Chile hiện đang trải qua một cuộc tranh cãi liệu có nên đầu tư vào công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) để khỏi bỏ lỡ chuyến tàu AI hay đây chỉ là xu hướng nhất thời, gây tốn kém tài nguyên.

Chính phủ Chile đặt mục tiêu biến đất nước thành trung tâm AI của Nam Mỹ. Ảnh minh họa: TL

Đất nước Nam Mỹ 20 triệu dân này trước đây chưa bao giờ là trung tâm của các tranh luận về công nghệ toàn cầu nên có thể xem tình hình này là một ví dụ sinh động về cách các nước xoay xở giải bài toán hơn thua trong cuộc đua AI.

Nổi bật là các cuộc biểu tình phản đối các công ty công nghệ lớn xây dựng các trung tâm dữ liệu ở Chile. Ở phía Bắc Santiago, cư dân địa phương phản đối Amazon xây một trung tâm được cho là phá hủy môi trường. Gần đó người dân cũng phản đối Google xây một trung tâm dữ liệu có thể ảnh hưởng đến một vùng đất ngập nước. Ở ngoại ô phía Nam Santiago, một nhóm hoạt động vì môi trường khác ngăn cản Google xây trung tâm dữ liệu thứ hai ở Chile, cuối cùng Google đành phải rút lui.

Rodrigo Cavieres, thành viên của tổ chức môi trường MOSACAT, nói: AI hiện trở thành một thứ thời thượng. Người ta ưu tiên trung tâm dữ liệu hơn người dân. Ngược lại, Tổng thống Chile Gabriel Boric tuyên bố trong một bài diễn văn đất nước ông phải thích ứng với cuộc cách mạng AI. Chính quyền Chile đã nỗ lực đơn giản hóa thủ tục để kêu gọi các công ty công nghệ đầu tư xây dựng các trung tâm dữ liệu đồng thời tìm cách tích hợp công cụ AI vào công việc điều hành hàng ngày.

Sự đối chọi này cũng diễn ra ở nhiều nước khác khắp thế giới. Nhiều nước - từ các Tiểu vương quốc Ảrập Thống nhất đến Hà Lan - phải cân nhắc giữa khả năng đầu tư quá mức, gây tác động xấu lên môi trường cũng như sự phản đối của dân chúng với viễn cảnh bị bỏ rơi đằng sau trong một làn sóng công nghệ mới. Ở Chile, như một giải pháp dung hòa, Tổng thống Boric định hướng đưa các trung tâm dữ liệu lên phía Bắc ít dân cư hơn nhưng người dân cũng lo ngại sẽ ảnh hưởng đến hệ sinh thái sa mạc Atacama.

Hiện nay Chile đã có 33 trung tâm dữ liệu, dự kiến sẽ tăng gấp đôi vào năm 2030, biến nước này thành một trung tâm AI của khu vực. Vào năm 2015 khi Google xây trung tâm dữ liệu đầu tiên ở ngoại ô Santiago, nơi này tiêu thụ 50 lít nước mỗi giây, tương đương với mức tiêu thụ nước của 8.000 hộ dân Chile. Trước đây nước được dùng để làm mát máy chủ sau đó bốc hơi bay mất. Nay công nghệ mới tìm cách tái sử dụng nước nhưng lượng nước tiêu thụ vẫn còn rất lớn. Có những video cho thấy vùng đất ngập nước trước đây nay khô cạn, ngay cả trong mùa mưa.

Khi Google công bố kế hoạch xây trung tâm dữ liệu thứ hai vào năm 2019, nhiều người dân địa phương kỳ vọng dự án sẽ tạo ra nhiều việc làm. Thực tế, trung tâm dữ liệu tuyển dụng rất ít nhân viên nhưng tiêu thụ đến 228 lít nước mỗi giây, tương đương mức tiêu thụ của 40.000 hộ gia đình. Rodrigo Vallejos, một nhà hoạt động môi trường nhận định: “Cuối cùng, chúng tôi có nguy cơ biến thành nhà kho AI cho thế giới”.

