Elon Musk’s OpenAI is Using Reddit to Teach An Artificial Intelligence How to Speak

NVIDIA has delivered the first DGX-1 supercomputer to non-profit artificial intelligence research company OpenAI. The supercomputer has a whopping 170 teraflops of computing power—equivalent to 250 conventional servers.

ONLY THE BEST FOR THE BEST

Elon Musk’s artificial intelligence (AI) company OpenAI just received a package that took $2 billion to develop: NVIDIA CEO Jen-Hsun Huang just delivered the first DGX-1 supercomputer to the non-profit organization, which is dedicated to “advance digital intelligence in the way that is most likely to benefit humanity as a whole, unconstrained by a need to generate financial return.”

Jen-Hsun Huang with Elon Musk, and the DGX-1. NVIDIA.

The “AI supercomputer in a box” is packed with 170 teraflops of computing power—that’s equivalent to 250 conventional servers. NVIDIA says it’s a very fitting match: “The world’s leading non-profit artificial intelligence research team needs the world’s fastest AI system.”

“I thought it was incredibly appropriate that the world’s first supercomputer dedicated to artificial intelligence would go to the laboratory that was dedicated to open artificial intelligence,” Huang added.

REDDIT-TRAINING

The supercomputer will tackle the most difficult challenges facing the artificial intelligence industy…by reading through Reddit forums. And apparently, Reddit’s size was not a hindrance.

In fact, the site’s size is the main reason why the online community was specifically chosen as DGX-1’s training ground.

“Deep learning is a very special class of models because as you scale up, they always work better,” says OpenAI researcher Andrej Karpathy. 

The nearly two billion Reddit comments will be processed by DGX-1 in months instead of years, as the $129,000 desktop-sized box contains eight NVIDIA Tesla P100 GPUs (graphic processing units), 7 terabytes of SSD storage, and two Xeon processors, apart from the aforementioned 170 teraflops of performance.

DGX-1 will take on Reddit to learn faster and to chat more accurately. “You can take a large amount of data that would help people talk to each other on the internet, and you can train, basically, a chatbot, but you can do it in a way that the computer learns how language works and how people interact,” Karpathy said.

The supercomputer is also equipped to make things easier from the developers at OpenAI. “We won’t need to write any new code, we’ll take our existing code and we’ll just increase the size of the model,” says OpenAI scientist Ilya Sutskever. “And we’ll get much better results than we have right now.”

Wo künstliche Intelligenz den Menschen schon übertrifft

Bilder erkennen, bestimmte Krankheiten diagnostizieren, Spiele gewinnen: Auf diesen und anderen Gebieten sind neuronale Netze dem menschlichen Gehirn überlegen.

Algorithmen, intelligente Software und Roboter können immer mehr Dinge, zu denen noch vor Kurzem allein der Mensch fähig war. Über die rasante Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) und deren Folgen berichtet ZEIT ONLINE in der neuen Serie Maschinenraum.

Dass Maschinen schwerere Lasten heben und präzisere Löcher bohren können als Menschen, daran haben wir uns gewöhnt. Auch dass es Roboter gibt, die schneller laufen als Usain Bolt, ist nicht mehr überraschend. Neu ist, dass Maschinen uns zunehmend auch auf Gebieten übertreffen, die bisher als Ausweis menschlicher Intelligenz galten. Möglich machen dies vor allem leistungsstarke neuronale Netze, die Deep-Learning-Systeme. Sie bilden die Funktionsweise der vernetzten Nervenzellen im Gehirn nach.

Dies sind sechs Felder, auf denen sie bereits heute Übermenschliches erbringen:

1. Verkehrszeichen erkennen

Deep-Learning-Netzwerke sind extrem gut darin, Bildinhalte zu erfassen. Schon vor fünf Jahren gewann eine Software des Schweizer Forschungsinstituts für Künstliche Intelligenz in Lugano den deutschen Wettbewerb für Verkehrszeichenerkennung. Aus 50.000 Fotos von Verkehrszeichen erkannten die künstlichen Neuronen 99,46 Prozent korrekt, auch wenn sie verdreht, halb verdeckt, im Dunkeln oder im Gegenlicht aufgenommen waren. Mit dieser Fehlerrate von 0,54 Prozent war der Computer mehr als doppelt so gut wie eine menschliche Vergleichsgruppe, die zu 1,16 Prozent falsch lag. 

Für das automatisierte Fahren sind solche Erfolge entscheidend. Fahrzeuge müssen künftig nicht nur Verkehrszeichen fehlerfrei erkennen, sondern auch Bäume, Fußgänger oder Fahrradfahrer. Autohersteller arbeiten an einer automatischen Szenenanalyse. Dabei lernt das Auto beispielsweise, anhand der Position eines Fußgängers am Straßenrand sowie seiner Kopfhaltung und Körperstellung vorherzusagen, ob dieser gleich die Straße überqueren wird.

ULRICH EBERLAutor von "Smarte Maschinen – Wie Künstliche Intelligenz unser Leben verändert"

ZUR AUTORENSEITE

2. Hausnummern lesen

Forscher von Google haben ein Deep-Learning-Netz eingesetzt, um auf vielen Millionen Google-Street-View-Aufnahmen die Hausnummern zu finden und zu lesen, auch wenn sie gedreht, gekippt oder ungewöhnlich geschrieben waren. Das diente dazu, die Häuser in Google Maps exakt zu lokalisieren. Ein Team von Menschen wäre mit einer solchen Aufgabe jahrelang beschäftigt gewesen. Der Computer schaffte es in weniger als einer Stunde. 

Künftig ließen sich solche Algorithmen im Prinzip auch für die automatische Suche nach verdächtigen Personen auf Bahn- oder Flughäfen oder auch zur Shoppingunterstützung einsetzen. Hat etwa die Dame am Nachbartisch eine besonders schicke Handtasche, dann genügt es, ein Foto davon zu schießen, und schon liefern Suchmaschinen Links zu Geschäften, die genau dieses Produkt verkaufen.

3. Mimik lesen

Das Programm Affdex der US-Firma Affectiva hat mehrere Jahre lang Menschen in 75 Ländern beobachtet, während sie Videos schauten. Dabei lernte es,Gefühlsregungen richtig zuzuordnen. Grundlegende Emotionen wie Freude, Überraschung, Ekel oder Traurigkeit spiegeln sich in Gesichtern immer auf die gleiche Weise wider, unabhängig von Herkunft, Geschlecht oder Alter. Inzwischen ist dieses Deep-Learning-System bei der Gefühlserkennung präziser und schneller als die meisten Menschen. Mehr noch: Es kann sogar ein echtes von einem falschen Lächeln unterscheiden. 

