Tác giả: lethuphuong

📌 Đằng sau vẻ “ma thuật” của AI là hàng triệu lao động ẩn danh huấn luyện AI. Các ví dụ như: công ty DataAnnotation chuyên kiểm tra phản hồi của AI về ngữ pháp, độ chính xác và sáng tạo; Outlier AI có hơn 250.000 cộng tác viên tại 50 quốc gia, trong đó 81% có bằng đại học. Xu hướng nhu cầu lao động tổng quát giảm, thay vào đó là nhân sự có kiến thức chuyên ngành và bằng cấp cao, do AI ngày càng phức tạp. Tuy nhiên, AI vẫn phụ thuộc lớn vào lao động…

📌 Khoảng một nửa dân Úc (45,6%) đã dùng AI tạo sinh, 13,6% người dùng trả tiền cho bản AI cao cấp song sự khác biệt về độ tuổi, học vấn và vị trí địa lý đang hình thành một “khoảng cách AI” rõ rệt. Nếu không có chính sách nâng cao kỹ năng số và hiểu biết AI, nhóm yếu thế có thể bị bỏ lại phía sau, dễ trở thành nạn nhân của deepfake, lừa đảo AI và mất cơ hội kinh tế – xã hội. Tổng hợp.

📌 Bộ Điện tử và Công nghệ thông tin Ấn Độ vừa công bố Hướng dẫn quản trị AI quốc gia hướng tới thúc đẩy đổi mới có kiểm soát với 7 nguyên tắc cốt lõi của AI gồm: niềm tin, lấy con người làm trung tâm, đổi mới có trách nhiệm, công bằng, trách nhiệm giải trình, khả năng hiểu được của LLM và an toàn – bền vững – linh hoạt. Ấn độ không có kế hoạch trước mắt ban hành luật AI riêng. 6 khuyến nghị từ hướng dẫn gồm mở rộng hạ tầng AI, đào tạo…

📌 Sự chấp nhận hay sợ hãi AI bắt nguồn từ tâm lý kiểm soát, bản sắc và trải nghiệm niềm tin. Khi AI vẫn là “hộp đen”, con người sẽ dè dặt. Chỉ khi công nghệ trở nên minh bạch, có thể hỏi – hiểu – can thiệp, AI mới được xem như đối tác đáng tin, chứ không phải mối đe dọa lạnh lùng. Tổng hợp.

📌 AI đang làm lung lay nền tảng của học vị tiến sĩ – biểu tượng cao nhất của tư duy độc lập. Khi máy móc có thể phân tích, viết và sáng tạo, giá trị thực của nghiên cứu sinh sẽ nằm ở khả năng tư duy phản biện, đặt vấn đề và kiểm soát AI. Hình thức bảo vệ luận án, phản biện trực tiếp và giải quyết vấn đề theo thời gian thực có thể trở nên quan trọng hơn bản luận văn truyền thống. Tổng hợp.

📌 Shadow AI là việc nhân viên dùng công cụ AI không được phê duyệt hay giám sát bởi bộ phận CNTT hoặc an ninh. 91% doanh nghiệp Malaysia đã dùng AI, nhưng hơn 1/3 tồn tại Shadow AI – “vùng tối” tiềm ẩn rò rỉ dữ liệu nội bộ. Lãnh đạo nên định hướng thay vì cấm đoán: cung cấp công cụ AI được phê duyệt, an toàn và giám sát, để nhân viên không phải “lén dùng” AI bên ngoài hệ thống. Tổng hợp.

📌 Malaysia chính thức hoàn thành trung tâm dữ liệu Nvidia-powered tại Kulai (bang Johor), thuộc Công viên Dữ liệu Xanh YTL Power 600 MW. Trung tâm được trang bị GPU Grace Blackwell (GB200) NVL72 làm mát bằng chất lỏng – công nghệ hàng đầu của Nvidia, kết hợp với mô hình ngôn ngữ lớn ILMU do Malaysia phát triển, hướng tới mục tiêu AI có chủ quyền. Chính phủ phân bổ 1,23 tỷ USD trong ngân sách 2026 để tăng tốc phát triển hạ tầng AI, gắn liền Kế hoạch Công nghiệp Quốc gia. Tổng hợp.

📌 Trong bài kiểm tra trên các mô hình AI lớn như OpenAI, Google Gemini, Qwen, Llama và DeepSeek, tiếng Ba Lan đạt độ chính xác trung bình 88%, cao nhất trong tất cả 26 ngôn ngữ được thử nghiệm. Tiếng Anh chỉ xếp thứ 6, dù vốn được xem là ngôn ngữ chính trong đào tạo AI. Ngược lại, tiếng Trung Quốc gây bất ngờ khi nằm trong nhóm thấp nhất, xếp thứ 23/26. sự khác biệt này có thể đến từ cấu trúc ngữ pháp giàu biến thể của tiếng Ba Lan, giúp AI xác định chính xác…

📌 JPMorgan Chase đang dẫn đầu làn sóng AI-first trong tài chính, với 18 tỷ USD đầu tư và gần 125.000 người dùng AI hàng ngày. LLM Suite biến đổi văn hóa làm việc, tạo năng suất tăng 30–40%/năm. Tuy nhiên, thách thức lớn là bảo mật, đạo đức AI và khả năng kiểm soát khi các hệ agentic tự hành ngày càng mạnh. Tổng hợp.

📌 CampusAI đang dẫn đầu xu hướng “AI hóa kỹ năng đại chúng”, đưa đào tạo AI từ cấp kỹ sư xuống người lao động phổ thông. Với mô hình “metaverse học tập” và bản sao kỹ thuật số trường học, startup Ba Lan này hướng tới mục tiêu trao quyền AI cho mọi người, xây dựng văn hóa “con người + AI” thay vì “AI thay thế con người.” Tổng hợp.