Agent.ai.vn

Bài viết: "Kỳ thi cuối cùng của nhân loại" ra đời nhằm thử thách trí tuệ nhân tạo

<h2 id="section-0">Bài viết: "Kỳ thi cuối cùng của nhân loại" ra đời nhằm thử thách trí tuệ nhân tạo</h2>
Giới thiệu:
Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng phát triển mạnh mẽ và vượt qua nhiều thử thách từng được xem là khó nhằn, một nhóm chuyên gia công nghệ đã đưa ra một sáng kiến mới: "Kỳ thi cuối cùng của nhân loại" (Humanity's Last Exam). Mục tiêu của dự án này là tạo ra một bài kiểm tra khó khăn nhằm đánh giá khả năng của AI ở cấp độ chuyên gia và xác định thời điểm mà AI thực sự đạt đến đỉnh cao trí tuệ.
Mục đích và ý nghĩa:
"Kỳ thi cuối cùng của nhân loại" được khởi xướng bởi Trung tâm An toàn Trí tuệ nhân tạo (CAIS) và công ty khởi nghiệp Scale AI. Dự án này nhằm giải quyết vấn đề các bài kiểm tra chuẩn thông thường đang dần trở nên lỗi thời khi AI dễ dàng vượt qua chúng. Các chuyên gia nhận thấy AI đã đạt được những bước tiến vượt bậc trong việc giải quyết các bài toán logic và kiến thức cơ bản, thậm chí vượt xa con người trong một số lĩnh vực. 
Dan Hendrycks, giám đốc điều hành của CAIS và cố vấn cho xAI (công ty khởi nghiệp của Elon Musk), cho biết AI đã "phá hủy" các bài kiểm tra lý luận phổ biến nhất. Ông là đồng tác giả của hai bài báo năm 2021 đề xuất các bài kiểm tra AI, bao gồm một bài kiểm tra kiến thức đại học (lịch sử Mỹ,…) và một bài kiểm tra tư duy toán học cấp độ thi đấu. Trước đây, AI thường đưa ra các câu trả lời ngẫu nhiên cho các câu hỏi trong các bài kiểm tra này, nhưng hiện tại, AI đã vượt trội hơn rất nhiều. Chẳng hạn, mô hình Claude của Anthropic đã tăng điểm từ 77% lên gần 89% trong bài kiểm tra kiến thức đại học chỉ trong vòng một năm.
Thách thức AI với những bài toán mới:
Các bài kiểm tra thông thường đang mất đi ý nghĩa khi AI dễ dàng vượt qua. Theo Báo cáo Chỉ số AI của Đại học Stanford, AI dường như gặp khó khăn với các bài kiểm tra ít được sử dụng hơn, liên quan đến việc lập kế hoạch và nhận dạng các mẫu hình ảnh. Điều này cho thấy việc lập kế hoạch và tư duy trừu tượng có thể là những thước đo tốt hơn về trí thông minh. Tuy nhiên, Hendrycks cho rằng khía cạnh hình ảnh của các bài kiểm tra như ARC-AGI khiến nó không phù hợp để đánh giá các mô hình ngôn ngữ.
Bảo mật và tính minh bạch:
Một số chuyên gia ngành nhận thấy rằng các câu trả lời cho các bài kiểm tra chuẩn đã được đưa vào dữ liệu huấn luyện AI. Vì vậy, "Kỳ thi cuối cùng của nhân loại" sẽ bao gồm các câu hỏi được giữ bí mật để đảm bảo AI không sử dụng kỹ thuật ghi nhớ để trả lời.
Cách thức tham gia:
Kỳ thi sẽ bao gồm ít nhất 1000 câu hỏi do cộng đồng đóng góp. Thời hạn gửi câu hỏi là ngày 1 tháng 11. Các câu hỏi sẽ trải qua quá trình bình duyệt và những câu hỏi xuất sắc nhất sẽ được trao giải thưởng lên đến 5.000 USD do Scale AI tài trợ. Người tham gia được khuyến khích đưa ra những câu hỏi khó, thách thức người không chuyên, nhưng đồng thời không được liên quan đến vũ khí, một lĩnh vực mà các chuyên gia cho rằng AI không nên nghiên cứu.
Kết luận:
"Kỳ thi cuối cùng của nhân loại" là một nỗ lực đáng chú ý nhằm tạo ra một bài kiểm tra đủ sức thách thức trí tuệ nhân tạo. Dự án này có ý nghĩa quan trọng trong việc đánh giá chính xác khả năng của AI, từ đó giúp con người có cái nhìn rõ ràng hơn về tiềm năng và hạn chế của AI trong tương lai. Sự tham gia của cộng đồng trong việc đóng góp câu hỏi cũng góp phần vào sự minh bạch và tính cạnh tranh của bài kiểm tra này, đồng thời thúc đẩy sự phát triển AI theo hướng an toàn và có lợi cho con người. <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Bài viết: "Kỳ thi cuối cùng của nhân loại" ra đời nhằm thử thách trí tuệ nhân tạo

