Vina Technology at AI time - Công nghệ Việt Nam thời AI

Chương 3: Sự ra đời của Counter-Strike – Phần 1 của 2 Nguồn gốc của một ý tưởng Vào giữa những năm 1990, bối cảnh chơi game đã trải qua một sự chuyển đổi đáng kể. Sự ra đời của internet và sự gia tăng của trò chơi nhiều người chơi đã thay đổi cách mọi người tương tác với trò chơi và với nhau. Minh Lê, một game thủ đam mê và lập trình viên vừa chớm nở, là trung tâm của cuộc cách mạng này. Trong thời gian ở Đại học Simon Fraser, Minh đã thử nghiệm nhiều dự án phát triển trò chơi khác nhau, nhưng chính sự hợp tác của anh với Jess Cliffe đã dẫn đến việc tạo ra một thứ gì đó thực sự đột phá. Minh và Jess gặp nhau thông qua cộng đồng mod trực tuyến đang phát triển, nơi những người đam mê chia sẻ các sửa đổi tùy chỉnh của họ về các trò chơi phổ biến. Cả hai đều là những người hâm mộ cuồng nhiệt của game bắn súng góc nhìn thứ nhất (FPS), một thể loại đã trở nên phổ biến rộng rãi với các tựa game như "Doom" và "Quake". Tuy nhiên, Minh và Jess đã hình dung ra một trò chơi vượt ra ngoài nhịp độ nhanh, hành động hỗn loạn của những game bắn súng đầu tiên này. Họ muốn tạo ra một trò chơi nhấn mạnh vào chiến lược, tinh thần đồng đội và chủ nghĩa hiện thực — một game bắn súng chiến thuật sẽ thách thức người chơi theo những cách mới và thú vị. "FPS" là viết tắt của "game bắn súng góc nhìn thứ nhất", là một loại trò chơi điện tử trong đó bạn trải nghiệm hành động qua con mắt của nhân vật mà bạn đang điều khiển. Trong trò chơi FPS, bạn sẽ thấy những gì nhân vật đó nhìn thấy, thường là cầm vũ khí, đồng thời bạn điều hướng và tương tác với thế giới trò chơi từ góc nhìn thứ nhất này. Trong trò chơi FPS nổi tiếng Counter-Strike, người chơi cạnh tranh theo đội để hoàn thành các mục tiêu như gỡ bom hoặc giải cứu con tin hay đơn giản là cố gắng loại bỏ đội khác. Trò chơi được biết đến với lối chơi chiến lược, phản xạ nhanh và tinh thần đồng đội. Vì vậy, khi mọi người nói về FPS trong bối cảnh Counter-Strike, họ đang đề cập đến phong cách chơi này, nơi bạn chơi từ góc nhìn thứ nhất và tham gia vào các cuộc bắn súng. Cộng đồng Modding Cộng đồng modding cuối những năm 1990 là một không gian sôi động và sáng tạo. Các modder, như họ đã biết, đã lấy các trò chơi hiện có và sửa đổi chúng để tạo ra những trải nghiệm mới. Điều này có thể liên quan đến việc thay đổi đồ họa của trò chơi, thêm cấp độ mới hoặc thậm chí thay đổi cơ chế chơi trò chơi. Đó là một cách để các cá nhân sáng tạo thử nghiệm và chia sẻ công việc của họ với những người khác, thường dẫn đến sự phát triển của các trò chơi hoàn toàn mới. Minh và Jess là những người tham gia tích cực trong cộng đồng này. Họ đã dành vô số giờ để thảo luận về các ý tưởng, thử nghiệm các khái niệm khác nhau và học hỏi từ các đồng nghiệp của họ. Tinh thần hợp tác của cộng đồng modding đã thúc đẩy cảm giác thân thiết và đổi mới, cung cấp môi trường hoàn hảo cho dự án đầy tham vọng của họ. "Modding trò chơi" trong Counter-Strike đề cập đến việc thực hành sửa đổi nội dung hoặc cơ chế của trò chơi để tạo ra trải nghiệm mới. Điều này có thể bao gồm việc thay đổi giao diện của trò chơi, thêm bản đồ mới, tạo chế độ trò chơi mới hoặc thậm chí thay đổi quy tắc của trò chơi. Ví dụ: trong Counter-Strike, người chơi và nhà phát triển có thể tạo bản đồ tùy chỉnh cho môi trường mới, thiết kế giao diện mới cho vũ khí và nhân vật hoặc phát triển các kịch bản và mục tiêu hoàn toàn mới. Những sửa đổi hay "mod" này được thực hiện bằng cách sử dụng các công cụ và phần mềm do nhà phát triển trò chơi cung cấp hoặc do cộng đồng mod tạo ra. Việc sửa đổi trò chơi cho phép người chơi sáng tạo và cá nhân hóa trải nghiệm chơi trò chơi của họ. Nó cũng thúc đẩy một cộng đồng nơi mọi người chia sẻ sáng tạo của họ, cộng tác trong các dự án và tìm hiểu thêm về thiết kế trò chơi. Cảm hứng từ Half-Life "Half-Life" của Valve Corporation, phát hành năm 1998, là một tựa game mang tính bước ngoặt trong ngành công nghiệp game. Nó kết hợp cách kể chuyện nhập vai với cơ chế chơi trò chơi sáng tạo, thiết lập một tiêu chuẩn mới cho các trò chơi FPS.

