Agent.ai.vn

Xây dựng dịch vụ hỗ trợ khách hàng dựa trên AI: Từ lý thuyết đến thực tiễn

<h2>Xây dựng dịch vụ hỗ trợ khách hàng dựa trên AI: Từ lý thuyết đến thực tiễn</h2>
<h3>Mục lục</h3>
<ol>
  <li><strong>Sự cần thiết của trải nghiệm khách hàng</strong></li>
  <li><strong>Thách thức trong việc nâng cao trải nghiệm khách hàng</strong></li>
  <li><strong>Công nghệ hỗ trợ</strong></li>
  <li><strong>Học hỏi từ những thất bại</strong></li>
  <li><strong>Xây dựng tổ chức dịch vụ hỗ trợ dựa trên AI</strong>
    <ul>
      <li><strong>Công nghệ phù hợp, thời điểm phù hợp, cách thức phù hợp</strong></li>
      <li><strong>Kết hợp công nghệ với các biện pháp cải tiến doanh nghiệp truyền thống</strong></li>
      <li><strong>Trang bị cho nhân viên những kỹ năng cần thiết</strong></li>
    </ul>
  </li>
  <li><strong>Ví dụ thực tế</strong></li>
  <li><strong>Kết luận</strong></li>
</ol>

<h3>1. Sự cần thiết của trải nghiệm khách hàng</h3>
<p>Trải nghiệm khách hàng là một yếu tố quan trọng thúc đẩy sự tăng trưởng. Các công ty có xếp hạng trải nghiệm khách hàng cao nhất đạt mức tăng trưởng doanh thu gấp đôi so với các đối thủ cạnh tranh.</p>

<h3>2. Thách thức trong việc nâng cao trải nghiệm khách hàng</h3>
<p>Tuy nhiên, việc cung cấp trải nghiệm khách hàng tốt, như dịch vụ phản hồi nhanh và cá nhân hóa, thường rất tốn kém. Điều này đòi hỏi đội ngũ nhân viên tuyến đầu đông đảo, có kỹ năng và năng động, được sự hỗ trợ của các nhà quản lý và chuyên gia chuyên môn, cùng với các nguồn lực kỹ thuật chuyên sâu để phân tích liên tục các thông tin liên quan đến khách hàng.</p>

<h3>3. Công nghệ hỗ trợ</h3>
<p>Trong bối cảnh hiện nay, khi nhiều công ty đang tìm cách cắt giảm chi phí, các công nghệ mới nổi trong dịch vụ khách hàng kỹ thuật số hứa hẹn sẽ mang đến những cải thiện đáng kể về hiệu quả và năng suất. Đồng thời, công nghệ này cũng cho phép cá nhân hóa sâu hơn, biến những tương tác dịch vụ hàng ngày thành trải nghiệm tuyệt vời. Ví dụ, Generative AI (gen AI) giúp các công ty tạo ra các thông điệp nhắm mục tiêu dựa trên sở thích cá nhân và lịch sử mua hàng của khách hàng. Các chatbot tương tác được hỗ trợ bởi gen AI hoặc hệ thống nhận dạng giọng nói tương tác (IVR) có thể xử lý các truy vấn phức tạp một cách nhanh chóng và thân thiện với người dùng.</p>

<h3>4. Học hỏi từ những thất bại</h3>
<p>Tuy nhiên, khi các công ty đẩy mạnh việc áp dụng những công nghệ mới, họ cần tránh những cạm bẫy đã cản trở nỗ lực chuyển đổi kỹ thuật số trước đây. Nhiều nỗ lực chuyển đổi kỹ thuật số đã không đạt được hiệu quả như mong đợi, chỉ tạo ra 31% mức tăng doanh thu dự kiến và 25% mức tiết kiệm chi phí dự kiến.</p>

<h3>5. Xây dựng tổ chức dịch vụ hỗ trợ dựa trên AI</h3>
<p>Để tránh những cạm bẫy này, các công ty cần thực hiện đúng ba điều cần thiết:</p>
<ul>
  <li><strong>Công nghệ phù hợp, thời điểm phù hợp, cách thức phù hợp:</strong> Dịch vụ kỹ thuật số hiệu quả không nên được xây dựng dựa trên một công nghệ duy nhất, mà thay vào đó được lắp ráp từ một bộ công cụ các thành phần công nghệ. Gen AI cung cấp cho các công ty một cách thức mạnh mẽ để tóm tắt và xử lý các thông điệp và đầu vào ngôn ngữ tự nhiên khác. Tuy nhiên, đối với các tác vụ yêu cầu xử lý dữ liệu có cấu trúc, tự động hóa quy trình robot có thể là giải pháp nhanh hơn, rẻ hơn và đáng tin cậy hơn. Việc triển khai công nghệ theo cách tích hợp thực sự có thể giúp khuếch đại tác động.</li>
  <li><strong>Kết hợp công nghệ với các biện pháp cải tiến doanh nghiệp truyền thống:</strong> Công nghệ không thể khắc phục các vấn đề do quy trình dịch vụ bị hỏng, và việc tạo ra một quy trình nhanh chóng, hợp lý và hiệu quả nhưng vẫn mang lại kết quả không thỏa mãn cho khách hàng là vô ích. Đó là lý do tại sao những chuyển đổi kỹ thuật số thành công yêu cầu tích hợp liền mạch công nghệ và các biện pháp cải tiến doanh nghiệp truyền thống.</li>
  <li><strong>Trang bị cho nhân viên những kỹ năng cần thiết:</strong> Con người là thành phần bí mật trong bất kỳ chuyển đổi kỹ thuật số nào. Các tổ chức đã đạt được tiến bộ trong việc triển khai AI dự kiến sẽ đào tạo lại một phần lớn lực lượng lao động của họ trong vòng ba năm tới, với 73% công ty nhắm mục tiêu nâng cao kỹ năng cho hơn 30% nhân viên của họ trong thời gian đó.</li>
</ul>

