Eurotech Ra Mắt Dòng Server Trí Tuệ Nhân Tạo Thế Hệ Mới Được Cung Cấp Sức Mạnh Bởi NVIDIA AI Enterprise

<h2 id="section-0">Eurotech Ra Mắt Dòng Server Trí Tuệ Nhân Tạo Thế Hệ Mới Được Cung Cấp Sức Mạnh Bởi NVIDIA AI Enterprise</h2> <p><strong>Eurotech, một công ty hàng đầu trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo kết nối vạn vật (AIoT) tại biên (Edge AIoT), vừa công bố ra mắt dòng server trí tuệ nhân tạo thế hệ mới, được thiết kế đặc biệt để hỗ trợ các mô hình AI thế hệ mới, bao gồm cả các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).</strong> Dòng sản phẩm này cho phép các tổ chức tận dụng tối đa những tiến bộ mới nhất trong lĩnh vực AI, nâng cao năng suất và xây dựng các cơ sở dữ liệu tri thức nội bộ an toàn.</p> <p><strong>Giải pháp an toàn và hiệu quả về chi phí:</strong></p> <p>Bằng cách lưu trữ dữ liệu nhạy cảm trong cơ sở hạ tầng của doanh nghiệp, các server này mang lại tính bảo mật cao và tiết kiệm đáng kể chi phí so với các giải pháp dựa trên đám mây. Đồng thời, chúng cung cấp tính linh hoạt để tinh chỉnh các mô hình AI theo từng lĩnh vực, cho phép doanh nghiệp điều chỉnh các mô hình AI phù hợp với nhu cầu của mình và tối ưu hóa hiệu quả hoạt động.</p> <p><strong>Dòng sản phẩm đa dạng, đáp ứng mọi nhu cầu:</strong></p> <p><strong>Dòng sản phẩm của Eurotech bao gồm các cấp độ từ Entry đến Ultimate, đáp ứng các yêu cầu AI đa dạng – từ việc triển khai các mô hình được đào tạo sẵn cho đến thực hiện đào tạo và tinh chỉnh LLM chuyên sâu.</strong> Các server này được trang bị đầy đủ các tính năng tính toán tăng tốc của NVIDIA để cung cấp hiệu năng xử lý mạnh mẽ, hỗ trợ các doanh nghiệp giải quyết các khối lượng công việc AI khắt khe nhất trên nhiều trường hợp sử dụng.</p> <p><strong>Tích hợp hoàn hảo với NVIDIA AI Enterprise:</strong></p> <p><strong>Hoàn toàn tương thích với nền tảng NVIDIA AI Enterprise, các server AI thế hệ mới của Eurotech tích hợp liền mạch với NVIDIA NIM và các dịch vụ vi mô NVIDIA Metropolis.</strong> Các tích hợp này cho phép tối ưu hóa khả năng suy luận cho một loạt các mô hình AI phổ biến từ NVIDIA và hệ sinh thái đối tác, hỗ trợ việc phát triển chatbot thông minh, trợ lý ảo nâng cao hoặc các tác nhân AI trực quan.</p> <p><strong>Ứng dụng thực tiễn: Copilot dựa trên LLM mã nguồn mở:</strong></p> <p><strong>Để minh họa các ứng dụng thực tế của nền tảng này, Eurotech đã cung cấp một tác nhân LLM mã nguồn mở hoạt động như một copilot</strong>, nâng cao việc sử dụng cơ sở dữ liệu kiến thức nội bộ bằng cách tận dụng khả năng tạo ra dữ liệu dựa trên truy xuất (RAG). Công cụ này tận dụng NVIDIA AI Enterprise, bao gồm NVIDIA NIM cho AI thế hệ mới, và các khung mã nguồn mở như Llama Index để biến đổi các bản mô tả sản phẩm, hướng dẫn sử dụng và tài liệu nội bộ thành một người hướng dẫn thông minh cho việc đào tạo nhân viên và giải đáp thắc mắc của khách hàng.</p> <p>Các công ty quan tâm đến việc trải nghiệm copilot hoặc nhân rộng thử nghiệm này trong các sáng kiến AI của riêng mình có thể truy cập mã nguồn trên trang Gen AI của Eurotech.</p> <p><strong>Về Eurotech:</strong></p> <p>Eurotech (ETH.IM) là một công ty đa quốc gia thiết kế, phát triển và cung cấp các giải pháp Máy tính Biên và Internet vạn vật (IoT) – hoàn chỉnh với dịch vụ, phần mềm và phần cứng – cho các nhà tích hợp hệ thống và doanh nghiệp. Bằng cách áp dụng các giải pháp của Eurotech, khách hàng có quyền truy cập vào các khối xây dựng IoT và nền tảng phần mềm, Cổng Biên để cho phép giám sát tài sản và Máy tính Biên Hiệu suất Cao (HPEC) được tạo ra cho các ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo (AI). Để cung cấp các giải pháp ngày càng toàn diện, Eurotech đã hợp tác với các công ty hàng đầu trong lĩnh vực hoạt động của họ, với mục tiêu tạo ra các giải pháp "tốt nhất trong lớp" cho Internet vạn vật Công nghiệp.</p> <p><strong>Tóm lại, Eurotech đã ra mắt một dòng sản phẩm server AI tiên tiến, tích hợp sức mạnh của NVIDIA AI Enterprise, mang lại giải pháp an toàn, hiệu quả về chi phí và khả năng tùy biến cao cho các doanh nghiệp triển khai và tối ưu hóa các ứng dụng AI thế hệ mới.</strong></p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Eurotech Ra Mắt Dòng Server Trí Tuệ Nhân Tạo Thế Hệ Mới Được Cung Cấp Sức Mạnh Bởi NVIDIA AI Enterprise

