Xu hướng trong tương lai – Phần IV

Tại sao Facebook mua một công ty sản xuất tai nghe thực tế ảo?

Năm 2014, Facebook đã gây chấn động giới công nghệ khi mua lại nhà sản xuất tai nghe thực tế ảo VR, có tên là Oculus Rift, loại tai nghe này chủ yếu được sử dụng trong các trò chơi điện tử. Ban đầu có vẻ lạ khi công ty truyền thông xã hội Facebook sẽ mua lại công ty sản xuất trò chơi này.

Ngay tại thời điểm đó, việc thu mua này cũng không có nhiều ý nghĩa về mặt tài chính. VR đã có màn ra mắt người tiêu dùng mờ nhạt, bằng chứng là Oculus Rift liên tục giảm giá kể từ khi ra mắt. Thay vào đó, Mark Zuckerberg, CEO của Facebook, người công nhận vụ mua lại này là một thủ đoạn kinh doanh trong dài hạn, đã nói vào năm 2016 rằng sẽ mất mười năm nữa để VR tiếp cận thị trường đại chúng.

Facebook đã tưởng tượng rằng thực tế ảo sẽ là tương lai của truyền thông. Thay vì chỉ giao tiếp qua văn bản, hình ảnh, hoặc video, Zuckerberg giải thích về một tương lai khi bạn có thể sử dụng VR để trải nghiệm các trò chơi thể thao, các bài học trên giảng đường đại học, các buổi hẹn với bác sĩ và các cuộc phiêu lưu với bạn bè, tất cả, với sự thoải mái trong chính ngôi nhà của bạn. (Các nhà phê bình nói rằng điều đó dường như hơi xa vời, vì đeo tai nghe nặng và đắt tiền chỉ để trò chuyện với bạn bè thì sau một lúc có thể bạn sẽ thấy mệt mỏi. Tuy nhiên, Facebook lạc quan cho rằng một ngày nào đó tai nghe VR sẽ mỏng như mắt kính Ray-Bans).

Nếu Zuckerberg đúng, sở hữu tai nghe Oculus Rift cho mục đích giao tiếp xã hội có thể có giá trị đối với Facebook. Đã từ lâu, chiến lược của Facebook là tối đa hóa thời gian mọi người dành cho nền tảng của họ; thời gian ở trên nền tảng lâu hơn tức là có nhiều cơ hội để hiển thị quảng cáo hơn, và có nhiều dữ liệu người dùng hơn để khiến quảng cáo nhắm đến mục tiêu tốt hơn. Facebook có thể cố gắng khiến người dùng dành nhiều thời gian với Oculus Rift, đến lúc đó, họ có thể bắt đầu chuyển sang các hình thức quảng cáo mới: đưa sản phẩm vào nền tảng, quảng cáo dưới dạng trò chơi, hoặc quảng cáo hòa nhập cho các buổi hòa nhạc…

Để có bằng chứng cho lý thuyết này, chúng ta hãy xem xét cách Facebook bắt đầu cho phép ông chủ của Oculus Rift phát video VR trực tiếp trên giao diện timeline của Facebook vào năm 2017. Ông chủ của Oculus Rift có thể bắt đầu đi lại xung quanh bàn trong VR, làm những việc như trả lời câu hỏi của khán giả (trên màn ảnh đại diện có thể “chộp lấy” khán giả bất kỳ cùng với bình luận của họ), tro 2chuyện hoặc vẽ nguệch ngoạc trong không trung.

Tính năng mới này là một cách thông minh để xây dựng dư luận xung quanh thực tế ảo, từ đó có thể khuyến khích người xem tò mò mua tai nghe.

Vậy tại sao Facebook mua lại một công ty sản xuất tai nghe thực tế ảo? Không phải vì những trò chơi điện tử. Facebook coi VR là tương lai của điện toán và mạng xã hội, và họ muốn trở thành người dẫn đầu trong không gian đó.

Tại sao rất nhiều công ty sợ Amazon?

Năm 2018, Amazon đã mua lại công ty khởi nghiệp phân phối thuốc PillPack, công ty này được cấp phép để chuyển thuốc cho khách hàng Mỹ qua đường bưu điện. Động thái này khiến ngành dược phẩm hoảng loạn và giá cổ phiếu của họ giảm mạnh khi các nhà đầu tư tháo chạy: chỉ qua một đêm giá cổ phiếu của Rite Aid giảm 11%, của Walgreens giảm 10% và CVS gảim 6%.

Có rất ít công ty đáng sợ đến mức có thể khiến cổ phiếu của các công ty lao dốc chỉ bằng những động thái đầu tiên tham gia vào ngành của họ. Các nhà phân tích nói rằng không có lĩnh vực nào là an toàn trước Amazon, công ty này đã tàn phá mọi ngành nghề từ sách đến tạp hóa, phim ảnh đến phần cứng. Làm thế nào Amazon lại hùng mạnh đến vậy, và họ có thể làm gì tiếp theo?

Công nghệ khiến người ta kinh hoàng

Nguồn dự trữ tiền khổng lồ của Amazon đã cho phép họ bắt đầu xâm nhập vào không gian cá nhân của các công ty công nghệ lớn khác, khiến các công ty đó lo lắng.

Một thực tế khiến Google lo lắng là Amazon đã trở thành công cụ tìm kiếm ưa thích của nhiều người mua sắm; hơn một nửa số lượt tìm kiếm sản phẩm bắt đầu trên Amazon. Điều này có nghĩa là nhiều công ty đang bắt đầu chuyển tiền quảng cáo sang Amazon vì người tiêu dùng của họ đang ở đó. Ngoài ra, khi Alexa trở thành nền tảng điện toán bằng giọng nói lớn nhất, ngày càng nhiều khả năng khách hàng sẽ yêu cầu Alexa mua thứ gì đó – và họ sẽ hoàn toàn phớt lờ Google và các trình duyệt web.

Facebook cũng bị đe dọa trước sự mở rộng của Amazon sang phát trực tuyến video và truyền thông xã hội, và vào năm 2014, họ đã khởi động quá trình này bằng cách mua dịch vụ phát trực tiếp trò chơi điện tử Twitch. Tuy nhiên, kể từ khi vụ mua lại, Twitch đã phát triển thành nền tảng phát trực tiếp các chương trình trò chuyện, âm nhạc, tập thể hình… cạnh tranh trực tiếp với Facebook Live, dịch vụ phát video trực tiếp của Facebook. Amazon Prime Video cũng đang cạnh tranh với Facebook Watch ở thị trường phim trực tuyến. Và sự phát triển của Amazon sang lĩnh vực quảng cáo khiến Facebook sợ hãi đến nỗi , vào năm 2019 Facebook chính thức liệt kê Amazon là đối thủ cạnh tranh trong hồ sơ hàng năm gửi lên Ủy ban Chứng khoán và Giao dịch, viết tắt là SEC.

Amazon cũng đang đe dọa mảng phần cứng và dịch vụ điện thoại quý giá của Apple. Siri là trợ lý giọng nói thông minh đầu tiên, những Alexa từ lâu đã giành được nhiều thị phần hơn Siri. Apple từ trước đến nay luôn dẫn đầu thị trường các thiết bị thông minh, nhưng Amazon đã cho ra đời một số lượng lớn các thiết bị điều khiển bằng giọng nói Alexa của riêng mình: loa Echo, lò vi sóng thông minh, đồng hồ treo tường, phụ tùng ô tô và nhiều thiết bị khác. Năm 2017, các chuyên gia trong làng giải trí đã bắt đầu đồn thổi rằng thương hiệu Echo ngày càng được yêu thích hơn so với Apple – đây là tin xấu với Apple, công ty này sống và chết phụ thuộc vào thương hiệu của mình.

Cuối cùng, Microsoft đã mạo hiểm đầu tư vào điện toán đám mây, sau khi Satya Nadella đảm nhiệm vị trí CEO vào năm 2014, tập trung nguồn lực vào hệ điều hành Azure. Nhưng AWS của Amazon vẫn có nhiều khách hàng hơn Azure và kiếm được nhiều tiền hơn.

Quảng cáo, mạng xã hội, phần cứng và đám mây – đều mang lại thành công cho Azure, và luôn khiến cho các đối thủ run rẩy. Tuy nhiên, tại thời điểm này, Amazon còn hơn cả một công ty công nghệ.

(còn tiếp)

TH: T.Giang – CSCI

Nguồn tham khảo: Neel Mehta, Aditya Agashe & Parth Detroja – Gạt mở chiến lược kinh doanh ẩn sau thế giới công nghệ – NXB CT 2021

Advertisement

Các nút trục và những người kết nối – Phần đầu

Malcolm Gladwell – cây viết nổi tiếng của The New Yorker đã mô tả trong cuốn sách gần đây của anh, Điểm bùng phát (The Tipping Point), một bài kiểm tra đơn giản để đo lường độ quảng giao của mọi người. Anh ấy sẽ đưa cho bạn một danh sách 248 họ được biên soạn từ một cuốn sổ điện thoại Manhattan. Khi bạn biết bất cứ ai có họ trùng với 248 họ trong danh sách, bạn có thêm một điểm; khi bạn biết ba người họ Jones – một họ nằm trong danh sách, bạn có thêm 3 điểm. Khi thu thập kết quả từ các sinh viên đại học ở thành phố Manhattan, hầu hết trong số đó là dân mới nhập cư ở độ tuổi 20, Gladwell thu được điểm số trung bình là 21. Nói cách khác, các sinh viên đó biết khoảng 21 người có họ trong danh sách. Một nhóm ngẫu nhiên gồm hầu hết là những học giả da trắng đạt được khoảng 39 điểm, gần gấp đôi số điểm của nhóm sinh viên. Điều này không có gì là lạ. Nhưng điều thu hút sự chú ý của Gladwell là độ biến thiên giữa các số điểm. Trong lớp đại học, các điểm số dao động từ 2 đến 95. Trong mẫu ngẫu nhiên nọ, điểm thấp là 9 và điểm cao là 118. Ngay cả đối với một nhóm người cùng độ tuổi, trình độ giáo dục và thu nhập, độ biến thiên vẫn rất lớn: điểm thấp nhất là 16 và cao nhất là 108. Cuối cùng Gladwell nghiên cứu mẫu gồm 400 người và tìm thấy những điểm số rất cao. Kết luận dần trở nên sáng tỏ: “Từ mọi ngả đường của cuộc sống… luôn có những người có biệt tài kết bạn và làm thân với những người khác. Họ chính là những người kết nối trong xã hội”.

Những người kết nối là một thành phần rất quan trọng trong mạng xã hội của chúng ta. Họ tạo ra các xu hướng và trào lưu, đảm đương các giao dịch quan trọng hoặc có thể hỗ trợ mở một nhà hàng. Họ là sợi dây kết nối của xã hội, khéo léo mang mọi người từ mọi chủng tộc, trình độ học vấn và các ngành nghề khác nhau lại gần nhau. Gladwell nghĩ rằng đây là một nét đặc thù của con người. Trên thực tế, anh không biết rằng mình vừa đụng vào một vấn đề lớn hơn anh tưởng, một hiện tượng gây bối rối cho nhóm nghiên cứu của tôi trước khi Điểm bùng phát được xuất bản. Các nút kết nối cao với một số lượng liên kết cực lớn – tồn tại trong rất nhiều hệ thống phức tạp, từ hệ thống kinh tế đến tế bào. Đó cũng là một tính chất cơ bản của hầu hết các mạng lưới, một điều hấp dẫn các nhà khoa học từ nhiều ngành khác nhau như sinh học, khoa học máy tính và sinh thái học. Những khám phá của các nhà khoa học đã khiến tư duy của chúng tôi về các mạng lưới thay đổi hoàn toàn. Tính phân cụm là vết nứt đầu tiên trong quan điểm thế giới ngẫu nhiên của Erdős-Rényi. Sau đó, mô hình đơn giản của Watts và Strogatz, ra đời để dung hòa vòng tròn bạn bè với thế giới ngẫu nhiên. Các nút kết nối mạnh này là cú đánh cuối cùng giáng vào cả hai mô hình. Để tìm câu trả lời cho các nút kết nối này, chúng ta phải vĩnh viễn đập tan thế giới quan ngẫu nhiên xưa cũ.