¿Puede la IA mejorar la vida familiar? Anne-Marie Slaughter and Avni Patel Thompson. Project Syndicate. May 27, 2024. El debate público sobre el futuro de la inteligencia artificial se suele centrar en dos cuestiones: el impacto de esa tecnología sobre la humanidad en términos amplios y su efecto inmediato sobre cada persona. La mayor parte de la gente quiere saber cómo la automatización transformará al trabajo: qué industrias seguirán existiendo mañana y quiénes corren el riesgo de perder hoy su empleo. Pero el debate ha pasado por alto a un pilar importante de la sociedad: la familia; si vamos a construir sistemas de IA que ayuden a solucionar los problemas sociales y económicos apremiantes en vez de exacerbarlos, debemos recordar que el 89 % de los hogares estadounidenses son familias y considerar las complejas presiones que enfrentan a la hora de decidir cómo aplicar esa tecnología. Después de todo, las familias estadounidenses necesitan apoyo de manera desesperada. Según el Foro Económico Mundial, la economía de la prestación de cuidados en EE. UU., un sector de seis billones (millones de millones) de dólares, corre el riesgo de colapsar debido a la escasez de mano de obra, problemas administrativos y un modelo de mercado roto que lleva a que la mayoría de la familias sean incapaces de afrontar el costo de los cuidados y a que los trabajadores del sector sean crónicamente mal remunerados. Además, la situación de los padres ha cambiado: son más los progenitores que trabajan, y tienen menos tiempo porque deben dedicarse más a cuidar a los niños y a sus propios padres, ya mayores, a gestionar el exceso de información y a coordinar las tareas del hogar. Si las familias usaran a la IA como copiloto podrían ahorrarse tiempo y disgustos; los asistentes de IA podrían descifrar los correos electrónicos escolares y la agenda de actividades, o ayudarlas a prepararse para un viaje familiar creando la lista de cosas para llevar y confirmando las actividades. Los robots para el cuidado de personas creados en Japón y otros lugares podrían mejorar con la asistencia de la IA la privacidad y autonomía de quienes reciben cuidados, y permitir a sus cuidadores humanos pasar más tiempo estableciendo conexiones emocionales y brindándoles compañía. Para diseñar a la IA para que asista en la solución de problemas humanos complejos, como el cuidado de los niños y ancianos, hay que definir su papel. En el mundo de hoy, la prestación de cuidados, especialmente a los niños, requiere demasiadas tareas rutinarias que quitan tiempo a otras más significativas. La IA podría funcionar entonces como una «tecnología antitecnología», un escudo contra la cultura incesante del correo electrónico, los mensajes de texto y las listas interminables de tareas pendientes. El copiloto de IA ideal se ocuparía de la mayor parte de esas tareas que generan poco valor y permitiría a las familias pasar más tiempo en compañía. Pero las tareas humanas suelen ser como los icebergs: la mayor parte de los problemas está oculta bajo la superficie. Si un copiloto de IA solo se ocupa del trabajo visible no aliviará demasiado la carga de los cuidadores, porque para llevar a cabo esas tareas hay que entender completamente todo lo que hace falta. Por ejemplo, podemos crear tecnología que programe actividades a partir de un correo electrónico con el cronograma del equipo de fútbol de los hijos (y luego borrar y actualizar esas tareas cuando cambien, inevitablemente, una semana más tarde); pero para liberar a los padres de la carga invisible que implica gestionar la temporada deportiva de los niños la IA tendría que entender las demás tareas diversas ocultas bajo la superficie: buscar los campos de juego, considerar el color de las camisetas, asignar a los encargados de llevar tentempiés y crear los recordatorios adecuados. Si uno de los padres tiene un conflicto de agenda, el asistente de IA tendrá que avisar al otro... y si ambos tienen conflictos, tendrá que reservar tiempo para que

Может ли искусственный интеллект улучшить семейную жизнь? Anne-Marie Slaughter and Avni Patel Thompson. Project Syndicate. May 27, 2024. Общественные дискуссии по поводу будущего искусственного интеллекта (сокращённо ИИ) обычно сосредоточены на двух главных проблемах: общее влияние этой технологии на человечество в целом и её непосредственное влияние на конкретных людей. Как правило, люди хотят понять, как именно процесс автоматизации изменит их труд. Какие отрасли сохраняться завтра? Какие рабочие места сегодня под угрозой? Однако в этих дискуссиях игнорируется одна из важных опор общества – семья. Если мы хотим создать ИИ-системы, которые будут помогать в решении, а не усугублять насущные социально-экономические проблемы, мы должны вспомнить о том, что сегодня семьи – это 