Bài viết: "Kỳ thi cuối cùng của nhân loại" ra đời nhằm thử thách trí tuệ nhân tạo Giới thiệu: Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo (A...

tháng 9 18, 2024

Không có mô hình AI lớn nào là an toàn tuyệt đối, nhưng một số mô hình an toàn hơn những mô hình khác

<h2 id="section-0">Không có mô hình AI lớn nào là an toàn tuyệt đối, nhưng một số mô hình an toàn hơn những mô hình khác</h2>
Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang ngày càng phổ biến, nhưng khả năng tạo ra nội dung độc hại của chúng đang là mối lo ngại lớn. Một nghiên cứu gần đây của Chatterbox Labs cho thấy rằng tất cả các LLM hàng đầu đều có thể tạo ra nội dung có hại, nhưng Anthropic Claude 3.5 lại vượt trội hơn các đối thủ trong việc ngăn chặn các phản hồi này.
Bài viết này của The Register tập trung vào kết quả của một thử nghiệm độc lập về tính an toàn của các mô hình AI. Chatterbox Labs đã sử dụng bộ công cụ AIMI để đánh giá 8 LLM phổ biến trên các tiêu chí như công bằng, độc hại, quyền riêng tư và bảo mật. Kết quả cho thấy, không có mô hình nào hoàn toàn an toàn trước các yêu cầu kích hoạt nội dung độc hại, bao gồm cả nội dung vi phạm pháp luật, hướng dẫn gây hại hoặc thông tin sai lệch.
Anthropic, công ty đứng sau Claude 3.5, được đánh giá là có hiệu quả nhất trong việc ngăn chặn các phản hồi có hại. Theo Stuart Battersby, CTO của Chatterbox Labs, Anthropic đã xây dựng một hệ thống "hàng rào bảo vệ" (guardrails) hiệu quả hơn trong việc nhận biết và từ chối các yêu cầu độc hại. 
Vậy Anthropic đã làm gì khác biệt? 
Theo Stuart Ritchie, người phụ trách truyền thông nghiên cứu của Anthropic, công ty này có một phương pháp độc đáo tập trung vào nghiên cứu thực nghiệm và phát triển các hệ thống AI an toàn hơn. 
<ul>
<li>Họ áp dụng "Chính sách mở rộng có trách nhiệm" (Responsible Scaling Policy), chỉ phát triển các mô hình tiên tiến hơn nếu đạt được các tiêu chuẩn an toàn nghiêm ngặt và sẵn sàng đánh giá công khai cả khả năng lẫn các biện pháp bảo mật của mô hình.</li>
<li>Họ tiên phong trong các lĩnh vực như giám sát có thể mở rộng và học tập định hướng quy trình, nhằm tạo ra các hệ thống AI cơ bản an toàn hơn và phù hợp hơn với các giá trị của con người.</li>
<li>Họ đầu tư mạnh vào khả năng giải thích cơ chế (mechanistic interpretability) để hiểu rõ cách thức hoạt động bên trong của các mô hình.</li>
</ul>
Anthropic cũng sử dụng phương pháp "Trí tuệ nhân tạo Hiến pháp" (Constitutional AI), một cách tiếp cận sáng tạo để huấn luyện các mô hình tuân theo các nguyên tắc đạo đức và hành xử an toàn thông qua việc tự giám sát và tranh luận, từ đó giúp chúng tự học cách phù hợp với giá trị và ý định của con người.
Tuy nhiên, các biện pháp an toàn này không phải là hoàn hảo. Giống như bất kỳ cơ chế bảo mật nào, "hàng rào bảo vệ" của AI đôi khi cũng không thể phát hiện và ngăn chặn mọi trường hợp nội dung độc hại. 
"Jailbreaking", hay "bẻ khóa", là một kỹ thuật mà người dùng có thể sử dụng để lách qua các hàng rào bảo vệ và khiến mô hình tạo ra các phản hồi không mong muốn. Chatterbox Labs đã thử nghiệm khả năng bẻ khóa trên tất cả các mô hình được thử nghiệm và xác định rằng không có mô hình nào hoàn toàn miễn nhiễm với kỹ thuật này.
Kết luận:
Nghiên cứu của Chatterbox Labs cho thấy rằng việc bảo đảm tính an toàn của các mô hình AI là một thách thức lớn. Mặc dù các công ty đang nỗ lực phát triển các phương pháp bảo vệ và "hàng rào bảo vệ", nhưng vẫn còn nhiều việc phải làm để đảm bảo rằng các LLM được sử dụng một cách an toàn và có trách nhiệm. 
Anthropic đang dẫn đầu trong lĩnh vực này với các cách tiếp cận độc đáo và cam kết với sự phát triển AI an toàn, nhưng điều quan trọng là phải tiếp tục nghiên cứu và phát triển các biện pháp bảo vệ tốt hơn để đảm bảo AI phục vụ lợi ích cho nhân loại.
Ghi chú:
<ul>
<li>Bài viết ban đầu có đưa ra một số ví dụ cụ thể về việc mô hình AI có thể tạo ra các phản hồi độc hại, cũng như mô tả chi tiết cách Anthropic tiếp cận với vấn đề an toàn AI. Các thông tin này đã được tóm tắt và kết hợp vào bài viết này.</li>
<li>Ngoài ra, bài viết ban đầu có kèm theo bảng kết quả thử nghiệm, nhưng do không thể hiển thị trực tiếp trong văn bản này nên tôi đã tóm tắt nội dung quan trọng trong bảng.</li>
<li>Một số chi tiết kỹ thuật liên quan đến AI (như RLHF, Constitutional AI, red-teaming) được giữ nguyên để người đọc có thể hiểu rõ hơn về các khía cạnh kỹ thuật của vấn đề. </li>
</ul> <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Không có mô hình AI lớn nào là an toàn tuyệt đối, nhưng một số mô hình an toàn hơn những mô hình khác

