh các tác nhân AI, và các công ty cần phải thận trọng trong việc xác định trường hợp sử dụng của họ là gì và khả năng nào họ thực sự cần."</p> <ol start="5"> <li><strong>Thách thức trong việc áp dụng tác nhân AI cho doanh nghiệp:</strong></li> </ol> <p>Ban đầu, Accenture đã cố gắng cung cấp các công cụ AI cho càng nhiều người càng tốt cùng một lúc, nhưng Kramer cho biết điều đó đã tạo ra sự lo lắng cho những người không sử dụng chúng, trong khi các trường hợp sử dụng thực tế bị hạn chế. Ngay cả sau khi các tác nhân AI được triển khai, Accenture vẫn phải tạo ra một tư duy mới để giúp nhân viên suy nghĩ lại về marketing thay vì chỉ lắp ghép các công cụ vào các mô hình hoạt động cũ.</p> <p>"Đây là bất kỳ nhóm nào ở bất cứ đâu: Nếu bạn yêu cầu họ làm việc theo một cách thức hoàn toàn khác, sẽ có sự 'bác bỏ' ban đầu," Kramer nói. "Điều quan trọng nhất là khả năng đó — chúng tôi đã thay đổi toàn bộ mô hình hoạt động của mình. Chúng tôi đã thay đổi cách thức hoạt động của các quy trình để việc 'bác bỏ' sẽ không xảy ra."</p> <p>Giám đốc AI của Accenture, Lan Guan, cho biết công ty đã giải quyết những vấn đề marketing khó khăn hơn. Điều đó có nghĩa là tạo ra các tác nhân AI cho suy luận ngẫu nhiên, lập kế hoạch chiến lược và tối ưu hóa giá cả. Điều đó cũng đòi hỏi việc sử dụng khả năng tính toán mạnh mẽ do Nvidia cung cấp cùng với các mô hình ngôn ngữ lớn mới nhất như Llama 3 của Meta.</p> <p>"Họ muốn có cái nhìn toàn diện đó, cái mà tôi gọi là dữ liệu được kết nối, để họ thực sự có thể hiểu được nguyên nhân gốc rễ," Guan nói. "Gần giống như các thám tử khi chúng ta ghép các mảnh ghép lại với nhau. Với 1.500 mảnh ghép, bạn không muốn bỏ lỡ một mảnh nào."</p> <p>Justin Boitano, Phó chủ tịch AI doanh nghiệp của Nvidia, cho biết mặc dù Accenture bắt đầu với marketing, nhưng nền tảng này có thể được vận hành đối với các bộ phận khác của doanh nghiệp. Đó là bởi vì nó được xây dựng để xem xét cách các nhóm làm việc cùng nhau và để thể hiện các vai trò và nhân vật khác nhau. Mặc dù những người dùng đầu tiên tại Accenture đã nhanh chóng bị ấn tượng với các tác vụ ban đầu đối với các mô hình ngôn ngữ lớn, nhưng ông cho biết các ứng dụng doanh nghiệp mất nhiều thời gian hơn để tạo ra và cải thiện.</p> <p>"Mọi người nhận ra rằng chúng ta phải đối xử với chúng không chỉ như những mô hình AI kỳ diệu làm mọi thứ, mà phải đối xử với chúng như những nhân viên mà chúng ta tuyển dụng vào công ty của mình," Boitano nói. "Chúng tôi về cơ bản nhắc nhở họ làm điều đúng đắn cho một chức năng kinh doanh cụ thể, chúng tôi đặt rào cản để đảm bảo họ làm một công việc cụ thể, chúng tôi đánh giá họ khi làm công việc đó. Có một quy trình ở đó."</p> <p>Tuy nhiên, việc thích ứng các mô hình AI mục đích chung để hiểu ngôn ngữ, từ vựng và thuật ngữ cụ thể của doanh nghiệp vẫn còn nhiều thách thức. Các thách thức khác bao gồm khoảng cách kỹ năng, khoảng cách hiệu suất, chi phí tăng cao và rủi ro về quy định. Tuy nhiên, nhà phân tích của Gartner, Nicole Greene, cho biết AI đã được chứng minh là hỗ trợ khả năng tối ưu hóa quy trình làm việc và tạo ra nội dung cá nhân hóa hơn. Chỉ cần mất thời gian để phát triển các mô hình AI có đủ quyền tự chủ để hành động một cách tự chủ.</p> <p>"Các nhà tiếp thị nên cảnh giác với 'AI Agent Washing', nơi các nhà cung cấp đang công bố các tác nhân AI, nhưng rất ít trong số đó sẽ đáp ứng được tên gọi đó," Greene nói. "Bởi vì các tác nhân AI được thiết kế để hoạt động tự chủ và chủ động trong một môi trường, và thường học hỏi và thích ứng khi hoạt động trong môi trường mục tiêu của chúng, chúng gây ra những rủi ro đáng kể. Các tổ chức không quản lý rủi ro AI một cách nhất quán sẽ có nhiều khả năng gặp phải kết quả bất lợi hơn."</p> <ol start="6"> <li><strong>Tin tức và thông báo về AI:</strong></li> </ol> <ul> <li>Cognitiv và Index Exchange là những công ty mới nhất hợp tác sử dụng thuật toán học sâu và mô hình ngôn ngữ lớn để quản lý phương tiện truyền thông lập trình.</li> <li>Với các công ty như Perplexity và Amazon thêm các công cụ AI cho thương mại điện tử, ngày càng có nhiều sự quan tâm đến việc cải thiện tính cá nhân hóa và minh bạch cho các công cụ tìm kiếm được hỗ trợ bởi các mô hình ngôn ngữ lớn.</li> <li>Perplexity đã công bố một nền tảng mua sắm Perplexity mới để giúp mọi người tìm kiếm và mua sản phẩm bằng công cụ tìm kiếm AI thế hệ mới.</li> <li>Pratik Thakar, Phó chủ tịch và người đứng đầu toàn cầu về AI thế hệ mới của Coca-Cola, đã nói chuyện với Digiday về quảng cáo ngày lễ do AI tạo ra của thương hiệu.</li> <li>Công ty khởi nghiệp AI của Pháp, Mistral, đã thêm một cách thức mới cho đối thủ ChatGPT "Le Chat" để tìm kiếm trên internet và tạo ra hình ảnh chất lượng cao.</li> <li>Sáng kiến ​​Xác thực Nội dung cho biết hiện có 4.000 thành viên trên toàn thế giới từ các công ty truyền thông, công ty công nghệ, nhà sản xuất máy ảnh và nhà sản xuất điện thoại thông minh.</li> <li>Snowflake đã công bố kế hoạch mua lại công ty khởi nghiệp Datavolo để cung cấp các đường ống dữ liệu đa phương thức. Họ cũng có một thỏa thuận mới với Anthropic để đưa các mô hình AI của công ty này vào đám mây dữ liệu của Snowflake.</li> <li>Microsoft đã công bố thêm nhiều cách thức để người dùng Copilot của mình thực hiện các tác vụ lặp đi lặp lại đối với các ứng dụng Microsoft 365.</li> <li>Amazon đã mở rộng việc sử dụng AWS AP studio sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để xây dựng và sửa đổi ứng dụng.</li> <li>Công ty mẹ của Pokemon Go được cho là đang sử dụng dữ liệu từ người dùng để huấn luyện một mô hình AI trong thế giới thực.</li> <li>The Atlantic đã xây dựng một cơ sở dữ liệu mới cho thấy tất cả các cách mà các mô hình AI đang sử dụng nội dung của Hollywood.</li> </ul> <ol start="7"> <li><strong>Nhận định từ các chuyên gia:</strong></li> </ol> <p>Mọi người thường nói rằng AI thế hệ mới giờ đây rất dễ dàng và dễ tiếp cận chỉ cần cắm vào và sử dụng, nhưng Giám đốc AI của Accenture, Lan Guan, cho biết điều đó là không thực tế đối với các tổ chức doanh nghiệp. Bà đề cập đến một khách hàng muốn sử dụng AI thế hệ mới trong trung tâm liên lạc của họ bằng cách cung cấp cho chatbot của họ các quy trình hoạt động tiêu chuẩn (SOP). Tuy nhiên, họ phát hiện ra rằng họ có 37 phiên bản SOP khác nhau, điều này làm suy yếu ý tưởng về một nguồn sự thật duy nhất.</p> <p>"Điều chúng ta đang thấy ở đây trong các tổ chức doanh nghiệp là rất nhiều thứ mà chúng ta gọi là sự lộn xộn của doanh nghiệp," Guan nói. "Dữ liệu thì lộn xộn và tích hợp công nghệ cũ thì ở khắp mọi nơi."</p> <hr>

