Agent.ai.vn

Tác động của trí tuệ nhân tạo đối với tiêu thụ năng lượng toàn cầu

<h2>Tác động của trí tuệ nhân tạo đối với tiêu thụ năng lượng toàn cầu</h2>

<ol>
  <li><a href='#ai-tieu-thu-nang-luong-nhu-the-nao'>Trí tuệ nhân tạo (AI) tiêu thụ năng lượng như thế nào?</a></li>
  <li><a href='#tai-sao-cac-chuyen-gia-lo-ngai'>Tại sao các chuyên gia lo ngại?</a></li>
  <li><a href='#tri-tue-nhan-tao-tieu-thu-bao-nhieu-nang-luong'>Trí tuệ nhân tạo tiêu thụ bao nhiêu năng lượng?</a></li>
  <li><a href='#cac-trung-tam-du-lieu-dang-doi-pho-nhu-the-nao'>Các trung tâm dữ liệu đang đối phó như thế nào?</a></li>
  <li><a href='#lieu-ai-co-ben-vung'>Liệu AI có bền vững?</a></li>
</ol>

<h3 id='ai-tieu-thu-nang-luong-nhu-the-nao'>1. Trí tuệ nhân tạo (AI) tiêu thụ năng lượng như thế nào?</h3>

<p>Mỗi khi người dùng gửi yêu cầu đến chatbot hoặc công cụ AI, yêu cầu đó sẽ được chuyển đến trung tâm dữ liệu. Ngay cả trước khi đến giai đoạn đó, việc phát triển các chương trình AI được gọi là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cũng cần một lượng điện toán khổng lồ. Trong suốt quá trình này, các máy tính tiêu thụ năng lượng và máy chủ nóng lên, dẫn đến nhu cầu điện năng lớn hơn để làm mát.</p>

<p>Theo báo cáo của Cơ quan Năng lượng Quốc tế (IEA) hồi đầu năm nay, các trung tâm dữ liệu nói chung sử dụng khoảng 40% điện năng cho việc tính toán và 40% cho việc làm mát.</p>

<h3 id='tai-sao-cac-chuyen-gia-lo-ngai'>2. Tại sao các chuyên gia lo ngại?</h3>

<p>Các công ty công nghệ lớn đang tích cực tích hợp AI vào tất cả các sản phẩm của họ kể từ khi OpenAI ra mắt chatbot ChatGPT vào cuối năm 2022. Nhiều chuyên gia lo ngại rằng các sản phẩm mới này sẽ làm tăng đáng kể lượng điện năng tiêu thụ.</p>

<p>Điều này là do các dịch vụ AI đòi hỏi nhiều năng lượng hơn so với các dịch vụ tương tự không sử dụng AI. Ví dụ, nhiều nghiên cứu cho thấy mỗi yêu cầu gửi đến ChatGPT tiêu thụ lượng điện năng gấp khoảng 10 lần so với một tìm kiếm đơn trên Google.</p>

<p>Nếu Google chuyển tất cả các truy vấn tìm kiếm sang AI - khoảng 9 tỷ truy vấn mỗi năm - điều này có thể làm tăng đáng kể lượng điện năng tiêu thụ của công ty. Hầu hết các dịch vụ và sản phẩm mới này đều dựa trên LLM. Việc lập trình các thuật toán này đòi hỏi nhiều năng lượng và thường cần các chip máy tính mạnh mẽ, dẫn đến nhu cầu làm mát lớn hơn, tiêu thụ nhiều điện năng hơn.</p>

<h3 id='tri-tue-nhan-tao-tieu-thu-bao-nhieu-nang-luong'>3. Trí tuệ nhân tạo tiêu thụ bao nhiêu năng lượng?</h3>

<p>Trước kỷ nguyên AI, ước tính cho thấy các trung tâm dữ liệu chiếm khoảng 1% nhu cầu điện năng toàn cầu. Báo cáo của IEA cho biết các trung tâm dữ liệu, tiền điện tử và AI kết hợp đã sử dụng 460 TWh điện năng trên toàn thế giới vào năm 2022, gần 2% tổng nhu cầu điện năng toàn cầu. IEA ước tính con số này có thể tăng gấp đôi vào năm 2026 - tương đương với mức tiêu thụ của Nhật Bản.</p>

<p>Alex De Vries, một nhà nghiên cứu điều hành trang web Digiconomist, đã mô hình hóa lượng điện năng tiêu thụ bởi riêng AI bằng cách tập trung vào dự báo doanh thu của Nvidia, công ty Mỹ nắm giữ thị phần lớn trong thị trường máy chủ chuyên dụng cho AI.</p>

<p>Trong một bài báo được công bố vào cuối năm ngoái, ông kết luận rằng nếu dự báo doanh thu của Nvidia cho năm 2023 là chính xác và tất cả các máy chủ đó hoạt động hết công suất, riêng chúng có thể chịu trách nhiệm cho mức tiêu thụ điện năng hàng năm từ 85,4 đến 134,0 TWh - tương đương với Argentina hoặc Thụy Điển.</p>

<p>Những con số tôi đưa vào bài báo đó đã rất thận trọng vì tôi không thể tính đến những thứ như yêu cầu làm mát, ông nói.</p>

<p>Ông cũng cho biết việc áp dụng các máy chủ của Nvidia đã vượt quá dự báo năm ngoái, vì vậy con số thực tế chắc chắn sẽ cao hơn.</p>

<h3 id='cac-trung-tam-du-lieu-dang-doi-pho-nhu-the-nao'>4. Các trung tâm dữ liệu đang đối phó như thế nào?</h3>