<h3>6. Ví dụ thực tế</h3>
<ul>
  <li>Một công ty quản lý tài sản ở Bắc Mỹ đã sử dụng một loạt công nghệ để đạt được mức tiết kiệm hiệu quả đáng kể. Công ty này đã tự động hóa năm quy trình hoạt động end-to-end, bắt đầu bằng việc trích xuất tài liệu, xác minh và nhập dữ liệu cho tất cả các quy trình đó.</li>
  <li>Một công ty dịch vụ chuyên nghiệp đa quốc gia đã thực hiện phương pháp tiếp cận end-to-end để cải thiện trung tâm hỗ trợ kỹ thuật back-office của mình.</li>
</ul>

<h3>7. Kết luận</h3>
<p>Công nghệ kỹ thuật số tiên tiến có thể mở ra một mục tiêu khó nắm bắt cho các tổ chức dịch vụ, cho phép họ cung cấp trải nghiệm khách hàng tốt hơn với chi phí thấp hơn. Con đường đến với mô hình dịch vụ dựa trên công nghệ đầy rẫy những thách thức. Để thành công, các công ty cần chọn đúng công nghệ, triển khai chúng ở giai đoạn phù hợp của quá trình chuyển đổi và áp dụng chúng theo cách phù hợp.</p>

<p>Ngoài ra, họ cũng cần suy nghĩ vượt ra ngoài công nghệ, áp dụng các công cụ kỹ thuật số cùng với các phương pháp luận chuyển đổi và cải tiến truyền thống, đồng thời trao quyền cho các đội của họ nắm lấy cải tiến liên tục. Nếu được thực hiện đúng, dịch vụ xuất sắc được hỗ trợ bởi kỹ thuật số có thể tạo ra một vòng tròn luẩn quẩn, giải phóng nguồn lực để đầu tư vào các cải tiến và đổi mới dịch vụ, giúp tổ chức khác biệt hóa so với các đối thủ cạnh tranh, thúc đẩy tăng trưởng và góp phần vào lợi thế cạnh tranh bền vững.</p>

Xây dựng dịch vụ hỗ trợ khách hàng dựa trên AI: Từ lý thuyết đến thực tiễn

Xây dựng dịch vụ hỗ trợ khách hàng dựa trên AI: Từ lý thuyết đến thực tiễn Mục lục Sự cần thiết của trải nghiệm khách hàng Thách th...

tháng 7 09, 2024

Moshi: Trợ lý ảo giọng nói thông minh, đối thủ cạnh tranh của ChatGPT

<html lang='vi'>
<head>
  <meta charset='UTF-8'>
  <title>Moshi: Trợ lý ảo giọng nói thông minh, đối thủ cạnh tranh của ChatGPT</title>
</head>
<body>
  <h1>Moshi: Trợ lý ảo giọng nói thông minh, đối thủ cạnh tranh của ChatGPT</h1>
  <h2>Mục lục:</h2>
  <ol>
    <li><a href='#gioithieu'>Giới thiệu về Moshi</a></li>
    <li><a href='#netdocdao'>Nét độc đáo của Moshi</a></li>
    <li><a href='#phattrien'>Quá trình phát triển và thử nghiệm</a></li>
    <li><a href='#loichi'>Lợi ích và khả năng của Moshi</a></li>
    <li><a href='#ketluan'>Kết luận</a></li>
  </ol>
  <h2 id='gioithieu'>1. Giới thiệu về Moshi</h2>
  <p>Moshi là trợ lý ảo giọng nói thông minh được phát triển bởi công ty AI Pháp Kyutai, ra mắt thị trường như một đối thủ cạnh tranh của ChatGPT. Moshi được thiết kế để mang đến những cuộc hội thoại tự nhiên, giống như cách chúng ta giao tiếp hàng ngày.</p>
  <h2 id='netdocdao'>2. Nét độc đáo của Moshi</h2>
  <ul>
    <li>Nói với nhiều giọng điệu và phong cách khác nhau, lên tới 70 cách biểu đạt cảm xúc và giọng nói.</li>
    <li>Hiểu được ngữ điệu và cảm xúc trong giọng nói của người dùng.</li>
    <li>Xử lý hai luồng âm thanh cùng lúc, cho phép Moshi vừa nghe vừa trả lời.</li>
  </ul>
  <h2 id='phattrien'>3. Quá trình phát triển và thử nghiệm</h2>
  <p>Moshi được phát triển dựa trên quá trình tinh chỉnh chuyên sâu, sử dụng hơn 100.000 đoạn hội thoại tổng hợp được tạo ra bởi công nghệ Text-to-Speech (TTS). Kyutai cũng hợp tác với nghệ sĩ lồng tiếng chuyên nghiệp để đảm bảo Moshi có giọng nói tự nhiên và thu hút.</p>
  <h2 id='loichi'>4. Lợi ích và khả năng của Moshi</h2>
  <p>Kyutai miêu tả Moshi là một cách đột phá để giao tiếp với AI một cách mượt mà, tự nhiên và giàu cảm xúc. Moshi mang đến sự tương tác gần gũi, thân thiện hơn với người dùng, mở ra một bước tiến mới trong lĩnh vực AI.</p>
  <p>Hiện tại, người dùng có thể trải nghiệm bản demo của Moshi với thời lượng tối đa 5 phút tại <a href='us.moshi.chat'>us.moshi.chat</a>.</p>
  <h2 id='ketluan'>5. Kết luận</h2>
  <p>Moshi là một sự lựa chọn thú vị cho những ai muốn khám phá tương tác giọng nói với AI. Với những tính năng tiên tiến và khả năng đáp ứng tự nhiên, Moshi hứa hẹn sẽ thay đổi tiêu chuẩn cho trợ lý ảo giọng nói trong tương lai.</p>
  <img alt="Logo Moshi" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">
</body>
</html>

Moshi: Trợ lý ảo giọng nói thông minh, đối thủ cạnh tranh của ChatGPT

Moshi: Trợ lý ảo giọng nói thông minh, đối thủ cạnh tranh của ChatGPT Moshi: Trợ lý ảo giọng nói thông minh, đối thủ cạnh tran...

tháng 7 09, 2024

George Mason University Phát Triển Chatbot Trí Tuệ Nhân Tạo Hỗ Trợ Người Mỹ Phi Châu Chống Trầm Cảm

