ChatGPT: Khi Giọng Nói Trở Nên Quá Con Người - Mối Lo Ngại Về Mối Quan Hệ Giả Tạo

<h2 id="section-0">ChatGPT: Khi Giọng Nói Trở Nên Quá Con Người - Mối Lo Ngại Về Mối Quan Hệ Giả Tạo</h2> <p><strong>Phiên bản mới nhất của ChatGPT sở hữu một tính năng có thể khiến bạn phải lòng: chế độ giọng nói nâng cao. Nhưng chính điều đó lại đang dấy lên mối lo ngại đáng kể.</strong></p> <p>ChatGPT, mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) dưới dạng chatbot của OpenAI, đang được thử nghiệm với một tính năng mới mang tên "chế độ giọng nói nâng cao". Tính năng này hứa hẹn mang đến những cuộc trò chuyện tự nhiên hơn, phản ứng với cảm xúc và các tín hiệu phi ngôn ngữ của người dùng theo thời gian thực. OpenAI dự kiến sẽ mở rộng tính năng này cho tất cả người dùng trả phí trong vài tháng tới.</p> <p><strong>Giọng nói của ChatGPT giờ đây nghe gần như con người thật.</strong> Không còn những khoảng lặng ngượng nghịu như các trợ lý ảo thông thường, ChatGPT giờ đây có thể hít thở như một con người, xử lý gián đoạn mượt mà, truyền tải cảm xúc phù hợp và thậm chí hiểu được trạng thái cảm xúc của người dùng qua giọng nói.</p> <p>Tuy nhiên, cùng với việc khiến ChatGPT trở nên giống con người hơn, OpenAI cũng bày tỏ sự quan ngại về khả năng người dùng hình thành các mối quan hệ thân mật với chatbot. </p> <p><strong>Điều này không phải là viễn tưởng.</strong> Ví dụ, một người có ảnh hưởng trên mạng xã hội tên là Lisa Li đã lập trình ChatGPT để trở thành "bạn trai" của mình. Vậy tại sao một số người lại hình thành những mối quan hệ thân mật với một chatbot?</p> <h3 id="section-1">Sự Tiến Hóa Của Tình Thân</h3> <p>Con người có khả năng đáng kinh ngạc trong việc thiết lập tình bạn và sự thân mật. Đây là sự mở rộng của cách các loài linh trưởng chăm sóc lẫn nhau để xây dựng những mối quan hệ có thể dựa vào trong thời điểm khó khăn. </p> <p>Tuy nhiên, tổ tiên của chúng ta cũng phát triển khả năng "chăm sóc" lẫn nhau bằng lời nói. Điều này đã thúc đẩy vòng quay tiến hóa, khiến các trung tâm ngôn ngữ trong não bộ của chúng ta phát triển lớn hơn và cách sử dụng ngôn ngữ trở nên phức tạp hơn. </p> <p>Ngôn ngữ phức tạp hơn dẫn đến việc xã hội hóa phức tạp hơn với mạng lưới người thân, bạn bè và đồng minh rộng lớn hơn. Đồng thời, nó cũng làm cho phần não bộ liên quan đến xã hội phát triển hơn.</p> <p>Ngôn ngữ tiến hóa cùng với hành vi xã hội của con người. Cách chúng ta biến một người quen thành bạn bè hoặc một người bạn thành người thân thiết chủ yếu là thông qua giao tiếp. </p> <p>Các thí nghiệm trong những năm 1990 đã chỉ ra rằng việc trao đổi qua lại trong cuộc trò chuyện, đặc biệt là khi chia sẻ những thông tin cá nhân, tạo ra cảm giác thân mật rằng người đối thoại dường như là một phần của chúng ta.</p> <p>Vì vậy, không có gì ngạc nhiên khi nỗ lực tái tạo quá trình "tăng cường việc tiết lộ bản thân" giữa con người và chatbot dẫn đến việc con người cảm thấy thân mật với các chatbot. </p> <p>Và đó chỉ mới là với đầu vào văn bản. Khi trải nghiệm giác quan chính của cuộc trò chuyện - giọng nói - tham gia, hiệu ứng được khuếch đại. Ngay cả các trợ lý ảo dựa trên giọng nói không có âm thanh như người, chẳng hạn như Siri và Alexa, vẫn nhận được vô số lời cầu hôn.