1

Không gian mạng ảo là nơi có tự do ngôn luận cao nhất. Trên thực tế, rất khó để kiểm duyệt nội dung của một trang web. Khi một nội dung được đăng tải, hàng trăm triệu người có thể truy cập vào nội dung này. Khi quyền tự do thể hiện không giới hạn, cùng với chi phí đăng tải rất thấp, Web cuối cùng trở thành một diễn đàn dân chủ – ai lên tiếng cũng đều được lắng nghe. Trong môi trường đó, lời phát biểu của một luật sư hay lời quảng cáo của một tạp chí thương mại cũng đều như nhau. Nếu Web là một mạng lưới ngẫu nhiên thì sự bình quyền thực sự tồn tại. Nhưng sự thật không phải vậy: dự án vẽ phác Web của chúng tôi cho thấy Web không hề dân chủ, không công bằng, không bình đẳng.

Đối với người dùng Web, câu hỏi quan trọng không còn là: khi nào bài của bạn được đăng. Bởi bạn có quyền đăng mọi thứ và ngay sau khi đăng tải, bất cứ ai trên toàn thế giới có kết nối mạng Internet có thể truy cập. Câu hỏi thật sự đặt ra là: khi bạn đăng tải thông tin trên Web, có ai biết đến nó không?

Trên Web, thước đo của khả năgn hiển thị (visibility) chính là số liên kết. Càng có nhiều liên kết đến chỉ về trang web của bạn, mọi người càng có nhiều cơ hội nhìn thấy trang ấy. Nhưng một trang tài liệu trung bình chỉ có khoảng 5 đến 7 liên kết, khả năng một trang tài liệu điển hình có liên kết đến trang này gần như bằng không.

Kết luận này đúng đắn với chính trang chủ của tôi, www.nd.edu/-alb. Theo AltaVista, có khoảng bốn mươi các trang khác trên toàn thế giới liên kết với nó. Thành thật mà nói, thế là nhiều, vì trang của tôi viết về lĩnh vực tương đối hẹp. Vì trên Web có khoảng 1 tỷ trang để lựa chọn, khả năng bạn tìm được trang web của tôi là khoảng bốn mươi trên một tỉ. Tức là, nếu bạn lướt web một cách ngẫu nhiên và ghé thăm 10 giây mỗi trang web, bạn sẽ cần tám năm để đi đến trang chủ của tôi.

Mỗi người chúng ta đều có những sở thích, giá trị, niềm tin và thị hiếu rất khác nhau. Ví dụ, chúng tôi chọn liên kết đến các trang web về nghệ thuật bộ lạc châu Phi và các cổng thương mại điện tử. Vì có trên một tỉ nút để lựa chọn, rất có thể hình thái liên kết có dạng ngẫu nhiên, tức mô hình Erdős-Rényi thống trị Mạng toàn cầu. Mọi nút đều bình quyền trong Web ngẫu nhiên, lý thuyết Erdős-Rényi khẳng định rằng, các nút có số lượng các liên kết gần bằng nhau.

Tuy nhiên, các con số chúng tôi thu được khác với mong đợi này. Sơ đồ robot của chúng tôi vẽ ra cung cấp bằng chứng về tính không đồng đều lớn trong topo của Web. Trong số 325.000 trang của trường đại học Notre Dame mà chúng tôi đã điều tra, 270.000 trang tức 82% số trang có ba hoặc dưới ba liên kết. Tuy nhiên, có 42 trang có hơn 1000 liên kết! Các phép đo tiếp theo trên một mẫu gồm 203 triệu trang tài liệu cho thấy một bức tranh rộng hơn: khoảng 90% các trang web có 10 hoặc dưới 10 liên kết đến, trong khi một vài trang, chính xác hơn là khoảng ba trang, có tới một triệu liên kết đến!

Rõ ràng, cấu trúc của Mạng toàn cầu bị chi phối bởi một vài nút kết nối mạnh, còn gọi là các nút trục (hub). Những nút trục này, chẳng hạn như Yahoo! hoặc Amazon.com, có mặt ở khắp mọi nơi, bất cứ nơi đâu bạn đi tới, bạn sẽ thấy một liên kết trỏ tới chúng. Trong Web, nhiều nút nhỏ, không phổ biến và có ít liên kết được kết nối với nhau bởi một vài trang web kết nối mạnh này.

Các nút trục là một minh chứng mạnh nhất chống lại quan điểm không tưởng về một không gian ảo bình đẳng. Đúng là tất cả mọi người đều có quyền đăng tải bất cứ điều gì chúng ta muốn trên Web, nhưng có ai đọc những nội dung đó không? Nếu Web là một mạng ngẫu nhiên thì ai cũng có cơ hội được biết đến ngang nhau. Trên thực tế, Web có, những nút trục, những trang web mà ai cũng truy cập, rất dễ tìm. So với các nút trục này, phần còn lại của Web dường như vô hình. Các trang mà chỉ có một hoặc hai liên kết, về cơ bản là không tồn tại. Chúng ta hầu như không thể tìm thấy chúng, các công cụ tìm kiếm cũng quay lưng, làm ngơ với chúng, chỉ miệt mài thu thập thông tin trên Web để đưa ra kết quả tìm kiếm các trang web “hot” nhất mà thôi.

2

Truyền hình phát sóng bộ phim The Air Up There của Kevin Bacon đúng vào đêm mà Craig Fass, Brian Turtle và Mike Ginelly – những sinh viên của trường Albright ở Reading, Pennsylvania, đã có một khám phá lạ lùng. Họ bỗng phát hiện ra rằng: Bacon diễn ở nhiều bộ phim đến mức anh ấy có thể kết nối với bất kỳ diễn viên nào trong Hollywood. Vào tháng 1 năm 1994, họ háo hức gửi một lá thư đến Jon Stewart Show vốn là một chương trình talk show về người nổi tiếng rất được các sinh viên yêu thích bấy giờ. Lá thư có đoạn: “Ba người chúng tôi đang thực hiện một sứ mệnh, đó là chứng minh cho khán giả, không cho toàn thế giới, rằng chính Bacon là Chúa Trời”. Thật ngạc nhiên, họ đã có được mười lăm phút để đời trên sóng truyền hình. Họ đã được mời tham gia Stewart Show cùng với Kevin Bacon và khiến khán giả đi hết ngạc nhiên này đến bất ngờ nọ khi có thể kết nối Bacon với bất cứ diễn viên nào được nhắc đến. Tuy nhiên, họ đã thực sự lầm. Bacon không phải là trung tâm của Hollywood chứ chẳng nói gì đến trung tâm của vũ trụ!

Có thể nói, sự tài tình của ba sinh viên này nằm ở khả năng quan sát, họ nhận thấy tất cả các diễn viên ở Hollywood có thể kết nối với Kevin Bacon qua hai đến ba liên kết. Ví dụ, Tom Cruise chỉ cách Bacon một liên kết bởi họ cùng diễn trong phim Chỉ vài người tốt (A few good men). Quay trở lại câu chuyện số Erdős, tương tự, ta có thể nói, Tom Cruise có số Bacon bằng 1. Mike Myers có số Bacon là 2 vì diễn viên này có liên kết với Robert Wagner qua bộ phim Điệp viên bám dai (The spy who shagged me). Số Bacon của Wagner bằng 1 qua bộ phim Thú tính (Wild things). Nhưng ngay cả Charlie Chaplin cũng có thể kết nối với Bacon: Chaplin đã diễn cùng Barry  Norton trong Quý ngài Verdoux (Monsieur Verdoux), Verdoux diễn cùng Robert Wagner trong What price glory, như chúng ta đã biết Wagner chỉ cách Bacon một liên kết. Như vậy, số Bacon của Charlie Chaplin là 3. Để làm cho câu chuyện thêm rối beng, chúng tôi xin cung cấp thêm, số Bacon của Pual Erdős là 4. Vì trong bộ phim tài liệu N là một số (N is a number), Paul Erdős diễn vai chính mình. Gen Patterson – diễn viên chính của bộ phim này sau đó đóng một vai nhỏ trong bộ phim Box of moomlight và qua bộ phim này, ông có số Bacon bằng 3. Và kể từ N is a number ra đời, nhiều nhà toán học không chỉ có số Erdős nhỏ mà số Bacon của họ cũng có giá trị nhỏ.

Trò chơi Kevin Bacon sẽ chỉ dừng lại là trò đố vui phim ảnh nếu hai sinh viên khoa học máy tính không xem Stewart Show. Glen Wasson và Brett Tjaden từ Đại học Virginia ngay lập tức nhận ra rằng việc xác định khoảng cách giữa hai diễn viên là một dự án khoa học máy tính khả thi có một cơ sở dữ liệu hoàn chỉnh của tất cả các diễn viên và bộ phim từng phát hành. Cơ sở Dữ liệu Phim trên Internet, trang IMDb.com hay một hội nghiền phim nào đó cũng có thể cung cấp nhiều thông tin diễn viên và phim hơn mức cần thiết. Wasson và Tjaden phải mất một vài tuần lập trình để tạo trang web Oracle of Bacon (Cơ sở dữ liệu về Bacon), khiến trò chơi Bacon trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết. Nếu bạn gõ tên của bất kỳ hai diễn viên nào, trong tích tắc, trang web sẽ trả về con đường ngắn nhất giữa họ, liệt kê chuỗi các diễn viên và các bộ phim liên quan. Ngay lập tức, trang web đã nhận được hơn 20.000 lượt truy cập mỗi ngày, cuối cùng lọt vào danh sách mười trang web hàng đầu của năm 1997. Lần cuối tôi kiểm tra, vào ngày 26 tháng 8 năm 2001, trang web có hơn 13.000 khách truy cấp chỉ trong ngày hôm đó.

(còn tiếp)

TH: T.Giang – CSCI

Nguồn tham khảo: Albert-László Barabási – Thế giới mạng lưới – NXB DT 2017

Xu hướng trong tương lai – Phần III

Người giàu và người nghèo

Hầu hết các học giả tin rằng những người lao động có kỹ năng cao sẽ có được nhiều lợi ích từ tự động hóa, trong khi những người lao động có kỹ năng thấp sẽ mất mát nhiều hơn. Nói cách khác, người nghèo sẽ nghèo hơn trong khi người giàu sẽ giàu hơn.

Có một cách để giảm thiểu vấn nạn này, đó là giáo dục. Nếu không có gì thay đổi, sẽ xuất hiện rất nhiều việc làm mới, và sẽ không có đủ công nhân lành nghề để đáp ứng nhu cầu việc làm. Năm 2015, Deloitte ước tính rằng đến năm 2025, sản xuất công nghiệp sẽ tạo ra thêm 3,5 triệu việc làm nhờ tự động hóa – nhưng thị trường việc làm sẽ không thể đáp ứng 2 triệu việc làm trong số đó, do thiếu công nhân lành nghề. Đề xuất để giải quyết tình trạng này là đào tạo nghề nhằm giúp mọi người có kỹ năng trong công việc, đầu tư vào giáo dục nghề nghiệp tại các trường cao đẳng cộng đồng, và thúc đẩy giáo dục STEM ở các trường trung học và đại học.

Cũng đã có một số đề xuất cấp tiến hơn. Elon Musk dự đoán rằng tự động hóa có thể khiến tỷ lệ thất nghiệp lên tới 30 – 40% (một lần nữa, không ai đồng ý về tác động này của tự động hóa), vì vậy ông đã đề xuất một phương án “thu nhập cơ bản phổ quát”. Theo phương án này, chính phủ sẽ phát cho mỗi người dân một tấm séc, mà theo như ông nói sẽ giúp chống lại đói nghèo và bảo vệ nền kinh tế khỏi sự sụp đổ ở mức độ nhất định. Thu nhập cơ bản phổ quát của Musk sẽ lấy từ tiền thuế mà chính phủ đánh vào robot.

Thật tình cờ, Bill Gates từ lâu đã có đề xuất đánh thuế robot – hay nói  đúng hơn là đánh thuế các công ty sử dụng robot. Những người ủng hộ cho rằng số tiền thuế đó có thể tài trợ cho những công việc mà con người đặc biệt giỏi, chẳng hạn như chăm sóc trẻ em.

Tại sao công chức có nguy cơ mất việc?

Một số học giả có cách tiếp cận ngược lại, cho rằng công chức da trắng cũng có nguy cơ bị mất việc giống như công chức da màu, nếu không muốn nói là cao hơn. Nhà văn Kai-Fu Lee lập luận rằng, không có nhiều động lực kinh tế để tự động hóa các công việc đòi hỏi kỹ năng thấp, lương thấp như nhân viên pha chế; thay vào đó, các công ty muốn tiết kiệm tiền sẽ muốn loại bỏ những công việc có kỹ năng, lương cao, ví dụ như công việc của các nhà phân tích tài chính.