Für Marktforscher und Werbetreibende sind solche Programme ebenso wertvoll wie für künftige Serviceroboter, die aus Mimik, Gestik oder Tonfall ihres menschlichen Gegenübers schließen sollen, wie dieses sich fühlt und entsprechend reagieren.

4. Spiele gewinnen

Computer beherrschen viele Spiele längst besser als Menschen: das Damespiel seit 1956, Schach seit 1997, und der weltbeste Go-Spieler unterlag im März 2016 der Software AlphaGo – einer Kombination aus Deep-Learning-Netz, analytischen Berechnungen und Zufallsgenerator – klar mit 4:1. Wenige Monate zuvor hatten die AlphaGo-Entwickler sogar ein Programm vorgestellt, das sich ganz eigenständig 49 klassische Atari-Spiele wie Space Invaders, Breakout oder Autorennen beibrachte – und zwar ohne dass es die Regeln dieser Spiele kannte. Der Computer hatte einfach die Spiele so lange gespielt und seine Strategien variiert, bis er die Punktzahl maximieren konnte.

Mittlerweile versuchen Forscher auch, Computern das Pokern beizubringen. Das ist besonders schwierig, weil es ein Spiel mit imperfekter Information ist. Fortschritte gibt es, einige Programme bluffen sogar schon. Doch noch kann man nicht behaupten, dass sie besser spielen als Menschen, erst recht nicht in Partien mit mehr als zwei Spielern.

5. Krankheiten diagnostizieren, neue Wirkstoffe finden

Forscher in den USA haben Deep Learning eingesetzt, um anhand von Gewebebildern die Überlebensrate von Krebspatienten vorherzusagen. Die Algorithmen lernten, verdächtige Merkmale zu finden, die helfen, die Krebszellen von gesunden Zellen zu unterscheiden. Zur Verblüffung der Wissenschaftler entdeckte der Computer am Ende sogar mehr solche Merkmale, als bis dahin in der medizinischen Literatur bekannt waren. 

Ähnlich groß war die Überraschung in einem Wettbewerb, in dem es darum ging, Moleküle aufzuspüren, die sich für neue Medikamente eignen könnten. Die Software des Deep-Learning-Pioniers Geoffrey Hinton schaffte es in nur zwei Wochen, unter Tausenden von Molekülen die erfolgversprechendsten zu identifizieren. Nun hoffen Ärzte und Pharmaunternehmen, dass ihnen Deep-Learning-Netze oder andere Verfahren künstlicher Intelligenz – wie das Computersystem Watson von IBM – helfen, präzisere Diagnosen zu stellen, bessere Therapien zu finden und neue Wirkstoffe zu entwickeln.

6. Maschinen warten

Große Windturbinen verfügen über viele Sensoren, die pro Tag Hunderte Gigabyte Daten produzieren. Neuronale Netze lernen, diese Datenflut weit besser zu analysieren, als es jeder Mensch könnte. Sie erkennen ungewöhnliche Schwingungen oder einen unrunden Lauf und organisieren ein Wartungsteam für Reparaturen – Tage oder Wochen, bevor es zu Beschädigungen kommt, die zum Ausfall der Turbine führen würden.  

Mit einer solchen vorausschauenden Wartung erreicht auch derHochgeschwindigkeitszug Velaro in Spanien eine extrem hohe Zuverlässigkeit. Nur eine von 2.300 Fahrten ist demnach deutlich verspätet. Das ist gut für die Kunden und für den Betreiber RENFE: Bei mehr als 15 Minuten Verspätung wird den Kunden der volle Fahrpreis erstattet.

Bislang werden Deep-Learning-Netze auf konventionellen Computern simuliert. Ein Forscherteam an der Universität Heidelberg entwickelt derzeit einen völlig neuen Ansatz: neuromorphe Chipstrukturen, die Nervenzellnetzwerke direkt als elektronische Schaltungen nachbilden. Das hat den Vorteil, dass sie millionenfach schneller sind als heutige Supercomputer und sogar zehntausendfach schneller lernen als das menschliche Gehirn. Das könnte die Leistungsfähigkeit künftiger neuronaler Netze um viele Größenordnungen steigern – und zu einer weiteren Intelligenzexplosion der smarten Maschinen führen.

Der Wissenschaftsjournalist und Zukunftsforscher Ulrich Eberl ist Autor des Sachbuchs "Smarte Maschinen – Wie Künstliche Intelligenz unser Leben verändert". © Hanser

Allerdings sind neuronale Netze keine Alleskönner. Sie eignen sich bestens, um Muster aller Art zu erkennen, in Bild-, Video-, Text- oder Audiodateien. Aber sie verfügen nicht über Alltagswissen. Menschen müssen ihnen erst sagen, ob es sich bei den erkannten Mustern um Bilder von Katzen oder Bäumen handelt, oder um Musikstücke von Mozart oder ein Gedicht von Goethe. Oder nehmen wir einen Autofahrer, der sieht, wie der Wind eine Papiertüte auf die Straße weht. Er würde dafür keine Vollbremsung machen, weil er weiß, dass die Tüte kein Hindernis darstellt. Ein autonomes Fahrzeug weiß so etwas nicht. 

Um smarte Maschinen zu bauen, die über Alltagswissen verfügen, reichen Deep-Learning-Verfahren nicht aus. Sie müssen mit anderen Methoden des Erwerbs und der Verarbeitung von Wissen kombiniert werden – eine große Herausforderung für die Forschung. Und trotz aller Meldungen, dass Computer bereits im Stil von Rembrandt, Kandinsky oder van Gogh malen können: Wirklich kreativ sind sie damit noch lange nicht.

Google aims to prevent machine learning discrimination (with the possible exception of age)

The ethical intent of machine learning is ‘fairness through unawareness’ – the same merit-based approach which, in many countries, means that employers may not ask a potential employee’s gender, religion or race, but should instead evaluate them on their relevant skills for the post.

If the information that a loan applicant is female is not included in the data set, the application should be judged without including that information. However, this is a flawed answer, as gender can be inferred from other data factors which are included: for example, if the applicant is a single parent, and 82% of single parents are female, there is a high probability that the applicant is female.

This is called ‘redundant encoding’ – even if a specific data marker is not included in the data set, it may be included by proxy in a combination of other, relevant data.

On the surface, discrimination by machines seems like a flawed concept. An algorithm is a mathematical construct, and as such, should not logically be subject to discriminatory outcomes. However, algorithms may potentially rely on flawed input, logic and probabilities, as well as the unintentional biases of their human creators. As data is spun into information and predictors, and decisions are made based on those predictions, care should be taken to prevent the possibility of discrimination in the results of machine-created data analysis.

With this in mind, the Brain Team at Google began looking into new ways to ensure that the mistakes that are made do not disproportionately affect members of a protected class. Entitled “Equality of Opportunity in Supervised Learning,” the paper provides a detailed, step-by-step framework to test existing algorithms for problematic, discriminatory outcomes, as well as how to adjust a machine learning algorithm to prevent those outcomes, with the result of equal opportunity in supervised learning.