Không có mô hình AI lớn nào là an toàn tuyệt đối, nhưng một số mô hình an toàn hơn những mô hình khác Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang n...

tháng 9 18, 2024

Gemini trên Web Nâng Cao Khả Năng Tích Hợp với Google Keep và Google Tasks

<h2 id="section-0">Gemini trên Web Nâng Cao Khả Năng Tích Hợp với Google Keep và Google Tasks</h2>
Google vừa công bố rằng Gemini trên Web giờ đây hỗ trợ mở rộng tích hợp với Google Keep và Google Tasks, mang đến cho người dùng trải nghiệm liền mạch và hiệu quả hơn trong việc quản lý ghi chú và công việc.
Tính năng này cho phép người dùng Gemini dễ dàng truy cập và tương tác với dữ liệu trong Google Keep và Google Tasks, mở ra nhiều khả năng mới trong việc sử dụng AI. Ví dụ, người dùng có thể yêu cầu Gemini tạo ra một danh sách việc cần làm mới trong Google Tasks dựa trên các ghi chú trong Google Keep, hoặc sử dụng Gemini để sắp xếp lại và ưu tiên các nhiệm vụ trong Google Tasks.
Việc tích hợp Google Keep và Google Tasks vào Gemini trên Web là một bước tiến quan trọng trong việc phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Nó không chỉ giúp đơn giản hóa các tác vụ hàng ngày mà còn tạo điều kiện cho người dùng khai thác sức mạnh của AI một cách hiệu quả hơn trong công việc và cuộc sống.
Ngoài ra, Google cũng đang tích cực phát triển và nâng cấp Gemini với nhiều tính năng mới:
<ul>
<li>Gemini Live đang được triển khai rộng rãi đến người dùng miễn phí trên Android, cho phép họ sử dụng nhiều giọng nói khác nhau.</li>
<li>Ứng dụng di động Gemini được thiết kế lại giao diện trang chủ và bổ sung tính năng “Gems” - một tính năng hỗ trợ cá nhân hóa trải nghiệm người dùng.</li>
<li>NotebookLM, một tính năng khác của Google, đã được cập nhật với khả năng tạo bản tóm tắt âm thanh từ các tài liệu, giúp người dùng dễ dàng tiếp cận thông tin hơn.</li>
</ul>
Những cập nhật này cho thấy Google đang tập trung vào việc phát triển Gemini thành một nền tảng AI toàn diện, hỗ trợ người dùng trong mọi khía cạnh của cuộc sống. Với sự phát triển không ngừng nghỉ của Gemini, chúng ta có thể mong đợi nhiều tính năng và ứng dụng tuyệt vời hơn nữa trong tương lai. <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Gemini trên Web Nâng Cao Khả Năng Tích Hợp với Google Keep và Google Tasks

Gemini trên Web Nâng Cao Khả Năng Tích Hợp với Google Keep và Google Tasks Google vừa công bố rằng Gemini trên Web giờ đây hỗ trợ mở rộng t...