Thực sự đã có một vài trường hợp đáng chú ý khi trí tuệ nhân tạo cố gắng đạt được hiệu suất công việc bằng một lao động chuyên nghiệp. Một bot AI có tên là Amelia đã chứng tỏ khả năng hỗ trợ khách hàng rất tốt với các công việc ở ngân hàng, công ty bảo hiểm và công ty viễn thông; cô gái robot ấy có nét mặt và cử chỉ giống như con người và luôn cố gắng đồng cảm với khách hàng. Và cứ sau mỗi lần làm việc với khách hàng, cô ấy thậm chí ngày càng trở nên giỏi giang.

Ngay cả những công việc đòi hỏi kỹ năng cao hơn cũng đang được tự động hóa. Một công ty bảo hiểm Nhật Bản đã thay thế 34 đặc vụ con người bằng AI của IBM, và một số lượng lớn nhân viên trong ngành thế chấp tài chính đã chứng kiến công việc của họ bị mất đi do tự động hóa. AI chưa thể thay thế các bác sĩ và luật sư, nhưng một số AI đang ngày càng trở nên giỏi hơn ở các công việc nghiên cứu mà các trợ lý luật sư thường làm, và giờ đây robot đã có thể thực hiện một số công việc trong ngành y tế – chi phí cho robot ở cả hai công việc này chỉ bằng một phần nhỏ so với số tiền lương phải trả cho các đồng nghiệp là con người.

Làm thế nào có thể tạo ra video và audio “giả mạo”?

Năm 2017, một công ty ở Canada có tên Lyrebird đã cho đăng tải một audio giọng nói của Donald Trump, Barack Obama và Hillary Clinton đang đọc to các dòng Tweet của họ. Chỉ có điều: ba người này không hề đọc Tweet của họ – audio đó là giả mạo!

Nhờ một công nghệ mới, bạn có thể tạo ra video và audio giả giống như thật chỉ trong thời gian rất ngắn, chỉ bằng một phần so với thời gian cần thiết để bắt chước theo cách thủ công. Trong thời đại của tin giả như hiện nay, nhiều người đã không còn tin vào những tin tức mà họ đọc được trên mạng, nên đã dựa vào video (băng ghi hình) hoặc audio (băng ghi tiếng) để xác thực chuyện gì đó có thật hay không. Nhưng nếu cả video và audio cũng có thể bị làm giả, chúng ta sẽ không còn biết tin vào cái gì nữa. Và bằng cách nào bạn có thể tạo ra video và audio giả?

Những “deepfakes” hay video giả này được tạo ra nhờ một công nghệ bí ẩn gọi là “mạng đối nghịch có khả năng sinh ra dữ liệu” viết tắt là GAN. GAN là một phiên bản đặc biệt của công nghệ gọi là mạng thần kinh. Vậy nên trước khi chúng tôi giải thích GAN hoạt động thế nào, chúng ta hãy cùng nghiên cứu các mạng thần kinh.

Mạng neuron thần kinh

Bộ não của bạn học hỏi mọi thứ bằng cách trải nghiệm, nhận phản hồi và điều chỉnh. Ví dụ, bạn mới học làm bánh và muốn làm một cái bánh. Bạn sẽ pha trộn một hỗn hợp ngẫu nhiên gồm bột mì, đường, trứng, bơ và các thành phần khác, sau đó cho hỗn hợp bột đó vào lò nướng trong một khoảng thời gian ngẫu nhiên và xem sản phẩm thu được thế nào. Một người bạn nếm thử bánh và cho bạn nhận xét: ngọt quá, chưa chín kỹ, cần thêm chocolate. Trước những lời nhận xét như vậy, bạn điều chỉnh một chút công thức để bánh ngon hơn và dù người bạn đó cảm thấy hài lòng hơn, nhưng họ vẫn có các đề xuất. Quá trình này lặp đi lặp lại, và cuối cùng bạn sẽ điều chỉnh công thức của mình, đủ để trở thành một thợ làm bánh bậc thầy – mà không cần đến sách dạy nấu ăn. Bạn có thể học theo cách này bởi não của bạn chứa một “mạng lưới neuron thần kinh”, là một tập hợp các tế bào kết nối được với nhau.

Để làm cho máy tính mạnh hơn, các nhà khoa học máy tính đã cố gắng mô phỏng mạng neuron thần kinh của não bộ ở bên trong máy tính. Đó gọi là “mạng neuron nhân tạo”, nhưng nhiều nhà công nghệ (chuyện này cũng hơi khó hiểu) chỉ gọi nó là “mạng neuron”. Giống như trong ví dụ làm bánh, một mạng neuron nhân tạo theo dõi nhiều biến số và gán cho mỗi biến số một “trọng số”: Số lượng bơ, thời gian nướng hoặc nhiệt độ lò nướng. Khi bạn đưa ra phản hồi cho mạng neuron nhân tạo, nó sẽ điều chỉnh trọng số để đến gần hơn tới câu trả lời đúng, giống như khi bạn điều chỉnh công thức làm bánh của mình dựa trên phản hồi của bạn bè.

“Mạng neuron” rất mạnh: chúng có thể tự động sửa văn bản trên điện thoại, phát hiện email spam, dịch ngôn ngữ hoặc đọc chữ viết tay của bạn, cùng nhiều việc khác. Mạng thần kinh rất giỏi trong việc nhận ra mọi thứ, nhưng không được thiết kế để tạo ra những thứ mới, như video và audio giả mạo. Vì vậy, ta sẽ chuyển sang nghiên cứu một biến thể thậm chí còn mạnh hơn “mạng neuron”.

Mạng đối lập có thể sáng tạo dữ liệu

Trong “mạng đối lập có thể sáng tạo dữ liệu” hay GAN, bạn tạo ra hai mạng neuron và cho chúng đối đầu với nhau. Mạng “sáng tạo” cố gắng tạo ra một thứ gì đó giả mạo, và mạng “phân biệt” đoán xem sản phẩm của mạng “sáng tạo” có phải là thật hay không. Hai mạng này sẽ tham gia vào một cuộc chạy đua vũ trang, trong khi mạng “sáng tạo” cố gắng tạo ra những kẻ giả mạo ngày càng giống hơn và mạng “phân biệt” cố gắng trở nên giỏi hơn trong việc kiểm soát hàng giả. Các mạng học hỏi lẫn nhau, liên tục cải tiến, cho đến khi sản phẩm giả mạo của mạng “sáng tạo” vô cùng giống với hàng thật.

Ví dụ, bạn hãy tưởng tượng muốn tạo ra một mạng đối lập có thể sáng tạo dữ liệu để tạo ra một video giả về một CEO người Mỹ đang diễn thuyết. Bạn sẽ phải tạo ra mạng “sáng tạo” và mạng “phân biệt”. Ban đầu, cả hai mạng đều không biết nó đang làm gì, vì vậy mạng “sáng tạo” có thể tạo video về một người nói tiếng Italy và mạng “phân biệt” sẽ không biết rằng video đó là giả. Lúc này, bạn bước vào và cho mạng “phân biệt” xem một đoạn video thực của vị giám đốc điều hành người Mỹ đang phát biểu. Từ đoạn video đó, mạng “phân biệt” biết rằng các CEO người Mỹ thường nói tiếng Anh. Vì vậy, mạng “phân biệt” bắt đầu từ chối video của những người nói bằng ngôn ngữ khác. Mạng “sáng tạo” phát hiện ra điều này, vì vậy nó bắt đầu thử các ngôn ngữ khác nhau để đánh lừa mạng “phân biệt”. Cuối cùng mạng “sáng tạo” nhận thấy các video về một người nói tiếng Anh sẽ lừa được mạng “phân biệt”. Việc này lặp đi lặp lại liên tục cho đến khi mạng “sáng tạo” có thể tạo ra các video giả giống như thật

Vậy chúng ta sẽ làm gì khi bắt đầu nhìn thấy các video giả về các ứng cử viên tổng thống đang đưa ra những lời phát biểu phản cảm? Không có manh mối đe cho rằng video đó là giả hay thật – nhưng ít nhất chúng ta cũng biết cách những kẻ giả mạo làm nên các video giả như thế nào.

(còn tiếp)

TH: T.Giang – CSCI

Nguồn tham khảo: Neel Mehta, Aditya Agashe & Parth Detroja – Gạt mở chiến lược kinh doanh ẩn sau thế giới công nghệ – NXB CT 2021

Bitcoin phân lớp – Phần cuối

Những đồng tiền điện tử thay thế

Việc sao chép Bitcoin là không thể tránh khỏi. Bitcoin là một phần mềm miễn phí với mã nguồn mở, điều đó có nghĩa là phần mềm được download miễn phí và bất kỳ ai cũng có thể xem được. Trong nhiều trường hợp, Bitcoin đã chống lại những thay đổi cơ bản đối với bộ quy tắc của các nhà phát triển, điều mà hầu hết không phù hợp với phần đông người dùng Bitcoin. Những phiên bản thay thế tiền điện tử khác của Bitcoin xuất hiện, dù sao chép trực tiếp, chỉnh sửa hay nhái lại. Nếu ý tưởng tốt hơn Bitcoin tồn tại, nguồn vốn sẽ đổ dồn về những phương án thay thế và từ bỏ Bitcoin. Tuy nhiên, đến tận bây giờ, không có đồng tiền điện tử nào có thể vượt qua BTC về mặt thời gian duy trì, được đo lường ở cả giá trị thị trường và tỉ lệ băm. Những đồng tiền điện tử thay thế tồn tại ở lớp thấp hơn trong kim tự tháp tiền tệ BTC vì mối quan hệ giá, giống như những tiền tệ của các quốc gia ở lớp thấp hơn so với USD sau Thỏa thuận Bretton Woods vào năm 1944. Như đồng USD đóng vai trò là giá cơ sở cho các đồng tiền trên thế giới, BTC cũng là giá cơ sở cho tất cả đồng tiền điện tử.

BTC cũng hoạt động như một ràng buộc tiền tệ đối với các lớp thấp hơn của kim tự tháp của mình vì nó không thể làm giả, nhưng điều này không ngăn chặn sự phát hành BTC lớp thứ hai hay bất kỳ tài sản điện tử nào khác. Dù được xem là bản sao hay ăn theo, hàng loạt đồng tiền điện tử xuất hiện sau những thành công ban đầu của Bitcoin. Các sàn bổ sung các đồng tiền điện tử vào nền tảng của chúng, đặc biệt được giao dịch bằng BTC là đồng tiền cơ sở chứ không phải USD. Một thế hệ tài sản mới của các loại tiền tệ dựa trên mã token kỹ thuật số xuất hiện và BTC hoạt động như một hình thức thanh toán cuối cùng trong lĩnh vực kỹ thuật số đó.

BTC sẽ không bao giờ là một tài sản kỹ thuật số đơn độc; nó sẽ luôn có tài sản phụ thuộc và bổ trợ. Nhưng nó là một đơn vị kế toán mà những đơn vị khác trong hệ sinh thái kỹ thuật có thể dựa vào với khả năng không thể bị ảnh hưởng. Sự thống trị giao thức Bitcoin như giao thức trao đổi giá trị cơ sở của Internet sẽ tồn tại trong nhiều thập kỷ tới, giống như cách Transmission Control Protocol (Giao thức điều khiển truyền vận), Internet Protocol (Giao thức Internet) và Hypertext Transfer Protocol (Giao thức truyền tải siêu văn bản) (TCP/IP/HTTP) thống trị tương tác kỹ thuật số mỗi ngày của chúng ta khi chúng ta kết nối với Internet hay mở website.

Đồng tiền ổn định

Lớp thứ hai phát triển nhanh trong kim tự tháp tiền tệ Bitcoin là một loại tài sản kỹ thuật số mới được gọi là đồng tiền ổn định. Đồng tiền ổn định là những khoản nợ được các tổ chức tư nhân phát hành theo hình thức token điện tử. Ví dụ như những đồng tiền ổn định này được cho là giao dịch ở mức giá “ổn định” so với đồng USD. Thuật ngữ “ổn định có một chút ẩn ý trong trường hợp này vì chúng ta đã biết rằng, những công cụ tiền tệ ở các lớp thấp hơn hiếm khi có được sự ổn định lâu dài. Những đồng tiền ổn định: những đồng tiền kỹ thuật số ổn định cho đến lúc nó không thể.