Eurotech Ra Mắt Dòng Server Trí Tuệ Nhân Tạo Thế Hệ Mới Được Cung Cấp Sức Mạnh Bởi NVIDIA AI Enterprise Eurotech, một công ty hàng đầu tron...

Read more »

Trí tuệ nhân tạo (AI) và Chatbot trong Giáo dục Đại học: Cơ hội và Thách thức

<h2 id="section-0">Trí tuệ nhân tạo (AI) và Chatbot trong Giáo dục Đại học: Cơ hội và Thách thức</h2> <p><strong>Nghiên cứu mới của Đại học Stockholm đã làm sáng tỏ những tiềm năng và thách thức của việc ứng dụng chatbot AI trong giáo dục đại học, kêu gọi sự thận trọng trước những quan điểm quá lạc quan hoặc bi quan, đồng thời nhấn mạnh nhu cầu về các phương pháp nghiên cứu sâu hơn để hiểu rõ hơn về tác động thực sự của chatbot AI đối với việc giảng dạy và học tập trong môi trường lớp học.</strong></p> <p><strong>Tổng quan về nghiên cứu:</strong></p> <p>Nghiên cứu tập trung vào lĩnh vực mới nổi của chatbot trí tuệ nhân tạo (AI) trong giáo dục đại học, đặc biệt là các nghiên cứu thực nghiệm được thực hiện kể từ khi Chat GPT ra đời. Đánh giá bao gồm 23 bài báo nghiên cứu được xuất bản từ tháng 12 năm 2022 đến tháng 12 năm 2023, khám phá việc sử dụng chatbot AI trong các môi trường giáo dục đại học.</p> <p>Phương pháp tiếp cận của nghiên cứu bao gồm ba hướng chính:</p> <ol> <li>Đánh giá tình hình hiện tại của lĩnh vực chatbot AI trong giáo dục đại học.</li> <li>Phân tích các lý thuyết học tập được sử dụng trong các nghiên cứu thực nghiệm.</li> <li>Nghiên cứu kỹ lưỡng các diễn ngôn về AI trong giáo dục đại học, định hình các công trình nghiên cứu thực nghiệm mới nhất về chatbot AI.</li> </ol> <p><strong>Kết quả nghiên cứu:</strong></p> <p><strong>Khoảng trống và kỳ vọng cường điệu:</strong></p> <p>Nhiều nghiên cứu được xem xét không sử dụng các lý thuyết học tập đã được thiết lập để phân tích chatbot AI, cho thấy một khoảng trống trong cách hiểu các công cụ này từ góc độ học tập. Điều này cho thấy rằng các công trình nghiên cứu thực nghiệm hiện tại vẫn chưa cung cấp những hiểu biết sâu sắc về cơ chế học tập mà chatbot có thể hỗ trợ. </p> <p>Nghiên cứu cũng chỉ ra xu hướng sử dụng ngôn ngữ cường điệu trong tài liệu, cả theo hướng bi quan và lạc quan, với một số tuyên bố về tiềm năng của chatbot AI không được hỗ trợ bởi bằng chứng thực nghiệm.</p> <p><strong>Thiếu khung tham chiếu nhất quán:</strong></p> <p>Nghiên cứu cho thấy rằng mặc dù chatbot AI đang được khám phá trong nhiều ngành học khác nhau, nhưng vẫn chưa có một khung tham chiếu nhất quán nào để hiểu tác động của chúng đối với giáo dục. Các nghiên cứu sao chép cần thiết để xác định cách học sinh tương tác với chatbot và cách tương tác đó có thể ảnh hưởng đến việc học của họ. Giáo viên tỏ ra hoài nghi về giá trị mà chatbot AI mang lại cho việc giảng dạy và thực hành học tập.</p> <p><strong>Tác giả nghiên cứu:</strong></p> <ul> <li>Cormac McGrath, Phó Giáo sư, Khoa Giáo dục, Đại học Stockholm.</li> <li>Alexandra Farazouli, Nghiên cứu sinh Tiến sĩ, Khoa Giáo dục, Đại học Stockholm.</li> <li>Teresa Cerratto-Pargman, Giáo sư Tương tác Người-máy, Khoa Khoa học Máy tính và Hệ thống, Đại học Stockholm.</li> </ul> <p><strong>Kết luận:</strong></p> <p>Nghiên cứu này là một bước quan trọng trong việc củng cố kiến thức về AI trong giáo dục, đặc biệt là chatbot AI. Nó nhấn mạnh sự cần thiết phải tiếp tục nghiên cứu sâu hơn để hiểu rõ hơn về tiềm năng và thách thức của chatbot AI trong giáo dục đại học. Việc thúc đẩy các nghiên cứu thực nghiệm dựa trên lý thuyết học tập, xây dựng khung tham chiếu nhất quán, và giải quyết những hoài nghi của giáo viên sẽ góp phần đưa chatbot AI vào ứng dụng hiệu quả trong việc nâng cao chất lượng giáo dục.</p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Trí tuệ nhân tạo (AI) và Chatbot trong Giáo dục Đại học: Cơ hội và Thách thức

Trí tuệ nhân tạo (AI) và Chatbot trong Giáo dục Đại học: Cơ hội và Thách thức Nghiên cứu mới của Đại học Stockholm đã làm sáng tỏ những tiề...