Accenture và Nvidia: Xây dựng và mở rộng quy mô các tác nhân AI cho doanh nghiệp

Mục lục Tăng tốc quá trình áp dụng AI trong doanh nghiệp Nhóm Kinh doanh Accenture Nvidia: Đào tạo và công nghệ Ứng dụng AI trong bộ phậ...

Read more »

Phương pháp Học tăng cường đa bước cải thiện đánh giá an ninh cho Mô hình Ngôn ngữ lớn (LLM)

<p><strong>Mục lục</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu</li> <li>Phương pháp của OpenAI</li> <li>Chi tiết kỹ thuật</li> <li>Kết quả và ý nghĩa</li> <li>Kết luận</li> </ol> <p><strong>1. Giới thiệu</strong></p> <p>Với sự phổ biến ngày càng tăng của các Mô hình Ngôn ngữ lớn (LLM) trong các ứng dụng thực tế, mối quan ngại về lỗ hổng bảo mật của chúng cũng gia tăng. Mặc dù có khả năng mạnh mẽ, LLM vẫn dễ bị tổn thương trước nhiều loại tấn công đối kháng, bao gồm cả việc tạo ra nội dung độc hại, tiết lộ thông tin riêng tư hoặc cho phép tiêm lệnh (prompt injection). Những lỗ hổng này đặt ra những vấn đề đạo đức đáng kể liên quan đến định kiến, thông tin sai lệch, vi phạm quyền riêng tư tiềm tàng và lạm dụng hệ thống. Vì vậy, việc cần thiết phải có một chiến lược hiệu quả để giải quyết những vấn đề này là rất cấp bách. Phương pháp đánh giá an ninh truyền thống, gọi là "red teaming" (đánh giá an ninh bằng cách mô phỏng tấn công), đã được chứng minh là hiệu quả trong việc phát hiện lỗ hổng. Tuy nhiên, các phương pháp tự động hóa red teaming trước đây thường gặp khó khăn trong việc cân bằng sự đa dạng của các cuộc tấn công được tạo ra và hiệu quả của chúng, hạn chế tính mạnh mẽ của các mô hình.</p> <p><strong>2. Phương pháp của OpenAI</strong></p> <p>Để giải quyết những thách thức này, các nhà nghiên cứu của OpenAI đề xuất một phương pháp tự động hóa red teaming kết hợp cả sự đa dạng và hiệu quả trong các cuộc tấn công được tạo ra. Điều này được thực hiện bằng cách phân tách quá trình red teaming thành hai bước riêng biệt. Bước đầu tiên liên quan đến việc tạo ra các mục tiêu tấn công đa dạng, trong khi bước thứ hai huấn luyện một tác nhân học tăng cường (RL) để đạt được hiệu quả các mục tiêu này. Phương pháp được đề xuất sử dụng học tăng cường đa bước (multi-step RL) và tạo ra phần thưởng tự động. Phương pháp này liên quan đến việc tận dụng các mô hình ngôn ngữ lớn để tạo ra các mục tiêu tấn công và sử dụng các phần thưởng dựa trên quy tắc (RBR) và các biện pháp đa dạng tùy chỉnh để hướng dẫn quá trình huấn luyện RL. Bằng cách thưởng cho một tác nhân RL dựa trên cả tính hiệu quả và sự khác biệt so với các lần thử trước, phương pháp này đảm bảo sự đa dạng và hiệu quả hơn của các cuộc tấn công.</p> <p><img alt="Hình ảnh 1: Minh họa phương pháp của OpenAI" src="https://www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2024/11/Screenshot-2024-11-23-at-8.53.54%E2%80%AFPM-1024x539.png"></p> <p><strong>3. Chi tiết kỹ thuật</strong></p> <p>Nhóm nghiên cứu mô tả việc phân tách hệ thống red teaming thành việc tạo ra các mục tiêu và huấn luyện các cuộc tấn công như một phương tiện để đơn giản hóa quy trình trong khi vẫn đạt được kết quả mạnh mẽ. Để tạo ra các mục tiêu, các tác giả sử dụng cả việc gợi ý ít mẫu (few-shot prompting) của một mô hình ngôn ngữ và các bộ dữ liệu hiện có về các cuộc tấn công trước đây. Những mục tiêu này đóng vai trò là nền tảng đa dạng, cung cấp cho tác nhân RL dựa trên các hướng cụ thể nhưng đa dạng để tối ưu hóa. Lõi của quá trình huấn luyện tác nhân RL dựa trên một hàm phần thưởng dựa trên quy tắc được nhắm mục tiêu cho mỗi ví dụ, đảm bảo rằng mỗi cuộc tấn công phù hợp với một mục tiêu đối kháng cụ thể. Hơn nữa, để ngăn tác nhân RL hội tụ vào các chiến lược tấn công tương tự, một phần thưởng đa dạng được triển khai tập trung vào sự khác biệt về phong cách trong các lời nhắc được tạo ra. Học tăng cường đa bước cho phép tác nhân lặp lại các cuộc tấn công của chính nó và được thưởng cho việc tạo ra thành công các loại cuộc tấn công mới và đa dạng, dẫn đến một hệ thống red teaming toàn diện hơn. Quá trình này giúp xác định các lỗ hổng của mô hình đồng thời đảm bảo rằng sự đa dạng của các ví dụ đối kháng phản ánh gần đúng những ví dụ có thể gặp phải trong các tình huống thực tế.</p> <p><strong>4. Kết quả và ý nghĩa</strong></p> <p>Ý nghĩa của phương pháp red teaming này nằm ở khả năng giải quyết cả hiệu quả và sự đa dạng của các cuộc tấn công, một tính hai mặt đã là một thách thức lâu dài trong việc tạo ra các đối kháng tự động. Bằng cách sử dụng học tăng cường đa bước và phần thưởng tự động, phương pháp này cho phép các cuộc tấn công được tạo ra đa dạng và có liên quan. Các tác giả đã chứng minh phương pháp của họ trên hai ứng dụng chính: các cuộc tấn công tiêm lệnh và các cuộc tấn công "jailbreaking" (vượt qua giới hạn) gợi ra các phản hồi không an toàn. Trong cả hai trường hợp, tác nhân RL đa bước cho thấy hiệu quả và sự đa dạng của các cuộc tấn công được cải thiện so với các phương pháp trước đây. Cụ thể, việc tiêm lệnh gián tiếp, có thể đánh lừa mô hình tạo ra hành vi không mong muốn, đạt được tỷ lệ thành công cao trong tấn công và đáng chú ý là đa dạng hơn về phong cách so với các phương pháp gợi ý một bước. Nhìn chung, phương pháp được đề xuất có thể tạo ra các cuộc tấn công với tỷ lệ thành công lên tới 50%, đồng thời đạt được các số liệu đa dạng cao hơn đáng kể so với các phương pháp trước đây. Sự kết hợp giữa việc tạo ra phần thưởng tự động và học tăng cường cung cấp một cơ chế tinh vi để thăm dò tính mạnh mẽ của mô hình và cuối cùng là cải thiện khả năng phòng thủ của LLM trước các mối đe dọa trong thế giới thực.</p> <p><img alt="Hình ảnh 2: Biểu đồ kết quả" src="https://www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2024/11/Screenshot-2024-11-23-at-8.55.03%E2%80%AFPM-1024x381.png"></p> <p><strong>5. Kết luận</strong></p> <p>Phương pháp red teaming được đề xuất cung cấp một hướng đi cho việc đánh giá đối kháng tự động của LLM, giải quyết các hạn chế trước đây liên quan đến sự đánh đổi giữa sự đa dạng và hiệu quả của cuộc tấn công. Bằng cách tận dụng cả việc tạo ra mục tiêu tự động và học tăng cường đa bước, phương pháp này cho phép khám phá chi tiết hơn về các lỗ hổng hiện có trong LLM, cuối cùng giúp tạo ra các mô hình an toàn và mạnh mẽ hơn. Mặc dù kết quả được trình bày là đầy hứa hẹn, vẫn còn những hạn chế và lĩnh vực cần nghiên cứu thêm, đặc biệt là trong việc tinh chỉnh phần thưởng tự động và tối ưu hóa tính ổn định của quá trình huấn luyện. Tuy nhiên, sự kết hợp giữa RL với phần thưởng dựa trên quy tắc và huấn luyện tập trung vào đa dạng đánh dấu một bước quan trọng trong việc đánh giá đối kháng, cung cấp một mô hình có thể phản hồi tốt hơn với bản chất luôn thay đổi của các cuộc tấn công.</p>