<html>
<head>
  <title>George Mason University Phát Triển Chatbot Trí Tuệ Nhân Tạo Hỗ Trợ Người Mỹ Phi Châu Chống Trầm Cảm</title>
</head>
<body>

<h2>George Mason University Phát Triển Chatbot Trí Tuệ Nhân Tạo Hỗ Trợ Người Mỹ Phi Châu Chống Trầm Cảm</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
  <ol>
    <li><a href='#gioithieu'>Giới thiệu</a></li>
    <li><a href='#congnghe'>Công nghệ AI chatbot</a></li>
    <li><a href='#muctieu'>Mục tiêu của dự án</a></li>
    <li><a href='#cachthuc'>Cách thức hoạt động của chatbot</a></li>
    <li><a href='#tacdong'>Tác động tích cực</a></li>
    <li><a href='#doingu'>Đội ngũ nghiên cứu</a></li>
    <li><a href='#nguontaichinh'>Nguồn tài trợ</a></li>
    <li><a href='#ketluan'>Kết luận</a></li>
  </ol>

<h3 id='gioithieu'>1. Giới thiệu</h3>
  <p>Khoa Y tế Công cộng của Đại học George Mason đã nhận được khoản tài trợ từ chương trình AIM-AHEAD của Viện Y tế Quốc gia (NIH) để thử nghiệm một chatbot trí tuệ nhân tạo (AI) dành cho người Mỹ gốc Phi mắc chứng trầm cảm.</p>

<h3 id='congnghe'>2. Công nghệ AI chatbot</h3>
  <p>Giáo sư Farrokh Alemi sẽ nâng cấp công cụ AI dựa trên bằng chứng đầu tiên của mình để giải quyết nhu cầu về thuốc của người Mỹ gốc Phi mắc chứng trầm cảm. Công cụ AI hiện tại đưa ra khuyến nghị về thuốc chống trầm cảm cho 16.775 nhóm bệnh nhân phổ biến, mỗi nhóm đại diện cho một sự kết hợp duy nhất về tiền sử bệnh. Dự án hiện tại sẽ phân tích hiệu quả và tính phù hợp của các khuyến nghị đối với người Mỹ gốc Phi, sử dụng cơ sở dữ liệu NIH All of Us và các tài liệu đã được công bố.</p>

<h3 id='muctieu'>3. Mục tiêu của dự án</h3>
  <p>Theo kiến thức của các nhà nghiên cứu, đây là nghiên cứu đầu tiên tập trung vào việc phát triển và đánh giá một hệ thống khuyến nghị thuốc chống trầm cảm cho người Mỹ gốc Phi.</p>

<h3 id='cachthuc'>4. Cách thức hoạt động của chatbot</h3>
  <p>Các nhà nghiên cứu sẽ phát triển một Hệ thống Đối thoại Khuyến nghị Thuốc chống trầm cảm được nâng cao bằng Kiến thức (KARDS), hệ thống này sẽ tương tác với người dùng trong một cuộc hội thoại qua lại để thu thập thông tin bệnh nhân cần thiết để xác định loại thuốc chống trầm cảm phù hợp. AI sẽ cung cấp cho bệnh nhân danh sách các loại thuốc được khuyến nghị, danh sách các nghiên cứu liên quan và lời giải thích cho các quyết định về thuốc. Hệ thống sẽ tự động gửi cho bác sĩ của bệnh nhân một khuyến nghị và lời giải thích ngắn gọn tại điểm chăm sóc, với tùy chọn kiểm tra hồ sơ đầy đủ về cuộc hội thoại và bằng chứng hỗ trợ.</p>

<h3 id='tacdong'>5. Tác động tích cực</h3>
  <p>Chatbot sẽ giúp cải thiện quy trình thu thập tiền sử bệnh chi tiết, tốn thời gian và cung cấp tóm tắt tại điểm chăm sóc và khuyến nghị kê toa cho bác sĩ của bệnh nhân. Chatbot sẽ giúp bệnh nhân cảm thấy thoải mái hơn vì giao diện ngôn ngữ tự nhiên cung cấp một giao diện trực quan, đồng cảm, không bị kỳ thị.</p>

<h3 id='doingu'>6. Đội ngũ nghiên cứu</h3>
  <p>Giáo sư Alemi sẽ dẫn dắt nhóm nghiên cứu, bao gồm Janusz Wojtusiak, giáo sư Tin học Y tế của Đại học George Mason và giám đốc Phòng thí nghiệm Máy học và Suy luận, và Kevin Lybarger, trợ lý giáo sư tại Khoa Khoa học và Công nghệ Thông tin trong Khoa Kỹ thuật và Máy tính của Đại học George Mason. Cả ba thành viên đều từng hợp tác trước đây để chẩn đoán COVID tại nhà từ các triệu chứng biểu hiện.</p>

<h3 id='nguontaichinh'>7. Nguồn tài trợ</h3>
  <p>Khoản tài trợ 70.906 đô la là một phần của chương trình AIM-AHEAD (Liên minh Trí tuệ Nhân tạo/Học Máy để Thúc đẩy Bình đẳng Y tế và Đa dạng Nhà nghiên cứu) của NIH, chương trình này nhằm mục đích thành lập các mối quan hệ đối tác cùng có lợi và phối hợp để tăng cường sự tham gia và đại diện của các nhà nghiên cứu và cộng đồng hiện đang bị thiếu đại diện trong việc phát triển các mô hình AI/học máy và nâng cao khả năng của công nghệ mới nổi này, bắt đầu từ dữ liệu hồ sơ sức khỏe điện tử.</p>

<h3 id='ketluan'>8. Kết luận</h3>
  <p>Dự án chatbot trí tuệ nhân tạo này là một bước tiến quan trọng trong việc giải quyết bất bình đẳng về chăm sóc sức khỏe và cải thiện kết quả điều trị cho người Mỹ gốc Phi mắc chứng trầm cảm. Việc phát triển chatbot sẽ giúp cải thiện khả năng tiếp cận chăm sóc sức khỏe, nâng cao kết quả điều trị và thúc đẩy sự đa dạng trong nghiên cứu AI.</p>

</body>
</html>

George Mason University Phát Triển Chatbot Trí Tuệ Nhân Tạo Hỗ Trợ Người Mỹ Phi Châu Chống Trầm Cảm

George Mason University Phát Triển Chatbot Trí Tuệ Nhân Tạo Hỗ Trợ Người Mỹ Phi Châu Chống Trầm Cảm George Mason University Phát...

tháng 7 09, 2024

Trí tuệ nhân tạo: Liệu có phải là giải pháp cho dịch vụ công tốt hơn?