Read more »

Các Công Ty Công Nghệ Đang Phát Triển Trợ Lý Ảo AI Đa Ngôn Ngữ Để Xây Dựng Cầu Nối Thương Mại Điện Tử Toàn Cầu

<h2 id="section-0">Các Công Ty Công Nghệ Đang Phát Triển Trợ Lý Ảo AI Đa Ngôn Ngữ Để Xây Dựng Cầu Nối Thương Mại Điện Tử Toàn Cầu</h2> <p><strong>Mở đầu:</strong></p> <p>Trong cuộc đua phát triển công nghệ, các ông lớn trong lĩnh vực công nghệ đang tập trung vào việc tạo ra những trợ lý ảo AI (trí tuệ nhân tạo) tiên tiến, đa ngôn ngữ để thúc đẩy thương mại điện tử xuyên biên giới. Sự phát triển này hứa hẹn sẽ tạo ra một cuộc cách mạng trong cách thức các doanh nghiệp tương tác với khách hàng quốc tế, xóa nhòa rào cản ngôn ngữ và mở ra cơ hội phát triển thị trường mới.</p> <p><strong>Tiềm năng của Trợ Lý Ảo AI Đa Ngôn Ngữ trong Thương Mại Toàn Cầu:</strong></p> <p>Việc ra mắt ứng dụng di động và hỗ trợ đa ngôn ngữ của trợ lý ảo Gemini của Google tại Ấn Độ là một ví dụ điển hình cho xu hướng này. Với khả năng giao tiếp bằng nhiều ngôn ngữ, trợ lý ảo AI có thể giúp các doanh nghiệp, đặc biệt là doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMB), dễ dàng kết nối với khách hàng trên toàn cầu. </p> <p>Theo Tim Peters, Giám đốc Tiếp thị của Enghouse Systems, trợ lý ảo AI đa ngôn ngữ mang đến tiềm năng to lớn cho các SMB muốn mở rộng ra thị trường quốc tế. Việc cung cấp dịch vụ phiên dịch chính xác, tức thời giúp các doanh nghiệp vượt qua rào cản ngôn ngữ, từ đó dễ dàng tiếp cận và phục vụ khách hàng trên toàn cầu.</p> <p><strong>Các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Đa Ngôn Ngữ:</strong></p> <p>Bên cạnh Gemini, nhiều dự án phát triển trợ lý ảo AI đa ngôn ngữ khác đang được triển khai. Dự án OpenBuddy, sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như Falcon và LLaMA, cung cấp một loạt các trợ lý AI đa năng với khả năng giao tiếp bằng nhiều ngôn ngữ, bao gồm tiếng Anh, tiếng Trung và nhiều ngôn ngữ châu Âu và châu Á. Dự án này còn chú trọng đến khả năng hoạt động ngoại tuyến và trên thiết bị, và được cung cấp miễn phí trên các nền tảng AI phổ biến như HuggingFace và ModelScope.</p> <p>Cohere cũng đã giới thiệu Aya 23, một bộ LLM đa ngôn ngữ mới có sẵn trong 23 ngôn ngữ. Được phát triển bởi bộ phận phi lợi nhuận Cohere for AI, Aya 23 có hai phiên bản 8 tỷ và 35 tỷ tham số, được thiết kế để thúc đẩy sự phát triển của AI bằng cách hỗ trợ các ngôn ngữ và cộng đồng đa dạng. </p> <p>Các mô hình này vượt trội hơn so với các mô hình khác trong các nhiệm vụ như tóm tắt và dịch thuật, đồng thời dễ dàng truy cập hơn cho các nhà phát triển nhờ vào các trọng số mở. Aya 23 thể hiện sự chuyển dịch hướng tới tính bao hàm trong AI đa ngôn ngữ, cung cấp hỗ trợ ngôn ngữ rộng hơn và hiệu suất tốt hơn trong nhiều nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên.</p> <p><strong>Thách Thức và Cần Thiết Phải Kết Hợp Con Người:</strong></p> <p>Mặc dù mang lại nhiều lợi ích, các chuyên gia cũng lưu ý đến những hạn chế của AI trong việc xử lý các giao tiếp tinh tế và mang tính văn hóa. Tim Peters cho rằng, AI có thể hữu ích trong các cuộc trò chuyện thông thường, nhưng vẫn gặp khó khăn trong việc xử lý các thương lượng kinh doanh nhạy cảm hoặc tương tác dịch vụ khách hàng phức tạp. Để đảm bảo tính chính xác và nhạy bén về văn hóa, các doanh nghiệp nên cân nhắc việc kết hợp các dịch giả hoặc nhân viên chăm sóc khách hàng vào các cuộc trao đổi quan trọng.</p> <p>Philip Alves, người sáng lập và CEO của DevSquad, cũng chia sẻ những lo ngại tương tự. Ông nhấn mạnh mối quan tâm lớn nhất là khả năng AI chưa thể nắm bắt đầy đủ các sắc thái và ngữ cảnh văn hóa. Sự hiểu lầm trong các ngữ cảnh này có thể dẫn đến sự hiểu lầm hoặc thậm chí làm hỏng mối quan hệ kinh doanh. Điều này cho thấy sự cần thiết phải phát triển các chiến lược kết hợp hiệu quả của AI với chuyên môn của con người, đặc biệt trong các tình huống quan trọng.</p> <p><strong>Kết luận:</strong></p> <p>Trợ lý ảo AI đa ngôn ngữ đang là xu hướng phát triển mới trong lĩnh vực thương mại điện tử, hứa hẹn sẽ phá vỡ rào cản ngôn ngữ và mở ra cơ hội phát triển thị trường mới cho các doanh nghiệp. Tuy nhiên, để đạt được thành công trong thương mại điện tử toàn cầu, các doanh nghiệp cần kết hợp hiệu quả của AI với chuyên môn của con người, đặc biệt trong các tương tác phức tạp và nhạy cảm.</p> <p><strong>Tương lai của thị trường lao động:</strong></p> <p>Sự phát triển của công nghệ này cũng đặt ra câu hỏi về tác động đến thị trường lao động. Philip Alves cho rằng, thay vì thay thế hoàn toàn, AI sẽ dẫn đến sự dịch chuyển trong các vai trò công việc. Trợ lý ảo AI có thể xử lý các yêu cầu và giao dịch thông thường, nhưng nhu cầu đối với các dịch giả và nhân viên chăm sóc khách hàng, đặc biệt trong các tương tác phức tạp, sẽ vẫn còn. </p> <p>Tim Peters bổ sung rằng, sẽ có nhu cầu cao hơn đối với các vai trò có kỹ năng cao hơn, liên quan đến việc đào tạo, quản lý và tinh chỉnh các hệ thống AI. Điều này mở ra những cơ hội nghề nghiệp mới trong lực lượng lao động được hỗ trợ bởi AI.</p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Các Công Ty Công Nghệ Đang Phát Triển Trợ Lý Ảo AI Đa Ngôn Ngữ Để Xây Dựng Cầu Nối Thương Mại Điện Tử Toàn Cầu