<p>Fabrice Coquio của Digital Realty, một công ty trung tâm dữ liệu cho thuê dịch vụ, cho biết trong một chuyến thăm một trong những cơ sở khổng lồ của họ ở phía bắc Paris vào tháng 4 rằng AI sẽ thay đổi ngành của ông.</p>

<p>Nó sẽ giống hệt (như đám mây), có lẽ sẽ lớn hơn một chút về quy mô triển khai, ông nói.</p>

<p>Một phần của trung tâm dữ liệu mới nhất của Digital Realty ở Courneuve - một tòa nhà khổng lồ trông giống như một sân vận động bóng đá - sẽ dành riêng cho AI.</p>

<p>Coquio giải thích rằng các yêu cầu tính toán thông thường có thể được xử lý bởi các giá máy chủ trong các phòng có hệ thống điều hòa mạnh mẽ. Nhưng các giá máy chủ AI sử dụng các thành phần mạnh hơn nhiều, nóng hơn nhiều và yêu cầu bơm nước trực tiếp vào thiết bị.</p>

<p>Chắc chắn, điều này yêu cầu các máy chủ, thiết bị lưu trữ, thiết bị truyền thông khác biệt, Coquio nói.</p>

<p>Những người chơi lớn nhất trong lĩnh vực AI và trung tâm dữ liệu - Amazon, Google và Microsoft - đã cố gắng giảm lượng khí thải carbon của họ bằng cách mua một lượng lớn năng lượng tái tạo.</p>

<p>Chính thức của Amazon, Prasad Kalyanaraman, cho biết bộ phận trung tâm dữ liệu của công ty, AWS, là nhà mua năng lượng tái tạo lớn nhất thế giới hiện nay. AWS cam kết trở thành một công ty trung hòa carbon vào năm 2040. Google và Microsoft cũng đã cam kết đạt được mục tiêu đó vào năm 2030.</p>

<p>Tuy nhiên, việc xây dựng các trung tâm dữ liệu mới và tăng cường sử dụng tại các trung tâm hiện có sẽ không giúp đạt được các mục tiêu năng lượng xanh.</p>

<p>Google và Microsoft đã nói trong các báo cáo gần đây rằng lượng khí thải nhà kính của họ đã tăng trong những năm gần đây. Google cho biết mức tăng trưởng 48% so với năm 2019 và Microsoft tăng 30% so với năm 2020. Cả hai đều đổ lỗi cho AI.</p>

<p>Chủ tịch Microsoft, Brad Smith, nói với Bloomberg vào tháng 5 rằng cam kết đó là một cú nhảy vọt được đưa ra trước khi AI bùng nổ, và cho biết thêm rằng Mặt trăng xa hơn gấp năm lần so với năm 2020.</p>

Tác động của trí tuệ nhân tạo đối với tiêu thụ năng lượng toàn cầu

Tác động của trí tuệ nhân tạo đối với tiêu thụ năng lượng toàn cầu Mục lục Trí tuệ nhân tạo (AI) tiêu thụ năng lượng như thế nào? ...

tháng 7 07, 2024

Thị trường AI Trung Quốc: Lạc quan giữa bối cảnh kiểm soát từ phương Tây

<h2>Thị trường AI Trung Quốc: Lạc quan giữa bối cảnh kiểm soát từ phương Tây</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li><strong>Tự tin giữa bối cảnh kiểm soát</strong></li>
  <li><strong>Sự phát triển mạnh mẽ của AI thế hệ mới</strong></li>
  <li><strong>Tài năng và nguồn lực nội địa</strong></li>
  <li><strong>Thái độ lạc quan trước những hạn chế</strong></li>
  <li><strong>Sự hỗ trợ chính phủ</strong></li>
</ol>

<h3>1. Tự tin giữa bối cảnh kiểm soát</h3>
<p>Tại Hội nghị trí tuệ nhân tạo thế giới (World AI Conference) tổ chức ở Thượng Hải tuần trước, ngành AI Trung Quốc đã thể hiện sự tự tin khi giới thiệu những sản phẩm đột phá được phát triển bởi đội ngũ nhân tài trẻ. Điều này diễn ra trong bối cảnh những hạn chế từ các quốc gia phương Tây nhằm kiểm soát ngành công nghiệp AI của Trung Quốc.</p>

<h3>2. Sự phát triển mạnh mẽ của AI thế hệ mới</h3>
<p>Ngành công nghiệp AI thế hệ mới của Trung Quốc đã chứng kiến sự tăng trưởng bùng nổ. Liên Hợp Quốc báo cáo rằng Trung Quốc trong những năm gần đây đã là nước nộp đơn xin cấp bằng sáng chế hàng đầu cho phần mềm AI tạo ra mọi thứ từ hình ảnh minh họa đến mã máy tính.</p>

<h3>3. Tài năng và nguồn lực nội địa</h3>
<p>Ethan Duan, một nhân viên của một công ty ươm mầm khởi nghiệp, tin rằng Trung Quốc có thể tận dụng nguồn nhân lực công nghệ đông đảo, ngay cả khi các công ty nội địa phải đối mặt với những hạn chế từ phương Tây. </p>
<p>Theo MacroPolo, một tổ chức nghiên cứu của Viện Paulson có trụ sở tại Chicago, Trung Quốc đã sở hữu gần một nửa (47%) các nhà nghiên cứu AI hàng đầu thế giới vào năm 2022, tăng từ 29% vào năm 2019.</p>