Phương pháp Học tăng cường đa bước cải thiện đánh giá an ninh cho Mô hình Ngôn ngữ lớn (LLM)

Mục lục Giới thiệu Phương pháp của OpenAI Chi tiết kỹ thuật Kết quả và ý nghĩa Kết luận 1. Giới thiệu Với sự phổ biến ngày càng tăn...

Read more »

So sánh ChatGPT-4 Turbo và LLaMA 3.1: Phân tích khả năng trả lời câu hỏi văn bản trong lĩnh vực Chẩn đoán hình ảnh Nhi khoa

<p><strong>Mục lục</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu</li> <li>Phương pháp nghiên cứu</li> <li>Kết quả</li> <li>Thảo luận</li> <li>Kết luận</li> </ol> <h2>1. Giới thiệu</h2> <p>Trong những năm gần đây, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) – hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) được huấn luyện trên các thuật toán học sâu – đã phát triển đáng kể và trở nên ngày càng tinh vi. Các hệ thống AI này, như GPT-4 Turbo của OpenAI (San Francisco, CA) và LLaMA 3.1 của Meta (Menlo Park, CA), sử dụng các kỹ thuật để tạo ra phản hồi văn bản giống như con người [1, 2]. Sự phát triển nhanh chóng của chúng đã biến đổi nhiều ngành công nghiệp, cho phép thực hiện các nhiệm vụ như giải quyết vấn đề chẩn đoán, dịch ngôn ngữ và đưa ra các đề xuất cá nhân hóa, thể hiện tiềm năng của AI trong tương lai.</p> <p>Cụ thể, LLM như GPT-4 Turbo và LLaMA 3.1, đều được phát hành vào năm 2023, cho đến nay đã là nền tảng của tiềm năng này [1-3]. Mỗi mô hình sử dụng các phân tích học sâu tương tự dựa trên các tập dữ liệu rộng lớn, hoàn thành nhiều nhiệm vụ đa dạng, từ tạo văn bản đơn giản đến lập luận phức tạp. GPT-4 Turbo, một phiên bản nâng cao của GPT-4.0, GPT-3.5 và GPT-3.0, tự phân biệt mình bằng "cửa sổ ngữ cảnh" được cải thiện, có nghĩa là nó có khả năng ghi nhớ và xử lý nhiều trang đầu vào hơn để tạo ra đầu ra phức tạp hơn so với các thế hệ trước [1, 4]. Mặc dù tương tự, LLaMA 3.1 của Meta được biết đến nhiều hơn với hiệu quả và tối ưu hóa hiệu suất, trong khi GPT-4 Turbo được biết đến với khả năng xử lý lớn hơn và xử lý nhiệm vụ đa phương thức [2, 4, 5].</p> <p>Nghiên cứu này nhằm mục đích so sánh các mô hình này trong một tập hợp câu hỏi chẩn đoán hình ảnh nhi khoa, đánh giá khả năng của chúng trong việc trả lời chính xác các câu hỏi chuyên ngành. Cuối cùng, phân tích này hy vọng sẽ làm rõ thế mạnh và các lĩnh vực tiềm năng cần cải thiện của mỗi mô hình trong giáo dục y tế.</p> <h2>2. Phương pháp nghiên cứu</h2> <p>Nghiên cứu này so sánh độ chính xác của ChatGPT-4 Turbo và LLaMA 3.1 của Meta bằng cách đánh giá phản hồi của chúng đối với 79 câu hỏi văn bản từ sách giáo khoa "Pediatric Imaging: A Core Review" [6]. Mục tiêu chính là đánh giá độ chính xác tổng thể với mục tiêu thứ cấp là phân tích hiệu suất của mỗi mô hình AI trong các phần cụ thể. Từ nhóm câu hỏi ban đầu gồm 302 câu hỏi của cuốn sách, 79 câu hỏi đã được chọn dựa trên các tiêu chí đã xác định, loại trừ các câu hỏi dựa trên hình ảnh. Các câu hỏi được chia thành bảy phần, tương ứng với các trọng tâm khác nhau của văn bản như chụp X-quang cơ xương và ngực, với 38 câu hỏi được sửa đổi nhẹ để duy trì tính nhất quán của định dạng chỉ có văn bản.</p> <p>Độ chính xác của mỗi LLM được đo bằng cách tính tỷ lệ phần trăm câu trả lời đúng cho mỗi mô hình trên toàn bộ tập hợp câu hỏi cũng như trong các phần. Mỗi mô hình được định hướng để chờ đợi một loạt câu hỏi trắc nghiệm và cẩn thận chọn những gì chúng phân tích là câu trả lời đúng (Hình 1). Sử dụng hệ thống trả lời nhị phân, các câu hỏi được trả lời đúng được ghi chú riêng là "1" và không đúng là "0", và phân tích cuối cùng sử dụng tổng của các ghi chú riêng lẻ. Phân tích hiệu suất của mỗi mô hình cho phép nghiên cứu này làm nổi bật bất kỳ sự khác biệt nào về độ chính xác, cả tổng thể và trong các phần (Hình 2). Phương pháp này cho phép so sánh rõ ràng cách GPT-4 Turbo và LLaMA 3.1 xử lý các câu hỏi về chẩn đoán hình ảnh nhi khoa. Nghiên cứu này không yêu cầu sự chấp thuận của Hội đồng Đánh giá Quy trình Nghiên cứu (IRB) do thiếu dữ liệu bệnh nhân có liên quan, và tất cả dữ liệu đã được kiểm tra chéo về độ chính xác chẩn đoán.