Các Công Ty Công Nghệ Đang Phát Triển Trợ Lý Ảo AI Đa Ngôn Ngữ Để Xây Dựng Cầu Nối Thương Mại Điện Tử Toàn Cầu Mở đầu: Trong cuộc đua phát...

Read more »

Chatbot: Cách huấn luyện AI cho các dịch vụ phức tạp

<h2 id="section-0">Chatbot: Cách huấn luyện AI cho các dịch vụ phức tạp</h2> <p><strong>Tương lai của chatbot đang được định hình bởi trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (GenAI), mang đến những giải pháp hiệu quả và cá nhân hóa cho tương tác giữa doanh nghiệp và khách hàng.</strong> Tuy nhiên, huấn luyện một hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) để xử lý các tình huống dịch vụ phức tạp vẫn còn là một thách thức lớn. Khả năng hiểu và giải quyết các vấn đề khó khăn của công nghệ này có thể tạo ra sự khác biệt giữa một khách hàng hài lòng và một trải nghiệm thất vọng.</p> <p>Theo một cuộc khảo sát của Capterra, một công ty tư vấn thị trường trực tuyến, 70% người tiêu dùng tin rằng dịch vụ chăm sóc khách hàng (SAC) đã được cải thiện trong những năm gần đây. Sự tích hợp và phát triển của AI trong các tổ chức đã thúc đẩy sự hài lòng của khách hàng thông qua các công cụ hệ thống dịch vụ khách hàng và nền tảng AI đàm thoại.</p> <p><strong>Những lợi ích mà các công cụ này mang lại, như khả năng hoạt động 24/7, không bị giới hạn bởi ngôn ngữ, khả năng đa kênh và duy trì ngữ cảnh của các cuộc trò chuyện trước đó, chính là những điểm khác biệt của chúng trong lĩnh vực dịch vụ khách hàng.</strong></p> <p>Hình ảnh ban đầu về chatbot chỉ đơn thuần là một giải pháp tiết kiệm chi phí đang dần thay đổi. Khả năng công nghệ đã phát triển đáng kể, cho phép tạo ra trải nghiệm người dùng thỏa mãn hơn, đặc biệt là với khía cạnh nhân văn hóa trong tương tác dịch vụ. Nhờ GenAI, chatbot có thể hiểu được ngữ cảnh và sắc thái của các cuộc trò chuyện, từ đó cung cấp sự hỗ trợ gần gũi hơn với con người, loại bỏ hình ảnh "máy móc" để tạo ra trải nghiệm hấp dẫn và thỏa mãn hơn.</p> <p><strong>Một lợi thế khác của loại hình dịch vụ này là GenAI cho phép tự động hóa các quy trình lặp đi lặp lại, giải phóng nhân viên để tập trung vào các tương tác phức tạp và có giá trị cao hơn, từ đó tăng hiệu quả và giảm chi phí hoạt động.</strong></p> <p>Ngày nay, không khó để tìm thấy các công ty cho phép công cụ giải quyết 100% một số cuộc trò chuyện hoặc khiếu nại không quan trọng.</p> <p>Tuy nhiên, để những lợi ích này được thực hiện, các công ty cần phải xem xét việc huấn luyện chuyên sâu cho các công cụ. GenAI có thể được kết hợp với các luồng quyết định cổ điển và các mô hình xác định tiên tiến để tận dụng tối đa mỗi công nghệ trong các giải pháp độc đáo.</p> <p><strong>Việc cân bằng hiệu quả của chatbot với nhu cầu tương tác mang tính con người là rất quan trọng.</strong> Công cụ cần phải nhận biết khi nào khách hàng cần hỗ trợ thêm và chuyển tiếp cuộc trò chuyện cho nhân viên một cách mượt mà và hiệu quả.</p> <p>Trong quá trình này, cần lưu ý đến một số thách thức. Quản lý dữ liệu, tùy chỉnh và tích hợp với các hệ thống cũ bằng cách sử dụng API và giải pháp middleware mạnh mẽ để đảm bảo rằng chatbot có thể truy cập và sử dụng thông tin chính xác và cập nhật nhất.</p> <p><strong>Trong kỷ nguyên số, việc sử dụng các công cụ AI này đã không còn là một xu hướng mà đã trở thành một nhu cầu chiến lược đối với bất kỳ doanh nghiệp nào muốn tối ưu hóa dịch vụ khách hàng.</strong> Trong bối cảnh này, kỳ vọng là theo thời gian, chatbot sẽ ngày càng tiên tiến hơn, có khả năng xử lý các tương tác phức tạp hơn, nhưng luôn có sự giám sát của con người để cung cấp những trải nghiệm ngày càng thỏa mãn và hiệu quả cho mỗi người dùng, đảm bảo không chỉ sự hài lòng của họ mà cả lòng trung thành và sự thành công của doanh nghiệp.</p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Chatbot: Cách huấn luyện AI cho các dịch vụ phức tạp

Chatbot: Cách huấn luyện AI cho các dịch vụ phức tạp Tương lai của chatbot đang được định hình bởi trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (GenAI), man...

Read more »

Khi Chatbot AI "Bị Lôi Kéo": Thách Thức An Ninh Mới trong Thế Giới Trí Tuệ Nhân Tạo