Ironically the team’s research emerges just as an age discrimination lawsuit against Google moves forward (after certification by the Northern California District Court).

An important aspect of the proposed framework is that it shifts the cost of poor predictions to the decision maker, who is responsible for investing in the accuracy of their prediction systems.

The framework that the group proposes can help to check the results of a predictor to highlight potential concerns, as well as instructions for adjustments that can be made to create a balance between accuracy and non-discriminatory outcomes.

“At the heart of our approach is the idea that individuals who qualify for a desirable outcome should have an equal chance of being correctly classified for this outcome,” writes Moritz Hardt, member of the Google Brain Team and co-author of the paper. “We call this principle equality of opportunity in supervised learning.”

Trong lộ trình 10 năm tới của Facebook, Google chính là kẻ ngáng đường lớn nhất

Đó là điều không thể tránh khỏi khi cả hai đều có chung tầm nhìn và định hướng của mình cho tương lai lâu dài phía trước.

• Snapchat bắt buộc phải làm điều này để đánh bại gã khổng lồ Facebook
• Dù không muốn copy Apple, Amazon và Facebook nhưng Google vẫn phải làm vậy

Vào tháng Tư vừa qua, CEO Facebook Mark Zuckerberg đã công bố lộ trình 10 năm tới của mình, đồng thời cũng cho thấy quỹ đạo của công ty từ nay cho đến năm 2026.

Nó chỉ ra con đường cho tương lai lý tưởng của Facebook: một thế giới nơi mọi người đều kết nối với Internet, nơi chúng ta nói chuyện với các máy tính trí tuệ nhân tạo như thể chúng là con người, và – những cặp kính thực tế ảo sẽ phổ biến như các smartphone của chúng ta, cho phép chúng ta kết nối với mọi người trên khắp thế giới giống như họ đang ở trong cùng một phòng với chúng ta.

Lộ trình 10 năm tới của Facebook.

Tuần này, Facebook đã tiến một chút về phía trước trong lộ trình đầy tham vọng của mình, khi họ cho biết các chi tiết về việc mạng xã hội sẽ hoạt động như thế nào trong tương lai thực tế ảo lý tưởng của mình. Trong buổi demo sản phẩm của mình, Zuckerberg đã trình diễn “Social VR” sử dụng kết hợp một chiếc Oculus Rift và một camera 360 độ để hòa trộn cả thực tế ảo và thế giới thực với nhau theo cách chưa từng thấy trước đây.

Theo tầm nhìn của Facebook đến năm 2026, mạng xã hội sẽ đóng vai trò ngày càng lớn hơn, nếu không phải lớn nhất, cho các tương tác mà bạn có với những người bạn con người của mình. Điều này nghe có vẻ khá đáng sợ, nếu xét đến việc Facebook hiện đang can thiệp sâu vào cuộc sống riêng tư của chúng ta như thế nào, nhưng nó cũng mang đến cái nhìn lướt qua đầy hấp dẫn về những thay đổi trong công nghệ mà chúng ta sử dụng hàng ngày.

Bức selfie giữa avatar VR của Zuckerberg với vợ mình khi chat Messenger, xung quanh là căn phòng được ghi hình bởi máy quay 360 độ.

Tuy vậy điều này không có nghĩa là mọi thứ sẽ dễ dàng hơn với Facebook.

Mới chỉ trong tuần trước thôi, Google đã tổ chức một sự kiện riêng cho mình. Và trong khi sự kiện này chỉ như một buổi giới thiệu phần cứng mới, nó cũng cho ta cái nhìn thoáng qua về cách Google nghĩ thế nào về tương lai của mình - cũng như về khả năng đụng độ với chiến lược trong 10 năm tới của Facebook.

Mảng kinh doanh cốt lõi của họ có lẽ sẽ không khác hơn so với tương lai – Facebook đã nỗ lực để đột phá vào mảng tìm kiếm mà không thu được nhiều kết quả, cũng như Google đã không thể trở thành một mạng xã hội giống như nhiều startup đình đám khác của Thung lũng Silicon vào thời điểm này.

Tuy nhiên bằng nhiều cách khác nhau, cả Facebook và Google đều đã sẵn sàng cho một trấn chiến tay đôi bền bỉ.

Chiến đấu từ băng ghế dự bị

Phần dễ thấy nhất của cuộc chiến: YouTube của Google vẫn đang là người thống trị không thể chối cãi cho mảng video trên web. Nhưng Facebook đang nỗ lực làm xói mòn quyền lực đó của YouTube bằng cách thu hút thêm các thương hiệu truyền thông và các nhà quảng cáo cho dịch vụ video của mình.

Nhưng điều làm cho cuộc cạnh tranh thú vị hơn là những công nghệ của tương lai và các công nghệ có ảnh hưởng rộng rãi đang được phát triển bởi mỗi người khổng lồ công nghệ.

Chỉ mới trong tuần trước nữa, Sundar Pichai, CEO của Google cho biết công ty đang sử dụng trí tuệ nhân tạo để “tạo ra một Google cá nhân cho mỗi người dùng.” Trong khi đó Facebook cũng đang đầu tư mạnh vào AI để cá nhân hóa mục News Feed của mình.

Ngoài ra, công ty con Oculus của Facebook có thể gây ra một cơn sốt với nền tảng thực tế ảo, nhưng Google cũng đang bám sát theo sau với thiết bị đeo Daydream View, mới được công bố trong tuần trước. Với việc các bộ phim VR có thể trở thành một mảng kinh doanh lớn, chắc chắn Google không muốn để Facebook đánh cắp vị trí dẫn đầu của YouTube trong quảng cáo video.

Cả công ty mẹ của Google – Alphabet – và Facebook đều đang đầu tư lớn vào việc kết nối thế giới. Trong khi Facebook đang sử dụng các máy bay không người lái tự điều khiển, Google sử dụng các khinh khí cầu, nhưng họ đều chia sẻ một sứ mệnh, đó là nối Internet tới những vùng dân số chưa được kết nối.

Khinh khí cầu để phát Internet của Google.

Trên tất cả, đây đều là những mảng kinh doanh cần đầu tư dài hạn trong tương lai. Trí tuệ nhân tạo là một lĩnh vực rất non trẻ, và thực tế ảo vẫn còn một chặng đường dài phía trước để trở thành một sản phẩm tiêu dùng phổ biến. Thậm chí ngay cả những nỗ lực để kết nối toàn cầu cũng phải vượt qua những trở ngại đến từ luật lệ của các quốc gia.