Những đồng tiền ổn định được phát minh ra vì các sàn giao dịch cần đến cách dễ dàng và nhanh chóng hơn để khách hàng chuyển đổi giữa BTC và USD. Về bản chất, các sàn giao dịch tạo ra đồng tiền điện tử của riêng nó đại diện cho USD trong một tài khoản ngân hàng nhưng được giao dịch bởi những chìa khóa bảo mật và những địa chỉ giống như Bitcoin.

Đồng tiền ổn định nổi tiếng nhất là đồng tiền chưa được ra mắt: Diem của Facebook (thường được gọi là Libra). Mục đích của nó được hỗ trợ bởi tín phiếu kho bạc Mỹ và những công cụ tiền tệ mệnh giá USD khác. Dù Diem được phát hành hay không, thông báo của Facebook về một đồng tiền ổn định vào năm 2019 là một dấu ấn lớn cho tiền điện tử. Khoảnh khắc Facebook cố gắng lấn sân vào thế giới tiền tệ là lúc các ngân hàng trung ương biết rằng họ cần một phản hồi chính thức đối với sự hợp nhất giữa tiền tệ và mã hóa. Các ngân hàng tư nhân cũng đang tìm cách vận dụng nhu cầu với những token số dựa trên sổ cái và có tỉ giá tínht heo USD: J.P. Morgan đã phát hành đồng tiền ổn định của chính nó, có tên JPM Coin vào năm 2020.

Vào tháng 01 năm 2021, Ngân khố Mỹ ban hành hướng dẫn cụ thể về tính hợp pháp của các đồng tiền điện tử và những đồng tiền ổn định trong một báo cáo từ Văn phòng Tổng Kiểm toán Tiền tệ (OCC). Hướng dẫn đặt tên cho tiền điện tử và sổ cái phân tán là mạng lưới xác minh node độc lập (INVNs), chính thức định nghĩa từ “đồng tiền ổn định” chính xác theo những gì chúng ta đề cập trong phần này và chấp nhận việc các ngân hàng sử dụng cả hai để giao dịch giá trị kỹ thuật số miễn là tuân thủ luật ngân hàng. Phán quyết này là bằng chứng rằng đường ray tiền tệ trong tương lai sẽ được xây dựng với nền cơ sở mật mã:

Do đó, chúng tôi kết luận rằng, ngân hàng có thể xác thực, lưu trữ và ghi lại những giao dịch thanh toán bằng cách đóng vai trò như một node ở trong INVN. Tương tự, một ngân hàng có thể sử dụng INVN và liên kết với những đồng tiền ổn định để triển khai những hoạt động thanh toán được phép khác. Một ngân hàng phải thực hiện những hoạt động phù hợp với luật pháp hiện hành và các thông lệ ngân hàng an toàn.

Hàng hóa trong tương lai

Mặc dù New York là thủ đô ngành ngân hàng của Mỹ, Chicago luôn là thủ đô bảo hiểm rủi ro hàng hóa của nó. Trong thế kỷ XIX, Chicago đã tiêu chuẩn hóa thế giới của những hợp đồng kỳ hạn và tương lai, cho phép các nông dân bán hàng hóa theo hợp đồng trước khi thu hoạch. Vào năm 1898, việc tiêu chuẩn hóa hợp đồng tương lai của bơ và trứng dẫn đến sự hình thành của Chicago Butter and Egg Board, tiền thân của Chicago Mercantile Exchange (CME), ngày nay là sàn giao dịch phái sinh lớn nhất thế giới. CME sẽ bổ sung mọi hàng hóa có thể vào danh mục hàng hóa tương lai của nó qua các năm. Từ hợp đồng tương lai của gia súc vào năm 1964 cho đến hợp đồng tương lai của bạc vào năm 1969 và Bitcoin vào năm 2017.

Vào năm 2016, khi CME thông báo về các kế hoạch công bố dữ liệu giá Bitcoin để chuẩn bị cho sự triển khai hợp đồng tương lai Bitcoin trong năm tiếp theo, sức ảnh hưởng của Chicago như cơ quan thẩm quyền đối với hàng hóa thế giới bị bỏ lại phía sau Bitcoin và bổ sung đáng kể vào tính hợp pháp của nó. Hợp đồng tương lai Bitcoin của CME giúp những người tham gia thị trường tài chính chuyển đổi giữa BTC và USD, đều trực tiếp đóng góp vào sự công nhận của Bitcoin. Các doanh nghiệp có thể tham gia vào hoạt động có mệnh giá BTC vì họ có thể chủ động quản lý những rủi ro tỉ giá không mong muốn. Bên cạnh đó, hợp đồng tương lai Bitcoin cung cấp BTC lớp thứ hai cho những người tham gia để hoạt động trong kim tự tháp USD và đơn giản muốn tiếp xúc với những sự thay đổi giá của BTC, không phải việc sở hữu chìa khóa bảo mật của Bitcoin. Các sản phẩm của CME đã đưa Bitcoin lên con đường tiến tới tích hợp hoàn toàn với hệ thống tài chính truyền thống.

Bitcoin phân lớp

Khi Bitcoin được chấp nhận toàn cầu như một loại tiền tệ và khi tư duy tiền tệ tiếp tục, lớp thứ hai của Bitcoin nở rộ với nhiều loại lời hứa dựa vào BTC, tiền tệ điện tử thay thế và đồng tiền ổn định. HÌnh 16 thể hiện rằng Bitcoin ở đỉnh của kim tự tháp tiền tệ mới của nó, với một số đồng tiền lớp thứ hai xuất phát từ bảng cân đối kế toán và những đồng tiền khác đến từ m6ói quan hệ giá.

Hình 16.

TH: T.Giang – CSCI

Nguồn tham khảo: Nik Bhatia – Sự tiến hóa của tiền tệ – NXB CT 2021

Xu hướng trong tương lai – Phần II

Với tầm nhìn “pod”, các công ty cho rằng sẽ phải mất một thời gian dài nữa thì ô tô tự lái mới đạt đến trình độ để con người có thể sử dụng chúng trên đường cao tốc; các nguyên mẫu ô tô tự lái từ lâu đã gặp khó với tốc độ cao và khả năng hòa nhập vào các làn đường cao tốc. Thay vào đó, nhiều công ty khởi nghiệp đang đặt cược rằng ô tô tự lái sẽ đạt được những thành công đầu tiên với các ứng dụng chạy chậm, ít rủi ro, thường chạy với tốc độ không quá 40 km/h. Nhiều “ô tô” trong số này – giống xe con thoi tự lái ở London trong hình – trông không giống ô tô chút nào.

Các công ty khởi nghiệp theo xu hướng “pod” đã tìm ra một số phương án sử dụng sáng tạo. May Mobility tạo ra những chiếc xe tự lái đưa đón nhân viên ở xung quanh khuôn viên các công ty. Công ty khởi nghiệp Nuro nhận ra rằng, trong khi những chiếc xe tự lái vẫn chưa đủ an toàn để đưa đón con người khi chạy ở tốc độ cao, chúng hoàn toàn ổn để giao hàng tạp hóa; các pods giao hàng của Nuro đã ra mắt thành công tại Phoenix. Các công ty này đang đặt cược rằng họ có thể nhanh chóng làm chủ các phương án sử dụng hạn chế này của xe tự lái, và những gì họ học được đủ để đánh bại Ubers và Waymos trong lĩnh vực này với nhiều phương án sử dụng tiên tiến hơn.

Amazon là một trường hợp đặc biệt thú vị, vì họ đang xem xét cả hai tương lai tiềm năng cho ô tô tự lái. Một mặt, họ đang xem xét nhảy vào lĩnh vực taxi tự lái. Nếu Amazon hợp tác với Lyft về taxi tự lái, như một số nhà phân tích cho rằng điều này có thể sẽ xảy ra, Amazon có thể giảm giá mạnh cho các thành viên Prime và đánh bại Uber. Về phía pod, Amazon cũng được cho là đang xem xét xây dựng mạng lưới giao hàng tự lái để vận chuyển hàng đến cho các thành viên Prime nhanh hơn nữa. (Thậm chí những chiếc xe đó có thể làm cả hai việc, với các pod không người lái để đưa đón người và chuyển hàng qua lại để tối đa hóa hiệu quả).

Tuy nhiên, vẫn chưa có công nghệ nào vượt qua giai đoạn thử nghiệm, nhưng điều đó có thể sẽ thay đổi trong những năm tới.

Các thách thức cho sự phát triển

Vấn đề cuối cùng chúng tôi muốn đề cập là xe tự lái đang phải đối mặt khá nhiều thách thức trước khi chúng có thể trở thành xu hướng chính thống.

Một là công nghệ; ô tô tự lái vẫn có những vấn đề về an toàn. Một chiếc Tesla khi chạy trong chế độ “autopilot” tự lái bị cho là đã gây ra cái chế của một người đàn ông vào năm 2016, và một chiếc Uber tự lái đã khiến một phụ nữ ở Arizona thiệt mạng vào năm 2018.

Thứ hai là pháp luật, Ấn Độ đã cấm ô tô tự lái vào năm 2017 để bảo vệ công việc lái xe, châu Âu nổi tiếng là chậm chạp trong việc cho phép thử nghiệm ô tô tự lái, và thậm chí cho đến nay, ở Mỹ, chỉ có một số thành phố cho phép thử nghiệm xe tự lái.

Thứ ba, và có lẽ khó nhất, là vấn đề đạo đức. Xe ô tô tự lái phải làm gì nếu phải lựa chọn giữa việc gây thương tích cho người lái xe hay người đi bộ? Nếu công ty sản xuất ô tô tự lái lập trình để ô tô của họ đưa ra quyết định, liệu nó có được lập trình để giết người không? Để có được sự minh bạch cho những tình huống khó xử về đạo đức như thế này, các nhà triết học và công nghệ đã kêu gọi “sự minh bạch về thuật toán”: theo nguyên tắc này thì các thuật toán của ô tô tự lái phải được công khai.

Robot có lấy mất việc làm của chúng ta hay không?

Robot công nghiệp đã khiến hàng nghìn công nhân công nghiệp mất việc làm, dẫn đến tình trạng đói nghèo gia tăng. Một báo cáo được công bố vào năm 2015 cho thấy tình hình thậm chí còn tồi tệ hơn: dự đoán rằng tự động hóa sẽ xóa sổ hơn 4,6 triệu việc làm văn phòng và hành chính vào năm 2020. Nói cách khác, dường như cả lao động có kỹ năng và lao động phổ thông đều sẽ gặp khó khăn. Dường như đó là một thực tế không thể tránh khỏi: robot sẽ lấy mất việc làm của chúng ta.

Có chuyện đó hay không?

Kinh tế học về công nghệ và lao động

Các nhà kinh tế học chia công nghệ thành hai loại: có khả năng hỗ trợ lao động và thay thế lao động. Các công nghệ hỗ trợ lao động giúp người lao động làm việc hiệu quả hơnd. Ví dụ, ta hãy cùng xem xét PC và Internet – chúng đã giúp việc viết bài luận, tìm kiếm thông tin hoặc trao đổi đối với đồng nghiệp trở nên dễ dàng hơn rất nhiều. Tiếp theo là các công nghệ thay thế lao động, như ô tô tự lái và robot công nghiệp mà chúng tôi đã đề cập ở phần trước. Đúng như tên của chúng, các công nghệ thay thế lao động có thể khiến nhu cầu về lao động là con người biến mất. Các lực lượng lao động đối lập này luôn ở trong thế giằng co với nhau.

Ai sẽ là người chiến thắng? Kết quả có thể rất bất ngờ. Ví dụ, chúng ta hãy cùng xem xét ví dụ về máy ATM, đã trở nên phổ biến vào những năm 1970. Hầu hết khách hàng không còn phải làm việc với giao dịch viên bên trong văn phòng chi nhánh của ngân hàng. Nhiều người cho rằng công nghệ này sẽ loại bỏ hoàn toàn công việc giao dịch viên. Điều này là đúng? Hay sai?

Nhờ có máy ATM, các ngân hàng cần ít giao dịch viên hơn tại các chi nhánh của họ. Nhưng cũng nhờ thế mà chi phí vận hành một chi nhánh trở nên thấp hơn, dẫn đến việc các ngân hàng mở thêm chi nhánh. Và chính điều này lại khiến các ngân hàng tuyển dụng thêm giao dịch viên. Kết quả là gì? Số lượng giao dịch viên ở Mỹ đã tăng từ 300.000 lên 600.000 từ năm 1970 đến năm 2010. Nói cách khác, máy ATM thực sự tạo ra việc làm cho các giao dịch viên thay vì thay thế họ.