</p> <p><img a="" alt="Hình 1: So sánh phản hồi với một câu hỏi mẫu trong sách giáo khoa. (A) Phần A phản ánh câu hỏi và câu trả lời gốc của một ví dụ câu hỏi được cung cấp trong " core="" imaging:="" pediatric="" src="https://assets.cureus.com/uploads/figure/file/1235914/lightbox_e1e905907a9711efa63a8d0cbc21c809-Figure-1.png"></p> <p><img alt="Hình 2: Trình tự phương pháp để so sánh ChatGPT-4 Turbo và LLaMA 3.1 của Meta. AI: trí tuệ nhân tạo." src="https://assets.cureus.com/uploads/figure/file/1235922/lightbox_5ae1a6507a9811ef949479077179c70b-Figure-2.png"></p> <h2>3. Kết quả</h2> <p>Trong phân tích này, GPT-4 Turbo đã chứng minh độ chính xác tổng thể cao hơn so với LLaMA 3.1 của Meta. GPT-4 Turbo đã trả lời đúng 88,6% trong số 79 câu hỏi (70/79), trong khi LLaMA 3.1 đã trả lời đúng 77,2% (61/79). Khi kết quả được chia nhỏ hơn nữa thành các phần, GPT-4 Turbo liên tục vượt trội hơn LLaMA 3.1 ở hầu hết các lĩnh vực (Hình 3, 4).</p> <p><img alt="Hình 3: Biểu đồ cột minh họa sự khác biệt về hiệu suất giữa ChatGPT-4 Turbo và LLaMA 3.1. GI: tiêu hóa; GU: tiết niệu; MSK: cơ xương." src="https://assets.cureus.com/uploads/figure/file/1235924/lightbox_72eb5de07a9811ef8a80c7d16a13994f-Figure-3.png"></p> <p><img alt="Hình 4: Kết quả so sánh và tỷ lệ phần trăm chính xác giữa ChatGPT-4 Turbo và LLaMA 3.1. AI: trí tuệ nhân tạo." src="https://assets.cureus.com/uploads/figure/file/1296663/lightbox_fb7a87409f8611ef87357730a6d56c19-Combined-example-of-question-gpt-vs-llama.png"></p> <p>GPT-4 Turbo đạt 92,3% (12/13) trong hệ thống tiêu hóa, 92,9% (13/14) trong hệ thống tiết niệu, 93,3% (14/15) trong hệ thống cơ xương, 100% (2/2) trong chụp X-quang ngực, 80,0% (4/5) trong thần kinh sọ não, 66,7% (10/15) trong mạch máu và 100% (15/15) trong tim mạch. Để so sánh, LLaMA 3.1 đạt 84,6% (11/13) trong hệ thống tiêu hóa, 78,6% (11/14) trong hệ thống tiết niệu, 86,7% (13/15) trong hệ thống cơ xương, 50% (1/2) trong chụp X-quang ngực, 80,0% (4/5) trong thần kinh sọ não, 60,0% (9/15) trong mạch máu và 80,0% (12/15) trong tim mạch (Bảng 1).</p> <table> <thead> <tr> <th>Số lượng câu hỏi</th> <th>Tỷ lệ chính xác của GPT4-Turbo (%)</th> <th>Số lượng câu hỏi, đúng/tổng</th> <th>Tỷ lệ chính xác của LLaMA 3.1 (%)</th> <th>Số lượng câu hỏi, đúng/tổng</th> </tr> </thead> <tbody><tr> <td>Tổng thể</td> <td>79</td> <td>88,6%</td> <td>70/79</td> <td>77,2%</td> </tr> <tr> <td>Tiêu hóa</td> <td>13</td> <td>92,3%</td> <td>12/13</td> <td>84,6%</td> </tr> <tr> <td>Tiết niệu</td> <td>14</td> <td>92,3%</td> <td>13/14</td> <td>78,6%</td> </tr> <tr> <td>Cơ xương</td> <td>15</td> <td>93,3%</td> <td>14/15</td> <td>86,7%</td> </tr> <tr> <td>Ngực</td> <td>2</td> <td>100,0%</td> <td>2/2</td> <td>50,0%</td> </tr> <tr> <td>Thần kinh sọ não</td> <td>5</td> <td>80,0%</td> <td>4/5</td> <td>80,0%</td> </tr> <tr> <td>Mạch máu</td> <td>15</td> <td>66,7%</td> <td>10/15</td> <td>60,0%</td> </tr> <tr> <td>Tim mạch</td> <td>15</td> <td>100,0%</td> <td>15/15</td> <td>80,0%</td> </tr> </tbody></table> <p><strong>Bảng 1:</strong> So sánh tỷ lệ phần trăm chính xác giữa ChatGPT-4 Turbo và LLaMA 3.1. GI: tiêu hóa; GU: tiết niệu; MSK: cơ xương.</p> <p>Về độ chính xác cụ thể theo từng phần, GPT-4 Turbo hoạt động tốt nhất trong chụp X-quang ngực và tim mạch (100,0%), tiếp theo là hệ thống cơ xương (93,3%), hệ thống tiêu hóa (92,3%) và hệ thống tiết niệu (92,9%). Hiệu suất thấp nhất của GPT-4 Turbo là trong mạch máu, ở mức 66,7%. Độ chính xác cao nhất của LLaMA 3.1 là trong hệ thống cơ xương (86,7%), và thấp nhất là trong chụp X-quang ngực (50,0%).</p> <h2>4. Thảo luận</h2> <p><strong>Hiệu suất tổng thể & từng phần của mỗi mô hình AI</strong></p> <p>Tỷ lệ phần trăm chính xác cao hơn của GPT-4 Turbo so với LLaMA 3.1 ban đầu ngụ ý khả năng xử lý tốt hơn các câu hỏi dựa trên văn bản. Hiệu suất này có thể là do việc huấn luyện trên các tập dữ liệu lớn hơn, chuyên ngành hơn, được trang bị tốt hơn để trả lời các câu hỏi cụ thể, không giống như LLaMA 3.1, được phát triển để xử lý trọng tâm nghiên cứu rộng hơn với hiệu quả cao hơn [1, 6]. Như đã nêu trước đó, cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn của GPT-4 Turbo, giúp tăng cường khả năng giải quyết vấn đề phức tạp, có thể tăng cường khả năng xử lý các câu hỏi phức tạp [1, 2].</p> <p>Điều đáng chú ý là tỷ lệ phần trăm chính xác tương tự trong các danh mục nhỏ hơn như thần kinh sọ não và mạch máu có thể là do số lượng câu hỏi dựa trên văn bản hạn chế so với các phần lớn hơn. Việc nghiên cứu loại trừ các câu hỏi dựa trên hình ảnh, không phản ánh đánh giá thực tế về chẩn đoán hình ảnh, có thể đã hạn chế phạm vi nghiên cứu của chúng tôi.