Giờ vẫn còn quá sớm để nói rằng công ty nào đang có ưu thế ở công nghệ tương lai nào. Nhưng với khoảng thời gian đủ dài – có thể đến 10 năm – mỗi lĩnh vực đều sẽ có những người chiến thắng và những người chiến bại. Để trở thành người chiến thắng, mỗi bên đều đang dự trữ càng nhiều tài năng càng tốt để đảm bảo công ty đó sẽ là người đi được xa nhất trên quãng đường này.

Những người tin vào mộng tưởng hão huyền

Cuối cùng, tất cả những điều này đều nhằm mục đích là sự tăng trưởng trong bối cảnh những thay đổi ngoạn mục của công nghệ.

Google và Facebook, cả hai đều sinh ra trong một thời kỳ kỳ quặc, giữa một bên là sự tan vỡ lần đầu của bong bóng dot-com và sự bùng nổ hiện tại của các startup tại Thung lũng Silicon, những sự kiện đã lèo lái thành công quá trình chuyển đổi từ PC sang điện thoại thông minh.

Mark Zuckerberg thuyết trình về tầm nhìn của mình với thực tế ảo đến năm 2026.

Quá trình Google vượt qua được thay đổi này phần lớn nhờ vào bản thân Android: một hệ điều hành cho smartphone được tích hợp thanh tìm kiếm và các dịch vụ của Google ở mọi cấp độ, đã xuất hiện trong hầu hết các loại điện thoại từ cao cấp đến thấp cấp. Giờ Android là hệ điều hành phổ biến nhất trên thế giới, và là cỗ máy sinh tiền của Google.

Trong khi đó, dù Facebook chậm chạp chuyển đổi từ PC sang smartphone, nhưng họ nhanh chóng bắt được đà tăng trưởng và giờ họ đang có phần lớn người dùng và doanh thu quảng cáo đến từ di động.

Nhưng với sự bùng nổ của smartphone đang chậm lại, các mảng kinh doanh mà hai công ty thiết lập trên nền tảng này từ một thập kỷ qua đang bước vào cuộc cải tổ và săn tìm nền tảng lớn tiếp theo. Cho dù nó là gì đi nữa – thực tế ảo, trợ lý trí tuệ nhân tạo, hay tương tự như vậy – cả Google và Facebook đều đang ganh đua để lặp lại kỳ tích mà Android đã làm được và trở thành một phần không thể thiếu trong giai đoạn tiếp theo của công nghệ.

Đây không phải trận chiến mà một sản phẩm, một thiết kế web, hay một ứng dụng sẽ làm nên chiến thắng cuối cùng. Đây là một cuộc chiến trường kỳ mà chỉ người luôn thích nghi và tiến được về phía trước trong nhiều năm tới mới có thể đứng vững.

Nhưng người chiến thắng cuộc chiến này có thể kiểm soát cả tương lai.

Tham khảo BI

Google đã quyết định "chơi lớn" và điều đó làm những ông lớn như Facebook, Apple phải lo sợ

Với những tính toán sâu sắc, đúng đắn và đầy tiềm năng, Google hứa hẹn sẽ tạo ra những bước chuyển biến đột phá trong lĩnh vực công nghệ trên toàn cầu.

• Châu Âu đang lên kế hoạch đập tan thế độc quyền của Google như thế nào
• Phân tích kỹ để hiểu vì sao Google Pixel được đánh giá là smartphone chụp ảnh tốt nhất thế giới, hơn cả HTC 10
• Được trang bị chip Snapdragon 821, điểm benchmark của Google Pixel vẫn thua xa iPhone 7

Quyết định của Google khi chính thức bước chân vào lĩnh vực sản xuất thiết bị di động, song hành với thế mạnh phần cứng, phần mềm và hệ sinh thái lập trình của mình có lẽ là điều dễ dàng để dự đoán, vấn đề chỉ còn là thời gian sớm hay muộn mà thôi. Nhìn tổng thể, đó thật sự là một nước đi táo bạo, mang đến cả nhiều thách thức mới cho những tên tuổi có sẵn trong làng công nghệ.

Bên cạnh đó, công ty cũng khẳng định thế hệ sản phẩm mới nhất của họ, đặc biệt là bộ đôi thiết bị Pixel/Pixel XL và thiết bị loa thông minh Google Home, thuộc vào diện thiết bị mũi nhọn làm nền tảng phát triển cho những công nghệ được cho là chìa khóa dẫn đến tương lai toàn diện của công nghệ: Trí tuệ nhân tạo (AI).

Thiết kế của Google - Tiền đề trọng yếu của AI

Mọi công ty công nghệ hiện nay đều nhấn mạnh tầm quan trọng đến từ những lợi ích của AI, hay cụ thể hơn là những phương pháp “thổi hồn” trí tuệ vào trong những cỗ máy vô tri vô giác, thậm chí gán cho chúng cả những phản ứng mô phỏng cảm xúc thật của con người nhằm thúc đẩy khả năng tối ưu hóa công dụng của chúng trong cuộc sống.

Tuy vậy, Google lại tin rằng Google Assistant của họ lại có lợi thế và tiềm năng vượt trội hơn hẳn, kể cả khi cuộc đua chỉ mới bắt đầu, chưa ai dám nói trước điều gì. Do đó, để đảm bảo vị trí vững chắc của mình trên bảng xếp hạng chung, Google phải nắm trong tay toàn quyền kiểm soát thiết bị của riêng mình để tạo điều kiện tốt nhất cho kế hoạch phát triển của mình.

CEO của Google, Sundar Pichai, đã gọi AI là “một bước ngoặt cách mạng” trong lĩnh vực máy tính nói chung và thiết bị cá nhân – mạng lưới Internet nói riêng trong quãng đường 10 năm tiếp theo.“Từ quan điểm cá nhân, chúng ta hiện đang ở giai đoạn chuyển giao từ một thế giới thiết bị di động sang hệ sinh thái toàn diện của AI.”

Dù được trợ giúp mạnh mẽ của AI ở những bước đi đầu tiên nhưng động thái của Google trong việc tiến tới trở thành nhà sản xuất công nghệ quan trọng nhất vẫn là cả một thử thách to lớn trước mắt, nhưng cũng mang lại ưu điểm và lợi thế khổng lồ. Xét cho cùng, Google sẽ nắm trong tay cơ hội quý giá đứng ra giành lấy vị thế cao nhất của Apple trong khía cạnh tối ưu tích hợp và liên kết giữa các thiết bị lẫn nhau.