<h3>4. Thái độ lạc quan trước những hạn chế</h3>
<p>Mặc dù có sự nghi ngờ và các biện pháp hạn chế từ Hoa Kỳ và các quốc gia khác, tinh thần ở Thượng Hải vẫn lạc quan. OpenAI, công ty Mỹ đứng sau ChatGPT, đã cáo buộc Trung Quốc sử dụng các mô hình ngôn ngữ của mình để tạo nội dung nhằm ảnh hưởng đến tâm lý mạng xã hội. Họ sẽ ngừng cung cấp dịch vụ lập trình ứng dụng cho các nhà phát triển Trung Quốc vào tuần tới.</p>
<p>Tuy nhiên, các doanh nghiệp Trung Quốc vẫn tỏ ra lạc quan. Shi Yunlei, người sáng lập và CEO của một công ty thiết bị y tế tích hợp AI, cho biết du khách tại các hội chợ ngành trước đây đã bắt đầu đặt mua máy tập của ông mặc dù sản phẩm chưa được sản xuất hàng loạt.</p>
<p>Lyu Meixiu, đại diện của công ty phần mềm OpenCSG, khẳng định công ty của bà không bị ảnh hưởng nhiều bởi các hạn chế của Mỹ và đang mở rộng hoạt động ra nước ngoài.</p>

<h3>5. Sự hỗ trợ chính phủ</h3>
<p>Phát biểu khai mạc hội nghị vào thứ Năm, Li Qiang, quan chức đứng thứ hai của Trung Quốc sau Chủ tịch Tập Cận Bình, đã nhấn mạnh cam kết của đất nước đối với công nghệ AI. Thủ tướng Li kêu gọi các quốc gia trên thế giới có cái nhìn cởi mở hơn về AI, thúc đẩy sự di chuyển dữ liệu xuyên biên giới, tự do thương mại thiết bị và kết nối cơ sở hạ tầng.</p>

Thị trường AI Trung Quốc: Lạc quan giữa bối cảnh kiểm soát từ phương Tây

Thị trường AI Trung Quốc: Lạc quan giữa bối cảnh kiểm soát từ phương Tây Mục lục: Tự tin giữa bối cảnh kiểm soát Sự phát triển mạn...

tháng 7 07, 2024

AI: Sức mạnh phi thường, cần sự kiểm soát - Phỏng vấn Mustafa Suleyman, CEO Microsoft AI

<h2>AI: Sức mạnh phi thường, cần sự kiểm soát - Phỏng vấn Mustafa Suleyman, CEO Microsoft AI</h2>
<h3>Mục lục</h3>
<ol>
  <li><strong>Sự kiện AlphaGo và sự thức tỉnh về AI</strong></li>
  <li><strong>Vì sao AI cần kiểm soát?</strong></li>
  <li><strong>Vấn đề bất bình đẳng do AI gây ra</strong></li>
  <li><strong>Tương lai thị trường lao động với AI</strong></li>
  <li><strong>Vai trò của chính phủ trong cuộc cách mạng AI</strong></li>
  <li><strong>Sự cần thiết của đạo đức AI</strong></li>
  <li><strong>Kiểm soát AI trong bối cảnh thế giới phân cực</strong></li>
  <li><strong>Mustafa Suleyman - Chuyên gia AI kỳ cựu</strong></li>
</ol>

<h3>1. Sự kiện AlphaGo và sự thức tỉnh về AI</h3>
<p>Chiến thắng của AlphaGo trước kỳ thủ Go hàng đầu Lee Sedol vào năm 2016 đã đánh dấu một bước ngoặt trong lịch sử trí tuệ nhân tạo.  Sự kiện này, được nhiều người xem là cuộc chiến giữa người và máy, đã khơi dậy sự chú ý và lo ngại về tiềm năng của AI. Mustafa Suleyman, một trong những người đồng sáng lập DeepMind - công ty phát triển AlphaGo, đã nhận định: Chiến thắng của AlphaGo đã báo hiệu một kỷ nguyên mới của AI.</p>

<h3>2. Vì sao AI cần kiểm soát?</h3>
<p>Suleyman, hiện là CEO của Microsoft AI,  cho rằng việc kiểm soát AI là cần thiết để đảm bảo rằng công nghệ này được phát triển và ứng dụng một cách an toàn. Ông giải thích: AI là một lực lượng khuếch đại, có lẽ là mạnh nhất trong lịch sử. Chúng ta không nên nghĩ về thắng thua mà nên nghĩ về cách AI sẽ mở rộng khả năng của chúng ta, cả tốt lẫn xấu. </p>
<p>Ông nhấn mạnh rằng những nguy cơ tiềm ẩn từ AI, từ tấn công mạng quy mô lớn đến chiến tranh tự động có khả năng tàn phá các quốc gia,  không thể được bỏ qua.  </p>

<h3>3. Vấn đề bất bình đẳng do AI gây ra</h3>
<p>Giáo sư Daron Acemoglu thuộc MIT cho rằng chính phủ cần loại bỏ các động lực đẩy nhanh tự động hóa để tránh làm trầm trọng thêm bất bình đẳng do AI gây ra.  Suleyman đồng ý rằng việc kiểm soát tốc độ phát triển AI là cần thiết, nhưng cũng lưu ý rằng việc chậm lại cũng đồng nghĩa với việc trì hoãn những lợi ích mà AI mang lại.</p>

<h3>4. Tương lai thị trường lao động với AI</h3>
<p>Suleyman  cho biết AI sẽ giúp con người năng suất hơn trong ngắn hạn nhưng về lâu dài, AI sẽ có khả năng làm nhiều việc hơn con người.  Tuy nhiên,  ông lo ngại rằng việc tạo ra công việc mới có thể không đủ nhanh để đáp ứng nhu cầu do sự phát triển của AI.</p>

<h3>5. Vai trò của chính phủ trong cuộc cách mạng AI</h3>
<p>Suleyman nhấn mạnh vai trò quan trọng của chính phủ trong việc ứng phó với những thách thức do AI đặt ra. Ông kêu gọi thành lập một Ủy ban Liên chính phủ về Biến đổi khí hậu (IPCC) dành riêng cho AI.</p>

