- vừa được xem lúc

Tại sao ai cũng đang nói về AI (Dù nó đã tồn tại hàng trăm năm)? Điều gì đã thay đổi?

0 0 1

Người đăng: Vũ Tuấn

Theo Viblo Asia

Một người bạn của tôi đã nhắn tin cho tôi hôm trước:

“Bro, cái AI này đáng sợ thật. Nó có thay thế hết tụi mình không?”

Cậu ấy là người đã dùng Google Maps, tin tưởng vào gợi ý của Netflix, và mở khóa iPhone bằng Face ID suốt nhiều năm qua. Tất cả những thứ đó đều được vận hành bởi AI. Và chưa bao giờ khiến cậu ấy sợ hãi.

Vậy điều gì đã thay đổi?

Khoảnh khắc AI bắt đầu nghe giống… con người.

Chúng ta đã sống với AI từ lâu. Nó phân loại email, chặn thư rác, điều khiển thời gian ngủ của điện thoại, và gợi ý video tiếp theo mà bạn có thể thích.

Nó rất hữu ích nhưng lặng lẽ. Một trợ lý nền âm thầm làm việc mà không gây chú ý.

Rồi những công cụ như ChatGPT, Gemini xuất hiện!

Giờ đây, AI viết email công việc cho bạn; Giải thích đoạn code rối rắm của bạn; Giúp bạn nghĩ ra ý tưởng startup lúc 3 giờ sáng

Và đó là lúc mọi người bắt đầu chú ý.

Ngày trước vs bây giờ

Hãy đơn giản hóa nhé:

Ngày trước:

  • Điện thoại sửa lỗi chính tả
  • Spotify đoán tâm trạng của bạn
  • Gmail đoán bạn sẽ trả lời email như thế nào

Còn bây giờ:

  • AI viết bài blog
  • Soạn thảo đề xuất kinh doanh
  • Gợi ý ý tưởng phim và cả lời khuyên tình cảm

Vẫn là công nghệ cũ bên trong. Nhưng giờ nó nói như bạn, hành xử như bạn, suy nghĩ cùng bạn. Đó là một cảm giác hoàn toàn mới.

Điều thật sự đã thay đổi

Generative AI trong Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP):

  • Nghĩa là AI giờ có thể hiểu và tạo ra ngôn ngữ giống con người – từ viết email, truyện, đến code – dựa trên cách chúng ta nói chuyện tự nhiên. Và điều đó thật sự khác biệt.

AI cũ là một công cụ; AI mới giống như một đồng đội; Thậm chí đôi khi như một bản sao của chính bạn

Chúng ta đã dùng AI mà không nhận ra

Mỗi lần ngân hàng của bạn cảnh báo một giao dịch bất thường

Mỗi lần YouTube giữ chân bạn hàng giờ

Mỗi lần camera làm mờ nền khi gọi video

Đó đều là AI đang hoạt động.

Chúng ta không sợ nó – vì nó im lặng, hữu dụng và ở phía sau.

Nỗi sợ bắt đầu khi AI ngừng thì thầm và bắt đầu cất tiếng nói.

Vậy tại sao giờ đây ta lại nhạy cảm về AI?

Vì lần đầu tiên, AI cho ta thấy một phiên bản của chính mình.

  • Không chỉ giúp bạn làm việc — mà nó đang tự làm
  • Không chỉ học quy tắc — mà nó đang bắt chước phong cách
  • Không chỉ giải quyết vấn đề — mà nó đang làm những điều ta từng nghĩ chỉ con người mới làm được

Ý nghĩa thực sự của điều này

AI không phải là mới – nhưng giờ ta nhìn thấy nó và nó cũng đang nhìn lại ta.

Câu hỏi không còn là “nó có thể làm gì”

Mà là “chúng ta sẽ làm gì với nó?”

Các bạn suy nghĩ thế nào? Hãy cho mình biết dưới bình luận nhé!

Bình luận

Bài viết tương tự

- vừa được xem lúc

Các thuật toán cơ bản trong AI - Phân biệt Best First Search và Uniform Cost Search (UCS)

Nếu bạn từng đọc các thuật toán trong AI (Artificial Intelligence - Trí tuệ nhân tạo), rất có thể bạn từng nghe qua về các thuật toán tìm kiếm cơ bản: UCS (thuộc chiến lược tìm kiếm mù) và Best First Search (thuộc chiến lược tìm kiếm kinh nghiệm). Khác nhau rõ từ khâu phân loại rồi, thế nhưng hai th

0 0 178

- vừa được xem lúc

Con đường AI của tôi

Gần đây, khá nhiều bạn nhắn tin hỏi mình những câu hỏi đại loại như: có nên học AI, bắt đầu học AI như nào, làm sao tự học cho đúng, cho nhanh, học không bị nản, lộ trình học AI như nào... Sau nhiều lần trả lời, mình nghĩ rằng nên viết hẳn một bài để trả lời chi tiết hơn, cũng như để các bạn sau này

0 0 163

- vừa được xem lúc

[ChatterBot] Thư viện chatbot hay ho dành cho Python| phần 3

Trong bài trước mình đã trình bày về Training data cho chatbot và tiền xử lý dữ liệu. Trong phần này sẽ trình bày với các bạn về logic adapter.

0 0 69

- vừa được xem lúc

[Deep Learning] Kỹ thuật Dropout (Bỏ học) trong Deep Learning

. Trong bài viết này, mình xin phép giới thiệu về Dropout (Bỏ học) trong mạng Neural, sau đó là mình sẽ có 1 số đoạn code để xem Dropout ảnh hưởng thế nào đến hiệu suất của mạng Neural. 1.1. Dropout trong mạng Neural là gì.

0 0 74

- vừa được xem lúc

Kỹ thuật Dropout (Bỏ học) trong Deep Learning

Trong bài viết này, mình xin phép giới thiệu về Dropout (Bỏ học) trong mạng Neural, sau đó là mình sẽ có 1 số đoạn code để xem Dropout ảnh hưởng thế nào đến hiệu suất của mạng Neural. 1.

0 1 88

- vừa được xem lúc

Blockchain dưới con mắt làng Vũ Đại 4.0

Mở bài. Hey nhô các bạn, lại là mình đây .

0 0 55