Những lợi ích mang lại là vô vàn, ngay cả khi chưa tính đến sự có mặt của AI trong đó. Thành tích này phải được trải rộng đều và toàn diện trên nhiều góc độ, từ thời lượng pin, tần suất cập nhật hệ thống và các tính năng mới thích hợp với thiết bị. Chẳng hạn, với mục đích thống trị thị trường công nghệ bằng hệ sinh thái hiệu quả của mình, Apple đã tạo ra những chiếc iPhone, iPad và máy tính Mac ngày càng có khả năng cao vượt trội hơn mà lại tiết kiệm chi phí và nhu cầu về thông số phần cứng. Đó là điều cốt yếu giải thích cho lý do tại sao trong khi Android đang chiếm thị phần rất cao về mảng hệ điều hành nhưng iPhone mới là mẫu điện thoại đi đầu trong xu thế và cả sức hấp dẫn cũng như lợi nhuận thu được.

Một ngày nào đó không xa tình hình đó có thể biến chuyển khác đi với kế hoạch tinh vi và sự vươn lên lớn mạnh của Google. Cũng vì thế, Apple không hẳn là cái tên duy nhất bị ảnh hưởng vì quyết định trên, Hãy cùng nhìn qua vài điểm mấu chốt tại sao bước đi của Google sẽ khiến các nhà sản xuất công nghệ lớn khác phải đau đầu.

Apple

Thương hiệu công nghệ đắt giá nhất thế giới cuối cùng cũng tìm được cho mình một đối thủ thực sự xứng tầm. Nhiều năm vừa qua, Apple không chỉ đương đầu với những tên tuổi lớn trong lĩnh vực sản xuất phần mềm (Microsoft và Google), những công ty phụ thuộc vào vỏ bọc phần cứng của các đối tác khác để phô diễn sức mạnh nền tảng của mình, và cả những nhãn hiệu phần cứng nổi tiếng (Dell, Samsung) – vốn lại tìm đến những phần mềm, hệ điều hành từ bên ngoài để tối ưu thiết bị. Trong cuộc chiến kéo dài suốt 15 năm vừa qua đó, Apple vẫn chứng tỏ được sức mạnh của mình. Nhưng giờ đây, khi phải đối đầu với một Google nắm trong tay khả năng hoàn thiện cả về phần cứng và phần mềm thì lại là cả một câu chuyện khác.

Apple đã lỡ vài nhịp trong công cuộc phát triển hệ thống AI của mình – Siri – khi vẫn bị cho là dính nhiều nhược điểm đáng tiếc dẫn đến giảm đáng kể sức hút trên thị trường. Mảng kinh doanh qua thị trường âm nhạc cũng vậy, quá chậm chân với streaming khi Spotify đã chiếm được hầu hết cảm tình của người dùng đến nỗi Apple Music đi sau chưa bao giờ trở thành một mối lo tương xứng cả. Một đặc điểm nữa cũng cần được nói đến, đó là tính năng AirPlay – cho phép truyền tải thông tin đa phương tiện từ thiết bị hiện tại lên TV hoặc loa – cũng chỉ nhận được sự thờ ơ lạnh lùng của cộng đồng khách hàng. Trong khi đó, nền tảng Google Cast lại nhận được nhiều sự hưởng ứng từ các đối tác khác, tích hợp sẵn trong TV và loa của những nhà sản xuất bên ngoài, đóng vai trò tối quan trọng song song với màn ra mắt loa Google Home.

Kể cả mảng lưu trữ dữ liệu cloud của Apple dành cho ảnh, nhạc tin nhắn và nhiều hình thức thông tin khác đồng bộ hóa giữa các thiết bị điện thoại, tablet, laptop và TV cũng đang dần bị lấn át bởi Google khi mà hãng mới đây đã giới thiệu loạt sản phẩm tích hợp đồng bộ trực tiếp cũng qua hệ thống lưu trữ mạnh mẽ của mình. Ngoài ra, sau khi xuất hiện một vài tin đồn rằng Apple đang ráo riết chuẩn bị cho một thiết bị loa AI của riêng mình, thì Google Home đã nhanh hơn một bước, là câu trả lời xứng đáng cho công ty công nghệ xứ Cupertino.

Tóm lại, với sự lột xác mạnh mẽ của Google, Apple chưa bao giờ rơi vào tình thế cạnh tranh gắt gao như vậy cả. Tất nhiên, điều đó không hoàn toàn đồng nghĩa với việc Apple sẽ thất bại thảm hại. Không ai có thể phủ nhận sự thành công cũng như sức hút và chất lượng sản phẩm của họ, thậm chí đối với cả Google: Thiết kế Google Pixel có khá nhiều nét tương đồng học tập từ iPhone, và khuôn viên văn phòng làm việc của Google cũng ngập tràn sự có mặt của máy tính Mac. Vẫn còn đó nhiều tiêu chuẩn phần cứng mà tất cả các hãng công nghệ khác phải học theo Apple, như sức mạnh của chip A10 trên thế hệ iPhone 7, đi cùng với cả một chuỗi các nguồn cung cấp linh kiện đa dạng là niềm mơ ước với nhiều thương hiệu khác. Hơn nữa, iPhone được bán bởi tất cả các nhà mạng, còn Pixel hiện nay mới chỉ có Verizon được quyền phân phối.

Dù sao thì Apple sẽ thực sự phải dè chừng bước tiến của Google trong cuộc cạnh tranh này trên nhiều khía cạnh. Người dùng vẫn sẽ được lợi, nhưng Apple thì lại hứng chịu một sức ép không nhỏ kể từ thời điểm này.

Samsung

Dường như một trong những lý do chính yếu nhất thúc đẩy Google tự tạo nên dấu ấn của mình là do trước đây họ đã quá phụ thuộc vào Samsung để thể hiện được hết tiềm năng của nền tảng Android do mình phát triển. Vẫn còn hàng tá những nhãn hiệu công nghệ di động khác bên cạnh Samsung đi theo gót chân Android của Google, nhưng chỉ có công ty công nghệ xứ kim chi là cái tên lý tưởng nhất khi nắm giữ trong tay thị phần khổng lồ trên toàn thế giới, giá trị lợi nhuận cao và một nguồn vốn đầu tư khổng lồ. Tuy nhiên, những ưu tiên hàng đầu của họ vẫn chưa thực sự theo sát đúng ý Google cho lắm.

Tính từ thời điểm này, Samsung sẽ phải cạnh tranh với chính nhà phân phối phần mềm cho mình trên thị trường smartphone nói chung, nơi mà trước đó chỉ có Apple là cái tên đáng lo ngại nhất đối với họ.

Đáng buồn thay, Samsung lại đang rơi vào tình cảnh không thể tồi tệ hơn khi dính líu đến hàng loạt sự cố nghiêm trọng liên quan đến chất lượng của Galaxy Note 7 suốt một tháng gần đây khi diễn ra các vụ cháy nổ pin khó tin. Quá trình thu hồi và đổi trả thiết bị đã khiến cho Samsung thiệt hại nghiêm trọng, và nay Google đang mang đến cho cộng đồng fan Android một giải pháp thay thế với cặp đôi Pixel của mình.