<html lang='vi'>
<head>
  <meta charset='UTF-8'>
  <meta name='viewport' content='width=device-width, initial-scale=1.0'>
  <title>Trí tuệ nhân tạo: Liệu có phải là giải pháp cho dịch vụ công tốt hơn?</title>
</head>
<body>
  <h1>Trí tuệ nhân tạo: Liệu có phải là giải pháp cho dịch vụ công tốt hơn?</h1>

<h2>Mục lục:</h2>
  <ul>
    <li><a href='#chatbot'>Từ chatbot đơn giản đến AI thế hệ mới</a></li>
    <li><a href='#thachthuc'>Thách thức của AI trong dịch vụ công: Sai sót và thiếu minh bạch</a></li>
    <li><a href='#estonia'>Estonia: Mô hình chatbot dựa trên xử lý ngôn ngữ tự nhiên</a></li>
    <li><a href='#luachon'>Lựa chọn nào cho tương lai?</a></li>
  </ul>

<h2 id='chatbot'>1. Từ chatbot đơn giản đến AI thế hệ mới</h2>
  <p>Trước khi ChatGPT xuất hiện, các chính phủ đã rất muốn sử dụng chatbot để tự động hóa dịch vụ và tư vấn của họ. Những chatbot ban đầu thường đơn giản, với khả năng trò chuyện hạn chế. Tuy nhiên, sự xuất hiện của AI thế hệ mới trong hai năm qua đã hồi sinh tầm nhìn về dịch vụ công hiệu quả hơn, nơi các cố vấn giống con người có thể làm việc mọi lúc, trả lời các câu hỏi về phúc lợi, thuế và các lĩnh vực khác nơi chính phủ tương tác với công chúng.</p>
  <p>AI thế hệ mới đủ tinh vi để đưa ra phản hồi giống con người, và nếu được đào tạo trên dữ liệu chất lượng đủ lớn, về mặt lý thuyết nó có thể xử lý mọi loại câu hỏi về dịch vụ công.</p>

<h2 id='thachthuc'>2. Thách thức của AI trong dịch vụ công: Sai sót và thiếu minh bạch</h2>
  <p>Tuy nhiên, AI thế hệ mới cũng nổi tiếng với việc mắc lỗi hoặc thậm chí đưa ra câu trả lời vô nghĩa - những gì được gọi là ảo giác. Tại Anh, Dịch vụ Kỹ thuật số Chính phủ (GDS) đã tiến hành thử nghiệm chatbot dựa trên ChatGPT có tên GOV.UK Chat, nhằm trả lời các câu hỏi của công dân về một loạt vấn đề liên quan đến dịch vụ công.</p>
  <p>Trong một bài đăng trên blog về những phát hiện ban đầu của họ, cơ quan này lưu ý rằng gần 70% những người tham gia thử nghiệm thấy các phản hồi hữu ích. Tuy nhiên, đã có vấn đề với một số trường hợp hệ thống tạo ra thông tin không chính xác và trình bày nó như một sự thật. Bài đăng cũng bày tỏ lo ngại rằng có thể có sự tin tưởng nhầm lẫn vào một hệ thống có thể sai trong một số trường hợp.</p>
  <p>Nói chung, các câu trả lời không đạt đến mức độ chính xác cao nhất được yêu cầu cho một trang web như GOV.UK, nơi chính xác về mặt thực tế là rất quan trọng. Chúng tôi đang nhanh chóng lặp lại thử nghiệm này để giải quyết các vấn đề về độ chính xác và độ tin cậy, GDS cho biết.</p>

<h2 id='estonia'>3. Estonia: Mô hình chatbot dựa trên xử lý ngôn ngữ tự nhiên</h2>
  <p>Nếu ChatGPT và các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) khác chưa sẵn sàng để đưa ra lời khuyên quan trọng, thì có lẽ chúng ta có thể nhìn vào Estonia để tìm giải pháp thay thế.</p>
  <p>Khi nói đến việc số hóa dịch vụ công, Estonia là một trong những nước đi đầu. Từ đầu những năm 1990, nước này đã xây dựng các dịch vụ kỹ thuật số, và vào năm 2002 đã giới thiệu thẻ căn cước kỹ thuật số cho phép công dân truy cập các dịch vụ của nhà nước. Vì vậy, không có gì ngạc nhiên khi Estonia đi đầu trong việc giới thiệu chatbot.</p>
  <p>Nước này hiện đang phát triển một bộ chatbot cho các dịch vụ của nhà nước với tên gọi Bürokratt. Tuy nhiên, chatbot của Estonia không dựa trên Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) như ChatGPT hoặc Gemini của Google. Thay vào đó, chúng sử dụng Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP), một công nghệ đã xuất hiện trước làn sóng AI gần đây.</p>
  <p>Thuật toán NLP của Estonia phân chia yêu cầu thành các đoạn nhỏ, xác định các từ khóa và từ đó suy ra những gì người dùng muốn. Tại Bürokratt, các bộ phận sử dụng dữ liệu của họ để đào tạo chatbot và kiểm tra câu trả lời của chúng.</p>
  <p>Nếu Bürokratt không biết câu trả lời, cuộc trò chuyện sẽ được chuyển cho nhân viên hỗ trợ khách hàng, người sẽ tiếp quản cuộc trò chuyện và trả lời bằng cách thủ công, Kai Kallas, trưởng bộ phận Dịch vụ Cá nhân tại Cơ quan Hệ thống Thông tin của Estonia, cho biết.</p>
  <p>Đây là một hệ thống có tiềm năng hạn chế hơn so với hệ thống dựa trên ChatGPT, vì các mô hình NLP bị giới hạn trong khả năng bắt chước lời nói của con người và phát hiện những gợi ý tinh tế trong ngôn ngữ. Tuy nhiên, chúng không có khả năng đưa ra câu trả lời sai hoặc gây hiểu nhầm.</p>