<h3>6. Sự cần thiết của đạo đức AI</h3>
<p>Suleyman  cho rằng việc phát triển công nghệ đạo đức là một trong những thách thức quan trọng nhất của thế kỷ 21.  Ông khẳng định: Chúng ta cần sự ủng hộ từ tất cả mọi người.  Đây là một nỗ lực chung toàn cầu mà tất cả chúng ta cần tham gia vì lợi ích của mọi người.</p>

<h3>7. Kiểm soát AI trong bối cảnh thế giới phân cực</h3>
<p>Suleyman thừa nhận việc đạt được sự đồng thuận toàn cầu về kiểm soát AI là điều khó khăn trong bối cảnh chính trị thế giới hiện nay.  Tuy nhiên, ông cho rằng có những tiền lệ đáng học hỏi, như Hiệp ước về Không phổ biến vũ khí hạt nhân, Hiệp định Paris về khí thải, Nghị định thư Montreal về việc loại bỏ CFC, Công ước về Vũ khí sinh học,  và các luật pháp về môi trường và an toàn khác.</p>

<h3>8. Mustafa Suleyman - Chuyên gia AI kỳ cựu</h3>
<p>Mustafa Suleyman, CEO của Microsoft AI, được biết đến như một doanh nhân công nghệ kỳ cựu.  Sau khi bỏ học đại học Oxford ở tuổi 19, ông thành lập một tổ chức từ thiện cho thanh niên Hồi giáo và Reos Partners, một công ty tư vấn giải quyết xung đột quốc tế. Năm 2010, ông đồng sáng lập DeepMind cùng với Demis Hassabis (hiện là CEO) và Shane Legg (hiện là nhà khoa học trưởng về AGI), những người bạn học của ông. </p>
<p>Suleyman đã đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển AlphaGo và sau đó giữ chức Phó chủ tịch Sản phẩm và Chính sách AI của Google. Tại Google, nhóm của ông đã phát triển mô hình ngôn ngữ lớn LaMDA.  Năm 2022, Suleyman rời Google và đồng sáng lập Inflection AI, một công ty AI thế hệ mới, với Reid Garrett Hoffman, nhà sáng lập LinkedIn. </p>
<p>Suleyman đã đưa ra những quan điểm sâu sắc về tương lai của AI, nhấn mạnh sự cần thiết của việc kiểm soát và phát triển đạo đức AI.  Những ý tưởng của ông đã thu hút sự chú ý của giới chuyên gia và  giúp nâng cao nhận thức về những cơ hội và thách thức mà AI mang lại cho nhân loại.</p>

AI: Sức mạnh phi thường, cần sự kiểm soát - Phỏng vấn Mustafa Suleyman, CEO Microsoft AI

AI: Sức mạnh phi thường, cần sự kiểm soát - Phỏng vấn Mustafa Suleyman, CEO Microsoft AI Mục lục Sự kiện AlphaGo và sự thức tỉnh về AI...

tháng 7 07, 2024

Cuộc chiến chống lừa đảo điện thoại: Khi AI trở thành nạn nhân

<html lang='vi'>
<head>
  <meta charset='UTF-8'>
  <meta name='viewport' content='width=device-width, initial-scale=1.0'>
  <title>Cuộc chiến chống lừa đảo điện thoại: Khi AI trở thành nạn nhân</title>
</head>
<body>
  <h2>Cuộc chiến chống lừa đảo điện thoại: Khi AI trở thành nạn nhân</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
  <ol>
    <li><strong>Apate: Nạn nhân ảo, kẻ lừa đảo thật</strong></li>
    <li><strong>Nguồn cảm hứng bất ngờ: Từ trò đùa của bố đến giải pháp AI</strong></li>
    <li><strong>Lenny: Người hùng thầm lặng của cộng đồng scambaiting</strong></li>
    <li><strong>Apate: Từ chặn cuộc gọi đến khai thác thông tin</strong></li>
    <li><strong>Cảnh báo về nguy cơ và những lo ngại: AI chống lừa đảo có thể bị lợi dụng?</strong></li>
    <li><strong>Kết luận: Hy vọng và thách thức trong cuộc chiến chống lừa đảo</strong></li>
  </ol>

<h3>1. Apate: Nạn nhân ảo, kẻ lừa đảo thật</h3>
  <p>Trong thế giới kỹ thuật số, nơi lừa đảo điện thoại trở thành một vấn nạn nhức nhối, một giải pháp đầy hứa hẹn đang được triển khai. Đó là Apate, một hệ thống chatbot AI được phát triển bởi Giáo sư Dali Kaafar tại Đại học Macquarie, Úc. Thay vì là nạn nhân thật sự, Apate sử dụng những nạn nhân ảo để đối phó với những kẻ lừa đảo.</p>

<h3>2. Nguồn cảm hứng bất ngờ: Từ trò đùa của bố đến giải pháp AI</h3>
  <p>Câu chuyện bắt đầu từ một trò đùa của Giáo sư Kaafar với một kẻ lừa đảo điện thoại. Ông đã sử dụng những lời thoại vô nghĩa để kéo dài cuộc gọi, khiến kẻ lừa đảo lãng phí thời gian và không thể tiếp cận với các nạn nhân tiềm năng. Chính từ ý tưởng này, Kaafar đã quyết tâm phát triển Apate, một hệ thống AI thông minh hơn và hiệu quả hơn Lennybot – một chatbot tương tự đã được tạo ra trước đó.</p>