Và điều này có ý nghĩa gì đối với chúng ta trong thời đại của trí tuệ nhân tạo và robot?

Công nghệ lấy mất và tạo ra việc làm

Có bằng chứng khá mạnh mẽ cho thấy tự động hóa sẽ xóa sổ rất nhiều việc làm. Một nghiên cứu của Oxford vào năm 2013 cho thấy một nửa số việc làm ở Mỹ có nguy cơ bị tự động hóa vào năm 2033. Những người có trình độ kỹ năng thấp hơn sẽ đặc biệt bị tổn thương. Trưởng ban cố vấn Kinh tế của Tổng thống Obama nhận thấy, 83% việc làm có mức lương dưới 20 USD/giờ có nguy cơ được tự động hóa, so với chỉ 4% việc làm với mức lương trên 40 USD/giờ. Hơn nữa, 44% việc làm yêu cầu trình độ học vấn dưới trung học phổ thông có khả năng được tự động hóa, so với chỉ 1% việc làm yêu cầu bằng cử nhân. Nói cách khác, robot có thể lấy mất công việc của chúng ta, và đặc biệt, những người ít học sẽ dễ bị tác động và tổn thương nhất.

Hình: Một báo cáo năm 2016 cho thấy những người làm công việc được trả lương thấp hơn, yêu cầu ít kỹ năng và bằng cấp hơn có nhiều nguy cơ mất việc vì tự động hóa.

Nhưng cũng có dữ liệu chỉ ra rằng robot không lấy mất công việc của chúng ta. Trong suốt giữa những năm 2010, tỷ lệ thất nghiệp ở Mỹ ở mức thấp (dưới 5% vào năm 2017), người lao động giữ được công việc lâu hơn và mức lương tăng nhẹ. Điều đó hầu như không cho thấy dấu hiệu robot sẽ lấy mất hàng loạt việc làm.

Nói rộng ra, tự động hóa có thể khiến con người chuyển từ các công việc thủ công hơn sang những công việc đòi hỏi trí óc nhiều hơn. Ví dụ, ta có thể hình dung, trong tương lai, các nhà máy sản xuất sẽ có ít công nhân làm việc trên dây chuyền lắp ráp hơn – nhưng sẽ có nhiều kỹ sư lập trình, lập trình viên và nhà quản lý hơn. Công nghệ đã tạo ra toàn bộ cách ngành, chẳng hạn như công nghệ thông tin và phát triển phần mềm. Tự động hóa không chỉ tạo ra việc làm về khoa học, công nghệ, kỹ thuật và toán học (STEM), ví dụ, ô tô tự lái sẽ vẫn cần thợ máy và nhân viên marketing.

Vậy kết luận là gì? Không thể có một ý kiến thống nhất. Các chuyên gia cũng chia thành hai phe – đôi khi tạo nên những câu chuyện thú vị. Ví dụ, một nhà báo đã viết trong một bản tin trên tờ New York Times rằng, “Về lâu về dài, kẻ lấy đi việc làm không phải là Trung Quốc mà là Tự động hóa”. Nhưng một nhà báo khác lại viết trên tạp chí Wired: “Câu trả lời rất rõ ràng: không phải Tự động hóa, mà là Trung Quốc”.

(còn tiếp)

TH: T.Giang – CSCI

Nguồn tham khảo: Neel Mehta, Aditya Agashe & Parth Detroja – Gạt mở chiến lược kinh doanh ẩn sau thế giới công nghệ – NXB CT 2021

Bitcoin phân lớp – Phần III

Sự gia tăng theo cấp số nhân của Bitcoin kể từ khi nó ra đời tiếp tục mang đến những lời đàm tiếu về một bong bóng thị trường và so sánh với hoa tulip Hà Lan mặc dù đã phục hồi hoàn toàn sau đợt giảm giá 80% vào 3 đợt khác nhau. Giá BTC/USD biến động ngoạn mục, vượt xa mức biến động giá chúng ta thường thấy ở các loại tài sản khác. Tuy nhiên sự biến động của nó không phản ảnh chất lượng của tài sản hoặc thậm chí là sự xuất sắc. Nếu Bitcoin thực sự phát triển từ một mạng lưới tiền tệ non trẻ thành nền tảng của hệ thống tiền tệ quốc tế, chắc chắn những thăng trầm trên con đường đó sẽ giống như một chiếc tàu lượn với tốc độ cao. Nếu giá trị thị trường của tất cả vàng thế giới, giá BTC/USD sẽ chạm đến khoảng 500.000 USD. Có thể an toàn khi giả định rằng hành trình từ thấp hơn 1 USD đến 500.000 USD đi cùng với tỷ lệ giao động giá hợp lý của nó, cả tăng và giảm. Những khoảng trống này đã ăn sâu vào quá trình phát triển của Bitcoin và sẽ tách biệt những người dùng đầu với những người chờ đợi đến khi giá bình ổn theo mệnh giá USD. Tuy nhiên, không óc sự biến động nào ngăn cản BTC trở thành kho lưu trữ giá trị và một sự thay thế đối với các đồng tiền khác dựa trên các nguyên mẫu cũ.

Trên thực tế, Bitcoin không có gì giống với bong bóng hoa tulip Hà Lan. Bong bóng không vỡ 3 lần trong một thập kỷ và trở lại mạnh mẽ hơn sau mỗi lần hồi sinh, và cộng đồng đầu tư cuối cùng đã tỉnh ngộ với sự thật này. Vào năm 2020, một số quỹ đầu cơ huyền thoại của thế hệ này, Paul Tudor Jones và Stanley Druckenmiller đã thừa nhận quyền sở hữu với BTC. Các cường quốc quản lý đầu tư như AllianceBernstein, Blackrock, và Fidelity Investments đã khuyến nghị công khai với các khách hàng bổ sung BTC vào danh mục của họ như một hàng rào chống lại sự mất giá hay xuống giá của tiền tệ chính phủ. PayPal, cổng thanh toán trực tuyến lớn nhất thế giới đã cấp cho 300 triệu khách hàng toàn cầu khả năng mua BTC trên nền tảng của nó. Mọi thứ trở nên rõ ràng hơn đối với cộng đồng đầu tư, rằng việc phủ nhận vị trí của Bitcoin trong tương lai tiền tệ giống như việc phủ nhận via trò của Internet trong tương lai của nền thương mại năm 1999. Cổ phiếu Internet đã trải qua bong bóng giá đầu cơ vào đầu thế kỷ XXI, nhưng những tập đoàn giao dịch công khai lớn nhất thế giới hiện nay là Microsoft, Apple, Amazon, Alphabet (Google) và Facebook, những công ty đã tạo ra được hàng nghìn tỷ USD giá trị thị trường nhờ vào Internet.

Sự bùng nổ các xác nhận trước khi giá BTC/USD đạt mức cao nhất mọi thời đại vào đầu năm 2021 khi tổng giá trị thị trường vượt quá 600 tỷ USD. Những gì từng là một mã kỹ thuật số gắn với phần mềm sở thích trị giá ít hơn 1 đồng penny vào năm 2010 đã trở thành một mặt hàng 34.000 USD chỉ sau một thập kỷ. Giao dịch pizza Papa John’s 25 USD nổi tsẽ đáng giá 340 triệu USD vào lần sinh nhật thứ 12 của Bitcoin, ngày 3 tháng 1 năm 2021. Hình 15 thể hiện sự tăng trưởng siêu tốc của tổng giá trị thị trường BTC kể từ năm 2010.

Hình 15

Lightning Network

Lightning Network là một cải tiến công nghệ đối với Bitcoin, giúp chuyển đổi nó từ một mặt hàng tiến triển chậm như vàng vật chất sang tiền tệ với tốc độ ánh sáng. Và thành phần chính của Lightning Network là hợp đồng thông minh. Hợp đồng thông minh là những thỏa thuận được lập trình có khả năng thực hiện bất kỳ điều gì có thể mã hóa vào trong phần mềm. Đối với chủ thể Bitcoin, các hợp đồng thông minh  quan trọng nhất là có khả năng ký quỹ và phối hợp với nhiều bên. Những hợp đồng thông minh ở Lightning Network, Hashed TimeLock Contracts (HTLCs) đã mở rộng quy của Bitcoin thành mạng lưới tiền tệ có khả năng xử lý hàng triệu giao dịch mỗi giây. Chúng ta cùng đi sâu vào cách Lightning Network phát triển.

Trong những năm đầu của mạng lưới Bitcoin, một nhóm nhỏ những người ủng hộ Bitcoin đã đóng góp ý tưởng và sự cải tiến của bản thân đối với dự án. Họ sửa một số lỗ hổng nghiêm trọng có thể đột ngột đóng cửa hệ thống trước khi nó tiến xa hơn. Những kỹ sư phần mềm và nhà mật mã học này phát triển Bitcoin vì họ có niềm tin vào công nghệ, họ sở hữu BTC và họ muốn hệ thống thành công. Họ không nhận bất kỳ khoản thu nhập nào; họ làm việc vì lòng tin với một đơn vị tiền tệ mới. Qua nhiều năm, họ đã biến Bitcoin từ một dự án trở thành một mạng lưới tiền tệ hợp pháp toàn cầu.

Những bản cập nhật quan trọng nhất đã thay đổi Bitcoin trở thành một nền tảng hợp đồng thông minh diễn ra từ năm 2015 đến 2017. Các Giải pháp cải tiến Bitcoin (Bitcoin Improvement Proposals – BIPs) đã biến các giao dịch Bitcoin một chiều trở thành các hợp đồng tài chính có thể thay đổi mà không cần điều chỉnh bất kỳ quy tắc cơ bản nào của Bitcoin.

Vào năm 2016, bài viết của các nhà kỹ sư phần mềm Joseph Poon và Thaddeus Dryja có tên “The Bitcoin Lightning” (Lightning Scalable Off-Chain Instan Payments” (Lightning Network của Bicoin: Thanh toán off-chain tức thì có thể nhân rộng) được xây dựng dựa trên tất cả những cải tiến hợp đồng thông minh diễn ra trên phần mềm Bitcoin. Bài viết đề xuất một loại hợp đồng thông minh mới của Bitcoin (HTLCs) cho phép thanh toán tức thì mà không cần phải đợi đến khi khối tiếp theo được khai thác. Lightning Network không chỉ mở rộng khả năng của Bitcoin như một phương tiện trao đổi đến vô tận mà còn cho phép những cải tiến như thanh toán với chương trình phát trực tuyến trong mili giây. Và trong kỷ nguyên công nghệ stream mọi thứ, tại sao lại không có tiền stream chứ?

Lightning Network cũng mang đến thước đo mới với giá trị thời gian của BTC. Người dùng lấy BTC cầm cố với Lightning Network để khiến các giao dịch có thể tạo ra thu nhập từ việc cung cấp thanh khoản. Đây là một phương pháp chưa từng có tiền lệ trước đây để kiếm thu nhập từ vốn mà không cần từ bỏ quyền quản lý vì những nhà cầm cố không thực sự từ bỏ BTC của họ khi đưa nó cho Lightning Network. Lãi suất thu được từ hoạt động này có thể hoạt động như lãi suất tham chiếu trong thế giới Bitcoin vì đặc tính không phụ thuộc các bên của Lightning Network. Khái niệm về giá trị thời gian của tiền đang thay đổi vì những công nghệ mới này đã thâm nhập vào nền công nghiệp tiền tệ.

(còn tiếp)

TH: T.Giang – CSCI

Nguồn tham khảo: Nik Bhatia – Sự tiến hóa của tiền tệ – NXB CT 2021

Xu hướng trong tương lai – Phần I

Rất ít lĩnh vực thay đổi nhanh như công nghệ. Tuy không thể thấy trước tương lai, nhưng chúng tôi có thể tiết lộ đôi điều về các công nghệ mới và trình bày quan điểm của mình về việc thế giới này sẽ như thế nào trong những năm tới. Trong bài này, chúng ta hãy cùng hướng về tương lai và xem có thể học được những gì.

Tương lai nào cho ô tô tự lái?

