Thực tế đã cho thấy nhiều công việc mới đã sinh ra trong thời AI. Có những đầu việc, chức danh sinh ra vội vàng đến mức người ta không thực sự rõ người đó làm cụ thể chuyện gì.
Người huấn luyện AI. Ảnh: webintravel.com
Theo khảo sát của McKinsey, số doanh nghiệp tuyển dụng kỹ sư AI đã giảm mạnh, từ 39% giảm còn 28%, trong khi thông báo tìm prompt engineer – công việc mới được nhắc nhiều nhất từ khi ChatGPT làm mưa làm gió – lại tăng.
Prompt – tức lời nhắc hay câu lệnh – là một câu hoặc đoạn văn bản mà người dùng cung cấp cho một hệ thống AI, có thể là AI tạo hình ảnh như DALL-E, Stable Diffusion hoặc một mô hình ngôn ngữ như GPT, để nhận kết quả tương ứng.
Về lý thuyết, ai cũng có thể viết prompt – tức nói chuyện với hệ thống AI – nhưng nếu muốn sử dụng nó thật hiệu quả, trở thành 1 prompt engineer thực sự và đảm trách công việc đó tại các doanh nghiệp, cần một số kiến thức và kỹ năng nhất định về AI, lập trình, cơ sở dữ liệu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Người hội đủ các kỹ năng như thế còn được gọi là “AI whisperer”, một người hiểu sâu và rộng các mô hình AI, đủ sức để huấn luyện nó (whisperer nghĩa là người dạy thú).
Không phải vô cớ mà prompt engineer được đánh giá là công việc “hot” nhất hiện nay, với mức lương có thể trên 300.000 USD/năm. Giới phân tích cho rằng prompt engineer còn cần có óc năng sáng tạo và logic để có thể tạo ra các prompt và câu hỏi phức tạp để đạt được kết quả mong muốn từ mô hình AI.
Ngoài ra, để làm việc với dự án AI trong một lĩnh vực cụ thể như y tế, tài chính hay kiến trúc, prompt engineer cần phải hiểu sâu hơn về lĩnh vực đó để tạo prompt phù hợp.
Một số công ty tại Việt Nam như BG Media, Cốc Cốc cũng đã bắt đầu có những đợt tuyển dụng vị trí prompt engineer với mức đãi ngộ hấp dẫn để đón đầu xu thế này. Ngoài ra, một số công ty đã đưa kỹ năng viết prompt vào thông tin tuyển dụng như một yêu cầu quan trọng.
CSMO, một câu lạc bộ quy tụ nhiều giám đốc kinh doanh và giám đốc marketing của nhiều doanh nghiệp lớn tại Việt Nam, đã thành lập một ban ứng dụng AI vào công việc của họ và thường xuyên tổ chức các buổi hội thảo để giúp các lãnh đạo kinh doanh, tiếp thị bắt kịp xu hướng mới này.
Song song với tuyển “nhà huấn luyện AI”, nhiều công ty cũng nhanh chóng tìm người cho chức danh “head of AI”, nôm na là giám đốc AI. Theo dữ liệu từ LinkedIn, tại Mỹ, số người đảm nhận vai trò head of AI đã tăng gấp 3 lần trong năm năm qua.
Mặc dù mô tả công việc cho vị trí này rất khác nhau tùy theo công ty, kỳ vọng chung là những người đảm nhận trách nhiệm mới này sẽ làm mọi thứ, từ việc kết hợp AI vào các sản phẩm của doanh nghiệp cho đến giúp nhân viên tăng tốc cách sử dụng AI trong công việc của họ.
Giống như mọi thứ mới mẻ khác trong giới công nghệ, chức danh “giám đốc AI” đang là một cơn sốt. Các công ty tích cực chi tiền vì họ coi đó là tương lai tất yếu và là một cách để gia tăng lợi nhuận, nhiều người nhanh chóng chớp thời cơ, chuyển sang nắm giữ vị trí này, dù không rõ mình sẽ phải làm gì.
Theo trang Vox, hầu hết mọi người đều đồng ý rằng các công ty cần có một giám đốc AI, nhưng ít người thực sự chắc chắn vị trí đó làm cụ thể những gì. “[Việc tuyển dụng vị trí này] đã bị cường điệu một cách lố bịch” – Peter Krensky, nhà phân tích chuyên về quản lý nhân tài AI tại hãng nghiên cứu thị trường Gartner, nói với Vox.
Krensky ước tính rằng năm ngoái có khoảng 25% các công ty trong Fortune 2000 có đội ngũ lãnh đạo về AI ở cấp phó giám đốc trở lên và dự đoán con số này sẽ là 80% trong năm 2024.
Thông thường, người đảm nhận vị trí này thường đến từ một vị trí lãnh đạo về công nghệ hiện tại như giám đốc dữ liệu hoặc giám đốc thông tin (CIO), nhưng cũng có những người đảm nhận các vị trí ngoài ngành chuyển sang đảm trách vị trí này.
Ngoài ra còn có các công việc khác liên quan đến AI như chuyên gia đạo đức (AI ethicist), có nhiệm vụ đảm bảo các mô hình AI được huấn luyện, phát triển đúng cách. Các vấn đề đạo đức mà họ phải giải quyết là quyền riêng tư, bảo mật dữ liệu, công bằng, an toàn và tác động xã hội của AI.