Chile đã có kinh nghiệm hợp tác quốc tế có lợi cho đôi bên. Thập niên 1990, các nhà thiên văn trên thế giới muốn xây dựng các đài quan sát thiên văn ở sa mạc Chile nhằm tận dụng bầu trời trong vắt ở đây. Chính quyền Chile lúc đó ra quy định: 10% thời gian sử dụng các đài thiên văn này phải được phân bổ cho các nhà nghiên cứu địa phương. Nhờ vậy Chile hiện đang dẫn đầu thế giới về thiên văn.

Nay Sebastían Howard, một quan chức của Bộ Khoa học, Công nghệ Chile, cũng muốn một điều tương tự cho công nghệ AI. Ông lập kế hoạch điều hướng các trung tâm dữ liệu lên Antofagasta, một thành phố sa mạc phía Bắc, có nhiều nguồn năng lượng mặt trời. “Nếu các công ty muốn đầu tư vào đây, chúng tôi cần tìm cách để bảo đảm cơ sở hạ tầng này cũng được chia sẻ cho các trường đại học và viện nghiên cứu của chúng tôi” - ông nói với tờ New York Times.

Hiện nay kế hoạch này vẫn còn vướng từ cả hai phía. Người dân lo ngại thay đổi quy định về môi trường sẽ làm giảm tính minh bạch về mức tiêu thụ điện, nước của các dự án mới. Ngược lại, người ta chưa rõ liệu các công ty công nghệ có mặn mà với địa điểm mới hay không. Đặt các trung tâm dữ liệu cách xa Santiago đến 680 dặm sẽ làm nảy sinh nhiều vấn đề, kể cả độ trễ đường truyền Internet đặc biệt trong công nghệ AI giọng nói hay AI video.

Hiện Chile vẫn đang đàm phán với các công ty công nghệ và hy vọng sẽ có kết luận sau cùng về bản kế hoạch mới vào tháng sau. Nếu thành công, Chile sẽ tiên phong trong mô hình mời các công ty công nghệ vào xây hạ tầng cho AI đồng thời giúp doanh nghiệp và trường đại học trong nước tiếp cận hạ tầng này với chi phí thấp nhất.

Nguyễn Vũ

Nguồn: https://baomoi.com/ban-khoan-vi-ai-bai-hoc-tu-chile-c53643798.epi?utm_source=dapp&utm_campaign=share

 

Ứng dụng học ngoại ngữ bằng AI Speak từ Hàn Quốc chuẩn bị Mỹ tiến, cạnh tranh trực tiếp với Duolingo.

Speak là ứng dụng học ngoại ngữ bằng AI phát triển nhanh nhất tại Hàn Quốc.

Startup này được đính giá 1 tỉ USD sau khi gọi vốn thành công với sự hỗ trơ từ OpenAI 

Điểm khác biệt của Speak là tập trung vào luyện nói với AI phản hồi tức thì.

Speak sử dụng GPT-4 và API giọng nói để chấm phát âm và sửa lỗi ngay lập tức.

Thị trường Mỹ là thử thách lớn khi Duolingo đã có hệ sinh thái khổng lồ và thói quen người dùng.

Speak cần nội địa hóa mạnh mẽ và xây dựng thư viện hội thoại phong phú để thuyết phục người học.

Xu hướng "AI tutor" đang bùng nổ toàn cầu, mở ra cơ hội lớn cho Speak tại Mỹ.

Hiện ứng dụng đã có 15 triệu người dùng, khẳng định tiềm năng cạnh tranh trực tiếp với Duolingo.

Nguồn: https://kienthuc.net.vn/ky-lan-speak-thach-thuc-duolingo-tai-thi-truong-my-post1585267.html

Ngoài AI, có nên chăng đưa khoa học dữ liệu vào đào tạo ngành truyền thông? Vấn đề này được chuyên gia Trường ĐH Công nghệ thông tin (ĐH Quốc gia TP.HCM) chia sẻ trong tọa đàm 'Đào tạo truyền thông từ Đổi mới đến Kỷ nguyên mới' của Báo Thanh Niên.

Tiến sĩ Đỗ Trọng Hợp, Phó trưởng khoa phụ trách khoa Công nghệ phần mềm Trường ĐH Công nghệ thông tin (ĐH Quốc gia TP.HCM) chia sẻ tại tọa đàm

Sáng nay (9.12), Báo Thanh Niên tổ chức tọa đàm: "Đào tạo truyền thông từ Đổi mới đến Kỷ nguyên mới" với sự tham dự của nhiều lãnh đạo cơ quan ban ngành, lãnh đạo các trường ĐH, chuyên gia truyền thông, các doanh nghiệp, cán bộ giảng viên và sinh viên nhiều trường ĐH tại TP.HCM.