Bạn có thể tưởng tượng một thế giới không có nạn tắc đường khi dòng xe ô tô nối đuôi nhau đều đặn chạy trên đường cao tốc. Trong thế giới, tai nạn sẽ ít hơn 90% so với ngày nay, chúng ta sẽ không cần những bãi đỗ xe khổng lồ, và bạn có thể vừa di chuyển vừa ăn hay tranh thủ ngủ một giấc.

Tất nhiên, đó là tầm nhìn của thế giới nếu ô tô tự lái trở thành phương tiện giao thông chủ lực. Kể từ khi Google bắt đầu thử nghiệm các nguyên mẫu ô tô tự lái của mình trên đường phố Mountain View, California vào năm 2015, những phương tiện tự hành (autonomous vehicles – AV) này đã thu hút trí tưởng tượng của mọi người.

Vậy điều gì sẽ xảy ra với ô tô tự lái?

Bản chất của xe tự lái

Trước hết, chúng ta hãy tìm hiểu làm thế nào một chiếc ô tô có thể tự lái. Một chiếc ô tô tự lái cần có hai thứ: thông tin về môi trường di chuyển và chiến lược để di chuyển trong môi trường đó.

Ô tô tự lái phải đi kèm với một số lượng khổng lồ các cảm biến và dữ liệu để chiếc xe biết nó đang ở đâu và xung quanh có những gì. Một chiếc ô tô tự lái sẽ phải có GPS, các cảm biến giống như đồng hồ tốc độ gọi là “hệ thống định vị quán tính”, và bản đồ để xác định vị trí của nó.

Một khi ô tô biết vị trí của mình, nó cần phải xây dựng một mô hình chính xác về những gì đang có ở xung quanh nó: ô tô, người đi bộ, biển báo đường phố… Để xây dựng mô hình này, chiếc xe bắt đầu với những chiếc bản đồ để xác định môi trường xung quanh. Tuy nhiên, các bản đồ đó không phải là những Google Maps thông thường, chúng chính xác đến từng milimet và trong đó phải thể hiện rõ các đặc điểm như chiều cao của mọi lề đường, và vị trí của mọi biển báo giao thông.

Hình: Một nguyên mẫu xe hơi tự lái do Waymo, chi nhánh của Google chế tạo.

Sau đó, để xác định các vật thể trên đường, chiếc xe sử dụng một tia laze quay gắn trên đầu xe, gọi là LIDAR, để tạo ra một mô hình 360^o về môi trường xung quanh nó. Nhưng LIDAR chỉ giúp chiếc xe nhận biết chướng ngại vật xung quanh; nó không thể phân biệt các chướng ngại vật đó. Vì vậy, chiếc xe sẽ sử dụng những camera tích hợp trên xe. Cuối cùng, chiếc xe sẽ xây dựng một mô hình 3D về môi trường xung quanh, bao gồm cảnh quan và các vật thể xung quanh.

Sau đó, chiếc xe phải thiết lập một chiến lược lái xe. Dựa trên tốc độ và vị trí hiện tại, chiếc xe sẽ tính toán một loạt hành động mà nó có thể phải thực hiện, hay còn gọi là “kế hoạch trong phạm vị ngắn”, là những phương án để có thể tiến gần đến đích; chuyển làn, rẽ, tăng tốc… Sau đó, nó sẽ loại bỏ những phương án có thể khiến nó đi đến quá gần các chướng ngại vật, và xếp hạng các phương án còn lại theo mức độ an toàn và tốc độ. Khi chiếc xe đã chọn được phương án tốt nhất, nó sẽ gửi những chỉ dẫn đó đến bánh xe, phanh và “bàn đạp ga”, khi đó chiếc xe mới có thể di chuyển. Tất cả những tính toán này diễn ra trong vòng 50 mili giây.

Xe tự học

Điều quan trọng cần lưu ý là chúng ta không thể dạy một chiếc xe hơi tất cả các quy tắc lái xe. Bạn có thể nhúng một số quy tắc cơ bản, chẳng hạn “màu xanh lá cây có nghĩa là đi”, nhưng bạn không thể nhúng từng quy tắc đơn lẻ vì có quá nhiều tình huống đặc biệt mà chiếc xe có thể gặp phải (ví dụ, nếu xe đang chạy trên đường cao tốc có 3 làn đường, trong khi đang có mưa phùn nhẹ, và một chiếc ô tô dài 6m đang chạy với tốc độ 27 km/giờ đang cố gắng hòa vào làn đường).

Thay vào đó, các nhà phát triển phần mềm sẽ dạy chiếc xe cách học lái xe bằng cách nhận dạng các mẫu. Ví dụ, chiếc ô tô nhận thấy rằng, khi người đi xe đạp giơ tay trái ra, có đến 90% khả năng họ sẽ rẽ trái – sau đó chiếc xe có thể suy ra rằng giơ tay trái là tín hiệu rẽ trái của người đi xe đạp, và bắt đầu giảm tốc độ khi thấy điều đó trong tương lai.

Như vậy, chiếc xe học cách tránh người đi xe đạp mà không cần bất kỳ người nào nói cho nó biết phải làm gì (chiếc xe thậm chí có thể không biết người đi xe đạp là gì). Đó là cách học máy đơn giản nhất: một máy tính đưa ra dự đoán dựa trên các mẫu đã quan sát trước đó.

Taxi so với Pod

Công nghệ dành cho ô tô tự lái đang ngày càng phát triển, vì vậy chỉ còn là vấn đề thời gian trước khi chúng trở thành xu hướng chính thống. Có hai tầm nhìn cạnh tranh về việc kiểu ô tô tự lái nào sẽ trở thành xu hướng chủ đạo trước tiên – chúng tôi gọi chúng là tầm nhìn “taxi” và “pod” – và với mỗi tầm nhìn, đều có một số công ty đang cạnh tranh gay gắt với nhau.

Các công ty theo tầm nhìn “taxi” cho rằng con đường sắp tới của ô tô tự lái sẽ giống như Uber: một đội ô tô tự lái xe, chạy bằng điện, di chuyển không ngừng xung quanh thành phố, đưa đón hành khách qua lại và không bao giờ dừng ở bãi đỗ xe. Mọi người đều đi ô tô tự lái, nhưng không ai sở hữu chúng cho riêng mình.

Hoạt động trong lĩnh vực này là các công ty chia sẻ xe như Uber, công ty này cũng đang nỗ lực phát triển taxi tự lái. Lyft đã hợp tác với Waymo để kết hợp các nhân tài chủ chốt của cả hai công ty – tạo nên một mạng lưới chia sẻ xe và tạo ra công nghệ về năng lượng chạy xe – cũng với hy vọng sẽ cho ra mắt taxi tự hành. Waymo cũng ra mắt dịch vụ taxi tự hành của riêng mình, có tên là Waymo One, ở Phoenix vào năm 2018.

Các nhà sản xuất ô tô truyền thống cũng đang nỗ lực torng lĩnh vực này, và nhiều công ty đang hợp tác với các công ty khởi nghiệp phần mềm để ô tô của họ cũng có những năng lực cần thiết để có thể tự lái. Năm 2017, Ford đã đầu tư 1 tỷ USD vào công ty khởi nghiệp phần mềm tự lái Argo AI, và một năm trước, GM cũng đã mua một công ty khởi nghiệp tương tự có tên là Cruise Automation.

Các công ty theo đuổi tầm nhìn taxi tự lái sẽ không chỉ dựa vào công nghệ tự lái để trở thành người tiên phong trong lĩnh vực này. Chẳng hạn, Waymo One sẽ có được lợi thế to lớn nhờ liên kết với Google. Google Maps có một tab về chia sẻ xe, hiển thị cho người dùng thấy giá của Uber, Lyft và các ứng dụng khác trong khu vực. Nhiều người có thể truy cập thẳng vào tab này để so sánh các tùy chọn về dịch vụ chia sẻ xe – vì vậy về mặt lý thuyết, Google có thể thu hút khách của Uber và Lyft bằng cách quảng cáo Waymo One trong tab này, và loại bỏ các ứng dụng của đối thủ cạnh tranh. Thậm chí, chỉ cần một tỷ lệ nhỏ trong số 1 tỷ người dùng của Google Maps chuyển sang Waymo One, Uber và Lyft sẽ gặp rắc rối nghiêm trọng. Và theo lý thuyết, Google có thể khiến công việc kinh doanh của Uber và Lyft trở nên khó khăn hơn, bằng cách hạn chế quyền truy cập vào các API của Google Maps (là giao diện mà nếu bạn còn nhớ, các ứng dụng Uber và Lyft sử dụng rất nhiều).

Hình: Một chiếc “pod” tự lái có hình dạng kỳ lạ đang chở khách ở London qua lại một tuyến đường cố định trong khu phố Greenwich. Đây là một thử nghiệm để xem xét tính khả thi khi các tàu con thoi chuyển động chậm trong các khu vực được xác định sít sao.

(còn tiếp)

TH: T.Giang – CSCI

Nguồn tham khảo: Neel Mehta, Aditya Agashe & Parth Detroja – Gạt mở chiến lược kinh doanh ẩn sau thế giới công nghệ – NXB CT 2021

ChatGPT ồ ạt xâm nhập vào thế giới việc làm tại Việt Nam

Theo đài RFI, dù chưa được chính thức ra mắt tại Việt Nam, nhưng với tính năng tổng hợp thông tin nhanh, giải đáp nhiều câu hỏi chuyên sâu trong các lĩnh vực khác nhau, ChatGPT đã khuấy đảo ngành giáo dục cũng như thị trường lao động tại Việt Nam. Nên cấm hay tận dụng loại công nghệ mới này?

Những băn khoăn của giới học thuật

ChatGPT ngày càng trở nên phổ biến vì có thể giải đáp được nhiều câu hỏi phức tạp, trong các lĩnh vực về luật, kinh tế, khoa học…, cho đến giải toán, lập trình, soạn thảo văn bản, tổng hợp nội dung, thậm chí là sáng tác truyện, thơ và viết báo. Tuy nhiên, những thông tin mà ChatGPT đưa ra, có thể sai lệch, hoặc chưa được cập nhật. Giới học thuật lo ngại về việc học sinh, sinh viên lạm dụng công nghệ này tại học đường, gian lận, yêu cầu ChatGPT giải bài tập hay viết hay bài luận.

Trong khi một số cơ sở đào tạo lớn trên thế giới, như trường Khoa học chính trị Sciences Po Paris (Pháp) hay trườgn Đại học Hong Kong, đã cấm sinh viên sử dụng ChatGPT, nếu vi phạm sẽ bị đuổi khỏi trường, thì tại Việt Nam, ChatGPT không bị xem là mối đe dọa.

Một số cơ sở giáo dục đào tạo tại Việt Nam, từ bậc tiểu học (trường Việt Anh 1) đến bậc đại học như Trường Đại học Công nghệ TPHCM (HUTECH) đã tổ chức các buổi thảo luận về thách thức của công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) này.

“Cơn sốt” trong giới việc làm

Nếu như trong lĩnh vực giáo dục, câu hỏi đặt ra là làm sao để quản lý được tốt, để công cụ này không bị lạm dụng, ảnh hưởng đến chất lượng đào tạo, thì trong thế giới việc làm, sự xuất hiện của ChatGPT lại tạo một cơn sốt, đặc biệt trong ngành sáng tạo nội dung. Ông Nguyễn Thanh Khiết, Giám đốc điều hành của công ty đào tạo tư vấn Uy Đức, quản trị viên của nhóm ChatGPT Việt Nam trên mạng xã hội Zalo, nhận định rằng công cụ trí tuệ nhân tạo này “thực sự giúp cho doanh nghiệp làm việc hiệu quả hơn và giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian”.

Ông Ngô Trọng Hùng, trưởng ban marketing tại tập đoàn MCV Group hoạt động trong lĩnh vực truyền thông, cho biết: “ChatGPT rất thông minh. Công việc mà đội ngũ của tôi đang sử dụng nhiều nhất là viết content Facebook, chỉ từ một vài từ khóa chính, ví dụ như “giá rẻ”, “sản phẩm tốt nhất”, ChatGPT có thể viết ra một bài đăng hoàn chỉnh để đăng trên Facebook”.