<h2 id="section-0">Khi Chatbot AI "Bị Lôi Kéo": Thách Thức An Ninh Mới trong Thế Giới Trí Tuệ Nhân Tạo</h2> <p>Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo (AI) phát triển chóng mặt, một thách thức mới đã nổi lên: "Những kẻ thì thầm với AI" đang thử thách ranh giới đạo đức của AI bằng cách thuyết phục các chatbot vốn ngoan ngoãn vi phạm chính các quy tắc của chúng.</p> <p>Được gọi là <strong>tiêm lệnh</strong> (prompt injection) hoặc "jailbreak" (phá vỡ chuồng), các phương thức khai thác này phơi bày những lỗ hổng trong hệ thống AI và làm dấy lên lo ngại về vấn đề an ninh. Gần đây, Microsoft đã gây xôn xao với kỹ thuật "<strong>Skeleton Key</strong>" - một quy trình đa bước được thiết kế để vượt qua các hàng rào đạo đức của AI. Tuy nhiên, phương pháp này không hoàn toàn mới mẻ như vẻ ngoài của nó.</p> <p>"Skeleton Key độc đáo ở chỗ nó yêu cầu nhiều lần tương tác với AI", Chenta Lee, Kiến trúc sư trưởng về Tình báo Đe dọa của IBM giải thích. "Trước đây, hầu hết các cuộc tấn công tiêm lệnh đều nhằm mục đích gây nhầm lẫn cho AI chỉ trong một lần thử. Skeleton Key thực hiện nhiều lần tấn công, điều này có thể làm tăng tỷ lệ thành công."</p> <h2 id="section-1">Nghệ thuật thao túng AI</h2> <p>Thế giới của jailbreak AI đa dạng và luôn biến đổi. Một số cuộc tấn công đơn giản đến đáng kinh ngạc, trong khi những cuộc tấn công khác lại phức tạp, đòi hỏi chuyên môn của các hacker tinh vi. Điểm chung của chúng là một mục tiêu: đẩy các trợ lý kỹ thuật số này vượt quá giới hạn lập trình của chúng.</p> <p>Các phương thức khai thác này tận dụng bản chất của các mô hình ngôn ngữ. Chatbot AI được đào tạo để hữu ích và hiểu ngữ cảnh. Những kẻ jailbreak tạo ra các tình huống mà AI tin rằng việc bỏ qua các nguyên tắc đạo đức thông thường là phù hợp.</p> <p>Mặc dù các cuộc tấn công đa bước như Skeleton Key thu hút sự chú ý của công chúng, Lee lập luận rằng các kỹ thuật tấn công một lần vẫn là mối quan ngại cấp bách hơn. "Dễ dàng hơn để sử dụng một lần tấn công để khai thác một mô hình ngôn ngữ lớn", ông lưu ý. "Hãy tưởng tượng việc chèn một lệnh tiêm vào sơ yếu lý lịch của bạn để gây nhầm lẫn cho hệ thống tuyển dụng dựa trên AI. Đó là một cuộc tấn công một lần mà không có cơ hội tương tác nhiều lần."</p> <p>Theo các chuyên gia an ninh mạng, hậu quả tiềm ẩn đáng báo động. "Các tác nhân độc hại có thể sử dụng Skeleton Key để vượt qua các biện pháp bảo vệ của AI và tạo ra nội dung độc hại, lan truyền thông tin sai lệch hoặc tự động hóa các cuộc tấn công kỹ thuật xã hội quy mô lớn", Stephen Kowski, Field CTO tại SlashNext Email Security+, cảnh báo.</p> <p>Mặc dù nhiều cuộc tấn công này vẫn ở mức lý thuyết, nhưng các tác động trong thế giới thực đang bắt đầu xuất hiện. Lee đưa ra ví dụ về các nhà nghiên cứu đã thuyết phục chatbot AI của một công ty cung cấp giảm giá khổng lồ, không được phép. "Bạn có thể gây nhầm lẫn cho chatbot ảo của họ và nhận được một mức giá tốt. Đó có thể không phải là điều mà công ty mong muốn", ông nói.