Ngoài ra, thiết bị thực tế ảo Daydream của Google, vốn được thiết kế tương thích hoàn toàn và hỗ trợ hiệu năng của Pixel, cũng xứng đáng là một đối thủ đáng gờm cho sản phẩm Gear VR của Samsung (nền tảng gốc đến từ Oculus của Facebook). Xét về nhiều mặt, Daydream có chi phí rẻ hơn, dễ dàng truy cập nhiều nội dung vì Google sở hữu YouTube, cũng như chính sách hào phóng của Google khi tặng kèm sản phẩm luôn cho những đơn đặt hàng sớm của Pixel trong thời gian giới hạn ban đầu.

Giống như Apple, Samsung không vì thế mà dẽ dàng bị loại ra khỏi cuộc chơi. Những tên tuổi flagship của họ vẫn đang nằm trong top thiết bị được ưa chuộng không chỉ vì thiết kế tinh tế bên ngoài mà còn cả hiệu năng ấn tượng, chưa kể đến việc Samsung còn sở hữu một hệ điều hành di động riêng có tên Tizen được cho là “kế hoạch dự phòng” nếu tình hình trở nên xấu hơn với Google.

Tất nhiên, không khó để dự đoán Tizen sẽ hiếm có cơ hội cạnh tranh trực tiếp với Android hay iOS. Vì vậy, đây vẫn là điều Samsung cần để tâm đến ngay từ bây giờ nếu không muốn tiếp tục chìm sâu vào vũng lầy.

Amazon

Không thể phủ nhận rằng Amazon thực sự đã làm rất tốt với nhiều thành tích vang dội trong thời gian trở lại đây. Nhưng mảng phát triển thiết bị phần cứng chưa bao giờ là thế mạnh của họ, ngoài những thành công thu được từ phiên bản đọc sách Kindle cổ điển đen trắng trong quá khứ. Sản phẩm tablet và smartphone ra mắt thất bại thảm hại. Một tia sáng lóe lên khi Echo – chiếc loa thông minh đầu tiên với nền tảng trí tuệ nhân tạo mang tên Alexa lên tiếng và trình làng công nghệ thế giới.

Tuy nhiên, với sự xuất hiện của một Google Home giá thành tiết kiệm hơn mà vẫn thừa hưởng tính năng đa dạng, mạnh mẽ của những phân mảng tích hợp sẵn đi kèm, đây quả thực là một lời tuyên chiến với Echo và mọi thiết bị chạy Alexa khác. Home được hỗ trợ với Google Assistant vốn đã không còn xa lạ về tiềm năng phát triển vượt trội được đánh giá cao hơn hẳn Alexa, và cũng dễ dàng tích hợp sâu hơn vào hệ sinh thái chung của Google. Amazon hiện thời vẫn đang tạm dẫn trước, nhưng nếu Google Home chứng tỏ được những gì mà nó có thể mang lại thì lại là cả một câu chuyện khác.

Microsoft

Microsoft giờ đây đã tạm thời bước chân ra khỏi cuộc đua thiết bị di động, nhưng vẫn còn đó ưu tiên phát triển hệ thống AI mạnh mẽ của mình với sự góp mặt của một đội ngũ chuyên gia kiệt xuất mà bất cứ công ty nào cũng phải mơ ước.

Nhưng cũng như những trường hợp kể trên, Google vẫn là cái tên có thể khiến cho gã khổng lồ xứ Redmond phải e dè. Cortana hứa hẹn là vậy nhưng xét cho cùng đang phải chịu một số nhược điểm không đáng có: Tích hợp sâu bên trong những sản phẩm Surface với chất lượng không cần phải bàn cãi nhiều, nhưng doanh số bán ra thì lại khá khiêm tốn, do đó công ty vẫn phụ thuộc phần lớn vào thị trường phân phối hệ điều hành và Office cho các thương hiệu khác. Cũng chưa thấy dấu hiệu gì của một chiếc loa thông minh mang logo Microsoft cả. Vì vậy, ở một khía cạnh nào đó, Google vẫn đáng được coi là đối thủ cần cân nhắc đối với Microsoft.

Facebook

Facebook tính tới thời điểm này thì chưa chính thức là một công ty chuyên sâu về mảng phần cứng. Nhưng dù sao họ cũng khiến cho Google nói chung và chuyên gia kỳ cựu trong lĩnh vực phát triển phần cứng Regina Dugan của Google nói riêng phải đau đầu một chút khi đưa ra những cơ sở, động thái đầu tư có chủ đích.

Cũng giống như mọi công ty công nghệ khác, Facebook hiện đang gấp đôi nỗ lực dành cho hệ thống AI của mình ngay từ những bước đầu tiên. Tuy nhiên, bấy nhiêu đó có vẻ như vẫn khó đối chọi với một “OK Google” tiện ích thay vì phải tự mày mò thao tác sâu vào trong nền tảng bot thông minh của Facebook. Dù sao thì Oculus đến từ Facebook cũng đang ở thế “kẻ tám lạng, người nửa cân” với Daydream, tạo nên thế đối đầu gay cấn giữa hai ông lớn công nghệ của thế giới trong lĩnh vực thực tế ảo.

Kết luận

Cộng đồng công nghệ hiện nay vẫn chưa nhận thấy nhiều thay đổi khi Google đang từng bước tiến lên trở thành một công ty toàn diện về cả phần cứng và phần mềm. Nhưng vấn đề chỉ còn là thời gian mà thôi. Bằng việc tích hợp ưu điểm của phần mềm và AI vào một bộ khung được tự tay thiết kế và làm chủ, Google đang khiến cho mọi người phải hồi hộp chuẩn bị tinh thần cho những màn ra mắt sắp tới của mình. Và cuối cùng, dù vị thế cạnh tranh giữa các thương hiệu có đảo lộn thế nào đi chăng nữa thì chính khách hàng sẽ là những người được hưởng lợi nhiều nhất mà thôi.

Tham khảo: The Verge

Chuyên gia bày tỏ lo ngại khi biết có 2 sinh viên đã lập trình cho hệ thống AI cách tiêu diệt con người

Một hệ thống được lập trình để tìm và săn người chắc chắn sẽ làm người ta lo sợ.

• Game giờ đẹp như thật tới mức các nhà khoa học dùng nó để dạy dỗ trí tuệ nhân tạo
• Trí tuệ nhân tạo có thể phát hiện ung thư nhanh hơn bác sĩ 30 lần, độ chính xác 99%
• Trí tuệ nhân tạo cũng phân biệt chủng tộc? Cuộc thi sắc đẹp do robot chấm có người thắng giải hầu hết là da trắng
• Trí tuệ nhân tạo của Google vừa tạo ra WaveNet, giúp cho robot vô tri có giọng nói truyền cảm như con người

Một cuộc thi vừa được tổ chức, một cuộc tranh tài giữa các trí tuệ nhân tạo AI với nhau trong trò chơi Doom phiên bản cổ điển đã cho chúng ta thấy AI đáng sợ tới mức nào. Nhiều người coi đây là mối lo ngại.