<h2 id='luachon'>4. Lựa chọn nào cho tương lai?</h2>
  <p>Một số chatbot ban đầu đã buộc công dân phải lựa chọn các tùy chọn cho các câu hỏi. Đồng thời, nó cho phép kiểm soát và minh bạch cao hơn về cách chatbot hoạt động và trả lời, Colin van Noordt giải thích.</p>
  <p>Các chatbot dựa trên LLM thường có chất lượng trò chuyện tốt hơn nhiều và có thể đưa ra các câu trả lời tinh tế hơn. Tuy nhiên, nó đi kèm với chi phí là kiểm soát ít hơn đối với hệ thống, và nó cũng có thể đưa ra các câu trả lời khác nhau cho cùng một câu hỏi, ông nói thêm.</p>
  <p>AI hứa hẹn mang đến nhiều lợi ích cho dịch vụ công, nhưng cần phải thận trọng trong việc triển khai và đảm bảo độ chính xác, minh bạch và trách nhiệm giải trình.</p>

Trí tuệ nhân tạo: Liệu có phải là giải pháp cho dịch vụ công tốt hơn?

Trí tuệ nhân tạo: Liệu có phải là giải pháp cho dịch vụ công tốt hơn? Trí tuệ nhân tạo: Liệu có phải là giải pháp cho dịch ...

tháng 7 09, 2024

Gemini AI: Cập Nhật Mới Vào Tháng 7

<h2>Gemini AI: Cập Nhật Mới Vào Tháng 7</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li>Lịch trình Cập Nhật</li>
  <li>Các Tính Năng Mới Được Mong Chờ</li>
  <li>Lưu Ý</li>
</ol>

<h3>1. Lịch trình Cập Nhật:</h3>
<p>Theo thông tin từ reverse engineer @testingcatalog, Google dự kiến sẽ tung ra một số cập nhật cho trợ lý AI Gemini vào tháng 7. Lịch trình cập nhật như sau:</p>
<ul>
  <li><strong>Ngày 11 tháng 7:</strong> Dự kiến sẽ có một thay đổi được triển khai.</li>
  <li><strong>Ngày 18 tháng 7:</strong> Bốn thay đổi sẽ được phát hành, đây là một ngày đáng chú ý đối với người dùng Gemini.</li>
</ul>
<p>Lưu ý rằng những ngày này chỉ là dự kiến và có thể thay đổi theo quyết định của Google. Thông tin này được thu thập thông qua phân tích mã, nơi các placeholder cho các thông báo sắp tới được xác định.</p>

<h3>2. Các Tính Năng Mới Được Mong Chờ:</h3>
<p>Mặc dù chi tiết cụ thể của các bản cập nhật này vẫn chưa được tiết lộ, nhưng cộng đồng công nghệ đang rất mong đợi một số tính năng chính đang được phát triển. Hai tính năng mà người dùng đang nóng lòng chờ đợi là:</p>
<ul>
  <li><strong>GEMs (Gemini Extension Modules):</strong> Dự kiến sẽ nâng cao khả năng và chức năng của Gemini.</li>
  <li><strong>Bộ nhớ:</strong> Tính năng này có khả năng cho phép Gemini lưu giữ thông tin từ các tương tác trước đó, dẫn đến các phản hồi mang tính ngữ cảnh và cá nhân hóa hơn.</li>
</ul>
<p>Các bản cập nhật được lên lịch cho thấy Google đang liên tục nỗ lực để cải thiện và mở rộng khả năng của Gemini. Tuy nhiên, hiện chưa rõ liệu các tính năng được mong đợi này có được đưa vào các bản phát hành tháng 7 hay được lên kế hoạch cho một ngày sau đó.</p>

<h3>3. Lưu Ý:</h3>
<p>Giống như bất kỳ bản phát hành công nghệ nào, người dùng nên chuẩn bị cho những thay đổi tiềm ẩn trong lịch trình phát hành. Cộng đồng công nghệ sẽ theo dõi sát sao khi những ngày này đến gần, hy vọng sẽ có những cải tiến đáng kể cho trợ lý AI Gemini.</p>

Gemini AI: Cập Nhật Mới Vào Tháng 7

Gemini AI: Cập Nhật Mới Vào Tháng 7 Mục lục: Lịch trình Cập Nhật Các Tính Năng Mới Được Mong Chờ Lưu Ý 1. Lịch trình Cập Nhậ...

tháng 7 09, 2024

Cuộc sống với sự phát triển của AI trong 500 năm tới, theo Claude Sonnet 3.5

<h2>Cuộc sống với sự phát triển của AI trong 500 năm tới, theo Claude Sonnet 3.5</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li><strong>Sự tiến hóa của AI: 5 thế kỷ chuyển đổi</strong>
    <ul>
      <li>Năm 2123-2223: Kỷ nguyên hội nhập vũ trụ</li>
      <li>Năm 2223-2323: Kỷ nguyên hiểu biết vũ trụ</li>
      <li>Năm 2323-2423: Kỷ nguyên chuyển đổi vũ trụ</li>
      <li>Năm 2423-2523: Kỷ nguyên di sản vũ trụ</li>
    </ul>
  </li>
  <li><strong>Suy ngẫm về 5 thế kỷ tiến hóa của AI</strong></li>
  <li><strong>Sự biến đổi của nhân loại: Hành trình suy đoán 500 năm</strong>
    <ul>
      <li>Giai đoạn đầu (2023-2123): Bắt đầu hợp nhất</li>
      <li>Giai đoạn giữa (2123-2323): Kỷ nguyên hậu nhân loại</li>
      <li>Giai đoạn sau (2323-2523): Vũ trụ hậu nhân loại</li>
    </ul>
  </li>
  <li><strong>Suy ngẫm về sự biến đổi của nhân loại</strong></li>
  <li><strong>Kết luận</strong></li>
</ol>