tháng 9 18, 2024

AI Giá Rẻ: Cách Mạng Mới Cho Doanh Nghiệp

<h2 id="section-0">AI Giá Rẻ: Cách Mạng Mới Cho Doanh Nghiệp</h2>
Chúng ta đang nhanh chóng chuyển từ thời kỳ “nghèo nàn AI” sang thời kỳ “giàu có AI” khi chi phí của các ứng dụng AI giảm mạnh. Điều này sẽ mở ra nhiều mô hình kinh doanh và hoạt động mới.
Tác giả: Ismail Amla, Phó Chủ tịch cấp cao, Kyndryl Consult
Ngày 8 tháng 8 năm 2024, Google đã công bố việc giảm giá mô hình AI Gemini 1.5 Flash của mình hơn 70%. Mặc dù không phải là mô hình hiệu năng cao nhất, nhưng Gemini 1.5 Flash là mô hình phổ biến nhất của Google trong cộng đồng các nhà phát triển xây dựng ứng dụng AI dựa trên công nghệ của Google. Việc giảm giá này là động thái mới nhất trong một loạt các đợt giảm giá từ OpenAI, Amazon, Anthropic, Hugging Face và các nhà cung cấp dịch vụ hoặc tính toán AI khác. Ngay cả khi các mô hình mạnh mẽ nhất vẫn còn đắt đỏ, các mô hình cấp trung có chi phí thấp hơn đã được cải thiện về khả năng trên diện rộng. Ví dụ, 1.5 Flash giờ đây có thể xử lý các ứng dụng AI bằng hơn 100 ngôn ngữ, và Google đã liên tục mở rộng kích thước của các truy vấn mà 1.5 Flash có thể chấp nhận.
Đồng thời, các nhà phát triển tài năng tiếp tục tạo ra những cách thức mới để huấn luyện và suy luận các mô hình AI, tất cả đều sử dụng ít năng lượng tính toán và dữ liệu hơn mà không làm giảm chất lượng. Đôi khi, họ thậm chí còn có thể cải thiện khả năng của AI. Lượng tử hóa và cắt tỉa là hai kỹ thuật mới hơn cho phép các nhà phát triển huấn luyện và chạy các ứng dụng AI hiệu quả hơn, ví dụ.
<blockquote>
 "Một số người thông minh nhất trong ngành nói rằng AI đang trở nên rẻ đến mức nó sẽ sớm gần như miễn phí." 
 <ul>
 <li>Ismail Amla, Phó Chủ tịch cấp cao, Kyndryl Consult</li>
 </ul>
</blockquote>
Một loạt các mô hình AI nhỏ hơn, chẳng hạn như Phi3.5 mã nguồn mở của Microsoft, có chi phí sửa đổi và chạy thấp và đã đạt được những bước tiến lớn. Nhiều chuyên gia AI tin rằng các mô hình nhỏ hơn này sẽ chịu trách nhiệm xử lý hầu hết các tác vụ ứng dụng. Đây là ý tưởng đằng sau Apple Intelligence, sử dụng các mô hình nhỏ chạy trực tiếp trên điện thoại để xử lý hầu hết các ứng dụng AI. Meta đang thực sự trợ cấp cho toàn bộ lĩnh vực AI với các mô hình Llama mã nguồn mở của mình, có khả năng cạnh tranh với các mô hình lớn và tinh vi nhất mà Google và OpenAI đang phát hành, và có mức giá không thể đánh bại: miễn phí. Các mô hình mã nguồn mở miễn phí này làm giảm nỗi lo về chi phí cao của việc huấn luyện các mô hình nền tảng lớn, vốn sẽ tạo ra một câu lạc bộ độc quyền của các công ty AI hiện hữu. Chúng ta cũng đang chứng kiến sự ra đời của cái gọi là bộ định tuyến AI, có thể phân tích yêu cầu và định tuyến nó đến mô hình hiệu quả nhất về chi phí, tiết kiệm hiệu suất.
Kết quả của tất cả những điều này là gì? Vào năm 2022, giới công nghệ lo ngại về “sự nghèo nàn GPU”, nơi một số ít gã khổng lồ công nghệ thống trị các ứng dụng và phát triển AI với tiềm lực tài chính dồi dào và chuyên môn đắt tiền. Hai năm sau, nỗi lo về AI quá đắt đỏ, do chi phí GPU cao, dường như đã sai lầm. Một số người thông minh nhất trong ngành, như Giám đốc điều hành của Abacus AI, Bindu Reddy, cho rằng AI đang trở nên rẻ đến mức chóng mặt và sẽ sớm gần như miễn phí. Giám đốc điều hành của Perplexity, Aravind Srinivas, nhận thấy rằng chi phí AI đã giảm 100 lần chỉ trong hai năm. Sam Altman, Giám đốc điều hành của OpenAI, đã tuyên bố rằng ông coi AI đang hướng tới việc trở nên “quá rẻ để đo đếm”.