<h3>3. Lenny: Người hùng thầm lặng của cộng đồng scambaiting</h3>
  <p>Lenny, một chatbot được tạo ra bởi một người ẩn danh, đã tạo ra một làn sóng trong cộng đồng scambaiting. Lenny là một người đàn ông già Úc, với giọng nói yếu ớt và những câu nói lặp đi lặp lại. Mục tiêu của Lenny là giữ chân những kẻ lừa đảo, khiến chúng lãng phí thời gian và giảm thiểu thiệt hại cho các nạn nhân.</p>

<h3>4. Apate: Từ chặn cuộc gọi đến khai thác thông tin</h3>
  <p>Apate là một bước tiến vượt bậc so với Lenny. Hệ thống này được kết nối với các công ty viễn thông, nhận diện và chuyển hướng các cuộc gọi lừa đảo đến nạn nhân ảo. Những chatbot này được thiết kế với nhiều tính cách và giọng điệu khác nhau, nhằm giữ chân kẻ lừa đảo và thu thập thông tin. Bằng cách phân tích thời gian cuộc gọi, cách thức hoạt động và thông tin mà kẻ lừa đảo muốn khai thác, Apate giúp các cơ quan chức năng phát hiện và ngăn chặn các hoạt động lừa đảo hiệu quả hơn.</p>

<h3>5. Cảnh báo về nguy cơ và những lo ngại: AI chống lừa đảo có thể bị lợi dụng?</h3>
  <p>Mặc dù hứa hẹn nhiều tiềm năng, Apate cũng đặt ra nhiều thách thức. Giáo sư Richard Buckland, chuyên gia về tội phạm mạng tại Đại học NSW, cho rằng cần đảm bảo rằng chỉ những kẻ lừa đảo mới bị chuyển hướng đến các chatbot AI. Nếu không, nguy cơ nhầm lẫn và tấn công nhầm người là rất cao. Ngoài ra, ông cảnh báo rằng các tổ chức tội phạm có thể sử dụng Apate để đào tạo hệ thống của riêng họ, khiến công nghệ này trở thành con dao hai lưỡi.</p>

<h3>6. Kết luận: Hy vọng và thách thức trong cuộc chiến chống lừa đảo</h3>
  <p>Apate là một minh chứng cho sự phát triển của AI trong cuộc chiến chống lừa đảo. Hệ thống này mang đến hy vọng cho nạn nhân, đồng thời đặt ra nhiều thách thức về mặt đạo đức và an ninh mạng. Việc sử dụng AI trong lĩnh vực này cần được cân nhắc kỹ lưỡng, đảm bảo hiệu quả và an toàn, đồng thời góp phần xây dựng một thế giới kỹ thuật số an toàn hơn cho tất cả mọi người.</p>

Cuộc chiến chống lừa đảo điện thoại: Khi AI trở thành nạn nhân

Cuộc chiến chống lừa đảo điện thoại: Khi AI trở thành nạn nhân Cuộc chiến chống lừa đảo điện thoại: Khi AI trở thành nạn nh...

tháng 7 07, 2024

Kỹ thuật Đọc lại - Bí mật để khai thác tối đa tiềm năng của AI

<h2>Kỹ thuật Đọc lại - Bí mật để khai thác tối đa tiềm năng của AI</h2>
<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li><strong>Tầm quan trọng của kỹ thuật Đọc lại</strong></li>
  <li><strong>Giải mã cơ chế hoạt động của kỹ thuật Đọc lại</strong></li>
  <li><strong>Lợi ích và nhược điểm khi áp dụng kỹ thuật Đọc lại</strong></li>
  <li><strong>Kết hợp kỹ thuật Đọc lại với các kỹ thuật khác</strong></li>
  <li><strong>Thực hành kỹ thuật Đọc lại với ChatGPT</strong></li>
  <li><strong>Lời khuyên cho các chuyên gia kỹ thuật lời nhắc</strong></li>
  <li><strong>Kết luận</strong></li>
</ol>

<p>Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về một kỹ thuật nâng cao trong kỹ thuật lời nhắc cho AI: <strong>kỹ thuật Đọc lại</strong>. Kỹ thuật này có thể giúp cải thiện đáng kể chất lượng phản hồi của AI, đặc biệt khi đối mặt với những câu hỏi phức tạp hoặc đa chiều.</p>

<h4>1. Tầm quan trọng của kỹ thuật Đọc lại</h4>
<p>Kỹ thuật Đọc lại là một chiến lược lời nhắc giúp bạn yêu cầu AI đọc lại câu hỏi hoặc vấn đề cần giải quyết một lần nữa. Việc làm này giúp AI có cơ hội hiểu sâu hơn, nắm bắt toàn diện hơn ngữ cảnh của câu hỏi, từ đó đưa ra phản hồi chính xác và phù hợp hơn.</p>

<h4>2. Giải mã cơ chế hoạt động của kỹ thuật Đọc lại</h4>
<p>Hãy tưởng tượng bạn được đưa cho một tờ giấy ghi câu hỏi, bạn sẽ làm gì? Đương nhiên là đọc nó trước khi đưa ra câu trả lời! Kỹ thuật Đọc lại dựa trên chính cách thức suy nghĩ của con người.</p>
<p>AI hoạt động dựa trên các quy trình tính toán và toán học. Hầu hết các ứng dụng AI hiện nay chỉ xử lý câu hỏi một lần duy nhất. Tuy nhiên, bằng cách đọc lại câu hỏi, AI sẽ được cung cấp thông tin ngữ cảnh đầy đủ hơn, đồng thời bổ sung cho các khía cạnh ngữ cảnh đã được phân tích trong lần đọc đầu tiên.</p>

<h4>3. Lợi ích và nhược điểm khi áp dụng kỹ thuật Đọc lại</h4>
<h5>Lợi ích:</h5>
<ul>
  <li>Cải thiện khả năng lý luận của AI bằng cách cung cấp ngữ cảnh đầy đủ hơn.</li>
  <li>Nâng cao độ chính xác và độ phù hợp của phản hồi.</li>
  <li>Giúp AI sửa chữa những hiểu nhầm từ lần đọc đầu tiên.</li>
</ul>