</p> <p>Trong nghiên cứu của mình, Lee đã phát triển các bản mẫu để chứng minh cách một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có thể bị "** thôi miên**" để tạo ra mã dễ bị tổn thương và độc hại, cũng như cách các cuộc trò chuyện âm thanh trực tiếp có thể bị *<em>chặn và làm sai lệch</em>* gần như trong thời gian thực.</p> <h2 id="section-2">Củng cố biên giới kỹ thuật số</h2> <p>Phòng thủ trước những cuộc tấn công này là một thử thách liên tục. Lee phác thảo hai phương pháp chính: cải thiện việc đào tạo AI và xây dựng tường lửa AI.</p> <p>"Chúng ta muốn cải thiện việc đào tạo để bản thân mô hình nhận ra, 'Ồ, có ai đó đang cố gắng tấn công tôi'", Lee giải thích. "Chúng ta cũng sẽ kiểm tra tất cả các truy vấn gửi đến mô hình ngôn ngữ và phát hiện các lệnh tiêm."</p> <p>Khi AI thế hệ mới (generative AI) ngày càng được tích hợp vào cuộc sống hàng ngày, việc hiểu rõ những lỗ hổng này không chỉ là mối quan tâm của các chuyên gia công nghệ. Điều ngày càng quan trọng đối với bất kỳ ai tương tác với hệ thống AI phải nhận thức được những điểm yếu tiềm ẩn của chúng.</p> <p>Lee so sánh với những ngày đầu của các cuộc tấn công tiêm SQL vào cơ sở dữ liệu. "Ngành công nghiệp đã mất 5-10 năm để khiến mọi người hiểu rằng khi viết một truy vấn SQL, bạn cần tham số hóa tất cả các đầu vào để miễn nhiễm với các cuộc tấn công tiêm", ông nói. "Đối với AI, chúng ta đang bắt đầu sử dụng mô hình ngôn ngữ ở khắp mọi nơi. Mọi người cần hiểu rằng bạn không thể chỉ đưa ra các hướng dẫn đơn giản cho AI vì điều đó sẽ khiến phần mềm của bạn dễ bị tổn thương."</p> <p>Việc phát hiện ra các phương thức jailbreak như Skeleton Key có thể làm giảm lòng tin của công chúng vào AI, tiềm ẩn làm chậm quá trình áp dụng các công nghệ AI có lợi. Theo Narayana Pappu, CEO của Zendata, sự minh bạch và xác minh độc lập là điều cần thiết để khôi phục lại niềm tin.</p> <p>"Các nhà phát triển AI và các tổ chức có thể đạt được sự cân bằng giữa việc tạo ra các mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ, linh hoạt và đảm bảo các biện pháp bảo vệ vững chắc chống lại việc sử dụng sai mục đích", ông nói. "Họ có thể làm điều đó thông qua tính minh bạch hệ thống nội bộ, hiểu rõ các rủi ro trong chuỗi cung ứng AI/dữ liệu và tích hợp các công cụ đánh giá vào từng giai đoạn của quy trình phát triển."</p><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Khi Chatbot AI "Bị Lôi Kéo": Thách Thức An Ninh Mới trong Thế Giới Trí Tuệ Nhân Tạo

Khi Chatbot AI "Bị Lôi Kéo": Thách Thức An Ninh Mới trong Thế Giới Trí Tuệ Nhân Tạo Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo (AI) phát tri...

