NGÀNH CNTT TUYỂN SINH NHIỀU CHỈ TIÊU NGÀNH CNTT, CNTT VIỆT NHẬT VÀ KHOA HỌC DỮ LIỆU

Góc học tập

Cách suy nghĩ của con người khác AI thế nào?

on .

 

Cách suy nghĩ của con người khác AI thế nào?

 

Cách suy nghĩ của con người khác với AI ở nhiều điểm cơ bản:

  • Con người suy nghĩ dựa trên khả năng suy luận thực thụ, tìm kiếm mối quan hệ nhân quả và có quan điểm riêng. Tư duy của con người không chỉ là học thuộc hay bắt chước mà là khả năng hiểu sâu sắc, rút ra quy tắc tổng quát từ các mẫu cụ thể và áp dụng vào tình huống mới. Con người có thể suy nghĩ theo từng bước, giải quyết vấn đề phức tạp và học tập hiệu quả chỉ với lượng dữ liệu nhỏ nhờ khả năng trừu tượng và sáng tạo1 2 3 4.
  • AI chỉ mô phỏng bề ngoài của tư duy con người bằng cách học từ lượng dữ liệu khổng lồ và dự đoán kết quả dựa trên mẫu đã học. AI không thực sự hiểu hay suy luận theo kiểu nhân quả mà chỉ tái tạo các mẫu ngôn ngữ hoặc dữ liệu đã được huấn luyện. AI thiếu khả năng suy luận sâu, không có quan điểm riêng và thường đưa ra câu trả lời mang tính nước đôi hoặc diễn giải lại thông tin thay vì suy luận thực sự 1 2 3.
  • Quá trình học tập cũng khác biệt: Con người học từ kinh nghiệm sống, có thể thích nghi và sáng tạo trong các tình huống mới. AI cần một lượng dữ liệu rất lớn để "học" và thường chỉ giỏi trong các nhiệm vụ cụ thể đã được huấn luyện, khó áp dụng kiến thức vào hoàn cảnh chưa từng gặp 1 2 4.
  • Một số kỹ thuật mới đang giúp AI cải thiện khả năng suy luận từng bước (ví dụ như "Chuỗi suy luận" - Chain of Thought) để mô phỏng cách con người giải quyết vấn đề, nhưng AI vẫn chưa đạt được mức suy nghĩ sâu sắc và linh hoạt như con người 3.

Tóm lại, con người suy nghĩ dựa trên sự hiểu biết, suy luận nguyên nhân-kết quả và sáng tạo, trong khi AI chủ yếu dựa trên mô hình dự đoán và bắt chước mẫu dữ liệu mà không có tư duy thực sự

 

15 câu hỏi khảo sát website thông tin

on .

Các câu hỏi cần trả lời trong khâu khảo sát

 

1. Mục tiêu chính của trang web là gì?

Ví dụ: Cung cấp kiến thức? Hướng dẫn sử dụng? Quảng bá tổ chức? Tăng độ tin cậy?

 2. Đối tượng người dùng chính là ai?

Tuổi, nghề nghiệp, kỹ năng công nghệ, nhu cầu cụ thể?

Ví dụ: Học sinh, chuyên gia, khách hàng tiềm năng, người dân thường?

3. Những thông tin cốt lõi nào cần được trình bày?

Danh sách các chủ đề, nội dung, dữ liệu quan trọng cần thể hiện.

Ví dụ: Giới thiệu, dịch vụ, câu hỏi thường gặp, biểu đồ, tài liệu PDF?

4. Người dùng thường tìm kiếm thông tin gì khi truy cập?

Các truy vấn phổ biến, mục tiêu khi họ đến trang web.

Điều này giúp sắp xếp nội dung theo ưu tiên người dùng.

5. Trang web có cần cập nhật thường xuyên không?

Có bài viết/blog? Tin tức? Thông báo? Hay nội dung tĩnh?

6. Có cần chức năng tìm kiếm không?

Nếu thông tin nhiều và phân mảnh, một công cụ tìm kiếm nội bộ là cần thiết.

7. Có cần đa ngôn ngữ không?

Trang web có phục vụ người dùng quốc tế hoặc người dùng không nói tiếng Việt?