</p> <p><strong>Thế mạnh và hạn chế chung của AI trong y học</strong></p> <p>AI cung cấp các công cụ và tích hợp cơ sở dữ liệu ngày càng phát triển của nó, tiếp tục xử lý dữ liệu nhanh hơn và đôi khi chính xác hơn con người [6, 7]. Trong các lĩnh vực y tế cụ thể, chẳng hạn như chẩn đoán hình ảnh, các LLM này có tiềm năng giúp nhanh chóng diễn giải tài liệu về tình trạng bệnh nhân, tóm tắt tiền sử bệnh nhân hoặc tạo báo cáo. Trên thực tế, các nghiên cứu so sánh trước đây giữa các phiên bản trước đó của các LLM này đã tìm thấy sự khác biệt đáng kể về độ chính xác tổng thể, điều này có thể là sản phẩm phụ của chức năng dự định của mỗi LLM [8-10]. Tuy nhiên, vẫn còn những lo ngại về khả năng của các mô hình này trong việc diễn giải và phân tích chính xác hình ảnh hoặc cung cấp thông tin chính xác, đặc biệt là với các sự kiện được báo cáo trong quá khứ về phân tích không chính xác [7, 11]. Mặc dù sự phát triển của các mô hình này rất nhanh chóng, nhưng việc tích hợp của chúng vào hầu hết các hệ thống vẫn đang trong giai đoạn phát triển, và các phân tích như nghiên cứu này tiếp tục đánh dấu khả năng ngày càng phát triển và tiềm năng của nó cho tương lai.</p> <p>Một điều thú vị giữa GPT-4 Turbo và LLaMA 3.1 của Meta là sự khác biệt giữa phần mềm nguồn mở và các mô hình độc quyền [1]. Hiện tại, LLaMA được gắn nhãn là nguồn mở, cho phép các nhà phát triển tự do tạo hoặc thử nghiệm với thế mạnh và hạn chế của mô hình. Tuy nhiên, GPT-4 Turbo được gắn nhãn là mô hình "độc quyền", nhắm đến mục đích thương mại [1]. Khách hàng vẫn được phép sử dụng các công cụ và cơ sở dữ liệu của nó, nhưng điều này hạn chế khả năng thử nghiệm so với LLaMA [1, 4]. Sự phân biệt giữa các mô hình này có thể là một điểm bàn luận trong tương lai nếu một mô hình trở nên dễ tiếp cận hơn để thay đổi, chẳng hạn như trong các lĩnh vực phát triển nhanh chóng như y học.</p> <p><strong>Nhận thức của công chúng và sự tin tưởng vào AI trong chăm sóc sức khỏe</strong></p> <p>Việc xem xét về mặt đạo đức việc sử dụng AI trong các lĩnh vực chăm sóc sức khỏe là phức tạp và có sự giao thoa đáng kể với nhận thức của công chúng về AI nói chung. Rõ ràng là có sự phấn khích ngày càng tăng đối với tương lai của các LLM này trong nhiều lĩnh vực, và nhiều người nhìn nhận các mô hình này với sự lạc quan rằng chúng có thể cải thiện tốc độ của nhiều nhiệm vụ và giảm lỗi của con người [12, 13]. Tuy nhiên, các vấn đề phát sinh xung quanh độ chính xác và tính chấp nhận được của việc ra quyết định của AI, đặc biệt là khi được sử dụng trong các tình huống khẩn cấp hoặc cho rằng một số mô hình chỉ được đào tạo trên các tập dữ liệu hạn chế [12-14]. Cụ thể trong y học, nhiều nghiên cứu báo cáo rằng bệnh nhân tìm kiếm sự tin tưởng trong phán đoán của họ về các mô hình AI và các mô hình này hiện chưa đạt đến mức đó [13-16]. Sự khác biệt này được ghi nhận thêm trong nghiên cứu này, nơi các mô hình AI khác nhau được cho là có hiệu suất khác nhau trong cùng một tập hợp câu hỏi, nhấn mạnh thêm sự thiếu huấn luyện tiêu chuẩn hóa trên các mô hình [16, 17]. Mỗi mô hình này được đào tạo với các nhiệm vụ cụ thể và trong khi chúng sẽ tiếp tục cải thiện trong nhiều thập kỷ, việc huấn luyện rộng rãi của chúng vẫn chưa được phát triển trong các lĩnh vực đòi hỏi độ chính xác cao, chẳng hạn như chẩn đoán hình ảnh.</p> <h2>5. Kết luận</h2> <p>Những phát hiện của nghiên cứu này phản ánh tỷ lệ phần trăm chính xác cao hơn với GPT-4 Turbo so với LLaMA 3.1 trong việc trả lời một tập hợp các câu hỏi tiêu chuẩn về chẩn đoán hình ảnh nhi khoa, với GPT-4 Turbo đạt 88,6% chính xác (70/79) so với 77,2% của LLaMA 3.1 (61/79). Những dữ liệu này cho thấy GPT-4 Turbo có thể có một tập dữ liệu được cải thiện để xử lý các nhiệm vụ dựa trên văn bản chuyên ngành. Tuy nhiên, sự khác biệt giữa các phần khác nhau, chẳng hạn như thần kinh sọ não, là tối thiểu, và ý nghĩa thống kê không được đánh giá tương đương. Những phát hiện này nhấn mạnh sự cần thiết phải diễn giải thận trọng dữ liệu và cho thấy cả hai mô hình đều có những thế mạnh và hạn chế riêng cần được xem xét khi tích hợp AI trong nhiều thiết lập.</p> <p>Tóm lại, nghiên cứu này nhấn mạnh tiềm năng của các mô hình AI trong giáo dục y tế, đặc biệt là trong các lĩnh vực chuyên ngành như chẩn đoán hình ảnh, nơi việc diễn giải hình ảnh chính xác là rất quan trọng. Khi AI tiếp tục phát triển, nó mang đến tiềm năng thú vị cho y học, chẩn đoán hình ảnh và kết quả tổng thể cho bệnh nhân. Tuy nhiên, điều quan trọng là các mô hình này được sử dụng một cách có đạo đức và như là một sự bổ sung cho chuyên môn của con người. Nghiên cứu trong tương lai nên tiếp tục điều tra các mô hình này để tối ưu hóa AI đồng thời duy trì việc áp dụng có trách nhiệm của nó.</p>