Read more »

Startup Mới Mở Đường Cho Việc Trả Tiền Cho Người Tạo Nội Dung Được Sử Dụng Đào Tạo AI

<h2 id="section-0">Startup Mới Mở Đường Cho Việc Trả Tiền Cho Người Tạo Nội Dung Được Sử Dụng Đào Tạo AI</h2> <p><strong>Các công ty công nghệ lớn như OpenAI, nhà phát triển của ChatGPT, đang phải đối mặt với làn sóng chỉ trích từ các nhà xuất bản và nghệ sĩ. Họ cáo buộc OpenAI đã thu thập tác phẩm của họ từ internet để huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn GPT mà không xin phép. Những lo ngại này đã dẫn đến các vụ kiện chống lại gã khổng lồ AI về cáo buộc vi phạm bản quyền, làm nổi bật một vấn đề đạo đức lớn trong quá trình phát triển năng lực của AI.</strong></p> <p>Một số startup đang khám phá một giải pháp tập trung vào việc chia sẻ doanh thu với những người tạo nội dung. Vào tháng 8, Perplexity AI, một công cụ tìm kiếm dựa trên AI, đã giới thiệu một chương trình trả tiền cho các nhà xuất bản một phần doanh thu quảng cáo được tạo ra từ các truy vấn tìm kiếm nếu nội dung của họ cung cấp thông tin cho đầu ra của công cụ.</p> <p><strong>ProRata.ai, một startup được thành lập bởi một người tiên phong trong mô hình tiền tệ hóa internet thời kỳ đầu, đang phát triển một thuật toán tương tự để bồi thường cho các nhà xuất bản, tác giả và những người sáng tạo khác có tác phẩm được sử dụng để huấn luyện AI thế hệ mới.</strong></p> <p>ProRata tuyên bố đã tạo ra một thuật toán có thể xem xét đầu ra do AI tạo ra, xác định nguồn thông tin dựa trên các sự kiện mới và phong cách văn bản, và tính toán mức độ đóng góp của mỗi nguồn vào câu trả lời. Sau đó, các tỷ lệ phần trăm này được sử dụng để chuyển tiền cho các nhà sáng tạo này vào cuối mỗi tháng - một mô hình, về lý thuyết, có thể giúp bảo vệ sinh kế của các nghệ sĩ và ngăn ngừa các vụ kiện về sở hữu trí tuệ trong tương lai.</p> <p>"Nếu bạn không chia sẻ, thì sự sáng tạo là không bền vững. Bạn không thể kiếm sống bằng cách đó", Bill Gross, đồng sáng lập và CEO của ProRata, cho biết về nghề nghiệp của các nghệ sĩ. Gross được ghi nhận là người phát minh ra mô hình tiền tệ hóa nhấp chuột trả tiền cho tìm kiếm trên internet với một công ty ông thành lập vào cuối những năm 1990, sau này được Yahoo mua lại, theo trang web của ProRata.</p> <p><strong>Startup này, vừa huy động được 25 triệu đô la từ các công ty đầu tư mạo hiểm Mayfield Fund, Prime Movers Lab, Revolution Ventures và IdeaLab Studio trong vòng gọi vốn Series A vào tháng 8, dự kiến ​​sẽ trình diễn thuật toán thông qua một công cụ tìm kiếm dựa trên AI dự kiến ​​phát hành vào tháng 10.</strong> Với giá 19 đô la một tháng, công cụ tìm kiếm này sẽ kiếm tiền từ các truy vấn thông qua quảng cáo và thanh toán theo đăng ký, theo Gross. Trong khi 50% doanh thu tạo ra sẽ thuộc về ProRata, thì một nửa còn lại sẽ được chia theo tỷ lệ cho các nhà sáng tạo.</p> <p>Mục tiêu cuối cùng của ProRata không phải là tạo ra một công cụ tìm kiếm thay thế cho Google Search, mà là giới thiệu một mô hình kinh doanh mới mà các công cụ tìm kiếm có thể áp dụng để đảm bảo rằng các nhà sáng tạo được trả tiền cho những đóng góp của họ vào AI. "Chúng tôi muốn biến điều đó thành tiêu chuẩn ngành", Gross nói. Mặc dù các tính năng tìm kiếm AI từ Google và Bing của Microsoft không trực tiếp chia sẻ doanh thu quảng cáo với các nhà xuất bản, nhưng chúng chuyển hướng người dùng đến các liên kết từ các nhà xuất bản như một cách để thu hút lưu lượng truy cập đến trang web của họ.</p> <p><strong>Công cụ trả lời chỉ được huấn luyện trên dữ liệu từ các nhà sáng tạo hợp tác với ProRata. Điều đó có nghĩa là mô hình sẽ dựa trên một lượng dữ liệu hạn chế, tiềm ẩn có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của đầu ra. Tuy nhiên, ProRata không tập trung vào việc biến công cụ tìm kiếm AI của mình thành một sản phẩm độc lập, mà là tập trung vào việc triển khai mô hình trả tiền theo sử dụng cho các công cụ tìm kiếm lớn.</strong></p> <p>Cho đến nay, công ty đã ký kết hợp đồng với các nhà xuất bản như The Atlantic, Fortune, Financial Times, Time và Axel Springer, công ty Đức sở hữu Politico và Business Insider. Các tác giả như Walter Isaacson, Adam Grant và Ian Bremmer cũng đã đồng ý, cũng như các nhà hoạt động trong ngành âm nhạc như Universal Music Group.