<h5>Nhược điểm:</h5>
<ul>
  <li>Tốn thêm thời gian xử lý, kéo dài thời gian phản hồi.</li>
  <li>Có thể gây tốn kém chi phí nếu bạn đang sử dụng dịch vụ AI trả phí.</li>
  <li>Không hiệu quả khi sử dụng cho những câu hỏi đơn giản hoặc ngắn gọn.</li>
</ul>

<h4>4. Kết hợp kỹ thuật Đọc lại với các kỹ thuật khác</h4>
<p>Kỹ thuật Đọc lại có thể được kết hợp hiệu quả với các kỹ thuật lời nhắc khác, như kỹ thuật chuỗi suy nghĩ (CoT). CoT giúp AI trình bày từng bước suy nghĩ của mình, giúp bạn theo dõi quá trình xử lý thông tin. Khi kết hợp với kỹ thuật Đọc lại, CoT sẽ cho phép bạn kiểm tra xem AI đã hiểu đúng câu hỏi, từ đó xác định được lỗi sai nếu có.</p>

<h4>5. Thực hành kỹ thuật Đọc lại với ChatGPT</h4>
<p>Chúng ta sẽ thử nghiệm kỹ thuật Đọc lại với ChatGPT, một trong những ứng dụng AI phổ biến nhất hiện nay.</p>

<h5>Câu hỏi đơn giản:</h5>
<p>* What is the capital of France?</p>
<p>Kết quả cho thấy, Đọc lại không ảnh hưởng đáng kể đến phản hồi của ChatGPT đối với câu hỏi đơn giản.</p>

<h5>Câu hỏi phức tạp:</h5>
<p>* How does climate change impact global food security, and what measures can be taken to mitigate these effects?</p>
<p>Kết quả cho thấy, ChatGPT cung cấp phản hồi chi tiết hơn và đầy đủ hơn khi sử dụng kỹ thuật Đọc lại.</p>

<h4>6. Lời khuyên cho các chuyên gia kỹ thuật lời nhắc</h4>
<ul>
  <li>Đánh giá độ phức tạp của câu hỏi trước khi áp dụng kỹ thuật Đọc lại.</li>
  <li>Xác định những trường hợp cần độ chính xác cao, như hỗ trợ khách hàng, thông tin y tế, hoặc tư vấn pháp lý.</li>
  <li>Phân tích nguồn lực tính toán và ngân sách của bạn.</li>
  <li>Kiểm tra khả năng chịu tải thời gian phản hồi của ứng dụng.</li>
  <li>Áp dụng kỹ thuật Đọc lại một cách linh hoạt dựa trên từng trường hợp cụ thể.</li>
  <li>Theo dõi hiệu suất của AI và chi phí sử dụng.</li>
</ul>

<h4>7. Kết luận</h4>
<p>Kỹ thuật Đọc lại là một công cụ mạnh mẽ giúp bạn khai thác tối đa tiềm năng của AI. Bạn có thể sử dụng kỹ thuật này để cải thiện độ chính xác và độ phù hợp của phản hồi, đặc biệt là đối với những câu hỏi phức tạp. Tuy nhiên, bạn cũng cần cân nhắc các nhược điểm của nó, như thời gian xử lý và chi phí. Hãy thử nghiệm và áp dụng một cách khôn ngoan để đạt hiệu quả tối ưu.</p>

Kỹ thuật Đọc lại - Bí mật để khai thác tối đa tiềm năng của AI

Kỹ thuật Đọc lại - Bí mật để khai thác tối đa tiềm năng của AI Mục lục: Tầm quan trọng của kỹ thuật Đọc lại Giải mã cơ chế hoạt độn...

tháng 7 07, 2024

Từ Khái Niệm Đến Hiện Thực: Hành Trình Phát Triển Của Trí Tuệ Nhân Tạo Tạo Sinh

<html lang='vi'>
<head>
    <meta charset='UTF-8'>
    <title>Từ Khái Niệm Đến Hiện Thực: Hành Trình Phát Triển Của Trí Tuệ Nhân Tạo Tạo Sinh</title>
    <style>
        body {
            font-family: sans-serif;
        }
        h2 {
            text-align: center;
            margin-bottom: 20px;
        }
        h3 {
            margin-top: 30px;
        }
        ul {
            padding-left: 20px;
        }
        li {
            margin-bottom: 10px;
        }
    </style>
</head>
<body>
    <h2>Từ Khái Niệm Đến Hiện Thực: Hành Trình Phát Triển Của Trí Tuệ Nhân Tạo Tạo Sinh</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
    <ul>
        <li>Trí Tuệ Nhân Tạo Tạo Sinh: Khái niệm và ứng dụng</li>
        <li>Hành trình lịch sử: Từ những bước đầu tiên đến sự bùng nổ
            <ul>
                <li>1940s - 1960s: Những bước đầu tiên</li>
                <li>1980s - 2010s: Phát triển vượt bậc</li>
                <li>2020s: Sự bùng nổ của Trí tuệ Nhân Tạo Tạo Sinh</li>
            </ul>
        </li>
        <li>Các mô hình nổi bật:
            <ul>
                <li>Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)</li>
                <li>Mô hình văn bản thành hình ảnh</li>
            </ul>
        </li>
        <li>Tác động và tương lai của Trí tuệ Nhân Tạo Tạo Sinh</li>
    </ul>