Trong cuộc thi ấy, đa số đội tham dự sẽ tạo nên một hệ thống AI để chiến đấu với nhau trong một trận đấu mạng LAN. Nhưng điều đáng chú ý và được nhiều người quan tâm là, có hai cậu sinh viên đã đăng tải một bản nghiên cứu online (bản nghiên cứu vẫn chưa được các nhà khoa học xem xét và kết luận), mô tả chi tiết về cách mà hệ thống AI họ tạo ra đã tiêu diệt được một người chơi thực ra sao

Hai cậu sinh viên đó là Devendra Chaplot và Guillaume Lample đang theo học chuyên ngành khoa học máy tính tại Đại học Carnegie Mellon. Họ đã sử dụng deep learning để “dạy dỗ” cho hệ thống này cách di chuyển trong môi trường 3D của Doom và tiêu diệt địch thủ như thế nào. Họ đặt tên cho nó là Arnold.

Bằng việc chơi đi chơi lại nhiều lần, Arnold trở thành một “chuyên gia săn người” trong Doom, mặc dù đó là hệ thống AI của máy, hay là một người chơi thực.

Trước đây, các nhà nghiên cứu mới chỉ thành công trong việc dạy AI cách chơi thuần thục các trò 2D hay những trò chơi bàn (như cờ vua, cá ngựa, ... là những trò chơi bàn). Nghiên cứu này cho thấy AI đã có thể đặt chân lên được lĩnh vực game 3D.

“Trong báo cáo nghiên cứu này, chúng tôi đã thể hiện cách Ai đã đối mặt với môi trường 3D như thế nào, với một game góc nhìn thứ nhất. Chúng tôi cho thấy rằng hệ thống AI được xây nên này đã vượt trội hơn so với những hệ thống AI có sẵn trong game, cũng như những đối thủ là con người khác”.

Hãy xem cách AI chơi Doom như thế nào, liệu bạn có thể chiến thắng được nó không?

Không phủ nhận rằng đây là một bước tiến trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, nhưng việc huấn luyện một AI để nó học cách coi con người là đối thủ và tìm cách tiêu diệt đối thủ của mình đã khiến nhiều người chỉ trích.

Nhà báo Scott Eric Kaufman nói rằng điều nguy hiểm không phải là AI tìm và tiêu diệt một người chơi, mà là nó đã được thiết kế để di chuyển trong một thế chơi 3D như con người trong thế giới thực. Một hệ thống như vậy có thể được dễ dàng chuyển từ nền tảng này ra nền tảng khác.

“Tôi sợ rằng vì nó đã được thiết kế để ‘tìm và diệt’ trong trò chơi, rồi sẽ được mức thưởng cao hơn khi giết được nhiều hơn, thì việc nó bước ra đời thực sẽ thực sự đáng ngại. Nó sẽ không ‘thỏa mãn’ khi giết xong một người và nó sẽ phải tìm tiếp những mục tiêu mới”. Đúng như những gì nó đã được lập trình vậy.

Dù rằng việc hệ thống trí tuệ nhân tạo Arnold bước ra ngoài đời thật là khó khả thi (Terminator?) nhưng rõ ràng là nó khiến nhiều người lo ngại,

Thậm chí hệ thống AI này còn có tên là Arnold.

Nhiều cộng đồng khoa học máy tính cho rằng AI mà không được điều khiển một cách thích đáng thì đó sẽ là mối nguy hiểm cho con người. Hơn nữa hệ thống này còn được dạy cách tiêu diệt đối phương qua môi trường giả lập.

Năm ngoái, rất nhiều chuyên gia robot và AI đã lên tiếng ủng hộ việc cấm những hệ thống vũ khí tự động. Chỉ cách đây không lâu, một liên minh những ông lớn ngành công nghệ (gồm có Google, Facebook, Microsoft, Amazon và IBM) đã lập ra một liên minh nhằm điều hướng phát triền AI vào đúng hướng.

Điều đó làm chúng ta nhớ đến Luật Robot của nhà tiểu thuyết giả tưởng nối tiếng Isaac Asimov, với luật đầu tiên là “Một con robot không được làm hại con người, hay bằng việc không hành động mà khiến con người gặp tổn thương”.

Nhưng, phải xác định rằng hệ thống AI mà hai cậu sinh viên kia phát triển không định hướng một nguy hại cụ thể nào tới con người. Người ta chỉ bị tiêu diệt trong game chứ không phải ngoài đời thực.

Trong cuộc thi AI chơi Doom nói trên, có sự tham gia của cả hai ông lớn đã thành lập liên minh định hướng AI kia, đó là Facebook và Intel. Điều “đáng lo” là cả hai hệ thống AI của họ đứng đầu trong 2 màn bắn. Và một điều “đáng lo hơn”, Arnold chỉ xếp thứ 2 sau hai địch thủ kia, ở cả 2 màn. Có thể gọi Arnold là “kẻ về nhì vĩ đại”?

Chaplot và Lample, bất chấp những lời chỉ trích, nói rằng họ không làm gì sai cả. “Chúng tôi không tạo ra nó để giết người. Chúng tôi chỉ đơn giản huấn luyện nó để chơi game mà thôi”.

Tham khảo ScienceAlert

Thị trường lao động sao Hỏa, trí tuệ nhân tạo ở Mỹ & định hướng nghề nghiệp ở Việt Nam

Thị trường lao động đang thay đổi nhanh chóng, các bạn trẻ cần nhìn vào xu thế chung để đầu tư cho sự nghiệp (career) dài hạn chứ không phải công việc cụ thể (job).

• Cảm ơn Curiosity vì những bức ảnh không thể tuyệt vời hơn vừa được gửi về từ Sao Hỏa
• Động cơ "không tưởng" giúp đưa con người lên Sao Hỏa trong 70 ngày sắp được thử nghiệm lần đầu tiên

Ngày 27/9/2016, cả thế giới phấn khích khi Elon Musk (CEO SpaceX) công bố kế hoạch thám hiểm sao Hỏa với giá (chỉ có) 200.000 USD mỗi người. Tuy nhiên, ngoài mục tiêu đưa con người trở thành sinh vật “liên hành tinh” (multiplanet) và chuẩn bị phương án cho cho một sự tuyệt chủng tất yếu (eventual extinction) ở Trái đất, nhiều người tự hỏi chúng ta lên sao Hỏa để làm gì?

Trả lời câu hỏi này, ông Robert Zubrin, một kỹ sư hàng không vũ trụ & Chủ tịch Hội sao Hỏa (Mars Society), đã liên tưởng đến quá trình người châu Âu định cư ở Bắc Mỹ đầu thế kỷ 17.