MMO-AffiliateMarketing-Wordpress-Blogger-SEO-IT-Lifestyle-MartialArt-Sport-ContentCreator-Copywriting-Fashion-ManyLivesManyTimes View all posts by TheMinh1024
Mì gói vẫn thường gắn với cảnh khó khăn thiếu thốn, và khi tiêu thụ mì ăn liền khắp thế giới tăng mạnh, ta có thể nói điều tương tự về sức khỏe kinh tế toàn cầu.
Ảnh: Hiệp hội Mì ăn liền thế giới
Nhu cầu mì ăn liền toàn cầu đạt mức kỷ lục 121,1 tỉ khẩu phần trong năm 2022, tăng gần 2,6% so với năm 2021, theo Hiệp hội Mì ăn liền thế giới, trụ sở chính tại Osaka (Nhật Bản). Đây là mức tăng liên tiếp trong vòng 7 năm.
Con số này dựa trên số hàng bán ra ước tính ở 56 nền kinh tế. Trung Quốc, tính cả Hong Kong, là thị trường mì ăn liền lớn nhất năm ngoái (45 tỉ khẩu phần), theo sau là Indonesia (14,26 tỉ), rồi đến Việt Nam (8,48 tỉ), Ấn Độ (7,58 tỉ) và Nhật Bản (5,98 tỉ).
Tiêu thụ mì ăn liền đã tăng mạnh đến 9,5% trong năm 2020, khi cả thế giới phải phong tỏa vì đại dịch. Đà tăng chậm lại một chút, 1,4%, vào năm 2021, trước khi vọt trở lại – lần này là do lạm phát khắp nơi, giá lương thực tăng cao khiến nhiều người phải chuyển sang dùng mì gói.
Xu hướng này giúp sản phẩm vốn quen thuộc với dân châu Á mở rộng mạnh mẽ sang các thị trường mới như Mỹ (5,15 tỉ gói trong năm 2022) và Mexico (1,51 tỉ) – những nơi “không hề có văn hóa ăn mì tôm”, theo tạp chí Nikkei. Tờ này dẫn thông cáo của Nissin Foods cho hay vì lạm phát mà “những người tiêu dùng trung lưu trước đây không ăn mì ăn liền giờ đang gắn bó với chúng trong cuộc sống hằng ngày”.
Đó là với các thị trường “mới nổi”, còn ở sân chơi “truyền thống” châu Á, chuyện dân ăn mì nhiều hay ít, hoặc giá cả của loại thực phẩm “chủ lực” này cũng là một vấn đề kinh tế đau đầu. Tình hình khó khăn đến mức Chính phủ Thái Lan hồi năm ngoái không còn cách nào khác phải đồng ý tăng giá trần mì gói lần đầu tiên sau 14 năm, tức kể từ khủng hoảng tài chính 2008.
Giá mì ăn liền, một mặt hàng thiết yếu ở Thái, vẫn được quy định ở mức tối đa 6 baht (khoảng 4.000 VND/gói), nhưng tới ngày 25-8-2022, mức trần đã tăng thêm 1 baht, “dấu hiệu cho thấy cuộc khủng hoảng chi phí sinh hoạt đang lan rộng hơn”, theo tường thuật của báo South China Morning Post.
Trước đó, các nhà sản xuất mì gói Thái – gồm 3 thương hiệu đại gia Mama, Wai Wai và Yum Yum, vốn chiếm gần 90% thị phần nội địa và nắm kha khá lượng xuất khẩu sang các nước châu Á – đã kêu gọi chính phủ cho phép tăng giá vì nguyên liệu đầu vào tăng.
Đó là thời điểm mà mì gói ở châu Á, bữa sáng ở Anh và thịt muối ở Mỹ cùng chung số phận đội giá đầu vào do khủng hoảng năng lượng vì cuộc chiến Nga – Ukraine. Giá lúa mì, dầu cọ và các sản phẩm nông nghiệp, cũng như chi phí hậu cần, đóng gói, năng lượng và nguyên vật liệu khác, đều tăng mạnh. Chính phủ Thái buộc phải gật đầu với thỉnh cầu của các nhà làm mì gói, cùng lúc với việc ngân hàng trung ương nước này tăng lãi suất để ngăn đà lạm phát.
Một chính phủ khác cũng đau đầu với mì ăn liền là Hàn Quốc, nơi giá bán lẻ tăng 13,1% trong tháng 5 vừa qua so với cùng kỳ năm trước, mức tăng mạnh nhất kể từ 2009, theo dữ liệu của chính phủ. Điều đáng lưu ý, đây là số liệu 2023, tức khi khủng hoảng giá lúa mì đã hạ nhiệt.
Trong một cuộc phỏng vấn phát trên truyền hình hồi tháng 6, Choo Kyung Ho, phó thủ tướng và bộ trưởng kinh tế tài chính Hàn Quốc, ngầm chỉ trích các nhà sản xuất mì ăn liền vì đã không giảm giá tương ứng với sự sụt giảm giá lúa mì thế giới.