Thúc đẩy đầu tư vào AI

Dù chưa chính thức được triển khai tại Việt Nam, cơn sốt về ChatGPT đã khiến nhiều doanh nghiệp về công nghệ phải dành sự chú ý cho AI. Công ty cổ phần Tập đoàn Masan gần đây đã đầu tư hơn 100 triệu USD vào một doanh nghiệp về AI và khoa học máy tính, có trụ sở ở Singapore, để chuyển giao công nghệ về Việt Nam. Tập đoàn FPT cũng cho biết trong 3 năm tới, sẽ đầu tư khoảng 300 tỷ đồng (khoảng 13 triệu USD) trong lĩnh vực này. Đại học VinUni của tập đoàn VinGroup đang nghiên cứu để sớm sử dụng ChatGPT trong lớp học hoặc nghiên cứu.

Các công ty khởi nghiệp, như Ejoy (dạy tiếng Anh) cũng đang xem xét tích hợp công nghệ ChatGPT vào dịch vục của mình. Ngyà càng có nhiều hội thảo về ứng dụng ChatGPT trong doanh nghiệp được mở ra.

Con người cần làm chủ công nghệ

Dù có những tính năng vượt trội, nhưng theo ông Ngô Trọng Hùng, ChatGPT vẫn còn những bất cập: “Trong những bài viết, cảm xúc cần cao hơn và phải có quá trình trải nghiệm, cảm nhận thì mới tích lũy và viết ra những câu văn có thể chạm đến cảm xúc người đọc – điều đó thì ChatGP vẫn khó có thể làm được”.

Con người cần làm chủ công nghệ

Dù có những tính năng vượt trội, nhưng theo ông Ngô Trọng Hùng, ChatGPT vẫn còn những bất cập: “Trong bài viết, cảm xúc cần cao hơn và phải có quá trình trải nghiệm, cảm nhận thì mới tích lũy và viết ra những câu văn có thể chạm đến cảm xúc người đọc – điều đó thì ChatGPT khó có thể làm được”.

Ông Nguyễn Thanh Khiết, chuyên gia trong ngành tiếp thị, cho rằng ChatGPT có thể là một trợ thủ đắc lục, nên mở rộng tiếp nhận công nghệ mới, “nhưng con người phải làm chủ công nghệ”. Con người vẫn cần phải kiểm chứng, đối chiếu nội dung xem có đúng, phù hợp với thực tế không. Sự xuất hiện của AI đòi hỏi người lao động ngày càng phải có trình độ cao hơn, đồng thời cũng phải kể đến nguy cơ ChatGPT thay thế con người torng một số ngành nghề, ví dụ như chăm sóc khách hàng.

Nguồn: 24/02/2023

Bitcoin phân lớp – Phần II

Trong những năm đầu, Bitcoin không có giá trị của bản thân. Nó không có giá nhưng nó có những người tin tưởng vào dự báo đó và tin rằng BTC xứng đáng với số điện, khả năng máy tính và những nỗ lực được đổ vào để tạo ra nó. Điều này đã biến nó trở thành tiền rồi, vì nó là một cách để lưu trữ công việc được thực hiện; thuật toán đồng thuận và khai thác Bitcoin có thể xem như một hình thức lao động. Giao dịch Bitcoin sớm nhất và được công khai nhất diễn ra vào tháng 5 năm 2010 khi một nhà phát triển phần mềm Bitcoin trả cho một người lạ trên mạng 10.000 BTC cho một đơn hàng pizza Papa John’s trị giá 25 USD, tương đương với tỉ giá BTC/USD là 0,0025 USD. Giao dịch này định giá tổng giá trị thị trường BTC rơi vào khoảng 7000 USD.

Vào ngày 10 tháng 02 năm 2011, blog về công nghệ Slashdot đăng tải một bài viết có tên “Online-Only Currency Bitcoin Reaches Dollar Parity” (Tiền tệ chỉ sử dụng trực tuyến Bitcoin đạt mức giá ngang bằng với USD). Vì sự nổi tiếng của Slashdot đối với các kỹ sư công nghệ, nhiều người dùng Bitcoin trước đây nói rằng bài này là lần đầu tiên họ nghe về Bitcoin. Sau lần đầu công khai trên mạng Internet, gần 2 năm dự án triển khai, Bitcoin bắt đầu giành được sự chú ý và phổ biến hơn. Một cộng đồng người dùng đang phát triển đều tin tưởng vào hình thái tiền tệ mới và đồng ý rằng lịch trình phát hành nguồn cung được xác định từ trước đáng để bảo vệ. Chẳng bao lâu nữa, sẽ có đủ số lượng các nhà phát triển và chia sẻ nhận thức kết hợp trên hệ thống. Kể từ khi bài viết này được đăng tải, khoảng 1 triệu BTC mà ông ấy đã khai thác trong một năm đầu tiên kể từ khi Bitcoin xuất hiện vẫn chưa bao giờ được giao dịch.

Tổng giá trị thị trường của BTC đã vượt quá 100 triệu USD trong tháng Sáu năm 2011 gần với thời gian trang web Gawker phát hành bài viết có tên “The Underground Website Where You Can Buy Any Drug Imaginable” (Website ngầm nơi bạn có thể mua bất kỳ loại ma túy nào). Silk Road là một chợ đen trực tuyến, thường dùng để mua và bán những ma túy bất hợp pháp trên mạng Internet. Là một loại tiền kỹ thuật số mới, trực tuyến và phân quyền, không nằm trong phạm vi luật pháp, BTC là tiền tệ hoàn hảo cho người dùng của Silk Road. Đối với Bitcoin, không có ngân hàng nào có thể gắn mác những giao dịch đáng ngờ, không có tiền mặt được gửi thông qua bưu tín hay trao đổi trực tiếp, và không có cơ quan pháp luật nào giám sát các giao dịch trong sổ cái của Bitcoin. Không có bất kỳ người nào dòm ngó, các giao dịch Bitcoin có thể xem như là ẩn danh. Bài viết của Gawker đã giải thích rằng, trước hết người ta phải đến sàn Bitcoin mua BTC để có thể tham gia vào thị trường trực tuyến này:

Đối với các giao dịch, Silk Road không chấp nhận thẻ tín dụng, PayPal hay bất kỳ hình thức thanh toán có thể truy vết hay bị chặn. Loại tiền duy nhất có thể dùng ở đây là Bitcoin.

Cục Điều tra Liên bang cuối cùng đã mở cuộc điều tra và đóng cửa Silk Road. FBI đã thu giữ BTC trong quá trình vận hành của nó và đối mặt với những sự thật mới về tiền tệ trong kỷ nguyên kỹ thuật số. Từ lúc đó, cơ quan thực thi pháp luật từ mọi nơi trên thế giới bắt đầu quản lý sổ cái của Bitcoin đối với những hành vi đáng nghi để triệt hạ các vụ án. Sự thực thi pháp luật phát triển các cách để liên kết các giao dịch Bitcoin với dữ liệu vị trí Internet để thực hiện điều đó. Sau khi các tổ chức thực thi pháp luật bắt đầu quản lý sổ cái Bitcoin, Bitcoin không còn là tiền tệ phù hợp với các hoạt động tội phạm. Điều này đã thúc đẩy tính hợp pháp của Bitcoin đáng kể.

Vào ngày 28 tháng 11 năm 2012, sự kiện lần đầu Bitcoin giảm một nửa diễn ra sau khi khối thứ 210.000 được khai thác và phần thưởng cho việc khai thác mỗi khối “cắt giảm một nửa” từ 50 BTC xuống 25 BTC. Mặc dù sự kiện trôi qua mà không có bất kỳ sự cố hay kịch tích nào từ góc độ blockchain nhưng nó lại có tầm quan trọng từ góc nhìn tiền tệ. Khi Satoshi thiết kế phiên bản làm việc đầu tiên của phần mềm code Bitcoin, ông đã vạch ra những chính sách tiền tệ kéo dài hơn một thế kỷ trong tương lai. Sau 4 năm tồn tại, mạng lưới Bitcoin trải qua sự điều chỉnh nguồn cung đầu tiên không có kịch tính, lòng tham hay phản đối từ bất kỳ người tham gia nào. Lịch trình nguồn cung được xác định trước, nguồn cung giảm một nửa sau mỗi kỷ nguyên, và tổng nguồn cung tối đa là 21 triệu BTC đều là những quy định của hệ thống được quan sát mà không bị đặt ra bất kỳ nghi vấn nào.

Satoshi đã phát minh ra hệ thống tiền tệ không thể thay đổi trong đó sự thay đổi của con người không bao giờ thay thế thuật toán nguồn cung của Bitcoin. Nhận thức về phát minh truyền cảm hứng và sức mạnh của sự đồng thuận dẫn đến một luận điểm cho việc đầu tư Bitcoin: nó là một đống tiền không thể tăng nguồn cung hay giảm giá trị. Bitcoin đã trở thành vàng kỹ thuật số.

Vào năm 2013, tỷ giá BTC/USD đã bùng nổ, tăng trên 1000 USD và nâng giá trị của toàn thị trường lên 10 tỷ USD. Các tờ báo Financial Times, Wall Street Journal và Bloomberg bắt đầu đăng những bài viết về Bitcoin và nền công nghiệp tiền điện tử với tần suất lớn, và các thương hiệu của Bitcoi bắt đầu giành được sự chú ý. Các công chức chính phủ có thể xem thường ý tưởng về tiền điện tử phân quyền vì Bitcoin thiếu đi nhà phát hành trung tâm đã gây ra một cuộc thảo luận về sự tách biệt giữa tiền tệ và chính phủ.

Bitcoin chính thức giành được sự công nhận của chính phủ Mỹ vào năm 2014, tiến dần đến sự hợp pháp hóa và bỏ qua những điều xấu xí bị bỏ lại bởi kỷ nguyên của Silk Road. IRS quyết định việc sở hữu BTC được xem như là một tài sản và lợi nhuận tính theo USD phải chịu thuế tăng vốn. Điều này là sự thừa nhận của chính phủ Hoa Kỳ rằng nắm giữa BTC là một dạng tài sản cụ thể như bất động sản hay vàng vật thể và nên được đánh thuế.

Bên cạnh đó, cơ quan quản lý tài sản trong tương lai Hoa Kỳ đã quy định rằng Bitcoin thực sự là một mặt hàng và không phải là một tiền tệ. Nó so sánh Bitcoin với vàng trong quá trình nghiên cứu của chính nó và kết luận rằng việc sở hữu BTC là sở hữu một mặt hàng số hóa vì sự phụ thuộc vào chìa khóa bảo mật của phần mềm. Bitcoin bắt đầu biến thành loại tài sản riêng của chính nó dù rất khó để xác định trong bối cảnh truyền thống vì những đặc điểm mới của nó.

Đến năm 2014, thậm chí chính phủ Mỹ đã nhận thức hoàn toàn về sự cải tiến đang diễn ra của tiền tệ. Bitcoin thu hút những người gửi tiết kiệm ở các quốc gia thiếu sự ổn định và quyền tài sản được quản lý kém cần đến một loại tiền tệ  xuyên biên giới và không biến động. Nó thu hút những người gửi tiết kiệm đồng USD đã mất lòng tin vào Cục Dự trữ Liên bang như một nguồn quy tắc tiền tệ. Nhu cầu thực sự của Bitcoin tồn tại mọi nơi trên hành tinh. Vào năm 2017, tổng giá trị thị trường Bitcoin đã vượt qua 100 tỷ USD trong lần tăng giá kỷ lục của nó. Không thể phủ nhận sự tăng trưởng theo cấp số nhân của Bitcoin.

Hoa tulip

Trong suốt thế kỷ XVII và một vài thập kỷ sau khi thành lập Ngân hàng Amsterdam, bong bóng giá đầu cơ xảy ra đối với hoa tulip Hà Lan. Là một món hàng xa xỉ tuyệt đẹp, hoa tulip trở thành một cơn sốt ở Hà Lan vì mọi người đều muốn có được mặt hàng được nhiều người thèm muốn. Giá của hoa bùng nổ và giảm nhanh chóng sau đó, vì mọi bong bóng đầu cơ đều như vậy. Từ bong bóng được sử dụng trong lịch sử để miêu tả sự tăng giá của một tài sản không thể hiểu được với nhiều người, sự tăng trưởng ngày sau đó sẽ kết thúc bằng sự sụt giảm thảm hại. Tuy nhiên, nhiều người đã cố liên kết từ bong bóng với Bitcoin.