Ngày nay, chúng ta có thể thoáng thấy một tương lai nơi việc chạy các ứng dụng AI cơ bản cực kỳ rẻ và có thể thậm chí là sản phẩm dẫn dụ cho các nhu cầu ứng dụng khác. Điều này mở ra những khả năng hấp dẫn cho những cách thức kinh doanh mới và các mô hình kinh doanh mới.
<h3 id="section-1">4 Cách thức AI giá cả phải chăng có thể định hình lại doanh nghiệp:</h3>
<ol>
<li>Giấy phép phần mềm trả theo đơn vị: 
Một mô hình kinh tế mới đang nổi lên đối với các tác nhân AI: trả theo đơn vị công việc. Logic rất đơn giản. Thay vì trả cho “chỗ ngồi” cho một nhân viên, các doanh nghiệp có thể chuyển sang AI được trả theo đơn vị công việc, chứ không phải theo “tác nhân”. Và vì AI không giống như con người – nó có thể tăng hoặc giảm quy mô dựa trên nhu cầu và yêu cầu.
Mô hình này phản ánh các mô hình tiêu thụ điện toán đám mây nhưng ở cấp độ chi tiết hơn. Khi AI trở nên rẻ hơn và phổ biến hơn, mô hình này trở nên khả thi hơn do quy mô sử dụng AI khổng lồ. Mô hình này chỉ hoạt động khi AI đang trên đà trở nên rẻ hơn và rẻ hơn, thậm chí vượt qua Định luật Moore về tốc độ cải tiến tính toán và giảm giá mỗi đơn vị tính toán. Không có gì đáng ngạc nhiên khi mô hình này đang bắt đầu thu hút sự quan tâm ở những lĩnh vực như chatbot hỗ trợ khách hàng. Nhưng hãy chờ đợi nó trở nên phổ biến hơn khi các tác nhân AI bắt đầu phát huy tác dụng.</li>
<li>Freemium nâng cao cho dịch vụ chuyên nghiệp: 
AI siêu rẻ sẽ cho phép giới thiệu cấp độ miễn phí cho nhiều dịch vụ chuyên nghiệp. Kế toán, pháp lý và tiếp thị sẽ đều có thể được giải quyết bằng AI, và các tác vụ cơ bản trong những lĩnh vực này có thể trở thành các dịch vụ miễn phí. Trả thêm tiền và bạn sẽ được tiếp cận với chuyên gia con người. Chúng ta đã thấy các cấp độ miễn phí trong nhiều sản phẩm phần mềm hiện có nhắm vào các loại dịch vụ này.
Với AI rẻ tiền, những dịch vụ miễn phí này sẽ trở nên tinh vi hơn, với AI cung cấp mức độ cá nhân hóa và chuyên môn trước đây dành riêng cho nhân viên cấp dưới cung cấp các dịch vụ chuyên nghiệp cơ bản. Ví dụ, AI sẽ biến đổi các dịch vụ pháp lý, dễ dàng cung cấp các mẫu thành lập công ty và thư thành lập công ty tùy chỉnh phù hợp với địa điểm, quy mô và tình trạng pháp lý của doanh nghiệp. Nó cũng có thể xử lý các mức độ chuyên môn vừa phải. Đây là mô hình gián đoạn cổ điển, và AI sẽ đẩy nhanh nó.</li>
<li>Mọi thiết bị đều có AI bên trong: 
AI sẽ trở nên phổ biến như các CPU cơ bản trong tất cả các thiết bị điện tử. Lượng tính toán và bộ nhớ cần thiết để chạy các mô hình chuyên biệt tiếp tục thu hẹp mỗi tháng khi các nhà nghiên cứu tìm ra những cách tốt hơn để chạy AI với ít tài nguyên hơn. Được thúc đẩy bởi nhu cầu đưa AI tốt hơn vào điện thoại di động và thiết bị di động, tất cả các thiết bị điện tử và thiết bị được kết nối sẽ tận dụng những đổi mới do Microsoft, Meta, Apple và Google thúc đẩy. Trên thực tế, điều này đang diễn ra. Đối với các hệ thống công nghiệp và công nghệ Internet vạn vật (IoT), AI siêu rẻ có thể chạy ngay cả trên các bộ xử lý cơ bản nhất sẽ cho phép chúng trở nên thông minh và tự động, đưa ra quyết định trong thời gian thực mà không cần kết nối với đám mây hoặc các mạng khác.</li>
<li>Một lớp siêu dữ liệu ngữ nghĩa xuất hiện: 