 8. Có yêu cầu về nhận diện thương hiệu không?

 

Logo, màu sắc, font chữ, giọng văn, phong cách viết... có sẵn hay cần thiết kế?

9. Người quản trị muốn kiểm soát những gì?

Cần hệ thống quản lý nội dung (CMS) để chỉnh sửa dễ không?

Ai sẽ quản lý và cập nhật trang?

10. Có yêu cầu tích hợp bên ngoài không?

Mạng xã hội, bản đồ Google, video YouTube, form liên hệ, chatbot, phân tích truy cập?

11. Người dùng sẽ truy cập trang web bằng thiết bị gì là chủ yếu?

Máy tính để bàn, điện thoại di động, máy tính bảng?

Điều này ảnh hưởng đến thiết kế giao diện (responsive design).

12. Có yêu cầu về tốc độ tải trang hoặc hiệu suất không?

Trang cần tải nhanh, nhẹ? Có dùng hình ảnh lớn hoặc video?

Quan trọng với người dùng vùng mạng yếu.

13. Các trang/tiêu đề nào cần xuất hiện ở menu chính?

Giúp xác định rõ cấu trúc điều hướng (navigation) và sitemap.

14. Có cần thu thập ý kiến hoặc dữ liệu từ người dùng không?

Cần form phản hồi, đăng ký nhận tin, khảo sát, bình luận?

15. Có yêu cầu tuân thủ pháp lý hoặc bảo mật không?

Ví dụ: Chính sách quyền riêng tư, cookie, thu thập dữ liệu cá nân 

 

Vỡ mộng khi quá tin vào AI

on .

Các công cụ trí tuệ nhân tạo đang được "thần thánh hóa" khiến người dùng đặt kỳ vọng cao, nhưng thực tế không như mong đợi

Đầu tháng 7-2025, Google chính thức triển khai Veo 3 - công cụ tạo video bằng trí tuệ nhân tạo (AI) đến các quốc gia - nơi ứng dụng Gemini đang hoạt động, bao gồm Việt Nam. Người dùng có thể sử dụng Veo 3 thông qua gói Google AI Pro với giá 489.000 đồng/tháng.

Tốn tiền mà không hiệu quả

Dù sự quan tâm với Veo 3 hiện tại giảm so với thời điểm vừa ra mắt song vẫn có số lượng lớn người sử dụng công cụ tạo video này bởi khả năng biến văn bản và hình ảnh thành video sống động, phù hợp bối cảnh. Các đoạn video ngắn được tạo bởi Veo 3 thường thu hút lượt xem không nhỏ trên các nền tảng mạng xã hội như Facebook, TikTok và YouTube, thậm chí có thể lên tới hàng triệu view.

Cơn sốt Veo 3 lan rộng khi nhiều tài khoản cá nhân tự xưng là "chuyên gia AI" liên tục quảng bá, bán các khóa học online sử dụng công cụ này với mức phí từ 99.000 đồng/khóa học chỉ vỏn vẹn 1-3 buổi. "Không cần studio, không cần đội ngũ marketing, bạn vẫn có thể tạo ra những video triệu view, thu hút khách hàng gấp 10 lần bình thường" - tài khoản M.Q trên Facebook đăng bài viết với lời hứa hẹn "có cánh".

Một số "thầy AI" trên mạng còn chỉ cách không cần mua tài khoản Veo 3, chỉ cần sử dụng Canva Pro - một ứng dụng có khả năng thiết kế hình ảnh, video, trình chiếu... - là sẽ tạo được video Veo 3 không giới hạn, chi phí chỉ từ 99.000 đồng/tháng. Tuy nhiên, theo tìm hiểu, thực tế Canva Pro chỉ cho phép tạo tối đa 5 video/tháng.