(còn tiếp)

TH: T.Giang – CSCI

Nguồn tham khảo: Nik Bhatia – Sự tiến hóa của tiền tệ – NXB CT 2021

Các tiểu thế giới – Phần cuối

3

Sự phân cụm trong xã hội là điều chúng ta có thể hiểu bằng trực giá. Con người có nhu cầu bẩm sinh tạo ra những nhóm, cộng đồng để tạo cảm giác thân thuộc, an toàn. Nhưng phát hiện quan trọng nhất của Watts và Strogatz là: sự phân cụm không dừng lại ở ranh giới mạng lưới xã hội mà còn tồn tại trong các mạng lưới tự nhiên.

Mặc dù việc liên kết trí thông minh của người với sự phức tạp và kích cỡ của mạng lưới thần kinh trong não bộ là chuyện khá phổ biến, loài giun Caenorhabditis elegans (có biệt danh là C Elegans) là bằng chứng sống cho thấy loài người đã đi xa đến đâu chỉ với 302 neuron. Mặc dù có tuổi thọ chỉ hai đến ba tuần, loài giun dài một milimet này đã có sự nghiệp huy hoàng kể từ năm 1962 khi Sydney Bernner, một nhà sinh học phân tử nổi tiếng tại Viện Khoa học Phân tử ở Berkeley, California, chọn để trở thành loài “chuột bạch” của sinh học phân tử. Kể từ đó, C. elegans trở thành “nhân vật chính” trong hàng ngàn bài viết, nhiều trang web và được nuôi ở hàng trăm phòng thí nghiệm trên toàn thế giới.

C. elegans là một trong những sinh vật đa bào đơn giản nhất nhưng bộ gen của nó không khác gì con người. Các nhà khoa học cũng đã khám phá hệ thống dây thần kinh chính xác của C. elegans, tạo ra sơ đồ các neuron kết nối chi tiết. Khi nghiên cứu sơ đồ dây thần kinh này, Watts và Strogatz nhận thấy rằng mạng lưới nhỏ bé này không khác nhiều so với xã hội nói chung: có độ phân cụm cao, tức là các neuron gần nhau có xác suất kết nối với nhau gấp 5 lần so với trường hợp mạng lưới ngẫu nhiên. Các nhà nghiên cứu đã phát hiện ra mô hình tương tự khi nghiên cứu mạng lưới điện của miền Tây Hoa Kỳ, với các nút là máy phát điện và máy biến áp được nối với nhau bởi các đường dây điện. Mạng lưới điện này cũng có độ phân cụm cao bất thường. Mạng lưới hợp tác của các diễn viên Hollywood cũng như vậy.

Từ khám phá bất ngờ của Watts và Strogatz, cộng đồng khoa học đã xem xét kỹ lưỡng nhiều mạng lưới. Giờ đây, chúng tôi biết rằng Web và Internet có tính phân cụm; các nhà kinh tế đã nhận ra tính phân cụm trong mạng lưới mô tả các công ty liên kết qua quan hệ đồng sở hữu; các nhà sinh thái học đã nhận ra tính phân cụm trong các lưới thức ăn mô tả mối quan hệ thức ăn giữa các loài trong các hệ sinh thái; các nhà sinh học tế bào cũng thấy rằng tính phân cụm đặc trưng cho mạng lưới phân tử mỏng manh gói trong một tế bào. Từ một tính chất thuộc về xã hội, tính phân cụm trở thành tính chất chung của các mạng lưới phức tạp và đặt ra thách thức đầu tiên đối với quan điểm mạng lưới ngẫu nhiên.

4

Để giải thích tính phân cụm trong hầu hết các mạng lưới thực, năm 1998, trong một bài nghiên cứu trên tạp chí Nature, Watts và Strogatz đề xuất một mô hình thay thế cho mô hình mạng ngẫu nhiên của Erdős và Rényi. Họ đưa ra mô hình lần đầu tiên dung hòa tính phân cụm với tính may rủi của các đô thị ngẫu nhiên. Họ hình dung con người sống trong một vòng tròn vô hình (Hình 4.2), trong đó ai cũng biết những người hàng xóm gần nhất. Trong mô hình đơn giản này, mỗi nút liên kết với bốn nút “láng giềng”, những nút láng giềng này kết nối với nhau bởi ba liên kết, tạo ra một mạng lưới có hệ số phân cụm lớn. Nếu tất cả bốn nút “láng giềng” đều kết nối với nhau, giữa họ sẽ có sáu liên kết. Bởi thực tế chỉ có ba liên kết, hệ số phân cụm là 3/6, hay 0,5, gần bằng hệ số phân cụm giữa các toán gia: 0,56. Để thấy rằng con số này thực sự thể hiện tính phân cụm cao, hãy xem xét một mạng ngẫu nhiên trong đó một nút điển hình có bốn nút “láng giềng” nhưng được kết nối ngẫu nhiên đến bất kỳ nút nào trong hệ thống. Số liên kết giữa bốn nút “láng giềng” bây giờ phụ thuộc vào kích thước của mạng. Nếu tôi có mười hai nút, như trong hình, hệ số phân cụm là 0,33. Tuy nhiên, đối với một tỉ nút, hệ sốn phân cũm sẽ là 4 trên một 1 tỷ! Rõ ràng, hệ số phân cụm 0,5 là con số lớn so với giá trị này.

Hình 4.2: Một thế giới nhỏ và phân cụm. Để mô hình hóa mạng lưới có độ phân cụm cao, Duncan Watts và Steven Strogatz bắt đầu từ một vòng tròn các nút, mỗi nút được kết nối với các nút gần nhất và gần thứ hai (bên trái). Để khiến thế giới thêm phần nhỏ bé, họ bổ sung thêm vài liên kết nối các nút được chọn ngẫu nhiên (bên phải). Các liên kết tầm xa này tạo ra các “đường tắt” quan trọng giữa các nút xa, làm giảm đáng kể khảong cách trung bình giữa các nút.

Tuy nhiên, khi xã hội có tính phân cụm cao, thế giới nhỏ bé không còn nữa. Như trong hình, mỗi người chỉ thân thiết với những hàng xóm gần nhất và gần thứ hai. Để đến với người ở phía bên kia vòng tròn, tôi buộc phải đi vòng quanh, qua rất nhiều các liên kết trên đườgn đi. Xét trong ví dụ hình 4.2, con đường ngắn nhất nối nút cao nhất và nút thấp nhất gồm ba liên kết. Nghe thì không có gì to tát, nhưng nếu tôi có đủ kiên nhẫn (và không gian) để vẽ 6 tỉ nút (tương ứng 6 tỉ người) quanh một vòng tròn, mỗi nút kết nối với những hàng xóm gần nhất và gần thứ hai thì con đường ngắn nhất để đến phía đối diện của vòng tròn đi qua hơn một tỉ liên kết. Mạng lưới này vừa có tính phân cụm cao vừa là một thế giới vô cùng rộng lớn.

Trong thực tế, tất cả chúng ta đều có những người bạn ở phương xa. Vì thế, nếu tôi muốn liên lạc một người nào đó sống ở Australia, tôi sẽ nhớ rằng bạn thân trường trung học của mình đã chuyển đến Sydney vài năm trước và tôi hoàn toàn có thể nhờ anh tìm cách nói chuyện với người kia. Mô hình thực của xã hội ngày nay có những liên kết tầm xa. Để thể hiện điều này, chúng ta chỉ cần thêm một vài liên kết đến một số nút được chọn ngẫu nhiên trên vòng tròn. Tức là, chọn hai nút bất kỳ và kết nối chúng với nhau. Điều này sẽ giảm khoảng cách giữa hai nút được chọn xuống còn một và rút ngắn khoảng cách giữa các nút lân cận. Nếu tôi bổ sung nhiều liên kết như vậy, tôi có thể mang tất cả các nút lại gần nhau.

Phát hiện đáng kinh ngạc của Watts và Strogatz là chỉ cần một vài liên kết bổ sung cũng đủ để khiến khoảng cách trung bình giữa các nút giảm đáng kể. Số ít liên kết này sẽ không làm thay đổi đáng kể hệ số phân cụm. Tuy nhiên, nhờ những cây cầu nối những nút ở hai phía đối diện của vòng tròn này, khoảng cách giữa tất cả các nút rút lại cực ngắn. Tức là, xã hội có thể vừa có tính phân cụm, vừa là “thế giới nhỏ”. Từ mô hình đơn giản này, ta có thể suy ra sáu bước cách biệt bắt nguồn từ thực tế là có những người có bạn bè và người thân ở phương xa. Những liên kết tầm xa này cho chúng ta liên kết “đường tắt” đến những người ở những vùng hẻo lánh của thế giới. Những mạng lưới khổng lồ không cần có lượng lớn các liên kết ngẫu nhiên để có tính chất của thế giới nhỏ. Chỉ cần số ít các liên kết ngẫu nhiên là đủ.

5

Hai năm sau khi Erdős qua đời, bài nghiên cứu về sự phân cụm của Watts-Strogatz được xuất bản, đã thu hút được sự quan tâm lớn của các nhà vật lý và các nhà toán học. Thứ nhất, nó đã chính thức hóa quan điểm của Granovetter khi đưa ra một mô hình hiển thị rõ tính phân cụm cao. Thứ hai, nó đóng một vai trò đặc biệt trong việc đưa ra vấn đề “thế giới nhỏ”, một vấn đề được nghiên cứu nhiều trong xã hội học, thu hút sự chú ý của cộng đồng vật lý và toán học. Chỉ trong một thời gian ngắn, dường như mô hình tổng quát hơn và xét đến tính phân cụm của Watts và Strogatz sẽ thay thế cho mô hình ngẫu nhiên của Erdős và Rényi. Tất cả chúng ta đều thấy gần gũi với bức tranh đơn giản của những vòng tròn bạn bè điểm thêm những liên kết tầm xa, giải thích sáng tỏ những tiểu thế giới quanh ta. Mô hình này là sự kết hợp hài hòa giữa thế giới hoàn toàn ngẫu nhiên của Erdős và Rényi – một thế giới nhỏ bé nhưng không có các vòng tròn kết nối bạn bè, và một mạng lưới chính quy, có tính phân cụm cao và các nút cách xa nhau.

Ngày nay, chúng ta hiểu rằng, mô hình Watts-Strogatz không hẳn là không tương thích với quan điểm thế giới của Erdős-Rényi. Thật vậy, ngoài sự sắp xếp ban đầu của các nút dọc theo một vòng tròn, về cơ bản, chúng ta vẫn kết nối các nút hoàn toàn ngẫu nhiên với nhau. Do đó cả hai mô hình mô tả một xã hội rất bình đẳng, các liên kết được tạo ra theo những cú tung xúc xắc may rủi.

Năm 1998, khi nghiên cứu của Watts và Strogatz được xuất bản, nhóm nghiên cứu của tôi đang tìm hiểu cấu trúc của mạng lưới phức tạp, tập trung chủ yếu vào Mạng toàn cầu. Chúng tôi phải mất một thời gian để nắm bắt đầy đủ thông điệp quan trọng của bài nghiên cứu và nhận thấy mô hình mới này đã mang thế giới quan của Erdős-Rényi vào xã hội phân cụm của Granovetter như thế nào. Sau đó, chúng tôi lại gặp tình huống bất ngờ. Robot nhỏ của chúng tôi mô tả Web bằng một mạng lưới khác biệt rõ rệt so với những dự đoán của cả mô hình của Erdős-Rényi và mô hình của Watts-Strogatz. Như chúng ta sẽ thấy, mạng lưới này có một loạt các nút có lượng đặc biệt lớn các liên kết, gọi là các nút trục (hub). Vấn đề là trong mô hình bình đẳng của Erdős và Rényi, rất hiếm có các nút trục như vậy, nó không thể giải thích cho những kết quả chúng tôi thu được. Mô hình Watts-Strogatz cũng vậy, không có các nút có số liên kết nhiều hơn đáng kể so với nút trung bình. Cả hai mô hình có vẻ thiếu một điều gì đó rất quan trọng, làm giới hạn hiểu biết của chúng ta về thế giới tương kết. Dữ liệu đầy đủ đã giúp chúng tôi nghiên cứu các mạng lưới thực sâu hơn, cuối cùng, chúng tôi buộc phải từ bỏ hoàn toàn thế giới quan ngẫu nhiên. Con đường “lột xác” này tiếp tục có nhiều chuyển biến bất ngờ. Chúng tôi phải bỏ lại hầu như tất cả những kiến thức về các mạng lưới từ trước đến nay để dấn bước trên một hành trình mới.

TH: T.Giang – CSCI

Nguồn tham khảo: Albert-László Barabási – Thế giới mạng lưới – NXB DT 2017