Tại tọa đàm, lãnh đạo các cơ quan ban ngành, lãnh đạo các cơ sở đào tạo ĐH, các chuyên gia truyền thông tập trung chia sẻ những điểm mới, đột phá, sáng tạo của các cơ sở đào tạo về báo chí, truyền thông, quan hệ công chúng – đặc biệt trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo (AI) phát triển như hiện nay. Từ những khó khăn vướng mắc về quy định, cơ chế, tuyển sinh, văn bằng trong đào tạo truyền thông trong thực tế, các chuyên gia cũng nêu những đề xuất kiến nghị để nâng cao chất lượng đào tạo, chất lượng nguồn nhân lực với các bộ ngành, doanh nghiệp, truyền thông.

 

Tọa Đàm về Đào tạo Truyền thông trong kỷ nguyên mới

Đáng chú ý, tại tọa đàm tiến sĩ Đỗ Trọng Hợp, Phó trưởng khoa phụ trách khoa Công nghệ phần mềm Trường ĐH Công nghệ thông tin (ĐH Quốc gia TP.HCM), đã chia sẻ bài tham luận "Làm thế nào để thực sự đưa AI vào đào tạo ngành truyền thông?". Theo tiến sĩ Đỗ Trọng Hợp, từ năm 2025 trường ĐH này bắt đầu tuyển sinh ngành truyền thông đa phương tiện, bên cạnh các ngành đào tạo chuyên sâu về công nghệ thông tin.

Tiến sĩ Đỗ Trọng Hợp đặt vấn đề "Làm thế nào để thực sự đưa AI vào đào tạo ngành truyền thông?" trong tọa đàm

Chia sẻ về cách đặt vấn đề "ngoài AI có nên chăng đưa khoa học dữ liệu vào đào tạo ngành truyền thông?", tiến sĩ Hợp khẳng định: "Câu trả lời là đương nhiên, không phải chỉ là một câu hỏi mà là việc phải làm trong bối cảnh hiện nay".

Tuy nhiên, theo tiến sĩ Hợp, vấn đề cần nhấn mạnh hơn nữa là làm thế nào để thực sự đưa AI và khoa học dữ liệu vào đào tạo ngành truyền thông. Lý giải 2 chữ "thực sự", chuyên gia này cho rằng: "Mong muốn của nhà trường sinh viên không chỉ sử dụng AI như dùng công cụ sinh nội dung (viết bài, tạo ảnh, gợi ý ý tưởng); mà ở mức độ sâu hơn là dùng AI để giải quyết các bài toán truyền thông dựa trên dữ liệu. Ví dụ, sinh viên có thể thu thập và phân tích dữ liệu mạng xã hội, phân tích xu hướng dư luận, viết các chương trình đơn giản để xử lý dữ liệu phục vụ chiến dịch, dự án truyền thông".

Cũng tại tọa đàm, nhiều lãnh đạo và chuyên gia tiếp tục chia sẻ những điểm mới, đột phá, sáng tạo của các cơ sở đào tạo về báo chí, truyền thông, quan hệ công chúng – đặc biệt trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo (AI) phát triển như hiện nay. Đồng thời, các ý kiến cũng nêu những khó khăn vướng mắc trong quy định, cơ chế, tuyển sinh, văn bằng trong đào tạo truyền thông; Những đề xuất kiến nghị để nâng cao chất lượng đào tạo, chất lượng nguồn nhân lực với các bộ ngành, doanh nghiệp, truyền thông. Một số tham luận tiêu biểu được trình bày tại tọa đàm: "Đào tạo truyền thông từ Đổi mới đến Kỷ nguyên mới" như: Đào tạo nhân lực ngành truyền thông – thách thức phía sau sự bùng nổ; Giảng dạy truyền thông trong thời đại AI: dạy gì và tại sao?; Hình thái của truyền thông trong thời đại mới; Làm thế nào để thực sự đưa AI vào đào tạo ngành truyền thông…