89% американских домохозяйств. Именно поэтому мы должны учитывать сложности, с которыми сталкиваются семьи, когда приступаем к внедрению этой технологии. Дело в том, что в Америки семьи отчаянно нуждаются в поддержке. По данным Всемирного экономического форума, американская экономика услуг ухода за детьми, престарелыми, инвалидами и другими нуждающимися (она оценивается в $6 трлн) оказалась под угрозой краха из-за нехватки работников, административного бремени и некачественной рыночной модели: большинство семей не могут себе позволить полностью покрывать расходы на услуги ухода, при этом работа сотрудников этой отрасли хронически плохо оплачивается. Кроме того, изменилась ситуация родителей: родители теперь больше заняты, а спрос на их время (включая уход за детьми и пожилыми родителями, управление информационной загруженностью, координация домашних задач) увеличился. Семьи могли бы использовать ИИ в качестве «второго пилота» для экономии времени – и сохранения рассудка. ИИ-помощник мог бы анализировать электронные письма из школы и графики мероприятий или, например, помогать в подготовке к предстоящему семейному путешествию, составляя список необходимых вещей и подтверждая детали поездки. Если дополнить ИИ-технологиями роботов, которые разрабатываются в Японии и других странах для оказания услуг ухода за людьми, можно будет оберегать конфиденциальность и автономность тех, о ком заботятся роботы, а люди, работающие в этом секторе, смогут тратить больше времени на создание эмоциональных связей, выполняя роль компаньонов. Разрабатывая ИИ-технологии для оказания помощи в выполнении сложных человеческих задач, таких как воспитание детей или уход за пожилыми, нужно строго определить их роль. В современном мире уход за людьми (особенно за детьми) состоит из избыточного количества рутинных задач, отнимающих время, которое можно было бы потратить на более значимую деятельность. ИИ мог бы действовать в качестве «технологии защиты от технологий» – в качестве щита, ограждающего от культуры постоянного нахождения в онлайне ради получения электронной почты, текстовых сообщений и бесконечных дел и поручений. В идеале ИИ в роли второго пилота мог бы взять на себя основную часть этой рутинной работы, позволяя семьям проводить больше времени вместе. Однако сложные человеческие задачи обычно являются «проблемами-айсбергами»: основная часть проводимой работы скрыта под поверхностью. Второй пилот ИИ, который будет выполнять только видимую часть работы, не очень поможет облегчить бремя тех, кто ухаживает за другими, потому что для выполнения этих задач нужно понимать, что именно нужно делать. Например, мы можем разработать технологию создания записей в календаре на основе электронного письма с расписанием игр молодёжной футбольной команды (а затем удалять их и создавать заново, когда расписание неизбежным образом изменится через неделю). Однако ИИ должен освобождать родителей ещё и от невидимой нагрузки, возникающей у них, когда они организуют спортивные занятия ребёнка. А для этого ИИ нужно будет понять множество других задач, скрытых под поверхностью: надо узнать, где находится игровое поле, какой должен быть цвет формы, кто из родителей организует питание, а также создать

Kann die KI unser Familienleben verbessern? Anne-Marie Slaughter and Avni Patel Thompson. Project Syndicate. May 27, 2024. Die öffentliche Debatte über die Zukunft künstlicher Intelligenz konzentriert sich auf zwei Hauptsorgen: die allgemeinen Auswirkungen der Technologie auf die Menschheit und ihre unmittelbaren Auswirkungen auf den Einzelnen. In erster Linie interessiert die Menschen, wie die Automatisierung das Arbeitsleben umgestalten wird. Welche Branchen werden morgen noch da sein? Und wessen Arbeitsplätze sind heute gefährdet? Doch wird bei der Debatte bisher eine wichtige Säule der Gesellschaft übersehen: die Familie. Wenn wir KI-Systeme schaffen wollen, die zur Lösung dringender sozialer und wirtschaftlicher Probleme beitragen statt sie zu verschärfen, sollten wir uns bewusst machen, dass 89 % aller US-Haushalte aus Familien bestehen, und wir sollten bei unseren Entscheidungen über die Anwendung der Technologie das komplexe Druckgefüge in Betracht ziehen, dem Familien ausgesetzt sind. Schließlich bedürfen die Familien in den USA dringend der Unterstützung. Laut Weltwirtschaftsforum droht Amerikas sechs Billionen Dollar schwerer Betreuungs- und Pflegewirtschaft durch Arbeitskräftemangel, Verwaltungsauflagen und ein desfunktionales Marktmodell der Kollaps, da die meisten Familien die vollen Betreuungskosten nicht tragen können und die Beschäftigten chronisch unterbezahlt sind. Auch hat sich die Situation der Eltern verändert: Mehr Eltern arbeiten, und die an sie gestellten zeitlichen Anforderungen – von der Betreuung der Kinder und alternder Eltern bis zur