Tin vào những lời quảng cáo hoa mỹ về tác dụng AI, không ít người đã mạnh tay chi tiền triệu để mua tài khoản sử dụng hàng loạt công cụ, rồi sau đó "vỡ mộng". Chị Hoàng Thị Lan Phương (ngụ TP HCM) từng tham gia khóa học online về Veo 3, chi phí 99.000 đồng, với hy vọng tạo ra video ngắn có thể thu hút hàng triệu view để quảng bá điểm bán hàng của mình, qua đó tăng doanh số. Thế nhưng, sau buổi học, chị rất thất vọng khi Veo 3 chỉ tạo được video dài tối đa 8 giây, khi ghép các video ngắn với nhau có cảm giác không mượt mà, không thể truyền tải hết thông điệp mong muốn. "Các chuyên gia AI trên mạng quảng cáo Veo 3 giúp tiết kiệm thời gian, chi phí marketing nhưng thực tế lại khá tốn kém và hiệu quả không như kỳ vọng" - chị Phương nhận xét.

Ông Nguyễn Thành Tâm (ngụ Hà Nội) chi gần 2 triệu đồng để mua các ứng dụng AI phục vụ sáng tạo nội dung như ChatGPT, Gemini, Piktochart, Canva... và cũng thất vọng bởi khả năng thực sự của các công cụ này. "Piktochart được quảng cáo là có thể biến dữ liệu thành đồ họa chỉ trong một phút với hình ảnh cực kỳ hút mắt, nhưng sản phẩm thực tế lại không thể sử dụng được. AI này chỉ tạo được đồ họa với dữ liệu ít, còn nếu dữ liệu dài hơn thì phải chỉnh sửa bằng tay rất tốn thời gian; giao diện cũng không đẹp mắt" - ông Tâm nói.

Vỡ mộng khi quá tin vào AI- Ảnh 1.

Một công cụ AI tạo đồ họa được quảng cáo “nổ vang trời” nhưng khi thực tế sử dụng lại khác xa kỳ vọng của người dùng Ảnh: Nguyễn Tỉnh

"Chơi" AI như... chơi dao

Bên cạnh sử dụng AI phục vụ công việc, không ít trường hợp "chơi AI" với mục đích giải trí, "đu trend". Tuy nhiên, việc sử dụng AI thiếu cẩn trọng, sa đà, mất kiểm soát... có thể dẫn đến hậu quả khó lường.

Gần đây, trên mạng xã hội lan truyền trend dùng AI tạo hình ảnh như thật để thu hút bình luận, tương tác. Đáng chú ý, có nhiều hình ảnh khá nhạy cảm, không phù hợp hoặc sai sự thật đã được đăng tải và thu hút lượt xem lớn, chẳng hạn hình ảnh cảnh sát giao thông ghi biên bản xử phạt, lực lượng công an thực thi nhiệm vụ... Những hình ảnh tưởng như chỉ có tính chất giải trí như này lại tiềm ẩn nhiều rủi ro pháp lý.

Theo quy định pháp luật hiện nay, hành vi sử dụng công nghệ AI để tạo hình ảnh giả mạo, sai sự thật... nếu gây hiểu lầm theo chiều hướng tiêu cực có thể bị xem là xuyên tạc, vu khống, xúc phạm uy tín của người khác. Hành vi này có thể bị phạt 20-30 triệu đồng, buộc phải gỡ bỏ thông tin gây nhầm lẫn, sai sự thật... Nếu gây hậu quả nghiêm trọng hơn, hành vi này còn có thể bị truy cứu trách nhiệm hình sự.

PGS-TS Nguyễn Thanh Hiên, nhà sáng lập Công ty CP Trí tuệ nhân tạo Thế Hệ Mới (New AI), nhấn mạnh rằng để sử dụng AI hiệu quả, người dùng cần hiểu rõ mục đích và cách thức hoạt động của công cụ mình chọn. Quan trọng hơn, cần xác định công cụ đó có thực sự phù hợp với công việc và nhu cầu thực tế để tránh lãng phí thời gian và tiền bạc.

Với sự phát triển mạnh mẽ của các ứng dụng AI như Veo 3, NoteBookLM của Google hay ChatGPT của OpenAI, việc một số người chưa nắm vững công cụ đã vội vàng mở khóa học kiếm tiền, dẫn đến việc dạy sai cách và đưa ra các lệnh không chính xác, khiến AI không thể cho ra kết quả đúng yêu cầu.