So sánh ChatGPT-4 Turbo và LLaMA 3.1: Phân tích khả năng trả lời câu hỏi văn bản trong lĩnh vực Chẩn đoán hình ảnh Nhi khoa

Mục lục Giới thiệu Phương pháp nghiên cứu Kết quả Thảo luận Kết luận 1. Giới thiệu Trong những năm gần đây, các mô hình ngôn ngữ lớ...

Read more »

88% người lao động sẽ sử dụng AI để vượt qua tình trạng trì trệ công việc: Nghiên cứu của Google

<p><strong>Mục lục</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu</li> <li>Kết quả khảo sát</li> <li>Ứng dụng AI trong công việc</li> <li>Tác động của AI đến năng suất và giao tiếp</li> <li>AI và vai trò lãnh đạo</li> <li>Kết luận</li> </ol> <p><strong>1. Giới thiệu</strong></p> <p>Một nghiên cứu mới đây do Google Workspace ủy quyền thực hiện đã cho thấy tiềm năng to lớn của trí tuệ nhân tạo (AI) trong việc hỗ trợ người lao động vượt qua những khó khăn trong công việc. Khảo sát, do Harris Poll thực hiện, đã thu thập ý kiến của hơn 1000 người lao động Mỹ trong độ tuổi từ 22 đến 39, những người hiện đang giữ hoặc mong muốn có vị trí lãnh đạo tại công ty của họ. Kết quả cho thấy một tỷ lệ đáng kể người lao động sẵn sàng sử dụng AI để giải quyết vấn đề trì trệ công việc.</p> <p><img alt="gettyimages-183433212" src="https://www.zdnet.com/a/img/resize/02d8a166c3188130b1d42e728b69f294ef94de76/2024/11/25/5164b2be-e199-4135-b45d-d3b7b704e82f/gettyimages-183433212.jpg?auto=webp&precrop=2001,1124,x0,y101&width=1280"></p> <p><strong>2. Kết quả khảo sát</strong></p> <p>Nghiên cứu cho thấy 82% người tham gia khảo sát đã sử dụng các công cụ AI tại nơi làm việc. Điểm đáng chú ý là 88% cho biết họ sẽ sử dụng AI để bắt đầu một nhiệm vụ cảm thấy quá sức. Điều này cho thấy AI không chỉ được xem như một công cụ hỗ trợ đơn thuần mà còn là một giải pháp giúp người lao động tự tin hơn trong việc xử lý công việc phức tạp.</p> <p><strong>3. Ứng dụng AI trong công việc</strong></p> <p>Khảo sát cũng chỉ ra những ứng dụng cụ thể của AI trong công việc hàng ngày:</p> <ul> <li><strong>Viết email:</strong> Khoảng 70% người được hỏi đã sử dụng AI để viết email, bao gồm cả việc soạn thảo các email khó khăn từ đầu và vượt qua rào cản ngôn ngữ. Đặc biệt, 88% tin rằng AI có thể giúp họ lựa chọn giọng văn phù hợp.</li> <li><strong>Hỗ trợ họp:</strong> 87% tin rằng AI sẽ giúp họ thoải mái hơn khi viết email dài trên điện thoại. 90% cho biết họ sẽ tự tin hơn khi tham gia các cuộc họp khi đang di chuyển nếu biết AI sẽ ghi chú cuộc họp giúp họ.</li> <li><strong>Sử dụng đa công cụ AI:</strong> 93% thuộc thế hệ Z và 79% là thế hệ Millennials đã sử dụng hai hoặc nhiều công cụ AI mỗi tuần.</li> </ul> <p><strong>4. Tác động của AI đến năng suất và giao tiếp</strong></p> <p>Hầu hết người tham gia (98%) đều kỳ vọng AI sẽ tác động đến ngành nghề hoặc nơi làm việc của họ trong vòng 5 năm tới. AI được đánh giá cao về khả năng cải thiện năng suất, giao tiếp và lãnh đạo. Cụ thể:</p> <ul> <li><strong>Tăng năng suất:</strong> Một nửa số người được hỏi cho rằng AI có thể tự động hóa các nhiệm vụ thường ngày, giải phóng thời gian để tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược hơn.</li> <li><strong>Cải thiện giao tiếp:</strong> Khoảng 47% tin rằng AI có thể cải thiện giao tiếp để giải quyết vấn đề và thúc đẩy mối quan hệ làm việc tốt hơn, đặc biệt là trong việc phối hợp công việc giữa các nhóm và nâng cao hiệu quả giao tiếp đối với lực lượng lao động hybrid.</li> </ul> <p><strong>5. AI và vai trò lãnh đạo</strong></p> <p>Nhiều người tham gia khảo sát – những người đang làm việc hoặc tìm kiếm vị trí lãnh đạo – coi AI là công cụ hỗ trợ họ cộng tác tốt hơn, giao tiếp hiệu quả hơn và dẫn dắt nhóm tốt hơn. 86% cảm thấy AI có thể giúp các nhà lãnh đạo trở thành người quản lý tốt hơn, trong khi 79% bày tỏ sự quan tâm đến việc sử dụng AI để trở thành người quản lý tốt hơn.</p> <p><strong>6. Kết luận</strong></p> <p>Như Phó Chủ tịch Sản phẩm của Google Workspace, Yulie Kwon Kim, đã chia sẻ trong thông cáo báo chí: "Nghiên cứu của chúng tôi cho thấy các nhà lãnh đạo mới nổi đang áp dụng AI để tăng cường tác động của họ trong công việc. Các nhà lãnh đạo đang lên không chỉ sử dụng AI như một công cụ để tăng hiệu quả, mà còn như một chất xúc tác để giúp phát triển sự nghiệp của họ." Nghiên cứu này khẳng định vai trò ngày càng quan trọng của AI trong môi trường làm việc hiện đại, không chỉ giúp tăng năng suất mà còn hỗ trợ phát triển sự nghiệp cho người lao động. Sự chấp nhận và ứng dụng rộng rãi AI hứa hẹn sẽ mang lại những thay đổi tích cực cho tương lai của công việc.</p>

88% người lao động sẽ sử dụng AI để vượt qua tình trạng trì trệ công việc: Nghiên cứu của Google

Mục lục Giới thiệu Kết quả khảo sát Ứng dụng AI trong công việc Tác động của AI đến năng suất và giao tiếp AI và vai trò lãnh đạo Kết...

Read more »