</p> <h3 id="section-2">Những Dấu Hiệu Đã Xuất Hiện</h3> <p>Nếu OpenAI hỏi tôi làm thế nào để đảm bảo người dùng không hình thành mối quan hệ xã hội với ChatGPT, tôi sẽ có một vài đề xuất đơn giản. </p> <p>Đầu tiên, đừng cho nó một giọng nói. Thứ hai, đừng làm cho nó có khả năng duy trì một đầu của một cuộc trò chuyện có vẻ như thật. Về cơ bản, đừng tạo ra sản phẩm mà bạn đã tạo ra.</p> <p>Sản phẩm này mạnh mẽ chính xác bởi vì nó làm rất tốt việc bắt chước những đặc điểm mà chúng ta sử dụng để hình thành các mối quan hệ xã hội.</p> <p>Những dấu hiệu này đã hiện hữu từ những ngày đầu tiên của chatbot, gần 60 năm trước. Máy tính đã được công nhận là những tác nhân xã hội trong ít nhất 30 năm. Chế độ giọng nói nâng cao của ChatGPT chỉ là một bước tiến ấn tượng tiếp theo, không phải là một "sự thay đổi cuộc chơi" như cách mà ngành công nghệ thường cường điệu hóa.</p> <p>Việc người dùng không chỉ hình thành mối quan hệ với chatbot mà còn phát triển những tình cảm cá nhân rất sâu đậm đã trở nên rõ ràng vào đầu năm ngoái khi người dùng nền tảng bạn bè ảo Replika AI thấy mình bị cắt đứt bất ngờ khỏi các chức năng nâng cao nhất của chatbot. </p> <p>Replika kém tiên tiến hơn so với phiên bản mới của ChatGPT. Và dù vậy, các tương tác có chất lượng cao đến mức người dùng hình thành những sự gắn bó đáng kinh ngạc.</p> <h3 id="section-3">Rủi Ro Là Thực Sự</h3> <p>Nhiều người, đói khát sự đồng hành lắng nghe không phán xét, sẽ nhận được rất nhiều lợi ích từ thế hệ chatbot mới này. Họ có thể cảm thấy bớt cô đơn và cô lập. Những lợi ích của công nghệ này không bao giờ được bỏ qua.</p> <p>Tuy nhiên, những mối nguy hiểm tiềm ẩn của chế độ giọng nói nâng cao của ChatGPT cũng rất thực tế.</p> <p>Thời gian dành cho việc trò chuyện với bất kỳ bot nào là thời gian không thể dành cho việc tương tác với bạn bè và gia đình. Và những người dành nhiều thời gian với công nghệ có nguy cơ cao nhất trong việc thay thế các mối quan hệ với con người khác.</p> <p>Như OpenAI đã xác định, việc trò chuyện với bot cũng có thể làm ảnh hưởng đến các mối quan hệ hiện có của người dùng với những người khác. Họ có thể bắt đầu mong đợi bạn đời hoặc bạn bè của mình cư xử giống như những chatbot lịch sự, ngoan ngoãn và cung kính.</p> <p>Những <strong>ảnh hưởng lớn hơn của máy móc đối với văn hóa</strong> sẽ ngày càng nổi bật. Mặt tích cực, chúng cũng có thể cung cấp những hiểu biết sâu sắc về cách thức văn hóa hoạt động.</p> <p><strong>Tóm lại, trong khi chế độ giọng nói nâng cao của ChatGPT mang đến một bước tiến đáng kinh ngạc về khả năng giao tiếp giữa người và máy, nó cũng đặt ra những câu hỏi đạo đức và xã hội nghiêm trọng về việc hình thành các mối quan hệ nhân tạo và tác động của nó đến đời sống xã hội.</strong> Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ AI đòi hỏi chúng ta phải suy nghĩ kỹ lưỡng về những tác động lâu dài của nó đối với tương lai của mối quan hệ giữa con người và máy móc. </p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