Tiến sĩ Đỗ Trọng Hợp phân tích thêm, khi đưa AI vào đào tạo sinh viên truyền thông, trường nhận thấy một số rào cản nhất định từ phía sinh viên. Chẳng hạn như tâm lý "mình không giỏi công nghệ", nhất là ở sinh viên khối xã hội, khiến các bạn tự giới hạn. Hệ quả dẫn đến là sinh viên chỉ dừng ở việc dùng sẵn công cụ, không dám chạm vào dữ liệu, phân tích, tự động hóa, lập trình cơ bản. Do đó, nhà trường mong muốn sinh viên được trải nghiệm trực tiếp việc tự thu thập, phân tích dữ liệu và tạo sản phẩm truyền thông từ dữ liệu để thấy "mình làm được", từ đó chuyển từ thụ động sang chủ động.

Sinh viên ngành truyền thông tham dự tọa đàm của Báo Thanh Niên sáng nay

Gửi gắm thông điệp tại tọa đàm, Phó trưởng khoa phụ trách khoa Công nghệ phần mềm Trường ĐH Công nghệ thông tin TP.HCM, cho rằng mục tiêu cuối cùng của việc đưa AI vào đào tạo truyền thông không phải để sinh viên "dùng nhiều công cụ hơn"; mà để trở thành người thiết kế quy trình sáng tạo bằng công nghệ; có tư duy phản biện, hiểu bản chất và giới hạn của AI; tạo ra sản phẩm truyền thông nguyên bản, có dấu ấn cá nhân và trách nhiệm xã hội. "Đây là cách chúng tôi - tại Trường ĐH Công nghệ thông tin, hiểu về việc thực sự đưa AI vào đào tạo ngành truyền thông".

 Nguồn: https://thanhnien.vn/cach-truong-dh-cong-nghe-thong-tin-tphcm-dua-ai-vao-dao-tao-truyen-thong-185251209102832531.htm

Indonesia đang thúc đẩy việc sử dụng công nghệ, đặc biệt là trí tuệ nhân tạo (AI) nhằm giảm thiệt hại do thiên tai gây ra. Hướng đi này được đề xuất khi các trận lũ lụt và lở đất xảy ra gần đây khiến hơn 1.000 người thiệt mạng và mất tích, ảnh hưởng đến 3,1 triệu người.

Các chuyên gia cho rằng, AI có thể dự đoán lũ lụt để việc sơ tán và giảm rủi ro diễn ra càng sớm càng tốt. Jakarta đã và đang phát triển một hệ thống cảnh báo sớm lũ lụt dựa trên AI trong lưu vực sông Ciliwung để thông báo cho các bên liên quan về sự xuất hiện của lũ lụt. Trên toàn cầu, Google Flood Hub cung cấp dự báo và cảnh báo lũ lụt cho chính phủ và người dân tại hơn 100 quốc gia.

Các chuyên gia cho rằng, AI có thể dự đoán lũ lụt để việc sơ tán và giảm rủi ro diễn ra càng sớm càng tốt. Jakarta đã và đang phát triển một hệ thống cảnh báo sớm lũ lụt dựa trên AI trong lưu vực sông Ciliwung để thông báo cho các bên liên quan về sự xuất hiện của lũ lụt. Trên toàn cầu, Google Flood Hub cung cấp dự báo và cảnh báo lũ lụt cho chính phủ và người dân tại hơn 100 quốc gia.

Trí tuệ nhân tạo có thể giúp giảm rủi ro do thiên gây ra đối với người dân vùng ảnh hưởng. Ảnh minh họa: Reuters

Bằng cách xử lý hình ảnh từ máy bay không người lái và tín hiệu mạng xã hội, AI cũng có thể đánh giá thiệt hại, xác định những người cần giúp đỡ và hướng dẫn sơ tán. Điều này rất quan trọng ở Sumatra, nơi việc đóng cửa đường sá cản trở việc sơ tán và phân phối viện trợ có thể làm tăng nguy cơ lây lan dịch bệnh sau thảm họa.