<h3>1. Trí Tuệ Nhân Tạo Tạo Sinh: Khái niệm và ứng dụng</h3>
    <p>Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo, tập trung vào việc tạo ra nội dung mới, bao gồm văn bản, hình ảnh, âm thanh, video, và thậm chí cả mã nguồn. Những mô hình này được đào tạo trên lượng dữ liệu khổng lồ và có khả năng tạo ra các nội dung chất lượng cao, giống như con người.</p>
    <p>Trí tuệ nhân tạo tạo sinh đã và đang được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, từ y tế, giáo dục, đến giải trí, thương mại điện tử, và nhiều lĩnh vực khác. Ví dụ, nó có thể được sử dụng để:</p>
    <ul>
        <li>Tạo ra các nội dung tiếp thị sáng tạo</li>
        <li>Tạo ra các trò chơi và ứng dụng giải trí mới</li>
        <li>Hỗ trợ các chuyên gia y tế trong việc chẩn đoán bệnh</li>
        <li>Tạo ra các khóa học trực tuyến cá nhân hóa</li>
        <li>Tạo ra các tác phẩm nghệ thuật độc đáo</li>
    </ul>

<h3>2. Hành trình lịch sử: Từ những bước đầu tiên đến sự bùng nổ</h3>
    <h4>2.1. 1940s - 1960s: Những bước đầu tiên</h4>
    <p>Sự ra đời của Generative AI có thể được truy ngược về những năm 1940s, khi Alan Turing, một nhà toán học người Anh, giới thiệu khái niệm về máy móc thông minh trong một nghiên cứu về khả năng của máy móc trong việc nhận biết hành động logic. Năm 1950, Turing đưa ra bài kiểm tra nổi tiếng mang tên mình (Turing Test), thử thách khả năng của máy móc trong việc bắt chước hành vi giống con người trong giao tiếp.</p>
    <p>Một trong những ví dụ đầu tiên về AI tạo sinh là chatbot ELIZA, được phát triển bởi nhà khoa học người Anh, Joseph Weizenbaum vào năm 1961. ELIZA mô phỏng vai trò của một nhà trị liệu tâm lý, cho phép nó giao tiếp với con người thông qua các đoạn văn bản đơn giản.</p>

<h4>2.2. 1980s - 2010s: Phát triển vượt bậc</h4>
    <p>Những tiến bộ trong thuật toán học máy đã thúc đẩy sự phát triển của Generative AI, cho phép máy móc thu thập kiến thức từ dữ liệu và nâng cao khả năng của chúng theo thời gian.</p>
    <p>Sự xuất hiện của mạng lưới thần kinh hồi quy (RNN) vào cuối những năm 1980 và mạng lưới bộ nhớ dài ngắn hạn (LSTM) vào năm 1997 đã cải thiện khả năng của các hệ thống AI trong việc xử lý dữ liệu tuần tự. Khả năng của LSTM trong việc nắm bắt tầm quan trọng của thứ tự đã đóng vai trò quan trọng trong việc giải quyết các vấn đề phức tạp như nhận dạng giọng nói và dịch máy.</p>
    <p>Năm 2014, mạng đối kháng tạo sinh (GAN) đã trở thành một bước đột phá trong lĩnh vực Generative AI. GAN là một loại học máy không giám sát, nơi hai mạng lưới thần kinh cạnh tranh với nhau. Một mạng lưới là bộ tạo (generator) có nhiệm vụ sản xuất nội dung giả, mạng lưới còn lại là bộ phân biệt (discriminator) nhằm mục đích xác định nội dung nào là thật, nội dung nào là giả. Qua nhiều lần lặp lại, bộ tạo cuối cùng sẽ tạo ra những hình ảnh chất lượng cao mà bộ phân biệt không thể phân biệt được với hình ảnh thật.</p>
    <p>Cũng trong khoảng thời gian này, các kỹ thuật khác như VAE, mô hình khuếch tán và mô hình dựa trên luồng đã được phát hiện, giúp nâng cao thuật toán sản xuất hình ảnh.</p>

<h4>2.3. 2020s: Sự bùng nổ của Trí tuệ Nhân Tạo Tạo Sinh</h4>
    <p>Kiến trúc Transformer, lần đầu tiên được công bố vào năm 2017, hoạt động dựa trên các mẫu được tìm thấy trong văn bản ngôn ngữ tự nhiên bằng cách nhận biết cách các từ liên quan đến nhau. Trong khi các hệ thống học máy cũ xử lý các chuỗi dữ liệu từng phần một, thì Transformer xử lý tất cả các phần cùng một lúc, giúp tăng cường hiệu quả và khả năng.</p>
    <p>Thiết kế của Transformer đã mở đường cho LLM, như GPT (Generative Pre-trained Transformer), ban đầu được phát triển bởi OpenAI vào năm 2018. GPT là các mạng lưới sử dụng cấu trúc học sâu để tạo văn bản, tương tác với người dùng và thực hiện các tác vụ dựa trên ngôn ngữ khác nhau.</p>
    <p>Mọi người có thể sử dụng GPT để đơn giản hóa và cải thiện các hoạt động như lập trình, viết nội dung, nghiên cứu các chủ đề phức tạp và dịch văn bản. Ưu điểm lớn nhất của GPT nằm ở tốc độ đáng kinh ngạc và khả năng xử lý lượng dữ liệu khổng lồ.</p>