Ông Choo không trực tiếp yêu cầu các hãng mì phải giảm giá bán lẻ vì “chính phủ không nên can thiệp và kiểm soát giá”, song nhấn mạnh rằng “sẽ tốt hơn nếu các hiệp hội người tiêu dùng đóng vai trò kiểm tra và gây áp lực”.
Lúc này gói mì đã là trung tâm của tranh cãi chính trị. Chính quyền Tổng thống Yoon Suk Yeol đối mặt với sức ép vì quan điểm không can thiệp nhiều vào nền kinh tế, bất chấp giá cả các mặt hàng thiết yếu tăng mạnh vì lạm phát.
Shin Se Don, giáo sư kinh tế tại Đại học Phụ nữ Sookmyung (Seoul), cho rằng dưới áp lực phải ban hành biện pháp giúp đỡ các hộ gia đình và doanh nghiệp nhỏ đang gặp khó khăn, có lẽ chính phủ cũng sẽ phải bớt cứng nhắc trong quan điểm để thị trường quyết định của mình. “Mọi người ở Hàn Quốc tin rằng chính phủ phải làm gì đó để can thiệp vào các thị trường trọng điểm và các yếu tố then chốt của xã hội, nhưng điều quan trọng là mức độ, nghĩa là mạnh mẽ và thường xuyên đến đâu” – ông nói với Nikkei.
Trong khi đó, tại quê hương của mì ăn liền, các nhà sản xuất lớn đã tăng giá khoảng 10% trong năm 2022, và tăng thêm 10% nữa trong năm nay vì chi phí nguyên liệu và đóng gói tăng. Tăng giá 10% liên tiếp trong hai năm là chuyện bất thường, nhưng doanh số vẫn không giảm đáng kể.
Nói gì thì nói, các hãng mì ăn liền đang bội thu vì ngày càng có thêm khách hàng. Hai công ty Nhật, Nissin Foods và Toyo Suisan, đều có kế hoạch xây dựng cơ sở sản xuất ở Mỹ trước năm 2025 để đáp ứng nhu cầu ở đó và Mexico.
MMO-AffiliateMarketing-Wordpress-Blogger-SEO-IT-Lifestyle-MartialArt-Sport-ContentCreator-Copywriting-Fashion-ManyLivesManyTimes View all posts by TheMinh1024
Những bài kiểm tra hay trắc nghiệm dự đoán tính cách và hành vi đã có từ cả thế kỷ trước, song trí tuệ nhân tạo (AI) đang giúp chúng chính xác và chi tiết hơn.
Với dữ liệu có sẵn của bạn trên không gian mạng, và các mô hình đánh giá tính cách cá nhân đã chuẩn hóa, chỉ cần thêm một số dữ liệu như sự chuyển động của mắt trên màn hình, AI đang thành công trong việc đánh giá cách bạn nghĩ, màu bạn thích, cảm giác bạn có khi gặp nội dung tương tác, và xu hướng hành vi.
Từ đó, nhiều lĩnh vực đã ứng dụng AI vào kiểm tra tính cách để tăng hiệu quả công việc. Chẳng hạn, giáo viên có thể sử dụng AI trong việc đánh giá các tính cách khác nhau của học sinh để biết cách giao tiếp tốt nhất với các em; các nhân viên dịch vụ chăm sóc sức khỏe chuyên nghiệp luôn được AI tham vấn trước các câu hỏi rất riêng dựa trên dữ liệu đã có và bám sát các chỉ số phản hồi để tăng cường sự hài lòng khách hàng trong các lần tiếp xúc; nhà quản lý tuyển dụng dùng AI để xác định tính cách ứng viên nhằm quyết định vị trí thích hợp nhất cho họ.
Câu hỏi đặt ra là AI đoán tính cách của bạn như thế nào? Tất cả bắt đầu với hồ sơ về bạn, thứ đang dễ lập hơn bao giờ hết nhờ các nguồn dữ liệu khổng lồ (big data) mà phần nhiều là do chính bạn tạo ra.
Dữ liệu và xử lý dữ liệu
Nhiều người trong chúng ta đã nghe nói về hồ sơ. Lập hồ sơ được sử dụng để phân tích các khía cạnh nhất định trong tính cách, sở thích, thói quen và hành vi của một cá nhân. Nó dựa trên các công cụ AI xử lý dữ liệu cá nhân và phân tích dữ liệu đó theo phạm vi cuối cùng của chúng. Do đó, hồ sơ giúp những người ra quyết định dự đoán hành vi của công chúng.
Dữ liệu cá nhân được thu thập từ các tìm kiếm trên Internet, cũng như mạng xã hội, thói quen mua sắm, hệ thống giám sát video và Internet. Dựa trên thông tin cá nhân được thu thập, các công ty và cơ quan có thẩm quyền sử dụng công cụ AI có thể xác định sở thích và hành vi cá nhân và đưa ra quyết định sáng suốt.
Lấy ví dụ dữ liệu từ mạng xã hội. 49% dân số thế giới có tài khoản mạng xã hội và Facebook vẫn giữ vị trí số 1 về lượng người dùng (2,9 tỉ người dùng thường xuyên mỗi tháng). Mặc dù ban đầu tạo tài khoản Facebook chỉ để đăng ảnh, nhưng cuối cùng chúng ta sẽ bị “lôi vào” một vòng xoáy các đề xuất và đề xuất.