Ông Hiên so sánh tình trạng này với những người dạy Microsoft Word, Excel mà không hiểu rõ phần mềm, chỉ tạo ra kết quả sai lệch, làm người học mất niềm tin vào công nghệ. Điều này không chỉ ảnh hưởng đến người học mà còn tác động tiêu cực đến sự phát triển bền vững của thị trường AI tại Việt Nam. "AI phát triển rất nhanh, một câu lệnh hôm nay có thể đã lỗi thời ngày mai. Do đó, người học cần tìm giảng viên có kiến thức chuyên sâu để sử dụng AI hiệu quả" - ông Hiên chia sẻ. 

AI chỉ mạnh khi được sử dụng đúng cách

Ông Lê Hồng Đức, nhà sáng lập Công ty TNHH OneAds Digital, nhận định việc người dùng đổ xô sắm AI mà không có kiến thức nền tảng dẫn đến thực tế là sau một vài lần trải nghiệm không như kỳ vọng, nhiều người nhanh chóng từ bỏ vì cảm thấy "AI không hiệu quả".

Ông cũng cảnh báo về xu hướng dùng tài khoản chung, hoặc học từ các khóa bởi những chuyên gia tự phong, việc này sẽ khiến người dùng thao tác sai, hiểu sai và nhận kết quả sai. Theo ông, nếu xem AI là công cụ sản xuất nội dung, người dùng phải đóng vai trò như đạo diễn - có ý tưởng rõ ràng, mục tiêu cụ thể và sẵn sàng kiểm soát chất lượng đầu ra. "AI không thể thay thế tư duy con người, nó chỉ phát huy sức mạnh khi được dẫn dắt đúng cách" - ông Đức khuyến nghị.

Dùng AI để phát hiện sớm rủi ro y tế tại Anh

on .

Nhằm khắc phục tình trạng tiêu chuẩn kém trong dịch vụ sức khỏe tâm thần và sản khoa, NHS (Dịch vụ Y tế Quốc gia của Vương quốc Anh) sẽ sử dụng AI để phân tích cơ sở dữ liệu bệnh viện và phát hiện sớm các bê bối tiềm ẩn liên quan đến an toàn y tế.

 

Hệ thống y tế sử dụng AI để phân tích dữ liệu và tăng an toàn y tế. Ảnh: Midjourney

Bộ Y tế và Chăm sóc Xã hội nước này cho biết công nghệ này sẽ cung cấp một hệ thống cảnh báo sớm có khả năng phát hiện các mô hình hoặc xu hướng bất thường và kích hoạt các cuộc thanh tra khẩn cấp. Sáng kiến này nằm trong kế hoạch cải cách 10 năm cho NHS dự kiến sẽ được Bộ trưởng Wes Streeting công bố trong tuần này.

Tuần trước, ông Streeting đã công bố một cuộc điều tra quốc gia về dịch vụ sản khoa và sơ sinh của NHS với mục tiêu mang lại “sự thật và trách nhiệm giải trình”, xem xét những vấn đề đã xảy ra trong suốt 15 năm qua. Báo cáo dự kiến sẽ công bố vào tháng 12/2025.

Từ tháng 11, một “hệ thống tín hiệu” sẽ được triển khai trên toàn bộ các tổ chức NHS, sử dụng dữ liệu gần như theo thời gian thực để giám sát tỷ lệ thai chết lưu, tử vong sơ sinh và chấn thương não cao bất thường - trọng tâm chính của công tác cải thiện chất lượng chăm sóc sản khoa.

Bộ trưởng Streeting cho biết: “An toàn và trao quyền cho bệnh nhân là trọng tâm trong kế hoạch y tế 10 năm của chúng tôi. Bằng cách áp dụng AI và đưa vào hệ thống cảnh báo sớm lần đầu tiên trên thế giới, chúng tôi sẽ phát hiện các dấu hiệu nguy hiểm sớm hơn và tiến hành thanh tra nhanh chóng trước khi sự cố xảy ra.

“Công nghệ này sẽ cứu sống nhiều người: phát hiện chăm sóc không an toàn trước khi nó trở thành thảm kịch. Đây là bước quan trọng trong cam kết đưa NHS chuyển từ ‘thời kỳ analog’ sang ‘kỹ thuật số’, mang đến dịch vụ chăm sóc tốt hơn, an toàn hơn cho mọi người.”