Thay vì tìm được vàng như mục tiêu ban đầu, những người định cư châu Âu đầu tiên đến New England và Virginia đã xây dựng được một nền nông nghiệp ổn định & tiến bộ. Bắc Mỹ nhanh chóng trở thành nguồn cung cấp thực phẩm, lông thú, và sau đó là đường và nhiều loại hàng hóa xuất khẩu có giá trị lớn cho châu Âu và cả thế giới.

Một quá trình tương tự có thể lặp lại ở sao Hỏa.

NASA đã lên kế hoạch để khai thác thiên thạch (asteroid). Nhiều công ty tư nhân như Planetary Resources đã nhăm nhe để giành chỗ trong thị trường (có thể) trị giá hàng ngàn tỷ đô la này. Một khối thiên thạch rộng khoảng 30m chứa platinum có thể có giá đến 50 tỷ USD. Luxembourg đã đưa ra một chương trình hỗ trợ trị giá tới 200 triệu Euro dành cho các công ty hoạt động trong lĩnh vực khai thác thiên thạch có trụ ở ở đất nước này. Và sao Hỏa, hành tinh nằm gần vành đai thiên thạch hơn nhiều so với Trái Đất, có thể được xem là một khu mỏ đầy hứa hẹn.

Đây mới chỉ là sự khởi đầu, ông Zubrin tin rằng “tiền đồn” sao Hỏa sẽ thu hút được các nhà đầu tư, thúc đẩy sáng tạo, và sau đó xuất khẩu ngược lại các bằng sáng chế cho Trái đất. Vai trò này của sao Hỏa sẽ giống như nước Mỹ trong suốt thế kỷ 19.

So với lần chinh phục mặt trăng cách đây gần 50 năm, chinh phục sao Hỏa sẽ diễn ra nhanh chóng và hiệu quả hơn nhiều với sự có mặt của các nhà đầu tư mạo hiểm tư nhân, một số lớn từ Silicon Valley. So với các chính phủ hoạt động theo nhiệm kỳ, họ vượt trội cả về năng lực tài chính lẫn khẩu vị rủi ro.

Trong khi thị trường lao động sao Hỏa (có vẻ như) đang bắt đầu sôi động, thị trường lao động ở Trái đất, trong đó có Mỹ, lại đang bị thu hẹp do sự xuất ngày càng phổ biến & hiệu quả của trí tuệ nhân tạo (AI).

Theo tính toán mới đây của Forrester, chỉ trong vòng 5 năm tới, người máy (robot & intelligent agents) sẽ cướp đi khoảng 6% số việc làm hiện tại ở Mỹ (tương đương 8.6 triệu hay toàn bộ lao động của bang Florida). Quá trình này sẽ bắt đầu với những công việc đơn giản như dịch vụ khách hàng, lái xe tải & taxi, sau đó mở rộng sang những ngành khác như nghiên cứu thị trường, xử lý dữ liệu, luật, và cả kỹ sư phần mềm nữa.

Trong số các kẻ cướp công việc này, ngoài những dây chuyền lắp ráp trong lĩnh vực sản xuất còn phải kể đến những phụ tá số (digital assistant) & robot trò chuyện (chat bot) như Alexa của Amazon, Siri của Apple, hay GoogleNow của Alphabet.

Các phụ tá này đã thông minh tới mức có thể “hiểu được nhu cầu & hành vi của người dùng & đưa ra quyết định thay cho họ” (theo báo cáo của Forrester).

Trong một nỗ lực tương tự với thị trường xe tự lái, Uber, Google và Tesla đang ráo riết cạnh tranh với nhau. Mới đây, ngày 15/09, Uber lần đầu tiên đã khai trương dịch vụ taxi tự lái của mình ở Pittsburgh.

Thế còn ở Việt Nam?

Nhìn lại sự phát triển kinh hoàng của Internet trong khoảng 10 năm gần đây ở Việt Nam có thể thấy đa phần các xu thế lớn của thế giới xuất hiện chỉ sau thời gian rất ngắn. Web 2.0, mobile thay thế máy để bàn, Facebook thay thế Yahoo 360, Viber, Line và sau đó là Facebook Messenger thay thế SMS, sự hưng thịnh và suy vong của mô hình Groupon, v.v… là những ví dụ tiêu biểu. Cứ sau mỗi làn sóng chúng ta lại chứng kiến một loạt công ty cắt giảm lao động hoặc phá sản và một loạt công ty khác gọi vốn thành công & mở rộng hoạt động.

Chúng tôi đã phỏng vấn anh Nguyễn Hoành Tiến (VP Operations, VNG) - một người đã làm việc nhiều năm ở Mỹ, châu Âu & cũng là cố vấn lâu năm cho nhiều tổ chức trẻ tiến bộ ở Việt Nam như USGuide, VietAbroader, Vòng tay bè bạn, Youth Camp, v.v… về lãnh đạo, quản trị, & xây dựng sự nghiệp.

Trong gần 20 năm làm việc, anh Tiến đã kinh qua nhiều làn sóng công nghệ như chuyển từ telecom sang web, chuyển từ phục vụ khách hàng doanh nghiệp (enterprise) sang khách hàng tiêu dùng cá nhân (consumer), chuyển từ web sang mobile, v.v…

PV: Anh có thể chia sẻ về xu thế việc làm trong thời gian sắp tới & lời khuyên của anh cho các bạn trẻ?

Nguyễn Hoành Tiến: Doanh nghiệp ở Việt Nam dù muốn hay không đang buộc phải thay đổi theo xu thế chung.

Tôi có 3 lời khuyên dành cho các bạn trẻ trong việc lựa chọn nghề nghiệp tương lai của mình.

Đầu tiên, các bạn cần tỉnh táo trong thị trường lao động hỗn loạn & thay đổi chóng mặt. Các bạn cần nhìn vào xu thế lâu dài để đưa ra quyết định đúng về sự nghiệp (thay vì một công việc cụ thể).

Thứ hai, các bạn cần tham gia xu thế này đủ sớm. Xu thế mới thường ưu ái người mới với điều kiện người đó phải có tư duy khác biệt & dành thời gian học hỏi để liên tục nâng cao năng lực bản thân.

Cuối cùng, các bạn cần phải có phần trong cuộc chơi (have a stake in the game) – đảm bảo khi cam kết dài hạn với tổ chức thì bạn sẽ được tưởng thưởng xứng đáng với thành công của bạn.

Ngoài ra, tăng cường sức khỏe & năng lượng bản thân và đóng góp vào việc phát triển cộng đồng & môi trường ngay xung quanh các bạn cũng là cách đầu tư tốt, bền vững cho sự nghiệp.

Theo Trí Thức Trẻ/Cafebiz