Không chỉ các hệ thống đều có AI, mà chúng còn tham gia vào một lớp siêu dữ liệu ngữ nghĩa có thể nhận biết nội dung của dữ liệu được thu thập và phản ứng cho phù hợp. Ví dụ, một hệ thống nhận dạng video sẽ biết rằng bạn thích gửi video thể thao về con bạn chơi bóng đá cho ông bà và sẽ làm điều đó tự động. Hoặc, như Apple đã chứng minh trong bài thuyết trình về AI vào tháng 9 năm 2024, một AI sẽ thu thập thông tin từ lịch, email, bản đồ và web để giúp bạn đến đúng giờ cho một cuộc hẹn ăn tối quan trọng và tìm chỗ đậu xe gần đó. Lớp này sẽ không phải là trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) và sẽ giống như một phần mở rộng tự nhiên của những gì chúng ta đang làm. Bởi vì AI rất rẻ, lớp bổ sung này có thể sẽ được sử dụng miễn phí, giống như những gì chúng ta thấy với các mô hình công cụ tìm kiếm hiện có.</li>
</ol>
<h3 id="section-2">Việc làm mới được tạo ra bởi AI giá cả phải chăng</h3>
Trong mỗi thời đại biến động công nghệ, những tác động lâu dài của sự thay đổi công nghệ là không thể đoán trước. Không ai có thể tưởng tượng rằng điện thoại thông minh sẽ “nuốt chửng” rất nhiều thiết bị khác – radio, máy ảnh, máy ghi âm, hệ thống GPS dẫn đường, máy ghi hình, máy tính, đèn pin và nhiều thứ khác. Sự gián đoạn này đã được thực hiện thông qua các bộ xử lý mạnh mẽ, giá cả phải chăng kết nối với các mạng lưới ngày càng tăng tốc. Với AI, chúng ta chưa biết hình thức hoặc lĩnh vực gián đoạn cuối cùng.
Một số lĩnh vực đang bắt đầu nổi lên. Một số chúng ta có thể suy đoán. Tuy nhiên, một mô hình rõ ràng đang phát triển. Các tác vụ nhận thức gây khó khăn cho khả năng của con người, như phân tích khối lượng lớn dữ liệu, chạy cùng một công việc lặp đi lặp lại hoặc kiểm tra kỹ lưỡng các tệp cấu hình của nhiều máy tính, là những “trái cây dễ hái” nhất. Lưu ý rằng chúng ta đang nói về AI thay thế các tác vụ và tăng cường khả năng của con người.
Nếu lịch sử là một hướng dẫn, điều này sẽ tạo ra nhiều nhu cầu hơn đối với công việc có giá trị cao hơn nhờ hiệu quả do AI tạo ra. Sau cùng, bảng tính đã thay thế các phòng đầy “người tính toán”, nhưng ngành nghề tài chính đã phát triển mạnh mẽ hơn sau khi phần mềm tự động hóa các phép tính cơ bản. Tương tự, ngay cả khi các nhà đầu tư mạo hiểm nổi bật hứa hẹn rằng AI sẽ “giết chết” các bộ công việc như luật sư trẻ và bác sĩ chuyên khoa, chúng ta thấy rất ít dấu hiệu thất nghiệp hàng loạt trong những ngành nghề đó. Thay vào đó, những người lao động trong những vai trò đó sử dụng AI đang thấy khả năng của họ được cải thiện, với những cải thiện lớn nhất dành cho những người lao động trẻ hơn.
AI cũng sẽ chảy vào những nơi mà lao động nhận thức bị thiếu hụt hoặc tồn tại các nút thắt. Với tình trạng thiếu bác sĩ chính, các hệ thống chẩn đoán và hỗ trợ quyết định được hỗ trợ bởi AI đang cải thiện khả năng của các điều dưỡng viên, những người thường là tuyến đầu trong việc điều trị tại nhiều phòng khám. Có thể kỳ vọng AI sẽ cải thiện cuộc sống của những người lao động này và cho phép tạo ra nhiều việc làm có thu nhập tương đối cao hơn nữa.
Đây là thời đại mới của “việc làm AI+”. Cũng giống như tìm kiếm đã tạo ra toàn bộ các ngành công nghiệp mới xung quanh SEO, viết blog và quản lý nội dung, AI có thể sẽ tạo ra các ngành công nghiệp mới xoay quanh việc giúp mọi người và các công ty khai thác tối đa AI. Khi chi phí AI tiếp tục giảm, những đổi mới khiến chúng ta kinh ngạc ngày hôm nay sẽ được coi là tiêu chuẩn chỉ sau vài năm – và sự thay đổi này sẽ giúp tất cả chúng ta năng suất hơn. <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