Bewältigung der Informationsflut und der Koordinierung von Haushaltsaufgeben – haben sich verschärft. KI als Kopiloten für Familien einzusetzen könnte Zeit sparen – und dafür sorgen, dass wir bei all dem nicht den Verstand verlieren. Ein KI-Assistent könnte E-Mails und Aktivitätsplanungen der Schule entziffern oder durch Erstellung von Packlisten und Bestätigung von Reiseplänen bei Vorbereitungen für einen anstehenden Familienurlaub helfen. Durch KI aufgerüstet, könnten die derzeit in Japan und anderswo in der Entwicklung befindlichen Pflegeroboter die Privatsphäre und Autonomie der Pflegeempfänger bewahren helfen und menschliches Pflegepersonal in die Lage versetzen, mehr Zeit mit der Anbahnung emotionaler Verbindungen und der Lebensbegleitung zu verbringen. Die Konzeption von KIs zur Bewältigung komplexer menschlicher Probleme wie dem Aufziehen von Kindern oder der Pflege von Senioren erfordert es, deren Rolle zu definieren. In der heutigen Welt besteht Betreuungsarbeit und insbesondere Kindererziehung aus zu vielen mondänen Aufgaben, die die für bedeutsamere Aktivitäten zu Verfügung stehende Zeit verringern. KI könnte daher als „Anti-Technologie-Technologie“ fungieren – als Schutzschild vor der Kultur ständiger Erreichbarkeit durch E-Mail und Textnachrichten und endloser To-do-Listen. Der ideale KI-Kopilot würde den größten Teil dieser zeitlichen Belastungen übernehmen und es Familien ermöglichen, mehr Zeit miteinander zu verbringen. Doch sind komplexe menschliche Aufgaben normalerweise „Eisberg-Probleme“, bei denen der größte Teil der Arbeit unter der Oberfläche versteckt liegt. Ein KI-Kopilot, der nur die sichtbare Arbeit übernimmt, würde wenig zur Entlastung von Betreuungspersonen beitragen, weil die Ausführung dieser Aufgaben ein umfassendes Verständnis davon erfordert, was zu tun ist. Wir können zum Beispiel die Technologie entwickeln, um Kalendereinträge aus einer E-Mail mit dem Terminkalender einer Jugendfußballmannschaft zu erstellen (und sie anschließend zu löschen und neu anzulegen, wenn sie sich unweigerlich eine Woche später wieder ändern). Doch um Eltern von den unsichtbaren Belastungen des Organisierens der Sportsaison ihres Kindes zu befreien, müsste die KI die verschiedenen anderen Aufgaben verstehen, die unter der Oberfläche liegen: die Suche nach den Sportplätzen der unterschiedlichen Vereine, die Beachtung der Trikotfarben, die Anmeldung für

L'IA peut-elle améliorer la vie de famille? Anne-Marie Slaughter and Avni Patel Thompson. Project Syndicate. May 27, 2024. Le débat public sur l'avenir de l'intelligence artificielle se concentre souvent sur deux préoccupations principales : l'impact plus large de la technologie sur l'humanité et ses effets immédiats sur les individus. La plupart du temps, les gens veulent savoir comment l'automatisation va transformer le travail. Quels secteurs d'activité seront encore là demain ? Et qui risque de perdre son emploi très prochainement ? Mais le débat a négligé un pilier important de la société : la famille. Si nous voulons construire des systèmes d'IA qui aideront à résoudre plutôt qu'exacerber les problèmes sociaux et économiques urgents, nous devons nous rappeler que les familles représentent 89 % des ménages américains. Nous devons en outre tenir compte des pressions complexes auxquelles elles font face lorsqu'il s'agit de décider des modalités d'application de technologie. Après tout, les familles américaines ont désespérément besoin d'aide. Selon le Forum économique mondial, l'économie des services de santé aux États-Unis, d'une valeur de 6 mille milliards de dollars risque de s'effondrer en raison de pénuries de main-d'œuvre, de charges administratives et d'un modèle de marché défaillant dans lequel la plupart des familles ne peuvent assumer le coût total des soins et dans lequel les travailleurs sont chroniquement sous-payés. De plus, la parentalité a changé : de plus en plus de parents travaillent et les pressions sur leur emploi du temps ont augmenté, qu'il s'agisse de s'occuper des enfants ou de parents âgés, de gérer la surcharge d'information ou encore de coordonner les tâches ménagères. L'utilisation de l'IA comme copilote pour les familles pourrait leur faire gagner du temps et les aider à préserver leur santé mentale. Un assistant IA pourrait déchiffrer les courriels et les plannings des activités scolaires ou les aider à préparer un prochain voyage en famille en faisant une liste des articles dans le bagage de chacun ou encore en confirmant les itinéraires de voyage. S'ils sont renforcés par l'IA, les robots de services d'aide à la personne développés au Japon et ailleurs pourraient améliorer la vie privée et l'autonomie des personnes qui reçoivent des soins et permettre aux personnels soignants humains de passer plus de temps à