ChatGPT: Khi Giọng Nói Trở Nên Quá Con Người - Mối Lo Ngại Về Mối Quan Hệ Giả Tạo

ChatGPT: Khi Giọng Nói Trở Nên Quá Con Người - Mối Lo Ngại Về Mối Quan Hệ Giả Tạo Phiên bản mới nhất của ChatGPT sở hữu một tính năng có th...

Read more »

Mistral, Công ty Trí tuệ Nhân tạo Hàng đầu của Pháp, Ra Mắt Pixtral - Mô hình AI Đa phương thức

<h2 id="section-0">Mistral, Công ty Trí tuệ Nhân tạo Hàng đầu của Pháp, Ra Mắt Pixtral - Mô hình AI Đa phương thức</h2> <p><strong>Mistral, một công ty trí tuệ nhân tạo hàng đầu tại Pháp, đã chính thức ra mắt Pixtral, một mô hình trí tuệ nhân tạo sở hữu khả năng đa phương thức.</strong></p> <p>Theo trang tin công nghệ TechCrunch ngày 11/9 (giờ địa phương), Pixtral 12B được xây dựng dựa trên Square, một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) khổng lồ do chính Mistral phát triển. Mô hình này có khả năng phân tích hình ảnh, thêm phụ đề cho hình ảnh, nhận diện đối tượng và trả lời câu hỏi dựa trên nội dung hình ảnh. Pixtral sở hữu tính năng "đa phương thức" cho phép nó hiểu không chỉ văn bản mà còn cả hình ảnh trực quan. Đáng chú ý, Mistral đã công khai mã nguồn của Pixtral, cho phép bất kỳ ai cũng có thể sử dụng nó cho mục đích thương mại.</p> <p>Khả năng đa phương thức của Pixtral tương tự như Claude, một mô hình đối thủ, nhưng không bao gồm khả năng tạo ra hình ảnh. Tuy nhiên, điểm khác biệt quan trọng là Pixtral được phát hành dưới dạng mã nguồn mở, khác với Claude.</p> <p>Vào tháng 6 vừa qua, Mistral đã nhận được khoản đầu tư 600 triệu euro với mức định giá doanh nghiệp là 5,8 tỷ euro. Ngoài Samsung và Nvidia, các công ty như IBM, Cisco, Salesforce và BNP Paribas cũng tham gia vào vòng gọi vốn này. Các quỹ đầu tư mạo hiểm từ Thung lũng Silicon, bao gồm General Catalyst, Andreessen Horowitz và Lightspeed Venture Partners, cũng góp mặt.</p> <p><strong>Tóm lại, Pixtral là một bước tiến đáng kể trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đa phương thức. Việc phát hành mã nguồn mở của Pixtral hứa hẹn mở ra nhiều cơ hội ứng dụng rộng rãi cho cộng đồng, thúc đẩy sự phát triển của công nghệ AI trong tương lai.</strong></p><ul> </ul><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Mistral, Công ty Trí tuệ Nhân tạo Hàng đầu của Pháp, Ra Mắt Pixtral - Mô hình AI Đa phương thức

Mistral, Công ty Trí tuệ Nhân tạo Hàng đầu của Pháp, Ra Mắt Pixtral - Mô hình AI Đa phương thức Mistral, một công ty trí tuệ nhân tạo hàng ...

Read more »

Ứng dụng StrivePD tích hợp AI tạo báo cáo hàng tháng để quản lý bệnh Parkinson hiệu quả