Từ mua sắm và nhà hàng đến các sự kiện và chiến dịch khác nhau, các thuật toán đằng sau Facebook xuất sắc trong việc đề xuất những việc cần làm và địa điểm để xem. Những đề xuất này được cá nhân hóa theo lịch sử thích và không thích của từng cá nhân. Các đề xuất cần phải chính xác nhất có thể để cá nhân thực sự làm theo và cụ thể hóa chúng thành hành động.
Chính sự hiện diện và tương tác trên không gian kỹ thuật số (digital footprint) của bạn là nguồn dữ liệu tuyệt vời cho các ứng dụng AI xây dựng hồ sơ về chính bạn. Giả sử bạn tự gắn thẻ (tag) mình trong bức ảnh chụp em bé mới chào đời của một người bạn. Chỉ riêng với loại dữ liệu này, AI của Facebook sẽ cho rằng bạn thích em bé vì có 85% khả năng rằng hầu hết những người thích em bé cũng thích xem ảnh em bé mới của người khác.
Các ứng dụng trên điện thoại và máy tính cũng là nguồn cung cấp dữ liệu về các hoạt động số của bạn, chi tiết cách bạn chụp hình, chơi game, phim bạn xem, các giao dịch mua bán trao đổi, thanh toán… trong quá trình sử dụng đều giúp phân tích để tạo ra hồ sơ về bạn.
Với các dữ liệu đã thu thập rải rác về bạn, các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (natural language processing) giúp hoàn tất các thông tin chưa có đủ. Sau đó, AI tiếp tục tự chạy các mô hình đánh giá tính cách để tổng hợp được đa số các nội dung cần thiết để tương tác với bạn trong không gian số: màu sắc của quần áo có thể thích, loại sách bạn có thể đang muốn đọc, loại phim bạn có thể muốn xem, người bạn có thể muốn kết bạn, tin có thể bạn quan tâm…
Ảnh: crystalknows.com
Nên hiểu mình trước AI
Các chương trình AI được huấn luyện và tự học đang sử dụng các mô hình đánh giá tính cách đã được phát triển trong tâm lý học và khoa học nghề nghiệp. AI tự chạy các mô hình này dựa vào hồ sơ đang có về bạn.
Lấy ví dụ bài kiểm tra HIGH5 giúp khám phá những kỹ năng và điểm mạnh độc đáo của bản thân, rất phổ biến trong thế giới doanh nghiệp. Trong quá trình kiểm tra, người làm test sẽ đọc qua một danh sách các câu tuyên bố về các hành vi cụ thể, sau đó đánh giá mức độ chính xác của chúng.
Trong phần phương pháp, HIGH5 ghi rõ có ứng dụng big data để tinh chỉnh mô hình đo lường của họ, đảm bảo giá trị thống kê và độ tin cậy. “Điểm số của người làm bài kiểm tra mới sẽ giúp mô hình duy trì tính chính xác và tin cậy, nhưng vẫn linh hoạt để có thể thích ứng theo thời gian và số lượng người làm bài kiểm tra” – nhóm phát triển viết.
Việc sử dụng các mô hình đánh giá tính cách và tâm lý con người để “đoán” và “ảnh hưởng” hành vi có mặt tích cực và cả mặt tiêu cực. AI có thể giúp chúng ta thu thập và phân tích rất nhiều dữ liệu về tính cách của con người để chúng ta có thể có những cuộc trò chuyện thông minh về mặt cảm xúc rất cần với họ.
Điều này sẽ cải thiện sự hiểu biết và đồng thuận giữa các cá nhân cũng như giúp giải quyết rất nhiều vấn đề giao tiếp một cách hiệu quả. Ngược lại, kết quả do AI đưa ra có thể làm ảnh hưởng tới công việc của nhiều ngành nghề trong tương lai. Giả sử ứng dụng kiểm tra tính cách ứng viên xin việc cho kết quả thiên kiến và nhà tuyển dụng cứ dựa vào đó thì một người sẽ mất cơ hội việc làm mà lẽ ra họ đáng được nhận.
Ở góc độ người dùng, chúng ta cần được biết khi nào AI được sử dụng trong các tình huống và mục tiêu tương tác. Điều này rất cần công khai, minh bạch. Mong các nhà làm luật và chính sách về AI sớm tham gia và công bố các quy định liên quan. Trước mắt, cần tìm hiểu tính cách bản thân và cách AI đang hiểu ta, trước khi AI có tác động tới hành vi và quyết định của chúng ta.
Bài kiểm tra tính cách hiện đại đầu tiên được ghi nhận là Woodworth Personal Data Sheet, được sử dụng vào năm 1919 để giúp quân đội Hoa Kỳ sàng lọc tân binh nhằm phòng ngừa chấn thương tâm lý tiềm tàng.
AI soạn cả bài test
Các doanh nghiệp có thể chọn trong số những bài test phổ biến có sẵn (như HIGH5 hay Big Five), nhưng một số công ty vẫn cần có bài test riêng, đo đếm những tính cách, giá trị đặc thù mà họ muốn.