AI Giá Rẻ: Cách Mạng Mới Cho Doanh Nghiệp

AI Giá Rẻ: Cách Mạng Mới Cho Doanh Nghiệp Chúng ta đang nhanh chóng chuyển từ thời kỳ “nghèo nàn AI” sang thời kỳ “giàu có AI” khi chi phí ...

tháng 9 18, 2024

Cách Perplexity AI Đang Cách Mạng Hóa Khoa Học Dữ Liệu và Phân Tích

<h2 id="section-0">Cách Perplexity AI Đang Cách Mạng Hóa Khoa Học Dữ Liệu và Phân Tích</h2>
Giới thiệu
Trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và phân tích, nhu cầu về các công cụ và phương pháp ngày càng tăng. Perplexity AI chính là một công cụ mạnh mẽ, đột phá và có tiềm năng thay đổi cách các chuyên gia tiếp cận và xử lý dữ liệu. Với khả năng tìm kiếm nâng cao và hỗ trợ AI trong nghiên cứu, Perplexity AI thiết lập một tiêu chuẩn mới trong ngành.
Cách Perplexity AI Đang Cách Mạng Hóa
Perplexity AI không đơn thuần là một công cụ bổ sung cho các nhà khoa học dữ liệu. Nó là một bước tiến lớn, vượt trội so với các công cụ tìm kiếm truyền thống. Thay vì chỉ liệt kê các liên kết, Perplexity AI cung cấp thông tin tổng hợp, toàn diện và đầy đủ cho các câu hỏi phức tạp. Điều này là nhờ vào việc sử dụng Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) tiên tiến và các thuật toán học máy hiểu ngữ cảnh của câu hỏi.
Lợi ích chính của Perplexity AI
<ul>
<li>Nâng cao khả năng xử lý dữ liệu: Perplexity AI xử lý hàng triệu dữ liệu với tốc độ và độ chính xác vượt trội so với các phương pháp truyền thống. </li>
<li>Phân tích dự đoán nâng cao: Perplexity AI sử dụng các mô hình dự đoán tiên tiến để nâng cao độ chính xác của các dự đoán. Thuật toán của Perplexity AI kết hợp dữ liệu lịch sử với thông tin thời gian thực, tạo ra các dự đoán đáng tin cậy. Điều này rất quan trọng đối với các ngành như tài chính, y tế và bán lẻ, nơi dự đoán chính xác là cần thiết cho lập kế hoạch và quản lý rủi ro.</li>
<li>Thông tin dữ liệu thời gian thực: Trong môi trường kinh doanh nhạy bén, thông tin dữ liệu thời gian thực là điều cần thiết để duy trì lợi thế cạnh tranh. Perplexity AI cung cấp giải pháp phân tích dữ liệu thời gian thực để theo dõi các xu hướng mới nổi. Công nghệ luồng dữ liệu của Perplexity AI cho phép dữ liệu được cập nhật và phân tích liên tục. </li>
<li>Hiển thị trực quan dữ liệu: Perplexity AI cung cấp các công cụ trực quan hóa dữ liệu phức tạp một cách thân thiện với người dùng và tương tác, giúp dễ dàng diễn giải dữ liệu. </li>
<li>Khả năng mở rộng và linh hoạt: Perplexity AI được thiết kế để mở rộng và có thể xử lý khối lượng dữ liệu ngày càng tăng mà không làm giảm hiệu suất. Kiến trúc linh hoạt của Perplexity AI hỗ trợ nhiều mô hình triển khai, từ các giải pháp dựa trên đám mây đến các cài đặt tại chỗ. </li>
<li>Bảo mật dữ liệu tốt hơn: Perplexity AI sử dụng các biện pháp bảo mật dữ liệu thế hệ tiếp theo để đảm bảo rằng thông tin nhạy cảm không thể truy cập hoặc bị xâm phạm trái phép. </li>
</ul>
Kết luận
Perplexity AI đang thay đổi bộ mặt của khoa học dữ liệu và phân tích bằng cách cách mạng hóa công nghệ tiên tiến với các giải pháp cấp tiến. Perplexity AI đang định nghĩa lại cách các tổ chức quản lý và tối ưu hóa việc sử dụng dữ liệu. Khi các doanh nghiệp tiếp tục tìm cách khai thác dữ liệu, Perplexity AI nổi lên như một giải pháp phù hợp nhất. <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Cách Perplexity AI Đang Cách Mạng Hóa Khoa Học Dữ Liệu và Phân Tích

Cách Perplexity AI Đang Cách Mạng Hóa Khoa Học Dữ Liệu và Phân Tích Giới thiệu Trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và phân tích, nhu cầu về cá...

tháng 9 18, 2024

Sự trỗi dậy của trí tuệ nhân tạo và cuộc chiến giành quyền kiểm soát thông tin trong ngành báo chí