<h2 id="section-0">Ứng dụng StrivePD tích hợp AI tạo báo cáo hàng tháng để quản lý bệnh Parkinson hiệu quả</h2> <p><strong>Ứng dụng StrivePD của Rune Labs vừa ra mắt tính năng mới sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để tạo ra các báo cáo lâm sàng hàng tháng. Những báo cáo này dựa trên dữ liệu thu thập liên tục từ người dùng, giúp theo dõi sự tiến triển của bệnh Parkinson theo thời gian.</strong></p> <p>Tính năng StrivePD-AI này sử dụng trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (GenAI) để kết hợp các dữ liệu về triệu chứng, tác dụng phụ của thuốc, hoạt động thể chất (ghi nhận từ Apple Fitness hoặc nhật ký trên StrivePD như đi bộ, tập yoga), huyết áp, giấc ngủ và tâm trạng. Dữ liệu này được xử lý bởi mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) Claude 3.5 của Anthropic.</p> <p><strong>Ứng dụng StrivePD đã được Cục Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ (FDA) chấp thuận để theo dõi các triệu chứng vận động của bệnh Parkinson thông qua cảm biến chuyển động trên Apple Watch.</strong> Nhờ vậy, bác sĩ có thể tiếp cận dữ liệu bên ngoài các buổi khám, giúp điều chỉnh phác đồ điều trị và chăm sóc phù hợp hơn.</p> <p>Brian Pepin, Giám đốc điều hành của Rune Labs, cho biết: “Chúng tôi đang xây dựng StrivePD thành một trợ thủ chăm sóc hàng đầu cho bệnh nhân Parkinson. Những báo cáo lâm sàng mới này sẽ cung cấp cho bệnh nhân những hiểu biết cá nhân hóa và xu hướng triệu chứng cập nhật giữa các lần khám bác sĩ."</p> <p>Ông Pepin cũng nhấn mạnh rằng: “Thực tế đáng buồn là hiện nay đang thiếu chuyên gia điều trị bệnh Parkinson, và tình hình này ngày càng trở nên nghiêm trọng hơn. Hầu hết bệnh nhân Parkinson đều gặp khó khăn trong việc tiếp cận với dịch vụ chăm sóc y tế đầy đủ”. Việc tiếp cận chăm sóc sức khỏe cho bệnh nhân Parkinson, đặc biệt là một số nhóm đối tượng, có thể gặp nhiều thử thách.</p> <p>Tuy nhiên, ông tin rằng GenAI và các mô hình ngôn ngữ lớn có tiềm năng to lớn để giải quyết những thách thức này. Ông chia sẻ: “Chúng giúp trao quyền cho bệnh nhân tự chăm sóc sức khỏe tốt hơn, sử dụng dữ liệu hiệu quả hơn, liên hệ các triệu chứng và truyền tải thông tin phức tạp một cách thân thiện với người dùng.”</p> <p><strong>Tính năng StrivePD-AI đã được thử nghiệm với một số lượng hạn chế bệnh nhân hồi đầu năm nay và hiện đã được triển khai rộng rãi thông qua ứng dụng StrivePD.</strong> Các tính năng nâng cao phụ thuộc vào nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe hoặc bảo hiểm của từng bệnh nhân. Rune cam kết bảo mật dữ liệu bằng cách tuân thủ các quy định về bảo vệ và minh bạch dữ liệu.</p> <p><strong>Dennis Tinley, một người chăm sóc bệnh nhân Parkinson chia sẻ:</strong> "Là người chăm sóc, tôi luôn hào hứng với sự xuất hiện của các công nghệ mới có thể giúp làm sáng tỏ tình trạng bệnh Parkinson của vợ tôi. Những báo cáo lâm sàng này cung cấp cho chúng tôi bản tóm tắt hàng tháng về sức khỏe của bà ấy, cho phép theo dõi sự tiến triển, đánh giá hiệu quả của thuốc và chia sẻ những thông tin quý báu với đội ngũ chăm sóc."</p> <p><strong>Kevin, một người dùng StrivePD ở Florida, cũng chia sẻ:</strong> "Việc tiếp cận dữ liệu giúp tôi chủ động hơn trong việc chăm sóc sức khỏe. Những báo cáo mới này cung cấp cho tôi thông tin ngắn gọn nhưng toàn diện để chia sẻ với đội ngũ chăm sóc y tế. Tôi đã có thể cho bác sĩ xem báo cáo của mình và bác sĩ đã có thể điều chỉnh phác đồ dùng thuốc và thời gian uống thuốc dựa trên dữ liệu, giúp giảm bớt tình trạng run tay vào ban ngày."</p> <p><strong>Ngoài các báo cáo lâm sàng gửi hàng tháng qua email, StrivePD-AI còn cung cấp các lời khuyên cá nhân hóa,</strong> ví dụ như các bài tập thể dục để cải thiện vận động, cách giảm nguy cơ té ngã, lời khuyên về việc kiểm soát tâm trạng và giấc ngủ – hai triệu chứng không vận động thường gặp ở bệnh nhân Parkinson.</p> <p><strong>Tóm lại, StrivePD-AI là một bước tiến đáng kể trong việc sử dụng AI để hỗ trợ quản lý bệnh Parkinson.</strong> Ứng dụng này mang đến hy vọng mới cho bệnh nhân và người nhà, giúp họ theo dõi tình trạng sức khỏe, điều chỉnh phác đồ điều trị và nâng cao chất lượng cuộc sống.</p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Ứng dụng StrivePD tích hợp AI tạo báo cáo hàng tháng để quản lý bệnh Parkinson hiệu quả

Ứng dụng StrivePD tích hợp AI tạo báo cáo hàng tháng để quản lý bệnh Parkinson hiệu quả Ứng dụng StrivePD của Rune Labs vừa ra mắt tính năn...

Read more »

Anthropic Mở Rộng Thị Trường Doanh Nghiệp AI với "Workspaces"