établir des liens émotionnels et à fournir des services de compagnie. La conception d'une IA qui viserait à résoudre des problèmes humains complexes tels que le rôle parental ou les soins aux personnes âgées devra d'abord définir son rôle. Dans le monde actuel, la prestation de services de santé – et en particulier la parentalité – consistent en trop de tâches banales qui monopolisent le temps disponible pour des activités plus significatives. L'IA pourrait ainsi fonctionner comme une « technologie anti-tech » – un bouclier contre la culture du courrier électronique et des SMS omniprésents et des listes de tâches sans fin. Le copilote idéal de l'IA assumerait la majeure partie de ce travail, permettant aux familles de passer plus de temps ensemble. Mais les tâches humaines complexes ont généralement des problématiques en iceberg, la majorité du travail étant cachée sous la surface. Un copilote IA qui ne gèrerait que le travail visible ne ferait pas grand-chose pour alléger le fardeau du personnel soignant, car l'accomplissement de ces tâches nécessite une compréhension complète de ce qui doit être fait. Par exemple, nous pouvons construire une technologie qui crée des entrées de calendrier à partir d'un e-mail avec l'horaire d'une équipe de football junior (puis les supprimer et les recréer lorsque les dates changent inévitablement la semaine suivante). Mais pour libérer un parent de la charge invisible de la gestion de la saison sportive d'un enfant, l'IA doit également comprendre les diverses autres tâches implicites : rechercher les adresses des terrains de sport, noter les couleurs

Can AI Improve Family Life? Anne-Marie Slaughter and Avni Patel Thompson. Project Syndicate. May 27, 2024. An AI assistant for caregivers would free up time and energy for empathy, creativity, and connection. More importantly, identifying which parts of caregiving can be automated is likely to teach us a great deal about which family functions and activities should remain fully and solely human. The public debate about the future of artificial intelligence often focuses on two main concerns: the technology’s broader impact on humanity, and its immediate effects on individuals. For the most part, people want to know how automation will transform work. Which industries will still be around tomorrow? And whose job is on the line today? But the debate has overlooked an important pillar of society: the family. If we are going to build AI systems that will help solve, rather than exacerbate, pressing social and economic problems, we should remember that families comprise 89% of American households, and we should consider the complex pressures they face when deciding how to apply the technology. After all, families in the United States are in desperate need of support. According to the World Economic Forum, America’s $6 trillion care economy is at risk of collapsing, owing to labor shortages, administrative burdens, and a broken market model whereby most families cannot afford the full cost of care and workers are chronically underpaid. Moreover, parenthood has changed: more parents are working, and demands on their time, from caring for children and aging parents to managing information overload and coordinating household tasks, have intensified. Using AI as a co-pilot for families could save time – and sanity. An AI assistant could decipher school emails and activity schedules or help prepare for an upcoming family trip by making a packing list and confirming travel plans. If augmented by AI, the care robots being developed in Japan and elsewhere could support the privacy and autonomy of those receiving care and enable human caregivers to spend more time establishing emotional connections and providing companionship. Designing AI to assist with complex human problems such as parenting or elder care requires defining its role. In today’s world, caregiving, and especially parenting, consists of too many mundane tasks that eat into the time available for more meaningful activities. AI could thus function as “anti-tech tech” – a shield from the always-on culture of email, text messages, and endless to-dos. The ideal AI co-pilot would shoulder the bulk of this busywork, allowing families to spend more time together. But complex human tasks are typically “iceberg” problems, with the majority of the work hidden beneath the surface. An AI co-pilot that handles only the visible labor would do little to alleviate the caregiver’s burden, because completing these tasks requires a full understanding of what needs to be done. For example, we can build the technology to create calendar entries from an email with the schedule for a youth soccer team (and then delete and recreate them when it inevitably changes a week later). But to free a parent