Tuy vậy, việc soạn một bài kiểm tra tính cách hoàn toàn không đơn giản, chưa kể mất thời gian và chi phí. “Phần khó là làm thế nào để đưa ra những câu hỏi phù hợp để biết liệu một người có làm việc chăm chỉ, sống có tình cảm, và có thể trở thành một người bạn tốt hay không” – Ivan Hernandez, trợ giáo sư khoa tâm lý học Đại học Công nghệ Virginia, cho biết.
Các câu hỏi như thế vốn do các chuyên gia trong lĩnh vực có liên quan soạn ra, song Hernandez cho rằng AI có thể làm được việc này. Cô cùng nhà tư vấn nghiên cứu Weiwen Nie của công ty chuyên soạn các bài kiểm tra tính cách Hogan Assessment Systems Inc. đã xây dựng được một chương trình khung, dùng các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên khác nhau, giúp tạo các bài kiểm tra tính cách và thang đo tâm lý tùy theo nhu cầu.
Với phương pháp truyền thống, khi soạn một bài kiểm tra tính cách, các chuyên gia phải nghĩ ra hàng loạt đặc điểm phù hợp với một loại tính cách nhất định. Chẳng hạn, để xác định tính hướng ngoại của một người, các chuyên gia sẽ phải đưa ra các lựa chọn như thích tiệc tùng, cuối tuần thích ra ngoài…
Chương trình khung của Hernandez sẽ dùng AI tạo sinh (như ChatGPT) để tạo ra hàng triệu đặc điểm như vậy, sau đó một mô hình AI xử lý ngôn ngữ tự nhiên sẽ quét qua chỗ dữ liệu này và chọn lọc lại những gì thích hợp nhất với mục tiêu của bài kiểm tra.
Hernandez khẳng định đã thử kiểm tra và nhiều người không phân biệt được đâu là các bộ câu hỏi kiểm tra do máy và con người soạn. Lấy ví dụ về bài kiểm tra Big Five, đo lường 5 đặc điểm được giới tâm lý học xác định là nền tảng cho tính cách của con người (cởi mở, tận tâm, hướng ngoại, thân thiện và nhạy cảm). Về nhạy cảm, bộ câu hỏi gốc gồm các lựa chọn: lo lắng nhiều, thường thấy buồn, tính khí thất thường và dễ xúc động; còn AI đưa ra các ý tương ứng: thường thấy buồn; cảm xúc thường hay chao đảo dữ dội, và ít khi bị; và ít khi để những thứ xung quanh làm phiền lòng.
Chương trình khung do Hernandez và Nie thiết kế có thể giúp các tổ chức cắt giảm thời gian và chi phí liên quan đến việc tạo các bài kiểm tra tính cách. Ngoài ra, mục tiêu lớn hơn của Hernandez là để tất cả mọi người có thể tiếp cận công cụ này – từ luật sư muốn tìm cách đo độ tin cậy của các thành viên bồi thẩm đoàn đến sinh viên đang lo lắng về tính sạch sẽ của bạn cùng phòng.
“Con người luôn hứng thú với các bài test tính cách nhưng tôi nghĩ có lẽ họ chưa biết đến những cách khác để khám phá ngoài các bài test trên mạng xã hội hay văn hóa đại chúng” – cô nói.
Khi phát hiện có người lạ vào khu vực được giám sát, camera sẽ phân tích những hình ảnh theo thời gian thực. Cùng với công nghệ điện toán đám mây (Cloud), dữ liệu hình ảnh sẽ được camera lưu trữ và cho xem lại lên tới 45 ngày.
Nỗi lo an ninh, an toàn và bảo mật dữ liệu
Trong bối cảnh công nghệ phát triển như vũ bão, vấn đề an ninh, an toàn và bảo mật dữ liệu là yếu tố quan trọng được ưu tiên hiện nay. Tuy nhiên, nhiều doanh nghiệp vẫn còn đang gặp nhiều khó khăn, cần phải đáp ứng các tiêu chí như: đồng bộ về hệ thống, giải pháp; tiết kiệm thời gian, chi phí; sự đơn giản trong khâu vận hành; an toàn & bảo mật dữ liệu.
Thấu hiểu nỗi lo lắng từ các doanh nghiệp, FPT Telecom đã mang tới một giải pháp có thể đáp ứng trọn vẹn mọi nhu cầu của thị trường – FPT Camera SME. Đây là giải pháp tối ưu cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME), có khả năng cung cấp các camera an ninh toàn diện và đồng bộ duy nhất tại Việt Nam.
Camera SME là trọn bộ giải pháp “mắt thần” tích hợp “đám mây”.
Giải pháp FPT Camera dành cho doanh nghiệp đảm bảo an toàn và bảo mật dữ liệu
Đây là giải pháp dành riêng cho các doanh nghiệp dạng chuỗi, có nhiều cơ sở bao gồm hệ thống các nhà xưởng, công trình sản xuất, bất động sản, khu đô thị, bệnh viện hay các trường học nhằm có thể giám sát an ninh khu vực cũng như theo dõi tiến độ sản xuất của các đơn vị.