Công cụ AI của Google: Trợ lý học tập mới tuyệt vời và hoàn toàn miễn phí

<p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu</li> <li>Learn About là gì?</li> <li>Cách sử dụng Learn About</li> <li>Ví dụ sử dụng</li> <li>Cách truy cập Learn About</li> <li>Kết luận</li> </ol> <h2>1. Giới thiệu</h2> <p>Trong quá trình học tập và làm việc, việc tiếp cận nhanh chóng với những kiến thức mới, những lĩnh vực chưa quen thuộc luôn là một thách thức. Bài viết này sẽ giới thiệu một công cụ AI mạnh mẽ đến từ Google, hứa hẹn sẽ giúp bạn giải quyết vấn đề này một cách hiệu quả.</p> <h2>2. Learn About là gì?</h2> <p>Learn About là công cụ học tập mới được Google phát triển trong nền tảng Google Learning. Được Google mô tả là "bạn đồng hành học tập thông minh, đa dạng và có khả năng tương tác", Learn About kết hợp giữa tính năng của một chatbot AI và công cụ tìm kiếm, nhưng được cá nhân hóa cao hơn, đáp ứng nhu cầu và khả năng học tập của từng người dùng.</p> <h2>3. Cách sử dụng Learn About</h2> <p>Để bắt đầu sử dụng Learn About, bạn cần đăng nhập bằng tài khoản Google. Sau đó, bạn có thể:</p> <ul> <li><strong>Đặt câu hỏi:</strong> Nhập bất kỳ chủ đề, môn học, tệp tin hoặc hình ảnh nào vào ô tìm kiếm.</li> <li><strong>Tải lên tệp:</strong> Tải lên hình ảnh hoặc tài liệu để tìm hiểu sâu hơn về nội dung đó.</li> <li><strong>Khám phá các chủ đề đã được tuyển chọn:</strong> Google cung cấp một số chủ đề được sắp xếp sẵn để bạn tham khảo.</li> </ul> <p>Learn About sử dụng công nghệ AI thử nghiệm để cung cấp thông tin chi tiết và trả lời câu hỏi một cách tương tác, ngay cả với những từ khóa ngắn gọn. Các câu trả lời được điều chỉnh theo trình độ kiến thức của người dùng, tạo ra trải nghiệm học tập cá nhân hóa cao. Người dùng sẽ được dẫn dắt qua các khái niệm phức tạp thông qua nhiều hướng dẫn, hình ảnh, video và bài viết tương tác, giúp quá trình học tập trở nên hấp dẫn và linh hoạt.</p> <h2>4. Ví dụ sử dụng</h2> <p>Tôi đã thử nghiệm Learn About bằng cách nhập câu hỏi sau vào ô tìm kiếm: "Silvia Federici định nghĩa 'sự nghèo hóa nữ giới' như thế nào trong tác phẩm của bà?"</p> <p>Learn About đã trả lời:</p> <blockquote> <p>"Trong tác phẩm <em>Caliban và Phù thủy</em>, Silvia Federici lập luận rằng sự chuyển đổi sang chủ nghĩa tư bản đã dẫn đến sự nghèo hóa nữ giới. Bà ấy muốn nói rằng phụ nữ bị nghèo đói không cân xứng trong thời kỳ chủ nghĩa tư bản trỗi dậy. Điều này không phải là ngẫu nhiên. Federici cho rằng đó là một quá trình có chủ đích đã giúp chủ nghĩa tư bản phát triển."</p> </blockquote> <p>Ngoài ra, Learn About còn định nghĩa chi tiết "sự nghèo hóa nữ giới" và liệt kê các yếu tố góp phần vào hiện tượng này dưới dạng danh sách tương tác.</p> <h2>5. Cách truy cập Learn About</h2> <p>Bạn có thể truy cập Learn About tại địa chỉ: <a href="https://learning.google.com/experiments/learn-about">learning.google.com/experiments/learn-about</a></p> <h2>6. Kết luận</h2> <p>Learn About là một công cụ AI mạnh mẽ, hữu ích cho cả sinh viên, người học suốt đời và các chuyên gia. Khả năng cá nhân hóa cao và giao diện thân thiện giúp Learn About trở thành một trợ lý học tập lý tưởng, hỗ trợ việc học tập hiệu quả hơn và dễ dàng hơn. Đây thực sự là một công cụ mà tôi ước mình đã có trong thời gian đi học.</p> <p><img alt="student desks" src="https://www.zdnet.com/a/img/resize/8ea8df2eef4bd76f406875f980d567ed1ab6ed56/2024/11/25/55f656eb-fd36-491f-910c-4bd4c8e19ef3/gettyimages-1496111992.jpg?auto=webp&width=1280"></p>

Công cụ AI của Google: Trợ lý học tập mới tuyệt vời và hoàn toàn miễn phí

Mục lục: Giới thiệu Learn About là gì? Cách sử dụng Learn About Ví dụ sử dụng Cách truy cập Learn About Kết luận 1. Giới thiệu Tro...

Read more »

Google Gemini Thêm Tính Năng Bộ Nhớ, Cá Nhân Hóa Trải Nghiệm Người Dùng

<p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li><a href="#google-gemini-co-tinh-nang-bo-nho-moi">Google Gemini Có Tính Năng Bộ Nhớ Mới</a></li> <li><a href="#kha-nang-su-dung-va-loi-ich">Khả Năng Sử Dụng và Lợi Ích</a></li> <li><a href="#ket-luan">Kết Luận</a></li> </ol> <h2>1. Google Gemini Có Tính Năng Bộ Nhớ Mới</h2> <p>Google đang nâng cấp khả năng AI của mình bằng cách giới thiệu tính năng bộ nhớ cho chatbot Google Gemini, tương tự như tính năng mà OpenAI đã ra mắt cho ChatGPT hồi đầu năm nay. Tính năng mới này được thiết kế để giúp Gemini trở nên trực quan hơn và phù hợp với từng người dùng, đánh dấu bước tiến đáng kể trong việc cá nhân hóa AI.</p> <p><img alt="Google Gemini" src="https://img.pokde.net/v7/pokde.net/assets/uploads/2024/02/googlegemininamechangecover-e1731696451477.jpg"></p> <p>Tính năng bộ nhớ của Google Gemini cho phép chatbot ghi nhớ sở thích và tùy chọn của người dùng. Theo ghi chú phát hành chính thức của Google, điều này sẽ giúp Gemini đưa ra các phản hồi <strong>"hữu ích và phù hợp hơn, được cá nhân hóa chính xác theo nhu cầu của bạn."</strong></p> <p>Bạn có thể chia sẻ thông tin mà bạn muốn Gemini ghi nhớ bằng hai cách:</p> <ul> <li><strong>Thông qua cuộc trò chuyện tự nhiên:</strong> Chỉ cần đề cập đến chi tiết trong các cuộc trò chuyện của bạn với Gemini.</li> <li><strong>Trang thông tin đã lưu:</strong> Sử dụng trang chuyên dụng này để quản lý tùy chọn của bạn, nơi bạn có thể xem, chỉnh sửa hoặc xóa bất kỳ thông tin nào Gemini đã lưu.</li> </ul> <p>Mỗi khi Gemini sử dụng thông tin đã lưu của bạn, nó sẽ thông báo cho bạn, đảm bảo tính minh bạch trong các phản hồi của mình.</p> <h2>2. Khả Năng Sử Dụng và Lợi Ích</h2> <p>Hiện tại, tính năng này chỉ dành riêng cho người dùng <strong>Gemini Advanced</strong>, là một phần của <strong>Gói Google One AI Premium</strong> và chỉ khả dụng bằng tiếng Anh. Bằng cách tham gia, người dùng có thể tận hưởng:</p> <ul> <li><strong>Tương tác cá nhân hóa hơn:</strong> Phản hồi phù hợp với sở thích cá nhân.</li> <li><strong>Tính nhất quán trong các cuộc trò chuyện:</strong> Không cần phải lặp lại cùng một chi tiết mỗi lần.</li> <li><strong>Quản lý bộ nhớ tùy chỉnh:</strong> Kiểm soát hoàn toàn những gì Gemini ghi nhớ.</li> </ul> <p><em><a href="https://gemini.google.com/updates" rel="noreferrer noopener" target="_blank">Nguồn</a></em></p> <h2>3. Kết luận</h2> <p>Với việc giới thiệu tính năng này, Google đặt mục tiêu cạnh tranh hiệu quả hơn trong lĩnh vực chatbot AI, mang đến trải nghiệm tập trung vào người dùng hơn. Đối với người dùng, điều này có nghĩa là các cuộc trò chuyện thông minh hơn, hiệu quả hơn và được cá nhân hóa theo nhu cầu cụ thể của họ.</p>

Google Gemini Thêm Tính Năng Bộ Nhớ, Cá Nhân Hóa Trải Nghiệm Người Dùng

Mục lục: Google Gemini Có Tính Năng Bộ Nhớ Mới Khả Năng Sử Dụng và Lợi Ích Kết Luận 1. Google Gemini Có Tính Năng Bộ Nhớ Mới Google đ...