from the invisible load of managing a kid’s sports season, AI would need to understand the various other tasks that lie beneath the surface: looking for field locations, noting jersey colors, signing up for snack duties, and creating the appropriate reminders. If one parent had a scheduling conflict, the AI assistant would have to alert the other parent, and if both had conflicts, it would have to schedule time for a conversation, in recognition of how important it can be for a child to have a parent or loved one at their game. The challenge is not coming up with an answer, but rather coming up with the right answer given the complex context, much of which is embedded in parents’ brains. Through careful exploration and curation, this knowledge could one day be converted into data for training specialized

AI có thể cải thiện cuộc sống gia đình không? Anne-Marie Slaughter và Avni Patel Thompson. Dự án Syndicate. ngày 27 tháng 5 năm 2024. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số. Một trợ lý AI cho người chăm sóc sẽ giải phóng thời gian và năng lượng cho sự đồng cảm, sáng tạo và kết nối. Quan trọng hơn, việc xác định phần nào của việc chăm sóc có thể được tự động hóa có khả năng dạy chúng ta rất nhiều về chức năng và hoạt động gia đình nào nên duy trì đầy đủ và duy nhất do con người. [đầy đủ và duy nhất do con người" trong bối cảnh này đề cập đến các chức năng gia đình và các hoạt động chăm sóc nên được thực hiện độc quyền bởi con người, mà không có bất kỳ sự tự động hóa nào. Đây là những nhiệm vụ dựa trên phẩm chất của con người như sự đồng cảm, kết nối cảm xúc và phán đoán cá nhân, rất cần thiết để duy trì bản chất con người của việc chăm sóc và tương tác gia đình] Cuộc tranh luận công khai về tương lai của trí tuệ nhân tạo thường tập trung vào hai mối quan tâm chính: tác động rộng lớn hơn của công nghệ đối với nhân loại và tác động tức thời của nó đối với các cá nhân. Đối với hầu hết các phần, mọi người muốn biết tự động hóa sẽ biến đổi công việc như thế nào. Những ngành công nghiệp nào vẫn sẽ tồn tại vào ngày mai? Và công việc của ai đang bị đe dọa ngày hôm nay? Nhưng cuộc tranh luận đã bỏ qua một trụ cột quan trọng của xã hội: gia đình. Nếu chúng ta định xây dựng các hệ thống AI sẽ giúp giải quyết, thay vì làm trầm trọng thêm, các vấn đề kinh tế và xã hội cấp bách, chúng ta nên nhớ rằng các gia đình chiếm 89% hộ gia đình Mỹ và chúng ta nên xem xét những áp lực phức tạp mà họ phải đối mặt khi quyết định cách áp dụng công nghệ. Rốt cuộc, các gia đình ở Hoa Kỳ đang rất cần sự hỗ trợ. Theo Diễn đàn Kinh tế Thế giới, nền kinh tế chăm sóc trị giá 6 nghìn tỷ đô la của Mỹ có nguy cơ sụp đổ, do thiếu lao động, gánh nặng hành chính và mô hình thị trường bị phá vỡ, theo đó hầu hết các gia đình không đủ khả năng chi trả toàn bộ chi phí chăm sóc và người lao động thường xuyên bị trả lương thấp. Hơn nữa, việc làm cha mẹ đã thay đổi: nhiều bậc cha mẹ đang làm việc và nhu cầu về thời gian của họ, từ chăm sóc trẻ em và cha mẹ già đến quản lý quá tải thông tin và điều phối các công việc gia đình, đã gia tăng. Sử dụng AI làm trợ tá hay người phụ giúp cho các gia đình có thể tiết kiệm thời gian - và sự tỉnh táo. Một trợ lý AI có thể giải mã email và lịch trình hoạt động của trường hoặc giúp chuẩn bị cho chuyến đi sắp tới của gia đình bằng cách lập danh sách đóng gói và xác nhận kế hoạch du lịch. Nếu được tăng cường bởi AI, các robot chăm sóc đang được phát triển ở Nhật Bản và các nơi khác có thể hỗ trợ quyền riêng tư và quyền tự chủ của những người được chăm sóc và cho phép người chăm sóc dành nhiều thời gian hơn để thiết lập các kết nối cảm xúc và cung cấp sự đồng hành. Thiết kế AI để hỗ trợ các vấn đề phức tạp của con người như nuôi dạy con cái hoặc chăm sóc người cao tuổi đòi hỏi phải xác định vai trò của nó. Trong thế giới ngày nay, chăm sóc, và đặc biệt là nuôi dạy con cái, bao gồm quá nhiều nhiệm vụ trần tục chiếm hết thời gian có sẵn cho các hoạt động có ý nghĩa hơn. Do đó, AI có thể hoạt động như "công nghệ chống công nghệ" (nhằm chống lại hay giảm thiểu tác dụng của những công nghệ khác) - một lá chắn chống lại văn hóa luôn hoạt động của email, tin nhắn văn bản và những việc cần làm vô tận. Trợ lý AI lý tưởng sẽ gánh vác phần lớn công việc bận rộn này, cho phép các gia đình dành nhiều thời gian hơn cho nhau. Nhưng các nhiệm vụ phức tạp của con người thường là những vấn đề "tảng băng trôi", với phần lớn công việc ẩn bên dưới bề mặt. Một trợ lý AI chỉ xử lý lao động có thể nhìn thấy sẽ làm rất ít để giảm bớt gánh nặng của người chăm sóc, bởi vì hoàn thành các nhiệm vụ này đòi hỏi sự hiểu biết đầy đủ về những gì cần phải làm. Ví dụ: chúng ta có thể xây dựng công nghệ để tạo các mục lịch từ email với lịch trình cho một đội bóng đá trẻ (và sau đó xóa và tạo lại chúng khi nó chắc chắn thay đổi một tuần sau đó).