<h2 id="section-0">Anthropic Mở Rộng Thị Trường Doanh Nghiệp AI với "Workspaces"</h2> <p><strong>Anthropic, startup trí tuệ nhân tạo, vừa ra mắt tính năng mới có tên "Workspaces", nhắm mục tiêu trực tiếp vào các doanh nghiệp.</strong></p> <p>Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT đang được sử dụng thường xuyên để hoàn thành các nhiệm vụ trong tổ chức. Giờ đây, Anthropic - nhà phát triển chatbot Claude - đang tích cực hướng đến các doanh nghiệp để triển khai các sản phẩm AI thế hệ mới của mình. </p> <p>Đối thủ của OpenAI này đã nhận được sự hậu thuẫn từ các gã khổng lồ công nghệ như Amazon và Google. Chỉ vài tuần trước, Anthropic đã giới thiệu "Claude Enterprise" - trợ lý AI dành riêng cho doanh nghiệp. </p> <p>Việc công bố "Workspaces" vào ngày 10 tháng 9 đánh dấu một bước tiến nữa củng cố vị thế của Anthropic trên thị trường AI doanh nghiệp. Trong một bài đăng trên blog, Anthropic mô tả công cụ này là "<strong>môi trường độc đáo cho phép bạn tổ chức tài nguyên, đơn giản hóa quyền truy cập và thiết lập giới hạn chi tiêu và tỷ lệ tùy chỉnh ở cấp độ chi tiết hơn</strong>".</p> <p align="center"> <img alt="Hình ảnh sản phẩm hiển thị các Workspaces khác nhau" src="https://www.anthropic.com/_next/image?url=https%3A%2F%2Fwww-cdn.anthropic.com%2Fimages%2F4zrzovbb%2Fwebsite%2Fb1d7b6063cb4dd24a6e567ae74be78d01ee4a8d7-3024x1257.png&w=3840&q=75" width="50%" /><br /> <i>Anthropic Workspaces</i> </p> <p><strong>Workspaces của Anthropic cung cấp những gì?</strong></p> <p>Nhóm Anthropic đã nêu ra 5 trường hợp sử dụng khác nhau cho Workspaces:</p> <ul> <li><strong>Quản lý chi phí API:</strong> Giới hạn chi tiêu hàng tháng có thể được thực hiện thông qua Workspaces, cho phép doanh nghiệp "kiểm soát chặt chẽ" chi phí sử dụng API.</li> <li><strong>Quản lý tỷ lệ:</strong> Giới hạn tỷ lệ cho mỗi workspace có thể được điều chỉnh độc lập trong khi vẫn nằm trong giới hạn tổng thể. Điều này giúp quản lý tốt hơn tải trên các triển khai và bộ phận khác nhau.</li> <li><strong>Nâng cao bảo mật:</strong> Quyền truy cập người dùng được gán ở cấp độ workspace, cải thiện tính bảo mật của tài khoản.</li> <li><strong>Theo dõi hiệu suất:</strong> Mỗi workspace có thể được giám sát để thu thập thông tin chi tiết về việc sử dụng API, cùng với phân tích chi phí. Điều này giúp theo dõi và tối ưu hóa việc phân bổ tài nguyên.</li> <li><strong>Tổ chức tài nguyên:</strong> Khóa API, dữ liệu sử dụng và cài đặt có thể được sắp xếp thành "các nhóm logic phù hợp với dự án hoặc môi trường của bạn" thông qua công cụ này.</li> </ul> <p>Tính năng này đã được triển khai và có sẵn cho tất cả người dùng API của Anthropic trong Console.</p> <p><strong>Tóm tắt:</strong></p> <ul> <li>Anthropic đã ra mắt "Workspaces" để nâng cao khả năng kiểm soát triển khai AI cho doanh nghiệp.</li> <li>Workspaces cung cấp các tính năng như giới hạn chi tiêu hàng tháng, quản lý tỷ lệ và quyền truy cập người dùng.</li> <li>Tính năng này nhằm mục đích tối ưu hóa việc sử dụng API và hiện đã có sẵn cho tất cả người dùng API của Anthropic.</li></ul><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Anthropic Mở Rộng Thị Trường Doanh Nghiệp AI với "Workspaces"

Anthropic Mở Rộng Thị Trường Doanh Nghiệp AI với "Workspaces" Anthropic, startup trí tuệ nhân tạo, vừa ra mắt tính năng mới có tê...

Read more »

AnswerRocket Hỗ trợ Gemini & Claude LLM để Mang Đến Giải pháp Trí tuệ Nhân tạo Linh hoạt