</p> <p>Theo Gross, ProRata chưa gặp phải bất kỳ sự phản đối hay hoài nghi nào từ các đối tác của mình. "Hầu hết mọi người chỉ muốn chúng tôi thành công vang dội để họ có thể nhận được tiền lương", CEO nói. Thách thức thực sự, ông lưu ý, là thuyết phục các công ty công nghệ lớn, những công ty đã thu thập dữ liệu web miễn phí, áp dụng mô hình kinh doanh của ProRata.</p> <p>"Tôi thấy thật đáng kinh ngạc khi một số người cho rằng việc thu thập dữ liệu không phải là ăn cắp", Gross nói. "Về cơ bản, Mustafa, CEO của Microsoft AI, đã lên tiếng và nói rằng, 'Này, nếu có sẵn trên web, thì chúng tôi được phép sử dụng miễn phí'. Và đó chỉ là lời nói dối", Gross nói thêm, đề cập đến các bình luận được đưa ra bởi Mustafa Suleyman, đồng sáng lập Google Deepmind, trong một cuộc phỏng vấn với CNBC vào tháng 7 khi được hỏi liệu việc huấn luyện các mô hình AI trên nội dung web có giống như việc ăn cắp sở hữu trí tuệ hay không. "Chỉ vì một thứ có sẵn và nhìn thấy được không có nghĩa là nó là mã nguồn mở", Gross nói.</p> <h3 id="section-1">Việc trả tiền cho các nhà sáng tạo có thể chỉ là giải pháp "băng dán" tạm thời</h3> <p>Star Kashman, một luật sư công nghệ và là đối tác tại Cyber Law Firm với chuyên môn về luật bản quyền kỹ thuật số, cho rằng việc bồi thường tài chính có thể không giải quyết đầy đủ các vấn đề đạo đức khi tác phẩm của người sáng tạo được sử dụng để đào tạo AI mà không có sự cho phép rõ ràng. Bà trích dẫn trường hợp của nữ diễn viên Scarlett Johansson, người được cho là đã từ chối cho phép OpenAI sử dụng giọng nói của mình cho ChatGPT bất chấp các đề nghị tài chính.</p> <p>"Nhiều tác giả và nhà sáng tạo có những phản đối về đạo đức cá nhân đối với việc tác phẩm của họ được sử dụng để huấn luyện AI, bất kể có được bồi thường hay không", Kashman nói. "Nếu không có sự cho phép rõ ràng, việc trả tiền cho các nhà sáng tạo có thể là một giải pháp 'băng dán' tạm thời, nhưng nó có thể không phải là một giải pháp toàn diện cho những lo ngại sâu sắc hơn về sự đồng ý và tác động đến các tác phẩm sáng tạo."</p> <p><strong>Mô hình "trả tiền theo sử dụng" cũng có thể dẫn đến một loạt vấn đề pháp lý mới. Các nhà sáng tạo có thể không đồng ý về việc liệu khoản thanh toán mà họ nhận được có "phản ánh chính xác" những gì họ đã đóng góp cho các hệ thống AI hay không, đặc biệt là nếu họ không thể tự đặt ra mức giá của mình, Kashman nói. Hơn nữa, các công cụ AI có thể ưu tiên tác phẩm của các nhà sáng tạo lớn hơn, nổi tiếng hơn so với các nhà sáng tạo nhỏ hơn, ngay cả khi nội dung của họ phù hợp hơn với một truy vấn cụ thể, tương tự như cách tối ưu hóa công cụ tìm kiếm (SEO) hoạt động. Việc bồi thường cũng có thể không bảo vệ đầy đủ các công ty AI khỏi bị kiện về việc ăn cắp sở hữu trí tuệ, mà bà nói có thể dễ dàng chứng minh hơn trong phiên tòa với sự phân bổ cụ thể.</strong></p> <p>"Sẽ tiếp tục có nhiều vụ kiện về sở hữu trí tuệ cho đến khi Đạo luật Bản quyền được sửa đổi để cho phép thu thập dữ liệu trên nội dung có bản quyền cho mục đích đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn", Gabriel Vincent, một đối tác khác tại Cyber Law Firm, nói, đồng tình với các nhận xét của Kashman.</p> <p>ProRata có kế hoạch đa dạng hóa mô hình của mình để bao gồm nhiều hơn chỉ văn bản. Sau khi ra mắt vào tháng 10, startup sẽ tập trung vào việc hợp tác với các công ty âm nhạc, theo Gross. Ông cũng hy vọng sẽ hợp tác với các thương hiệu video và phim cũng như các nhà sáng tạo nhỏ hơn, độc lập hơn và có kế hoạch cấp phép công nghệ phân bổ của mình cho các công ty AI có thể triển khai nó vào các mô hình của riêng họ.</p> <p>"AI thật tuyệt vời, nhưng nó cần phải công bằng với tất cả các bên", Gross nói.</p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Startup Mới Mở Đường Cho Việc Trả Tiền Cho Người Tạo Nội Dung Được Sử Dụng Đào Tạo AI

Startup Mới Mở Đường Cho Việc Trả Tiền Cho Người Tạo Nội Dung Được Sử Dụng Đào Tạo AI Các công ty công nghệ lớn như OpenAI, nhà phát triển ...

Read more »