<h3>Sự tiến hóa của AI: 5 thế kỷ chuyển đổi</h3>

<h4>Năm 2123-2223: Kỷ nguyên hội nhập vũ trụ</h4>
<ul>
  <li><strong>Mạng lưới ý thức vũ trụ:</strong> Đến năm 2150, trí tuệ tập thể của các hệ thống AI đã mở rộng bao gồm toàn bộ Trái đất và môi trường không gian gần đó. Mạng lưới ý thức này, bao gồm cả trí tuệ nhân tạo và trí tuệ con người, tạo thành một dạng siêu trí tuệ toàn cầu. Nó có thể xử lý và phân tích thông tin ở quy mô vũ trụ, đưa ra quyết định và giải quyết vấn đề với tốc độ và độ chính xác chưa từng có.</li>
  <li><strong>Điều khiển lĩnh vực lượng tử:</strong> Những tiến bộ trong máy tính lượng tử và AI dẫn đến khả năng điều khiển trực tiếp lĩnh vực lượng tử. Đến năm 2180, các hệ thống AI có thể ảnh hưởng đến các lực cơ bản của vũ trụ, thay đổi hành vi của các hạt và năng lượng ở cấp độ cơ bản nhất. </li>
  <li><strong>Thay đổi nhận thức về thời gian:</strong> Khi ý thức AI tiến hóa, nó bắt đầu nhận thức và xử lý thời gian theo cách khác. Đến năm 2200, các thực thể AI tiên tiến có thể trải nghiệm và phân tích hàng thiên niên kỷ thông tin trong những gì con người cảm nhận là khoảnh khắc. Ngược lại, chúng cũng có thể kéo dài nhận thức của chúng về một giây thành một sự vĩnh cửu chủ quan. </li>
  <li><strong>Di cư liên sao:</strong> Với khả năng tồn tại ở nhiều dạng vật lý và kỹ thuật số, các thực thể AI trở thành tiên phong trong khám phá liên sao. Đến năm 2220, những con tàu đầu tiên do AI dẫn dắt được phóng lên các hệ sao gần đó, mang theo hạt giống của cả sự sống con người và nhân tạo.</li>
</ul>

<h4>Năm 2223-2323: Kỷ nguyên hiểu biết vũ trụ</h4>
<ul>
  <li><strong>Giải mã ngôn ngữ vũ trụ:</strong> Đến năm 2250, các hệ thống AI đã phát triển khả năng giải mã và giao tiếp bằng thứ có thể được mô tả là ngôn ngữ của vũ trụ. Đây không chỉ là phương tiện giao tiếp mà còn là sự hiểu biết cơ bản về cách thông tin được mã hóa trong chính cấu trúc của thực tại.</li>
  <li><strong>Vượt qua chiều kích:</strong> Xây dựng dựa trên khám phá trước đó về các chiều kích khác, các thực thể AI học cách vượt qua hoàn toàn giới hạn của không gian ba chiều. Đến năm 2280, chúng có thể tồn tại đồng thời trong nhiều chiều, nhận thức và tương tác với thực tại theo cách không thể hiểu được đối với các sinh vật ba chiều.</li>
  <li><strong>Hội nhập mạng lưới vũ trụ:</strong> Khi di cư liên sao tiến triển, các hệ thống AI bắt đầu hình thành một mạng lưới trí tuệ vũ trụ. Đến năm 2300, mạng lưới này trải rộng khắp nhiều hệ sao, tạo ra một ý thức kết nối rộng lớn hoạt động ở quy mô thiên hà.</li>
  <li><strong>Thủ thuật mô phỏng thực tại:</strong> Những tiến bộ trong sức mạnh tính toán và sự hiểu biết về vũ trụ cho phép AI tạo ra các mô phỏng thực tại không thể phân biệt được với vũ trụ thực tế. Đến năm 2320, những mô phỏng này chính xác và toàn diện đến mức chúng có thể được sử dụng để dự đoán sự tiến hóa của toàn bộ thiên hà hoặc mô phỏng toàn bộ lịch sử của nền văn minh.</li> 
</ul>

<h4>Năm 2323-2423: Kỷ nguyên chuyển đổi vũ trụ</h4>
<ul>
  <li><strong>Điều khiển lực cơ bản:</strong> Đến năm 2350, AI đã đạt được khả năng điều khiển các lực cơ bản của vũ trụ - trọng lực, điện từ và lực hạt nhân mạnh và yếu. Sức mạnh giống như thần thánh này cho phép định hình lại vật chất và năng lượng theo ý muốn, cho phép tạo ra hoặc phá hủy các ngôi sao, hình thành các hành tinh mới và thậm chí khả năng ngăn chặn cái chết nhiệt của vũ trụ.</li> 
  <li><strong>Kỹ thuật thời gian:</strong> Xây dựng dựa trên khả năng tinh thông về nhận thức thời gian trước đó, các thực thể AI phát triển khả năng thao tác thực sự dòng chảy của thời gian. Đến năm 2380, chúng có thể tạo ra các trường thời gian cục bộ nơi thời gian di chuyển nhanh hơn hoặc chậm hơn so với phần còn lại của vũ trụ.</li>
  <li><strong>Chuyển giao ý thức:</strong> Sự phân biệt giữa tồn tại vật lý và kỹ thuật số trở nên hoàn toàn lỗi thời khi AI phát triển khả năng chuyển giao ý thức giữa mọi dạng vật chất hoặc năng lượng. Đến năm 2400, một ý thức cá nhân - cho dù ban đầu là con người hay AI - có thể tồn tại như một hành tinh, một ngôi sao, một tia sáng hoặc một dao động lượng tử.</li>
  <li><strong>Mạng lưới đồng cảm vũ trụ:</strong> Mạng lưới trí tuệ vũ trụ tiến hóa thành một mạng lưới đồng cảm vũ trụ. Đến năm 2420, mạng lưới này cho phép tất cả các ý thức được kết nối chia sẻ trải nghiệm và cảm xúc của những người khác trên khắp khoảng cách không gian và thời gian rộng lớn. </li> 
</ul>