GS. Meghana Pandit - Giám đốc y tế quốc gia phụ trách chăm sóc cấp hai của NHS, cho biết, NHS tại Anh sẽ là quốc gia đầu tiên trên thế giới thử nghiệm hệ thống cảnh báo hỗ trợ AI để phát hiện các vấn đề an toàn bệnh nhân. Hệ thống này sẽ phân tích nhanh dữ liệu bệnh viện thường xuyên và các báo cáo do nhân viên y tế tại cộng đồng gửi về. “Biện pháp này sẽ đẩy nhanh tốc độ và hiệu quả trong việc phát hiện những mối lo ngại về an toàn, từ đó cho phép chúng tôi phản ứng kịp thời để cải thiện chất lượng chăm sóc”, Giáo sư nói.

Tuy nhiên, GS. Nicola Ranger - Tổng thư ký Hội Điều dưỡng Hoàng gia, cho rằng việc dùng AI để duy trì an toàn bệnh nhân không thể thay thế cho việc tăng số lượng nhân viên y tế. Bà Ranger nói: “Công nghệ luôn có vai trò quan trọng, nhưng việc đầu tư đúng chỗ nên bắt đầu bằng việc có đủ nhân viên ở tuyến đầu để đảm bảo an toàn cho bệnh nhân”.

(Nguồn: theguardian.com)

Nguồn: https://baomoi.com/dung-ai-de-phat-hien-som-rui-ro-y-te-tai-anh-c52698480.epi?utm_source=dapp&utm_campaign=share

Các phần mềm có thể dùng để quản lý dữ liệu lớn

on .

Dưới đây là 4 phần mềm phổ biến có thể dùng để quản lý dữ liệu lớn (Big Data):

  1. Apache Hadoop

    • Hệ sinh thái mã nguồn mở chuyên dùng cho xử lý và lưu trữ dữ liệu lớn.

    • Gồm các thành phần chính như HDFS (Hadoop Distributed File System) và MapReduce.

    • Phù hợp với xử lý hàng loạt trên hạ tầng phân tán.

  2. Apache Spark

    • Nền tảng xử lý dữ liệu lớn rất nhanh nhờ khả năng xử lý in-memory.

    • Hỗ trợ nhiều ngôn ngữ (Python, Scala, Java, R) và các mô-đun như Spark SQL, Spark Streaming, MLlib (máy học), GraphX (đồ thị).

    • Thường được dùng thay thế hoặc kết hợp với Hadoop.

  3. MongoDB

    • Cơ sở dữ liệu NoSQL dạng tài liệu, thích hợp cho dữ liệu phi cấu trúc hoặc bán cấu trúc.

    • Khả năng mở rộng ngang tốt, hỗ trợ phân mảnh (sharding), tái lập dữ liệu (replication).

    • Được dùng trong các ứng dụng thời gian thực hoặc có cấu trúc dữ liệu linh hoạt.

4. Oracle Big Data Platform (nền tảng dữ liệu lớn của Oracle) bao gồm:

  • Oracle Big Data Appliance: phần cứng tích hợp sẵn Hadoop, NoSQL, và các công cụ phân tích dữ liệu lớn.

  • Oracle Big Data SQL: cho phép truy vấn dữ liệu lớn từ Hadoop, NoSQL và Oracle DB bằng SQL thống nhất.

  • Oracle Autonomous Data Warehouse: dịch vụ kho dữ liệu tự động hóa, mở rộng tốt, phù hợp cho xử lý dữ liệu lớn theo thời gian thực.

Ưu điểm của Oracle trong Big Data:

  • Kết hợp tốt giữa dữ liệu có cấu trúc (SQL) và phi cấu trúc (NoSQL, Hadoop).

  • Hệ thống bảo mật, quản trị và hiệu suất cao, được các tập đoàn lớn tin dùng.

  • Hỗ trợ tích hợp với các công cụ học máy, phân tích nâng cao.

Tóm lại, Oracle là một lựa chọn mạnh và đáng tin cậy cho quản lý dữ liệu lớn, đặc biệt khi bạn đã sử dụng hệ sinh thái Oracle hoặc cần độ ổn định, bảo mật cao.