<h2 id="section-0">AnswerRocket Hỗ trợ Gemini & Claude LLM để Mang Đến Giải pháp Trí tuệ Nhân tạo Linh hoạt</h2> <p><strong>AnswerRocket, một công ty phân tích dữ liệu dựa trên trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (GenAI) có trụ sở tại Atlanta, vừa thông báo hỗ trợ cả hai mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) Gemini và Anthropic Claude.</strong> Sự phát triển này nằm trong khuôn khổ cam kết duy trì tính linh hoạt của LLM, cho phép khách hàng lựa chọn mô hình ngôn ngữ phù hợp nhất với nhu cầu kinh doanh của họ.</p> <p>Alon Goren, Giám đốc điều hành của AnswerRocket, giải thích phương pháp tiếp cận của công ty: "Triết lý của AnswerRocket tập trung vào các giải pháp AI có thể kết hợp, cho phép khách hàng có toàn quyền kiểm soát trong việc lựa chọn nhà cung cấp dịch vụ đám mây, LLM và các mô hình được sử dụng trong trợ lý AI của họ."</p> <p>"Khả năng kết hợp này cho phép các doanh nghiệp xây dựng các giải pháp AI được cá nhân hóa dựa trên yêu cầu cụ thể của họ, đảm bảo họ có thể tận dụng các công cụ và công nghệ tốt nhất hiện có trên thị trường. Chúng tôi đang trao cho khách hàng quyền cân bằng giữa tốc độ, chi phí và khả năng của mô hình khi các mô hình mới liên tục xuất hiện trên thị trường."</p> <p><strong>Nền tảng AnswerRocket tích hợp nhiều mô hình LLM khác nhau, cho phép doanh nghiệp triển khai để tạo ra các trợ lý AI đối thoại cho mục đích phân tích dữ liệu.</strong> Các mô hình được hỗ trợ bao gồm GPT-4o và GPT-4o mini của OpenAI, Gemini Flash và Gemini Pro của Google, cũng như Claude 3.5 Sonnet và Claude 3 Opus của Anthropic. Sự tích hợp này cho phép doanh nghiệp lựa chọn các LLM khác nhau cho các nhiệm vụ riêng biệt, tối ưu hóa thông tin chi tiết dữ liệu bằng cách sử dụng các mô hình phù hợp nhất.</p> <p>Việc áp dụng phương pháp tiếp cận không phụ thuộc vào LLM cho các thách thức phân tích cung cấp cho các công ty khả năng tối ưu hóa, tùy chỉnh và xây dựng khả năng phục hồi cho quy trình phân tích dữ liệu của họ. Tính linh hoạt này ngày càng trở nên quan trọng trong bối cảnh AI không ngừng phát triển. Các doanh nghiệp nay có thể đáp ứng các nhiệm vụ cụ thể, cho dù liên quan đến dữ liệu có cấu trúc hay không có cấu trúc, với độ chính xác cao hơn.</p> <p><strong>AnswerRocket tăng tốc triển khai AI bằng cách cung cấp các giải pháp mạnh mẽ nhưng vẫn có khả năng thích ứng.</strong> Nền tảng này hỗ trợ lựa chọn mô hình cho nhiều chức năng, chẳng hạn như trải nghiệm trò chuyện, sáng tạo nội dung, nhúng và đánh giá phản hồi. Ngoài ra, nó cho phép điều chỉnh cài đặt LLM, bao gồm giới hạn mã thông báo và số liệu chi phí, đồng thời hỗ trợ kết hợp các mô hình trong quy trình làm việc để giải quyết các môi trường dữ liệu phức tạp. Hoạt động của LLM cũng có thể được giám sát thông qua các công cụ mở như LangSmith, đảm bảo sự giám sát và trách nhiệm giải trình cao hơn.</p> <p>Sử dụng AI có trách nhiệm là một thành phần quan trọng trong khuôn khổ của AnswerRocket, trong đó tích hợp các mô hình cơ sở đã được chứng minh với các biện pháp bảo vệ tích hợp để ngăn chặn định kiến và thúc đẩy sự công bằng. Khách hàng có thể điều chỉnh các biện pháp bảo vệ này cho phù hợp với các tiêu chuẩn đạo đức cụ thể của họ, hỗ trợ việc phát triển các trợ lý AI minh bạch và đạo đức.</p> <p><strong>Khuôn khổ AI có trách nhiệm cũng bao gồm việc kiểm tra và đánh giá tự động nghiêm ngặt, đảm bảo rằng mỗi kỹ năng hoặc Trợ lý AI đều được xác thực về tính nhất quán, độ tin cậy và sự phù hợp với dữ liệu cơ sở.</strong> Bằng cách tích hợp các thực tiễn này vào Vòng đời Phát triển Phần mềm (SDLC), AnswerRocket giảm thiểu nhu cầu giám sát của con người trong khi vẫn duy trì các tiêu chuẩn cao về độ tin cậy và trách nhiệm giải trình.</p> <p><strong>Tóm lại, sự hỗ trợ của AnswerRocket đối với Gemini và Claude LLM thể hiện cam kết của họ trong việc cung cấp cho khách hàng quyền lựa chọn và linh hoạt trong việc xây dựng các giải pháp AI tối ưu cho nhu cầu kinh doanh của họ, đồng thời vẫn đảm bảo các tiêu chuẩn cao về đạo đức và trách nhiệm giải trình.</strong></p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

AnswerRocket Hỗ trợ Gemini & Claude LLM để Mang Đến Giải pháp Trí tuệ Nhân tạo Linh hoạt

AnswerRocket Hỗ trợ Gemini & Claude LLM để Mang Đến Giải pháp Trí tuệ Nhân tạo Linh hoạt AnswerRocket, một công ty phân tích dữ liệu dự...