Giải pháp này có hai sự lựa chọn như sau: Camera trong nhà được trang bị ống kính “hàng hiệu” Sony IMX với góc quan sát tối đa 102 độ, có thể kết nối Wi-Fi cùng khoảng cách hồng ngoại lên đến 10m; còn Camera ngoài trời với góc nhìn 106 độ, có thể kháng bụi, kháng nước chuẩn IP66 và chịu nhiệt lên tới 75 độ C cùng khoảng cách hồng ngoại lên đến 20m.
FPT Camera sử dụng hệ thống lưu trữ dữ liệu bằng hình thức điện toán đám mây với trung tâm dữ liệu đặt tại Việt Nam, tăng tính bảo mật của hệ thống nhờ những thuật toán để mã hóa thông tin dữ liệu và giao thức ủy quyền cho người dùng. Đây là một trong những công nghệ tiên tiến nhất đang được những ông lớn công nghệ trên thế giới như Microsoft, Google hay Amazon đang áp dụng.
Riêng tính năng nhận diện khuôn mặt nhờ trí tuệ nhân tạo AI được trang bị, camera có thể phân biệt giữa chuyển động con người và vật thể, phát hiện kịp thời trường hợp có người lạ đột nhập. Những hình ảnh sẽ được lưu trữ và phân tích theo thời gian thực để đưa ra thông báo cảnh giác kịp thời nếu phát hiện có người lạ đột nhập vào khu vực đang được giám sát.
Ngoài ra, doanh nghiệp có thể lựa chọn các gói lưu trữ Cloud và xem lại dữ liệu trước đó trong vòng 1 – 45 ngày tùy theo nhu cầu sử dụng. Việc giám sát, quản lý có thể thực hiện trên máy tính hoặc thậm chí là trên TV thông qua ứng dụng FPT Camera.
Thơ ca: Chốt chặn cuối cùng của con người trước máy móc
Giấy xanh, giấy đỏ, giấy vàng
Tím, hồng, lam, lục ..chốc thành ông sao
Ngôi sao năm cánh đẹp sao
Lung linh huyền ảo như sao trên trời
NDTBD: nhân dịp trung thu sắp đến sưu tầm đoạn thơ – minh hoạ cho thêm vui
AI (TTNT) giờ đã có thể làm thơ và nhiều người thậm chí không nhận ra sự khác biệt. Điều này có nghĩa gì với tương lai nghệ thuật?
Ảnh: zmescience.com
Năm 1984, tuyển tập thơ văn The Policeman’s Beard Is Half-Constructed (Râu của viên cảnh sát mới mọc một nửa) do một nhân vật bí ẩn tên Racter ra mắt, gây sốt trong giới độc giả và chia rẽ trong giới phê bình vì sự kỳ quặc của nó. Đa số nhà phê bình đồng ý rằng chưa từng đọc thứ gì giống tập thơ này trước đó, số khác cho rằng các câu thơ thường xuyên bỏ qua tính logic khiến người đọc có cảm giác đang nghe một gã nói mớ khi ngủ.
Racter thật ra không tồn tại; những dòng như “Tôi cần điện / Tôi cần nó hơn cả cần thịt cừu hay thịt lợn hay cải bắp hay dưa leo. Tôi cần nó để mơ” là do phần mềm máy tính Racter viết. Được dạy ngữ pháp tiếng Anh cùng một kho từ vựng vài ngàn từ, Racter biết vừa đủ để xâu chuỗi các câu lại với nhau một cách ngẫu nhiên nhưng mạch lạc, ít nhất là ở góc độ ngữ pháp; nó chẳng thấy sung sướng gì với việc chơi đùa với câu chữ.
Các nhà khoa học máy tính đã cố gắng để máy móc làm thơ từ ít nhất là những năm 1960, và Racter là một ví dụ điển hình về việc một thứ vô tri có thể tạo ra cái gì đó có nghĩa. Có rất nhiều “nhà thơ” như Racter – các trang web xuất thơ sau một cú click chuột, song tất cả đều nhỏ bé khi đứng cạnh hậu duệ mới nhất của Racter: GPT-3. Nhờ mạng thần kinh nhân tạo mô phỏng cách não người hoạt động, GPT-3, sản phẩm của Hãng công nghệ OpenAI, có thể “hiểu” lượng dữ liệu khổng lồ mà nó được nạp, từ đó có thể viết mọi thứ, giống con người đến kinh ngạc: từ công thức nấu ăn đến kịch bản phim, và tất nhiên là thơ.
Stephen Marche, một cây bút của The New Yorker, giao cho GPT-3 một nhiệm vụ khó nhằn: viết tiếp bài thơ còn dang dở Kubla Khan của Samuel Taylor Coleridge. Phần do GPT-3 sáng tạo phức tạp đến mức những độc giả nếu không biết bài thơ gốc có thể sẽ khó nhận ra nơi Coleridge ngừng lại và máy tính bắt đầu tiếp bút.