Tuy nhiên các chuyên gia cũng cho rằng, việc sử dụng công nghệ AI trong thời điểm xảy ra thảm họa thiên tai cũng tiềm ẩn những rủi ro thực sự, đặc biệt nếu hệ thống mắc lỗi hoặc dựa vào dữ liệu không chính xác. Những dự đoán không chính xác có thể dẫn đến việc xác định sai các khu vực nguy hiểm, trì hoãn việc sơ tán hoặc phân bổ nguồn lực sai lệch, trong khi việc quá phụ thuộc vào các công cụ tự động có thể khiến các cơ quan bỏ qua các điều kiện địa phương mà AI không thể nắm bắt được. Bảo mật dữ liệu là một mối lo ngại khác vì AI thường thu thập thông tin cá nhân và vị trí địa lý .

Các chuyên gia khuyến nghị, để đạt hiệu quả, AI phải được kết hợp với sự giám sát của con người, an ninh mạng. Cần có một cách tiếp cận pháp lý rõ ràng hơn, tập trung vào từng lĩnh vực và thiết lập trách nhiệm giải trình rõ ràng nếu các đánh giá hoặc dự đoán tự động thất bại. Việc sử dụng AI hiệu quả trong quản lý thảm họa cũng đòi hỏi sự hợp tác đa cấp.

Mặc dù công nghệ không thể giải quyết các nguyên nhân gốc rễ của biến đổi khí hậu và thay đổi sử dụng đất dẫn đến lũ lụt, nhưng có tiềm năng giảm rủi ro và thương vong. Các quy định rõ ràng, sự giám sát của con người và minh bạch là chìa khóa để tối đa hóa lợi ích của AI đồng thời bảo vệ an toàn, quyền riêng tư và lòng tin trong thời điểm xảy ra thảm họa.

Trí tuệ nhân tạo có thể giúp giảm rủi ro do thiên gây ra đối với người dân vùng ảnh hưởng. Ảnh minh họa: Reuters

Bằng cách xử lý hình ảnh từ máy bay không người lái và tín hiệu mạng xã hội, AI cũng có thể đánh giá thiệt hại, xác định những người cần giúp đỡ và hướng dẫn sơ tán. Điều này rất quan trọng ở Sumatra, nơi việc đóng cửa đường sá cản trở việc sơ tán và phân phối viện trợ có thể làm tăng nguy cơ lây lan dịch bệnh sau thảm họa.

Tuy nhiên các chuyên gia cũng cho rằng, việc sử dụng công nghệ AI trong thời điểm xảy ra thảm họa thiên tai cũng tiềm ẩn những rủi ro thực sự, đặc biệt nếu hệ thống mắc lỗi hoặc dựa vào dữ liệu không chính xác. Những dự đoán không chính xác có thể dẫn đến việc xác định sai các khu vực nguy hiểm, trì hoãn việc sơ tán hoặc phân bổ nguồn lực sai lệch, trong khi việc quá phụ thuộc vào các công cụ tự động có thể khiến các cơ quan bỏ qua các điều kiện địa phương mà AI không thể nắm bắt được. Bảo mật dữ liệu là một mối lo ngại khác vì AI thường thu thập thông tin cá nhân và vị trí địa lý .

Các chuyên gia khuyến nghị, để đạt hiệu quả, AI phải được kết hợp với sự giám sát của con người, an ninh mạng. Cần có một cách tiếp cận pháp lý rõ ràng hơn, tập trung vào từng lĩnh vực và thiết lập trách nhiệm giải trình rõ ràng nếu các đánh giá hoặc dự đoán tự động thất bại. Việc sử dụng AI hiệu quả trong quản lý thảm họa cũng đòi hỏi sự hợp tác đa cấp.

Mặc dù công nghệ không thể giải quyết các nguyên nhân gốc rễ của biến đổi khí hậu và thay đổi sử dụng đất dẫn đến lũ lụt, nhưng có tiềm năng giảm rủi ro và thương vong. Các quy định rõ ràng, sự giám sát của con người và minh bạch là chìa khóa để tối đa hóa lợi ích của AI đồng thời bảo vệ an toàn, quyền riêng tư và lòng tin trong thời điểm xảy ra thảm họa.

Phạm Hà/VOV-Jakarta

Nguồn: https://baomoi.com/indonesia-ap-dung-tri-tue-nhan-tao-ai-de-giam-thiet-hai-do-thien-tai-c54007984.epi