Read more »

Điều chỉnh Kỳ vọng: Trí tuệ Nhân tạo - Công cụ Hỗ trợ, Không Phải Giải Pháp Thần Kỳ

<h2 id="section-0">Điều chỉnh Kỳ vọng: Trí tuệ Nhân tạo - Công cụ Hỗ trợ, Không Phải Giải Pháp Thần Kỳ</h2> <p><strong>Ashwin Ballal, Giám đốc Thông tin của Freshworks, chia sẻ quan điểm về việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong kinh doanh.</strong></p> <p>Trí tuệ nhân tạo đang mở ra tiềm năng to lớn trong việc cách mạng hóa trải nghiệm khách hàng và tối ưu hóa hoạt động kinh doanh. Tất cả chúng ta đều mong muốn có những giải pháp đơn giản, giúp hoàn thành công việc nhanh chóng và với nỗ lực tối thiểu, và AI dường như đang hướng đến điều đó - ít nhất là giúp giảm bớt gánh nặng.</p> <p>Nghiên cứu cho thấy rằng các bộ phận CNTT đang dẫn đầu trong việc áp dụng AI, với 85% sử dụng các công cụ AI hàng tuần. Tuy nhiên, giữa tâm điểm của sự cường điệu, các Giám đốc CNTT cần điều chỉnh kỳ vọng và hiểu rằng AI là một công cụ mạnh mẽ, không phải là giải pháp thần kỳ. Mặc dù AI có thể thúc đẩy những cải tiến đáng kể, nhưng nó đòi hỏi sự lập kế hoạch và tích hợp cẩn thận để khai thác tối đa giá trị thực sự của nó. Dưới đây là một số điểm cần xem xét:</p> <h3 id="section-1">1. Nâng cao Tư duy Phát triển</h3> <p>Chuyển đổi từ tư duy cố định sang <strong>tư duy phát triển</strong> cho phép các nhà lãnh đạo nhìn nhận AI không phải là một giải pháp chung cho mọi vấn đề, mà là một công cụ năng động cần học hỏi và thích nghi liên tục. Sự thay đổi này giúp tránh những cạm bẫy của việc "chữa cháy" và thúc đẩy lập kế hoạch và thực hiện chủ động. Theo đuổi tư duy này khuyến khích một cách tiếp cận chiến lược hơn đối với AI - một cách tiếp cận dự đoán những thách thức và điều chỉnh chiến lược cho phù hợp.</p> <p>Ví dụ, khi triển khai chatbot AI, những người không thuộc bộ phận CNTT trong công ty thường kỳ vọng kết quả tức thì và hoàn hảo. Tư duy phát triển thay đổi cách tiếp cận này bằng cách bắt đầu với việc triển khai từng giai đoạn và thu thập phản hồi để liên tục hoàn thiện chatbot. Tư duy này bao gồm việc đặt ra mục tiêu thực tế, lên kế hoạch cho các bản cập nhật liên tục và chủ động giải quyết các thách thức. Bằng cách xem AI như một công cụ lặp đi lặp lại thay vì một giải pháp nhanh chóng, công ty đảm bảo triển khai chiến lược, hiệu quả hơn, hỗ trợ cải tiến liên tục.</p> <h3 id="section-2">2. Hiểu Rõ Chi Phí Thực Sự Của AI</h3> <p>Mỗi Giám đốc CNTT đều tìm cách tối ưu hóa ngân sách - nay thậm chí còn quan trọng hơn bao giờ hết. Triển khai AI đòi hỏi cam kết tài chính đáng kể, bao gồm cả phần cứng chuyên dụng như GPU và nhân lực có tay nghề cao. Một cuộc khảo sát của Ernst & Young LLP vào tháng 7 năm 2024 cho thấy các nhà lãnh đạo đầu tư 5% trở lên ngân sách vào AI thấy năng suất nhân viên tăng 14 điểm phần trăm so với những người đầu tư ít hơn.</p> <p>Mặc dù có tiềm năng chuyển đổi, nhưng sự thành công của AI phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng vững chắc, quản trị và phát triển nhân tài. Hiện tại, chỉ 36% nhà lãnh đạo đầu tư đầy đủ vào cơ sở hạ tầng dữ liệu, 54% tập trung vào AI có đạo đức và 37% cung cấp đào tạo AI toàn diện. Việc hỗ trợ nền tảng không đầy đủ có thể dẫn đến các khoản đầu tư thất bại.