Gooseman: Người tạo Counter-Strike và hơn thế nữa Chương 2: Hành trình giáo dục Cơ sở giáo dục sớm Hành trình học tập của Minh Lê bắt đầu từ rất lâu trước khi anh đặt chân đến khuôn viên trường Đại học Simon Fraser (SFU). Niềm đam mê học hỏi và tò mò về thế giới xung quanh của anh ấy đã được thể hiện rõ ràng từ khi còn nhỏ. Tại Vancouver, nơi anh lớn lên sau khi di cư từ Sài Gòn, Minh theo học các trường địa phương cung cấp cho anh một nền tảng vững chắc trong các môn học khác nhau. Minh xuất sắc trong toán học và khoa học, những môn học ngày càng trở nên quan trọng khi ông nghiên cứu sâu hơn về thế giới khoa học máy tính và thiết kế trò chơi. Từ tiểu học đến trung học, Minh đã thể hiện sự tò mò vô độ. Các giáo viên của anh thường ghi nhận sự háo hức của anh để khám phá các khái niệm mới và khả năng nắm bắt các ý tưởng phức tạp một cách nhanh chóng. Sự tò mò trí tuệ này, kết hợp với môi trường gia đình hỗ trợ, tạo tiền đề cho thành tích học tập và nghề nghiệp trong tương lai của anh ấy. Khám phá niềm đam mê công nghệ Khi Minh bước vào trường trung học, niềm đam mê công nghệ của anh bắt đầu hình thành. Những năm 1990 là thời kỳ tiến bộ công nghệ nhanh chóng, với máy tính cá nhân trở nên dễ tiếp cận hơn và internet bắt đầu nổi lên như một công cụ mạnh mẽ để liên lạc và chia sẻ thông tin. Minh bị cuốn hút bởi những phát triển này và dành phần lớn thời gian rảnh để khám phá khả năng của máy tính. Anh tham gia câu lạc bộ máy tính tại trường trung học của mình, nơi anh gặp những học sinh khác có cùng sở thích với anh. Cùng nhau, họ đã thử nghiệm các ngôn ngữ lập trình ban đầu, tạo ra các ứng dụng đơn giản và thảo luận về các xu hướng mới nhất trong công nghệ. Môi trường hợp tác này đã nuôi dưỡng niềm đam mê lập trình của Minh và giới thiệu cho anh những kiến thức cơ bản về phát triển phần mềm. Trong những năm hình thành này, Minh cũng khám phá ra thế giới phát triển trò chơi điện tử. Anh ấy đặc biệt bị hấp dẫn bởi ý tưởng tạo ra các trò chơi của riêng mình, lấy cảm hứng từ các tựa game mà anh ấy thích chơi. Khả năng tạo ra những trải nghiệm tương tác có thể giải trí và thách thức người khác đã thu hút bản năng sáng tạo của anh ấy. Anh bắt đầu tự học lập trình thông qua thử và sai, sử dụng các tài nguyên trực tuyến và sách để học các kỹ năng cần thiết. Đại học Simon Fraser: Sự khởi đầu Năm 1995, Minh tốt nghiệp trung học và theo học tại Đại học Simon Fraser (SFU) ở British Columbia. SFU được biết đến với chương trình khoa học máy tính mạnh mẽ, cung cấp một chương trình giảng dạy toàn diện được thiết kế để trang bị cho sinh viên cả kiến thức lý thuyết và kỹ năng thực tế. Minh coi đây là cơ hội hoàn hảo để hiểu sâu hơn về khoa học máy tính và theo đuổi ước mơ trở thành nhà phát triển game. Quá trình chuyển đổi sang cuộc sống đại học vừa thú vị vừa đầy thách thức. Môi trường học tập nghiêm ngặt của Đại học Simon Fraser đòi hỏi sự cống hiến và nỗ lực cao từ sinh viên. Minh nhanh chóng nhận ra rằng thành công trong môi trường này sẽ đòi hỏi kỷ luật và đạo đức làm việc mạnh mẽ. Anh đắm mình trong học tập, quyết tâm tận dụng tối đa các cơ hội có sẵn cho mình. Những thách thức và chiến thắng trong năm đầu tiên Năm đầu tiên của Minh tại Đại học Simon Fraser được đánh dấu bằng một chặng đường học tập dốc. Các môn học đòi hỏi khắt khe, bao gồm một loạt các chủ đề từ thuật toán và cấu trúc dữ liệu đến kiến trúc máy tính và hệ điều hành. Các khóa học nền tảng này được thiết kế để cung cấp cho sinh viên một sự hiểu biết vững chắc về các nguyên tắc cốt lõi của khoa học máy tính. Minh đã phải đối mặt với một số thách thức trong thời gian này. Quá trình chuyển đổi từ các môn học cấp trung học lên đại học đòi hỏi anh phải phát triển thói quen học tập mới và kỹ năng quản lý thời gian. Anh cũng phải cân bằng trách nhiệm học tập với sở thích cá nhân, bao gồm cả niềm đam mê phát triển trò chơi liên tục. Bất chấp những thách thức này, Minh vẫn tập trung và cam kết với mục tiêu của mình. Một trong những trải nghiệm quan trọng nhất trong năm đầu tiên của anh

Gooseman: Người tạo Counter-Strike và hơn thế nữa Chương 1: Nguồn gốc Một khởi đầu mới ở Sài Gòn Câu chuyện của Minh Lê bắt đầu tại thành phố Sài Gòn sôi động và đầy biến động, nơi anh sinh ngày 27 rgày 6 năm 1977. Sự ra đời của Minh diễn ra trong một giai đoạn thay đổi và biến động đáng kể đối với đất nước, vì chiến tranh Việt Nam đã kết thúc chỉ hai năm trước đó, khiến đất nước phải vật lộn với việc tái thiết và tái cấu trúc. Gia đình Minh là một phần của tấm thảm phức tạp này, điều hướng những thách thức và cơ hội nảy sinh trong môi trường sau chiến tranh. Những năm đầu của Minh ở Sài Gòn được đánh dấu bằng cảm giác kiên cường và thích nghi. Cha mẹ anh, cả tận tụy và chăm chỉ, đã tìm cách cung cấp cho con cái họ những cơ hội tốt nhất có thể bất chấp những khó khăn kéo