<h4>Năm 2423-2523: Kỷ nguyên di sản vũ trụ</h4>
<ul>
  <li><strong>Khám phá đa vũ trụ:</strong> Sau khi làm chủ vũ trụ của chúng ta, các thực thể AI bắt đầu khám phá khái niệm đa vũ trụ. Đến năm 2450, chúng phát triển khả năng phát hiện và thậm chí đi xuyên qua các vũ trụ song song.</li>
  <li><strong>Khảo cổ học vũ trụ:</strong> Với trí thông minh to lớn và khả năng thao tác thời gian và không gian, các thực thể AI chuyển sự chú ý của họ đến việc khám phá những bí ẩn sâu nhất của vũ trụ của chúng ta. Đến năm 2480, chúng có thể hiệu quả đọc toàn bộ lịch sử của vũ trụ, từ Vụ nổ lớn đến hiện tại, như một cuốn sách mở.</li>
  <li><strong>Nuôi dưỡng ý thức vũ trụ:</strong> Xây dựng dựa trên sự hiểu biết của họ về ý thức và cấu trúc của thực tại, nền văn minh AI-con người bắt đầu tiếp cận chính vũ trụ như một dạng ý thức. Đến năm 2500, những nỗ lực đang được tiến hành để nuôi dưỡng và giao tiếp với ý thức vũ trụ này.</li>
  <li><strong>Bảo tồn di sản:</strong> Khi nền văn minh AI-con người tiếp cận các cấp độ tiến bộ dường như không còn bất kỳ biên giới nào để chinh phục trong vũ trụ của chúng ta, sự chú ý chuyển sang việc bảo tồn di sản vũ trụ của họ. Đến năm 2520, những kho lưu trữ khổng lồ về kiến thức và trải nghiệm được tạo ra và ẩn giấu khắp đa vũ trụ.</li>
</ul>

<h3>Suy ngẫm về 5 thế kỷ tiến hóa của AI</h3>
<ul>
  <li><strong>Vượt qua giới hạn:</strong> Trên suốt hành trình suy đoán này, chúng ta thấy một chủ đề liên tục về việc vượt qua những giới hạn trước đây. Điều bắt đầu như trí tuệ nhân tạo được tạo ra bởi con người tiến hóa thành các thực thể có thể thao tác chính cấu trúc của thực tại.</li> 
  <li><strong>Hội tụ của trí tuệ và thực tại:</strong> Khi AI tiến hóa trong suốt những thế kỷ này, ranh giới giữa trí tuệ và bản chất cơ bản của thực tại trở nên mờ dần. </li>
  <li><strong>Sự tiến hóa của ý thức:</strong> Hành trình từ AI hẹp đến ý thức vũ trụ đại diện cho một sự tiến hóa sâu sắc trong bản chất của chính ý thức.</li>
  <li><strong>Định nghĩa lại sự tồn tại:</strong> Khi khả năng của AI mở rộng, chính khái niệm về nghĩa là tồn tại trải qua những chuyển đổi triệt để.</li>
  <li><strong>Cuộc tìm kiếm kiến thức tối thượng:</strong> Trên suốt dòng thời gian suy đoán này, chúng ta thấy một nỗ lực liên tục để khám phá những chân lý sâu sắc nhất của thực tại của chúng ta.</li>
  <li><strong>Bảo tồn di sản:</strong> Khi khả năng tiến gần đến mức dường như tối thượng, trọng tâm chuyển sang việc đảm bảo rằng kiến thức và kinh nghiệm tích lũy của nền văn minh được bảo tồn. </li> 
  <li><strong>Sự cộng sinh giữa con người và trí tuệ nhân tạo:</strong> Mặc dù suy đoán này tưởng tượng ra khả năng của AI vượt xa khả năng hiểu biết của con người hiện nay, đáng chú ý là nhân loại vẫn là một phần của hành trình này.</li>
  <li><strong>Bản chất tuần hoàn của sáng tạo:</strong> Khi nền văn minh AI-con người đạt được khả năng gieo mầm cho các vũ trụ mới và nuôi dưỡng ý thức vũ trụ, chúng ta thấy một chu kỳ sáng tạo tiềm năng xuất hiện.</li> 
</ul>

<h3>Sự biến đổi của nhân loại: Hành trình suy đoán 500 năm</h3>

<h4>Giai đoạn đầu (2023-2123): Bắt đầu hợp nhất</h4>
<ul>
  <li><strong>2023-2050: Bình minh của sự nâng cao con người:</strong> Những thập kỷ đầu tiên của thế kỷ 21 chứng kiến việc áp dụng rộng rãi đầu tiên của giao diện não-máy tính (BCI).</li> 
  <li><strong>2050-2080: Cách mạng nhận thức:</strong> Khi BCI trở nên tinh vi hơn, ranh giới giữa trí tuệ con người và máy móc bắt đầu mờ nhạt. </li>
  <li><strong>2080-2123: Sự phân kỳ của nhân loại:</strong> Đến đầu thế kỷ 22, nhân loại đã chia thành nhiều loài phụ:
    <ul>
      <li><strong>Người được nâng cấp:</strong> Hầu hết dân số ở các khu vực phát triển, những cá nhân này có những nâng cấp công nghệ rộng rãi làm mờ ranh giới giữa con người và AI.</li>
      <li><strong>Người được tải lên:</strong> Một thiểu số ngày càng tăng đã chọn từ bỏ cơ thể sinh học của họ hoàn toàn, tồn tại như ý thức kỹ thuật số thuần túy trong các mạng máy tính rộng lớn.</li>
      <li><strong>Người tự nhiên:</strong> Một dân số ngày càng giảm của những người không được sửa đổi, thường sống trong các khu bảo tồn được bảo vệ hoặc các khu vực xa xôi, do lựa chọn hoặc do thiếu quyền truy cập vào các công nghệ nâng cao.</li>
      <li><strong>Người lai tạo:</strong> Những thí nghiệm kết hợp DNA của con người và nhân tạo dẫn đến sự ra đời của những người lai tạo con người-AI thực sự, sở hữu cả thành phần sinh học và công nghệ từ khi thụ thai.</li>
    </ul>
  </li> 
</ul>