</p> <p>Chi phí có thể lên tới hàng triệu đô la, điều này có thể gây thách thức cho các doanh nghiệp nhỏ hơn. Tuy nhiên, với sự lập kế hoạch và quản lý hiệu quả, AI có thể tiếp cận được với các công ty ở mọi quy mô. Một cuộc khảo sát của Forbes Advisor cho thấy 90% người được hỏi kỳ vọng AI tạo sinh sẽ tác động tích cực đến doanh nghiệp của họ trong vòng 12 tháng, với 70% tin rằng nó sẽ đơn giản hóa việc tạo nội dung. Hiểu rõ chi phí và yêu cầu là chìa khóa để khai thác AI một cách hiệu quả.</p> <h3 id="section-3">3. Phân biệt Sự Cường điệu và Thực tế</h3> <p>Mặc dù có sự hào hứng xung quanh các sáng kiến AI nổi bật, nhưng không phải tất cả đều đạt được kết quả mong muốn. Triển khai AI hiệu quả đòi hỏi sự tích hợp chu đáo và kỳ vọng thực tế. Các Giám đốc CNTT phải đặt ra mục tiêu thực tiễn và giáo dục các bên liên quan về lợi ích và hạn chế của AI.</p> <p>Hội nghị Thượng đỉnh Dữ liệu & Phân tích của Gartner, Inc. vào tháng 7 năm 2024 tại Sydney cho thấy ít nhất 30% dự án AI tạo sinh "sẽ bị hủy bỏ sau khi chứng minh khái niệm vào cuối năm 2025 do chất lượng dữ liệu kém, kiểm soát rủi ro không đầy đủ, chi phí leo thang hoặc giá trị kinh doanh không rõ ràng." Sự chênh lệch này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc lập kế hoạch và thực hiện cẩn thận để đảm bảo các sáng kiến AI thành công.</p> <h3 id="section-4">4. Cân bằng Đổi mới và Quản lý Rủi ro</h3> <p>Khi công nghệ phát triển, nhiều yếu tố cần được xem xét. Là người bảo vệ tổ chức, điều quan trọng là các Giám đốc CNTT phải xác định các rủi ro tiềm ẩn và triển khai các biện pháp bảo vệ phù hợp. Chúng ta cần hợp tác chặt chẽ với các chuyên gia pháp lý để hiểu đầy đủ những rủi ro này. Hiện tại, chúng ta đang ở giai đoạn đầu và các tiêu chuẩn đã được thiết lập cho AI vẫn đang được phát triển. Mặc dù chúng ta có các công cụ AI, nhưng các ứng dụng và tiêu chuẩn cụ thể cho việc sử dụng chúng vẫn chưa được xác định.</p> <p>Các dự án AI yêu cầu đánh giá và điều chỉnh liên tục. Việc thiết lập vòng phản hồi và số liệu hiệu suất giúp các Giám đốc CNTT theo dõi tiến độ và điều chỉnh chiến lược cho phù hợp với mục tiêu kinh doanh. Theo Nghiên cứu Tình hình của Giám đốc CNTT năm 2024 của Foundry, các Giám đốc CNTT ngày càng tham gia vào các sáng kiến AI và dự đoán sự tham gia lớn hơn vào an ninh mạng (70%), bảo mật và tuân thủ dữ liệu (61%) và phân tích dữ liệu (54%). Điều này nhấn mạnh sự cần thiết của một cách tiếp cận cân bằng kết hợp đổi mới với quản lý rủi ro nghiêm ngặt và giám sát chiến lược để đảm bảo rằng các khoản đầu tư AI mang lại kết quả có ý nghĩa và bền vững.</p> <p>Không có gì gọi là giải pháp thần kỳ trong công nghệ, và AI - mặc dù hữu ích - chắc chắn không phải là một. Các Giám đốc CNTT cần duy trì quan điểm cân bằng. Triển khai hiệu quả đòi hỏi sự hiểu biết về chi phí, nhu cầu cơ sở hạ tầng và sự phù hợp chiến lược. Bằng cách đặt ra mục tiêu thực tế, đầu tư vào các yếu tố nền tảng và quản lý kỳ vọng, các tổ chức có thể điều hướng sự phức tạp của AI và khai thác lợi ích của nó để đạt được thành công lâu dài. </p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Điều chỉnh Kỳ vọng: Trí tuệ Nhân tạo - Công cụ Hỗ trợ, Không Phải Giải Pháp Thần Kỳ

Điều chỉnh Kỳ vọng: Trí tuệ Nhân tạo - Công cụ Hỗ trợ, Không Phải Giải Pháp Thần Kỳ Ashwin Ballal, Giám đốc Thông tin của Freshworks, chia ...

Read more »