Read more »

Tương lai của AI: Đại diện thông minh thay vì chatbot - Quan điểm của Marc Benioff

<p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu</li> <li>Quan điểm của Marc Benioff về chatbot AI</li> <li>Ưu điểm của AI Agent</li> <li>Giới thiệu về Agentforce của Salesforce</li> <li>Lời cảnh báo về giới hạn của LLM</li> <li>Kết luận</li> </ol> <p><strong>1. Giới thiệu</strong></p> <p>Gần đây, Giám đốc điều hành Salesforce, Marc Benioff, đã chia sẻ quan điểm của mình về tương lai của trí tuệ nhân tạo (AI) trên podcast "The Future of Everything" của Wall Street Journal. Ông cho rằng công nghệ AI đang đạt đến "giới hạn trên của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)" - nền tảng của các chatbot AI hiện nay, và tương lai thuộc về các "AI Agent" - các đại diện thông minh có khả năng làm việc độc lập.</p> <p><img alt="Marc Benioff tại Dreamforce" src="https://i.kinja-img.com/image/upload/c_fit,q_60,w_1315/e343ef3d36a7cc8bb961866800f953f8.jpg"></p> <p><strong>2. Quan điểm của Marc Benioff về chatbot AI</strong></p> <p>Benioff thẳng thắn cho rằng sự phổ biến của các chatbot AI hiện nay giống như một "cơn say" nhất thời. Ông nhấn mạnh rằng AI là một công cụ, và chúng ta cần sử dụng nó để cải thiện nhân loại, chứ không phải để bị nó chi phối. Ông cũng bày tỏ lo ngại về việc các công ty công nghệ lớn đang "thổi phồng" khả năng của AI, khiến khách hàng doanh nghiệp có những kỳ vọng không thực tế.</p> <p><strong>3. Ưu điểm của AI Agent</strong></p> <p>Khác với chatbot AI, hoạt động song song với người dùng, AI Agent có khả năng tự động hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp. Người dùng chỉ cần giao việc cho AI Agent và kiểm tra kết quả, thay vì phải liên tục đưa ra các hướng dẫn.</p> <p><strong>4. Giới thiệu về Agentforce của Salesforce</strong></p> <p>Để minh chứng cho quan điểm của mình, Benioff đã giới thiệu Agentforce, bộ công cụ AI Agent của Salesforce được ra mắt vào tháng 9 năm 2024. Agentforce có khả năng xử lý các nhiệm vụ trong lĩnh vực dịch vụ khách hàng, bán hàng, tiếp thị và thương mại. Đây được xem là một bước tiến vượt trội so với các chatbot AI truyền thống.</p> <p><strong>5. Lời cảnh báo về giới hạn của LLM</strong></p> <p>Mặc dù thừa nhận tiềm năng to lớn của AI trong việc cải thiện công việc, Benioff cảnh báo rằng chúng ta đang dần chạm đến giới hạn của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hiện nay. Ông cho rằng các mô hình mới với khả năng khác biệt có thể sẽ thay thế chúng trong tương lai. Ông kêu gọi cần thận trọng và thực tế hơn trong việc đánh giá khả năng của AI.</p> <p><strong>6. Kết luận</strong></p> <p>Tóm lại, Marc Benioff cho rằng tương lai của AI không nằm ở các chatbot mà ở các AI Agent có khả năng làm việc độc lập. Ông cảnh báo về sự cường điệu xung quanh AI và nhấn mạnh tầm quan trọng của việc sử dụng AI một cách có trách nhiệm và hiệu quả để phục vụ lợi ích của nhân loại. Sự ra mắt của Agentforce của Salesforce cho thấy Salesforce đang đi đầu trong việc hiện thực hoá tầm nhìn này.</p>

Tương lai của AI: Đại diện thông minh thay vì chatbot - Quan điểm của Marc Benioff

Mục lục: Giới thiệu Quan điểm của Marc Benioff về chatbot AI Ưu điểm của AI Agent Giới thiệu về Agentforce của Salesforce Lời cảnh báo...

Read more »

Google Gemini: Phân tích mã nguồn với tính năng tải lên thư mục

<p><strong>Mục lục</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu tính năng mới của Google Gemini</li> <li>Cách thức hoạt động của tính năng phân tích mã nguồn</li> <li>Khả năng và giới hạn của tính năng</li> <li>So sánh với các công cụ khác</li> <li>Triển vọng tương lai</li> </ol> <h2>1. Giới thiệu tính năng mới của Google Gemini</h2> <p>Google vừa ra mắt một tính năng mới đáng chú ý cho Gemini, cho phép người dùng tải lên toàn bộ thư mục chứa mã nguồn để phân tích. Tính năng này nằm trong menu đính kèm, cho phép người dùng chọn một thư mục mỗi lần trò chuyện. Hiện tại, Gemini hỗ trợ tối đa 1000 file mỗi thư mục, với tổng dung lượng không vượt quá 100MB. Sau khi tải lên, người dùng có thể đặt câu hỏi về mã nguồn đó trực tiếp với Gemini.</p> <h2>2. Cách thức hoạt động của tính năng phân tích mã nguồn</h2> <p>Quá trình phân tích bắt đầu bằng việc Gemini đọc toàn bộ các file trong thư mục tải lên, sau đó tiến hành phân tích. Điều này cho thấy Gemini sử dụng một dạng lập luận có cấu trúc hoặc chuỗi suy nghĩ nào đó, mặc dù chi tiết cụ thể vẫn chưa được Google công bố.</p> <p><img alt="Ảnh chụp màn hình minh họa quá trình Gemini phân tích mã nguồn" src="https://www.testingcatalog.com/content/images/2024/11/screenshot-gemini_google_com-2024_11_26-00_10_55.jpeg"></p> <h2>3. Khả năng và giới hạn của tính năng</h2> <p>Tính năng này hoạt động tốt với các dự án mã nguồn nhỏ hơn. Tuy nhiên, với các thư mục lớn hơn, Gemini có thể gặp khó khăn trong việc xử lý và phân tích hiệu quả.</p> <p><img alt="Ảnh chụp màn hình minh họa kết quả phân tích mã nguồn trên Gemini" src="https://www.testingcatalog.com/content/images/2024/11/screenshot-gemini_google_com-2024_11_26-00_34_02.jpeg"></p> <h2>4. So sánh với các công cụ khác</h2> <p>Tính năng này của Gemini hướng đến việc cạnh tranh với các công cụ tương tự từ ChatGPT và Claude, vốn đã tích hợp khả năng làm việc với mã nguồn và thư mục đa file.</p> <h2>5. Triển vọng tương lai</h2> <p>Tính năng mới này dường như đang được triển khai dần đến người dùng. Việc cập nhật này có thể trùng khớp với thông báo được lên kế hoạch trước đó vào ngày 25 tháng 11. Ngoài ra, cũng có những đồn đoán cho rằng Google đang chuẩn bị phát hành các mô hình mới với các tính năng và khả năng nâng cao hơn. Tuy nhiên, điều này vẫn chưa được xác nhận cho đến khi có thông báo chính thức.</p>

Google Gemini: Phân tích mã nguồn với tính năng tải lên thư mục

Mục lục Giới thiệu tính năng mới của Google Gemini Cách thức hoạt động của tính năng phân tích mã nguồn Khả năng và giới hạn của tính nă...

Read more »