<h3>3. Các mô hình nổi bật:</h3>
    <h4>3.1. Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)</h4>
    <ul>
        <li><b>ChatGPT:</b> Được phát hành bởi OpenAI vào tháng 11 năm 2022, ChatGPT đã thu hút hơn một triệu người dùng chỉ trong 5 ngày. Ban đầu được trang bị GPT-3.5, ChatGPT cho phép các chương trình tham gia vào các cuộc hội thoại thông tin và có ngữ cảnh với máy tính. Nó cũng cho phép người dùng yêu cầu ChatGPT tạo văn bản viết và các tài liệu khác với phong cách mong muốn, độ dài, định dạng và mức độ chi tiết cụ thể.</li>
        <li><b>Llama:</b> Meta's Llama (Large Language Model Meta AI) là bộ mô hình ngôn ngữ cơ bản tiên tiến, đánh dấu một cột mốc quan trọng trong sự tiến bộ của công nghệ AI mã nguồn mở. Mặc dù các mô hình cơ bản của nó khiêm tốn hơn so với GPT-3 và các mô hình tương tự, nhưng nó chính xác và học với mức độ thành thạo tương tự, đồng thời tiêu thụ ít năng lượng hơn nhiều.</li>
        <li><b>PaLM và Gemini:</b> Google giới thiệu mô hình ngôn ngữ Pathways (PaLM) vào tháng 4 năm 2022, được giữ bí mật cho đến tháng 3 năm 2023, khi công ty cung cấp nó thông qua API. PaLM đánh dấu một bước tiến đáng kể trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), với 540 tỷ tham số ấn tượng.</li>
        <li><b>Gemini:</b> Sáng tạo mới nhất của Google, có thể được xem là một trong những sáng tạo quan trọng nhất về hiệu suất và lựa chọn. Nó được thiết kế để sử dụng trong nhiều tác vụ với sự dễ dàng như nhau và có thể phân tích hiệu quả nhiều loại thông tin, bao gồm văn bản, mã, lời nói, hình ảnh và video. Gemini có sẵn trong ba mô hình riêng biệt: Ultra, Pro và Nano.</li>
    </ul>

<h4>3.2. Mô hình văn bản thành hình ảnh</h4>
    <ul>
        <li><b>DALL-E:</b> OpenAI tạo ra một phần mềm có tên DALL-E, tạo ra những hình ảnh chi tiết và chân thực.</li>
        <li><b>Midjourney và Stable Diffusion:</b> Midjourney và Stable Diffusion là những hệ thống AI tiên tiến, tạo và thay đổi nội dung trực quan bằng cách sử dụng hướng dẫn bằng văn bản. Stable Diffusion cung cấp giấy phép cao cấp, cho phép bạn truy cập chất lượng trực quan hàng đầu, ngoài việc có sẵn dưới dạng chương trình mã nguồn mở.</li>
        <li><b>Stable Diffusion:</b> Vào tháng 2 năm 2023, Stable Diffusion đã giới thiệu bản trình diễn đầu tiên trên toàn cầu trên thiết bị Android, trực tiếp trên chính thiết bị.</li>
    </ul>

<h3>4. Tác động và tương lai của Trí tuệ Nhân Tạo Tạo Sinh</h3>
    <p>Generative AI đã trải qua một quá trình phát triển to lớn từ khi ra đời cho đến nay. Công nghệ này đã tạo ra những ảnh hưởng to lớn, thúc đẩy sự đổi mới trong nhiều ngành nghề.</p>
    <p>Trong tương lai, Generative AI dự kiến sẽ tiếp tục phát triển nhanh chóng, mang đến những khả năng mới và thay đổi cách chúng ta làm việc, học tập, và giải trí. Những ứng dụng tiềm năng bao gồm:</p>
    <ul>
        <li><b>Tự động hóa các quy trình làm việc:</b> Generative AI có thể được sử dụng để tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, giải phóng con người khỏi những công việc nhàm chán, cho phép họ tập trung vào những công việc sáng tạo và có giá trị hơn.</li>
        <li><b>Nâng cao hiệu quả trong giáo dục:</b> Generative AI có thể được sử dụng để tạo ra các khóa học được cá nhân hóa, hỗ trợ học sinh theo dõi tiến độ và cung cấp phản hồi tức thời.</li>
        <li><b>Tạo ra những trải nghiệm giải trí mới:</b> Generative AI có thể được sử dụng để tạo ra các trò chơi, phim ảnh, và âm nhạc được cá nhân hóa, phù hợp với sở thích của từng người dùng.</li>
        <li><b>Cải thiện quy trình sáng tạo:</b> Generative AI có thể được sử dụng để hỗ trợ các nhà thiết kế, nghệ sĩ, và nhà văn trong việc tạo ra các ý tưởng mới và phát triển nội dung chất lượng cao.</li>
    </ul>

<h3>Kết luận:</h3>
    <p>Generative AI đã trải qua một hành trình phát triển đầy ấn tượng, từ những bước đầu tiên đến sự bùng nổ hiện nay. Công nghệ này đã và đang thay đổi cách chúng ta tương tác với thế giới xung quanh và sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của nhân loại.</p>
    <img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">
</body>
</html>

Từ Khái Niệm Đến Hiện Thực: Hành Trình Phát Triển Của Trí Tuệ Nhân Tạo Tạo Sinh

Từ Khái Niệm Đến Hiện Thực: Hành Trình Phát Triển Của Trí Tuệ Nhân Tạo Tạo Sinh Từ Khái Niệm Đến Hiện Thực: Hành Tr...

tháng 7 07, 2024

Tác động của trí tuệ nhân tạo đối với tiêu thụ năng lượng toàn cầu

Thị trường AI Trung Quốc: Lạc quan giữa bối cảnh kiểm soát từ phương Tây

AI: Sức mạnh phi thường, cần sự kiểm soát - Phỏng vấn Mustafa Suleyman, CEO Microsoft AI

Cuộc chiến chống lừa đảo điện thoại: Khi AI trở thành nạn nhân

Kỹ thuật Đọc lại - Bí mật để khai thác tối đa tiềm năng của AI

Từ Khái Niệm Đến Hiện Thực: Hành Trình Phát Triển Của Trí Tuệ Nhân Tạo Tạo Sinh

Bài đăng phổ biến

Labels