Một trang trong quyển The Policeman’s Beard Is Half-Constructed
Hiện tại khó có thể nhìn thấy những giới hạn của AI. Từ nhạc, họa, điêu khắc, thời trang, chẩn đoán y khoa, sản xuất…, có vẻ như không có sân chơi nào mà AI không lấn sang được. Nhưng AI có thể “thắng” trong lĩnh vực thơ ca? Và kiểu “thơ máy” nào rốt cuộc sẽ có thể thuyết phục được con người? Câu trả lời phụ thuộc vào việc thế nào mới được coi là thơ hơn là máy móc có thể làm được gì.
Theo nhà thơ Pháp Paul Valéry, đa số con người không mảy may biết thế nào là thơ ca. Đây là lý do nhiều người tin rằng ta có thể thu hẹp khoảng cách giữa nhà thơ và máy móc. Có lẽ những nhà lập trình cho rằng nếu con người có thể nắm được quy tắc hình thành các câu thơ như thể thức, vần điệu, thì tại sao máy móc lại không. Hoặc cũng có thể họ hiểu “thơ” giống như cái mà Racter tạo ra: một số từ nhất định được đặt theo một trật tự nhất định. Nếu đây là cách mà ta cho rằng một ngày nào đó AI có thể thách thức các nhà thơ là con người, thì có lẽ máy móc chắc chắn sẽ thắng, và có khi đã thắng rồi.
Nhưng vẫn còn một kiểu thơ ca mà AI sẽ phải đánh bại – thơ với tư cách là một nghệ thuật của sự chính xác tuyệt vời, của thực tế được tái hiện bằng cách gắn kết âm thanh với tri giác. Trong chuyện này, những khiếm khuyết của AI hoàn toàn được phơi bày. Bởi vì, để đấu được trong trò chơi bắt chước này, máy móc phải cho thấy chúng có thể kéo các giác quan của chúng ta đến mức độ biểu đạt cao nhất. Chúng sẽ cần phải mô tả được cỡ như nhà thơ Úc Les Murray xem hạt đậu là “những con cá heo xanh nhỏ xíu” hay Seamus Heaney (Nobel văn chương 1995) coi tình yêu như “một cái muỗng của thợ thiếc/đẫm ánh sáng lấp lánh của nó/trong thùng đựng thức ăn”.
Để chơi được ở trình độ này, một cỗ máy phải thấm nhuần từ ngữ với những liên tưởng mật thiết nhất… Nó phải làm được tương tự như nhà thơ 4 lần đoạt giải Pulitzer Robert Frost kết thúc bài thơ Design của mình, với những suy tưởng về sự sắp đặt của tạo hóa khi quan sát một con nhện sửa soạn làm thịt một con bướm đêm: “What but design of darkness to appall? / If design govern in a thing so small”. Bản dịch của Đông Yên trong quyểnRobert Frost tuyển tập 1: “Ai đồng lõa đưa nhện lên tận đó/ Rồi lừa con bướm trắng đậu vào đây? / Ai ngoài chúa màn đêm kia đáng sợ? / Nếu trời cao mỗi chuyện mỗi an bài”.
Từ appall (đáng sợ) vần với smallđược dùng rất đắt, vì nghĩa gốc Pháp của nó là “trắng bệch ra” (cả bài thơ toàn màu trắng: hoa trắng, nhện trắng, bướm trắng) và còn chứa pall, nghĩa là tấm vải trắng phủ quan tài. Cách làm thơ của Frost làm giàu nhận thức của chúng ta, dạy ta cách nhìn thế giới theo cách mới.
Không có điều nào kể trên nằm trong khả năng của GPT-3. Trong điều kiện thích hợp, GPT-3 có thể máy móc tạo ra các đoạn văn bản thật một cách ấn tượng. Tuy nhiên, cuối cùng ta sẽ nhận ra nó chỉ là những đoạn chắp vá vô hồn của những mẩu ngôn từ.
Có vẻ như khi nói tới AI, chúng ta luôn dễ bị đánh lừa và rơi vào cái bẫy chúng ta tự đặt ra. Ta đã quá sẵn sàng để tin vào sức mạnh của GPT-3, đến mức ta bỏ qua những bằng chứng cho thấy điều ngược lại.
GPT-3 có thể tạo ra một loạt vô tận các cụm từ hấp dẫn đến kỳ lạ, với tốc độ gần như tức thời. Nhưng việc đưa người đọc vào một trải nghiệm chung phải bắt đầu bằng việc nắm vững thủ thuật kết hợp những câu từ hay nhất thành một sản phẩm độc lập, một thể thống nhất đáng nhớ. Và GPT-3 không làm được điều đó.
Là việc thực hành sâu sắc nhất của toàn bộ nhận thức của con người, thơ ca từ lâu đã được xem là ranh giới phải vượt qua của các bộ óc chạy bằng silicon, là bằng chứng xác thực cuối cùng cho AI. Không phải tình cờ mà mỗi lần AI xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), sàn diễn chính của nghiên cứu AI, vượt qua một ngưỡng mới thì thơ lại lập tức được nêu ra như bằng chứng cho tiến bộ đột phá đó. Thật ra, có thể nói rằng tham vọng tạo ra một cỗ máy làm thơ đã thúc đẩy toàn bộ ngành AI, giúp những mô hình ngôn ngữ tự nhiên liên tục vượt qua các giới hạn.