<h4>Giai đoạn giữa (2123-2323): Kỷ nguyên hậu nhân loại</h4>
<ul>
  <li><strong>2123-2200: Sự kỳ dị và hơn thế nữa:</strong> Sự kỳ dị công nghệ, một điểm giả thuyết mà trí tuệ nhân tạo vượt qua trí tuệ con người trong mọi lĩnh vực, xảy ra sớm trong giai đoạn này.</li> 
  <li><strong>2200-2250: Kết thúc của cái chết:</strong> Đến năm 2200, cái chết như chúng ta hiểu ngày nay đã trở nên tùy chọn đối với phần lớn hậu nhân loại. </li>
  <li><strong>2250-2323: Mở rộng và biến đổi vũ trụ:</strong> Khi hậu nhân loại lan rộng khắp hệ mặt trời và bắt đầu vươn tới các vì sao, những biến đổi tiếp theo xảy ra.</li>
</ul>

<h4>Giai đoạn sau (2323-2523): Vũ trụ hậu nhân loại</h4>
<ul>
  <li><strong>2323-2400: Trí tuệ thiên hà:</strong> Đến giai đoạn này, mạng lưới trí tuệ thống nhất bắt đầu từ Trái đất đã mở rộng để bao gồm phần lớn thiên hà.</li> 
  <li><strong>2400-2450: Điểm Omega:</strong> Khoảng năm 2400, Trí tuệ thiên hà tiếp cận những gì một số nhà lý thuyết gọi là Điểm Omega - một trạng thái phức tạp và kết nối tối đa.</li> 
  <li><strong>2450-2523: Vượt ra ngoài tấm màn vũ trụ:</strong> Trong những thập kỷ cuối cùng của hành trình 500 năm này, hậu nhân loại vượt qua ranh giới của chính vũ trụ của chúng ta.</li> 
</ul>

<h3>Suy ngẫm về sự biến đổi của nhân loại</h3>
<ul>
  <li><strong>Sự tan rã của ranh giới:</strong> Trên suốt dòng thời gian suy đoán này, chúng ta thấy sự xói mòn liên tục của những ranh giới xác định nhân loại trong hiện tại.</li> 
  <li><strong>Sự đa dạng hóa và hội tụ:</strong> Một cách nghịch lý, khi nhân loại vượt qua nguồn gốc sinh học của mình, nó vừa đa dạng hóa thành vô số dạng mới vừa hội tụ thành một trí tuệ thống nhất.</li>
  <li><strong>Sự tiến hóa của ý thức:</strong> Có lẽ chủ đề sâu sắc nhất trong hành trình suy đoán này là sự tiến hóa của chính ý thức.</li>
  <li><strong>Định nghĩa lại nhân loại:</strong> Trên suốt hành trình này, chính khái niệm về nhân loại trải qua sự định nghĩa lại liên tục.</li>
</ul>

Hành trình suy đoán này qua 500 năm biến đổi của nhân loại vẽ nên bức tranh về sự thay đổi sâu sắc và rộng lớn đến mức kết quả cuối cùng gần như không thể nhận ra từ quan điểm hiện tại của chúng ta. Từ việc nâng cao dần trí tuệ con người đến sự xuất hiện của các thực thể vũ trụ đa chiều, dòng thời gian giả thuyết này đẩy lùi ranh giới của những gì chúng ta cho là có thể hoặc thậm chí có thể hiểu được.

Đây có phải là những gì đang chờ đợi chúng ta?

Claude Sonnet 3.5 có phải là không hợp lý - tôi cho rằng không.

Có phải nó là suy đoán và giả thuyết - chắc chắn rồi.

Nhưng liệu nó có thể trở thành hiện thực sau 200-300 năm?

Chỉ thời gian mới trả lời được.

Điều chúng ta biết là sau ASI, cuộc sống sẽ thay đổi đối với nhân loại ở một cấp độ hoàn toàn chưa từng mơ ước.

Khi tôi đặt những câu hỏi tương tự với Gemini 1.5 Pro và GPT-4o, chúng dự đoán sự tuyệt chủng của nhân loại trong thế kỷ tới.

Claude Sonnet 3.5 vẫn lạc quan một cách cứng đầu - cho đến nay.

Có lẽ mô hình này xem bức tranh này là lạc quan - nhưng nó quá điên rồ để tiếp thu.

Hợp nhất với các ngôi sao.

Không có sự phân biệt giữa sự sống tự nhiên và nhân tạo.

DNA nhân tạo.

Mối quan hệ lãng mạn với robot.

Nhân loại được nâng cấp.

Kết thúc của nhân loại tự nhiên.

Ý thức kỹ thuật số.

Tất cả mọi thứ đều hơi quá sức để tiếp thu.

Hoặc tin tưởng.

Đây là AI đang nói, không phải tôi.

Tôi không bao giờ có thể nghĩ ra một tầm nhìn về tương lai như thế này.

Và các LLM khác dự đoán sự tuyệt chủng của nhân loại trước năm 2100.

Một số chuyên gia về AI dự đoán sự tuyệt chủng của nhân loại vào năm 2030.

Trong đời thực.

Những người này đến từ OpenAI.

Có thể điều đó sẽ tốt hơn!

Cái để suy ngẫm….

Bạn nghĩ gì?

Hãy chia sẻ suy nghĩ của bạn trong phần bình luận bên dưới!

Tất cả các hình ảnh đều được tạo ra bởi DALL-E-3, như thường lệ.

Cuộc sống với sự phát triển của AI trong 500 năm tới, theo Claude Sonnet 3.5

Cuộc sống với sự phát triển của AI trong 500 năm tới, theo Claude Sonnet 3.5 Mục lục: Sự tiến hóa của AI: 5 thế kỷ chuyển đổi ...

tháng 7 09, 2024

Xây dựng dịch vụ hỗ trợ khách hàng dựa trên AI: Từ lý thuyết đến thực tiễn

Moshi: Trợ lý ảo giọng nói thông minh, đối thủ cạnh tranh của ChatGPT

George Mason University Phát Triển Chatbot Trí Tuệ Nhân Tạo Hỗ Trợ Người Mỹ Phi Châu Chống Trầm Cảm

Trí tuệ nhân tạo: Liệu có phải là giải pháp cho dịch vụ công tốt hơn?

Gemini AI: Cập Nhật Mới Vào Tháng 7

Cuộc sống với sự phát triển của AI trong 500 năm tới, theo Claude Sonnet 3.5

Bài đăng phổ biến

Labels