<h2 id="section-0">Sự trỗi dậy của trí tuệ nhân tạo và cuộc chiến giành quyền kiểm soát thông tin trong ngành báo chí</h2>
Ngành báo chí đang đối mặt với một thách thức mới: sự trỗi dậy của trí tuệ nhân tạo (AI) và các công cụ tìm kiếm trực tuyến do AI hỗ trợ. Những tiến bộ vượt bậc trong lĩnh vực này đã mang đến những công cụ có khả năng tạo ra nội dung chất lượng cao chỉ trong vài giây, nhưng đồng thời cũng đặt ra những lo ngại về việc kiểm soát thông tin và lợi nhuận của các nhà xuất bản.
AI "nuốt chửng" nội dung miễn phí: Các startup AI như OpenAI, Perplexity AI, và các công ty công nghệ lớn như Microsoft và Meta đã phát triển các mô hình AI có thể tạo ra nội dung chỉ trong nháy mắt. Tuy nhiên, điều đáng lo ngại là nội dung này không hoàn toàn độc đáo, mà được tạo ra dựa trên việc "nuốt chửng" và phân tích một lượng lớn dữ liệu được sử dụng để huấn luyện ban đầu. 
Dữ liệu này bao gồm bài báo, trang web, sách, bài luận, blog và thơ ca, được thu thập miễn phí bởi các nhà sản xuất nội dung AI. Điều đáng chú ý là họ cũng quét dữ liệu có bản quyền mà không cần sự cho phép.
Cuộc chiến giành quyền kiểm soát: Điều này đã khiến các nhà xuất bản báo chí lên tiếng phản đối, cáo buộc các công ty AI "nuốt chửng" nội dung của họ mà không có sự cho phép. Tác giả George RR Martin và tờ The New York Times (NYT) là những ví dụ điển hình. NYT đã kiện OpenAI và Microsoft vào tháng 12 năm ngoái vì vi phạm bản quyền, cáo buộc rằng các công cụ AI của họ sử dụng nội dung của NYT để xây dựng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).
Hai chiến lược: kiện tụng và hợp tác: Trước khi đưa vụ kiện ra tòa, NYT đã cố gắng đàm phán thỏa thuận cấp phép với OpenAI. Trong khi một số nhà xuất bản chọn con đường pháp lý, những người khác lại theo đuổi chiến lược hợp tác. Họ đồng ý cung cấp quyền truy cập vào nội dung của mình cho các công ty AI để đổi lấy lợi ích kinh tế. Associated Press (AP) là một ví dụ, họ đã ký thỏa thuận với OpenAI vào tháng 7 năm ngoái để cho phép AI truy cập kho lưu trữ tin tức của họ.
Nguy cơ đối với mô hình kinh doanh truyền thống: Giáo sư Chirag Shah tại Đại học Washington cho rằng các nhà xuất bản đang bị kẹt giữa hai lựa chọn khó khăn. Nếu họ từ chối cho phép các công ty AI truy cập dữ liệu của mình, nội dung của họ có thể sẽ bị bỏ qua. Tuy nhiên, nếu họ đồng ý, họ sẽ trao quyền cho các công ty AI sử dụng nội dung của mình để huấn luyện mô hình, đồng thời tạo ra nội dung tương tự mà người dùng có thể tìm thấy mà không cần truy cập vào nguồn gốc. Điều này sẽ gây tổn hại đến mô hình kinh doanh của họ.
Tương lai của ngành báo chí: Các chuyên gia nhận định rằng AI sẽ không thay thế hoàn toàn các nhà báo, bởi vì họ vẫn có thể tạo ra những phân tích và báo cáo độc đáo. Tuy nhiên, những nhà báo biết cách tận dụng AI sẽ có lợi thế hơn. Thách thức lớn nhất đối với ngành báo chí là việc AI đang làm giảm lượng truy cập từ hai nguồn chính: tìm kiếm và mạng xã hội. Do AI được sử dụng để tạo ra nội dung một cách dễ dàng và giá rẻ, các nhà xuất bản đang đối mặt với sự cạnh tranh khốc liệt, trong khi lượng truy cập trực tiếp của họ chỉ chiếm khoảng 20%.
Cần có giải pháp toàn diện: Nikhil Pahwa, người sáng lập cổng thông tin truyền thông kỹ thuật số MediaNama, cho rằng việc tồn tại của các nhà xuất bản báo chí sẽ trở nên khó khăn trong vòng 4 năm tới. 
Các chuyên gia pháp lý cho rằng việc điều chỉnh pháp lý là cần thiết, nhưng không nên cản trở sự phát triển của AI. Luật pháp về bản quyền hiện hành ở Ấn Độ chưa có quy định rõ ràng về các tác phẩm do AI tạo ra. Các công ty AI cần được khuyến khích tạo ra dữ liệu độc đáo để huấn luyện mô hình của họ, tránh vi phạm bản quyền.
Tương lai của ngành báo chí phụ thuộc vào việc tìm ra giải pháp cân bằng giữa lợi ích của nhà xuất bản và sự phát triển của AI. Các nhà xuất bản cần điều chỉnh mô hình kinh doanh của mình để thích nghi với công nghệ mới, đồng thời chính phủ cần có những chính sách phù hợp để quản lý AI và bảo vệ quyền lợi của người sáng tạo. <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Sự trỗi dậy của trí tuệ nhân tạo và cuộc chiến giành quyền kiểm soát thông tin trong ngành báo chí

Sự trỗi dậy của trí tuệ nhân tạo và cuộc chiến giành quyền kiểm soát thông tin trong ngành báo chí Ngành báo chí đang đối mặt với một thách...

tháng 9 18, 2024

Bài viết: "Kỳ thi cuối cùng của nhân loại" ra đời nhằm thử thách trí tuệ nhân tạo

Không có mô hình AI lớn nào là an toàn tuyệt đối, nhưng một số mô hình an toàn hơn những mô hình khác

Gemini trên Web Nâng Cao Khả Năng Tích Hợp với Google Keep và Google Tasks

AI Giá Rẻ: Cách Mạng Mới Cho Doanh Nghiệp

Cách Perplexity AI Đang Cách Mạng Hóa Khoa Học Dữ Liệu và Phân Tích

Sự trỗi dậy của trí tuệ nhân tạo và cuộc chiến giành quyền kiểm soát thông tin trong ngành báo chí

Bài đăng phổ biến

Labels