Những người lạc quan về AI cho rằng không nhiệm vụ nào mà một cỗ máy cuối cùng sẽ không giải được. AI đã đánh bại được những kiện tướng cờ vua rồi cờ vây mạnh nhất, vậy cớ gì thơ sẽ khiến bộ óc máy móc bó tay? Theo nhà nghiên cứu AI Kate Crawford, AI sẽ không thắng được các nhà thơ, vì tất cả đã nhầm lẫn ngay từ khâu khái niệm khi cho rằng trí tuệ giống như máy tính và ngược lại.
AI thắng kỳ thủ cờ vua vĩ đại nhất mọi thời đại Garry Kasparov hay kỳ thủ cờ vây xuất sắc nhất thế giới Lee Sedol không phải vì nó đã học được cách suy nghĩ như con người và nghĩ siêu hơn và nhanh hơn, mà vì đã học được cách suy nghĩ hoàn toàn không giống con người. Trong khi đó, thơ có mối liên hệ chặt chẽ với cách con người suy nghĩ. Sức mạnh tinh thần của một bài thơ xuất phát từ các ý định thúc đẩy nhà thơ hành động.
Còn khi GPT-3 nhận lệnh viết một bài thơ, nó chẳng biết nó đang làm thơ, thậm chí chẳng biết “viết” là gì. Quan điểm của tôi là máy tính sẽ không bao giờ có thể tái tạo những gì các nhà thơ làm trừ khi nó cũng có thể sao chép lý do tại sao họ làm điều đó.
Máy móc viết theo đúng kiểu máy móc: những bài thơ của chúng chỉ là sản phẩm phụ về mặt thống kê của việc hấp thụ một lượng lớn dữ liệu mà không bộ óc con người nào có thể chứa được. Để GPT-3 làm ra “thơ thật” đòi hỏi các thuật toán không chỉ xử lý dữ liệu mà còn cảm được dữ liệu. Cách dùng từ appall của Frost phản ánh cái nhìn sâu sắc, cả đời mới chiêm nghiệm được về sự mất mát. Đây là lý do tại sao thơ, không như nhiều thứ khác mà loài người chúng ta đã thành thạo, không thể sao chép được. Đó là một tác phẩm của sự xem xét nội tâm mà chỉ loài người chúng ta mới có thể làm chủ được. Chúng ta viết thơ nhờ có cái mà máy tính không có: việc là con người.
Ảnh: LitHub
Trong một tiểu luận năm 1967, nhà thơ Howard Nemerov dự đoán rằng nếu mọi người ngày càng yêu thích những bài thơ được viết bằng máy tính, thì đó không phải là vì “cỗ máy đã bắt chước sự tinh tế của tâm trí, mà là tâm trí đã tự đơn giản hóa để tôn thờ máy móc”. Trong quyển You Are Not a Gadget (2010), Jaron Lanier nhắc rằng phép thử Turin (dùng để kiểm tra khả năng bắt chước của AI có đủ để đánh lừa con người không) có tác động cả 2 chiều: chính con người cũng bị “thử” trong bài kiểm tra đó.
Máy tính làm thơ thắng phép thử Turin đồng nghĩa với việc con người thất bại; nó cho thấy ý thức về thơ ca của chúng ta đã lạc trôi đến mức nào, và ta sẵn sàng để bị thuyết phục và công nhận bất cứ điều gì là xuất chúng ra sao. Máy làm thơ càng phổ biến thì ta càng dễ chấp nhận những thứ mà máy có thể làm. Có thể chúng ta sẽ ngợi khen những bài thơ không có bất kỳ thực tại con người nào trong đó. Chúng ta sẽ đánh giá cao những cảm xúc giả tạo. Những câu thơ tự con người viết ra sẽ thành đồ cổ, bán trên metaverse.
Với việc ngày càng nhiều start-up được cấp vốn để nghiên cứu NLP hơn bất kỳ lĩnh vực AI nào khác, các nhà phân tích cho rằng chúng ta đang đứng trên bờ vực của một vụ nổ Big Bang của phần mềm ngôn ngữ. GPT-3 đang được dùng bởi hàng trăm bot, ứng dụng, mạng xã hội; nó đứng sau hàng tỉ từ có nghĩa, đúng ngữ pháp được sao chép mỗi ngày. OpenAI gần đây đã hứa hẹn về một phiên bản mới – GPT-4, mạnh hơn gấp 500 lần.
Khi hệ thống lớn hơn, chúng sẽ tốt hơn: giảm lỗi dẫn đến câu dở và tăng các thuật toán dẫn đến câu hay. GPT-4 sẽ khiến chúng ta kinh ngạc với khả năng tìm đúng từ phù hợp và sắp xếp chúng một cách nghệ thuật, không lãng phí một âm tiết nào – tất cả hợp lại thành một thứ gì đó nghe có vẻ giống con người. Và chúng ta sẽ lại ca ngợi nó.
Song chừng nào mà khả năng làm thơ vẫn còn là rào cản để bước vào địa hạt con người, robot vẫn sẽ chỉ như Racter. Trước sự tấn công dữ dội của máy móc biết tư duy, thơ ca là chốt chặn cuối cùng và tốt nhất của nhân loại.