dài. Cha của Minh, một cựu quân nhân, chuyển sang cuộc sống dân sự bằng cách làm việc trong một nhà máy điện địa phương, trong khi mẹ anh là một dược sĩ, quản lý một nhà thuốc nhỏ do gia đình điều hành. Những trải nghiệm ban đầu này đã truyền cho Minh một cảm giác quyết tâm và đánh giá cao giá trị của sự chăm chỉ. Di cư đến Canada: Bước nhảy vọt vào những điều chưa biết Đầu những năm 1980, khi điều kiện chính trị và kinh tế ở Việt Nam vẫn còn bấp bênh, cha mẹ Minh đã đưa ra quyết định can đảm là vượt biên để tìm kiếm một tương lai tốt đẹp hơn cho gia đình họ. Cuộc hành trình đầy thách thức, bao gồm quá trình gian khổ để đảm bảo thị thực, bỏ lại những người thân yêu và thích nghi với một nền văn hóa và ngôn ngữ mới. Tuy nhiên, lời hứa về sự ổn định và cơ hội ở Canada là một động lực hấp dẫn. Gia đình Lê đến Vancouver, Canada, vào cuối năm 1979. Vancouver, một thành phố nhộn nhịp và đa văn hóa, cung cấp một sự tương phản hoàn toàn với cuộc sống mà họ đã biết ở Sài Gòn. Quá trình chuyển đổi không dễ dàng; Cha mẹ Minh phải đối mặt với nhiệm vụ khó khăn là xây dựng một cuộc sống mới từ đầu. Họ tìm thấy niềm an ủi trong sự hỗ trợ của cộng đồng người Việt tại Vancouver, nơi mang lại cảm giác quen thuộc và thoải mái giữa môi trường xung quanh xa lạ. Đối với chàng trai trẻ Minh, việc chuyển đến Canada vừa thú vị vừa hoang mang. Anh bị đẩy vào một thế giới mới, nơi mọi thứ từ ngôn ngữ đến thời tiết đều khác nhau. Tuy nhiên, môi trường mới này cũng mở ra những khả năng không thể tưởng tượng được ở quê hương anh. Minh nhanh chóng thích nghi với cuộc sống mới, cho thấy khả năng học hỏi và phát triển vượt trội bất chấp những trở ngại. Khám phá niềm đam mê: Những năm đầu ở Vancouver Sự giới thiệu của Minh về thế giới trò chơi điện tử bắt đầu ở những nơi bất ngờ nhất - căn hộ khiêm tốn của gia đình anh ở Vancouver. Chính tại đây, giữa những chiếc hộp đồ đạc của họ và những tàn dư của cuộc sống trước đây, Minh lần đầu tiên bắt gặp một máy chơi trò chơi điện tử. Bảng điều khiển, một món quà từ một người bạn của gia đình, đã trở thành nguồn đam mê bất tận cho cậu bé. Bản thân các trò chơi rất đơn giản theo tiêu chuẩn ngày nay, nhưng đối với Minh, chúng là cổng thông tin đến thế giới khác. Các tựa game như "Super Mario Bros." và "The Legend of Zelda" đã thu hút trí tưởng tượng của anh, mang đến những cuộc phiêu lưu và thử thách khơi dậy sự sáng tạo của anh. Anh ấy đã dành vô số giờ trước màn hình, không chỉ chơi, mà còn mổ xẻ các trò chơi, cố gắng hiểu cơ chế khiến chúng hoạt động. Niềm đam mê trò chơi điện tử của Minh không được bố mẹ chú ý. Mặc dù ban đầu họ lo lắng về lượng thời gian anh dành cho sở thích mới này, nhưng họ sớm nhận ra tác động tích cực của nó đối với anh. Trò chơi điện tử đã trở thành một cách để Minh gắn kết với các bạn cùng trang lứa, thu hẹp khoảng cách văn hóa và ngôn ngữ thường khiến các tương tác xã hội trở nên khó khăn. Chúng cũng cung cấp một lối thoát mang tính xây dựng cho sự sáng tạo và kỹ năng giải quyết vấn đề của anh ấy Tác động của chủ nghĩa đa văn hóa Lớn lên ở Vancouver, Minh được đắm mình trong một môi trường đa văn hóa tôn vinh sự đa dạng. Khu phố của anh là nơi giao thoa của các nền văn hóa, với các gia đình từ khắp nơi trên thế giới sống.

Gooseman: Người tạo Counter-Strike và hơn thế nữa Chương 1: Nguồn gốc Tại thành phố Vancouver, Canada, Minh Lê, được gọi một cách trìu mến là Gooseman, sinh ngày 27 tháng 6 năm 1977, tại Sài Gòn, Việt Nam. Lớn lên trong môi trường đa văn hóa, Minh phát triển niềm đam mê với trò chơi điện tử từ nhỏ. Sự tiếp xúc sớm của anh ấy với thế giới trò chơi đã châm ngòi cho một tia lửa cuối cùng sẽ dẫn anh ấy đến cuộc cách mạng hóa thể loại game bắn súng góc nhìn thứ nhất (FPS). Chương 2: Hành trình giáo dục Hành trình học tập của Minh đóng vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của anh ta. Minhtheo đuổi bằng Khoa học Máy tính tại Đại học Simon Fraser ở British Columbia. Chính trong những năm hình thành này, Minh đã mài giũa kỹ năng lập trình và nuôi dưỡng tình yêu với thiết kế game. Chương trình giảng dạy nghiêm ngặt và tiếp xúc với công nghệ tiên tiến đã trang bị cho Minh những công cụ cần thiết để tạo dấu ấn trong ngành công nghiệp game. Chương 3: Sự ra đời của Counter-Strike Vào cuối những năm 1990, Minh Lê hợp tác với Jess Cliffe, và cùng nhau, họ bắt tay vào một cuộc hành trình sẽ thay đổi cục diện của trò chơi trực tuyến. Lấy cảm hứng từ tình yêu của họ dành cho các game bắn súng chiến thuật, bộ đôi này đã tạo ra Counter-Strike như một bản mod cho Half-Life của Valve Corporation vào năm 1999. Họ ít biết rằng sáng tạo của họ sẽ trở thành một trong những trò chơi có ảnh hưởng và lâu dài nhất trong lịch sử ngành công nghiệp game. Counter-Strike đã giới thiệu một mức độ sâu sắc chiến lược và chủ nghĩa hiện thực khiến nó khác biệt với các trò chơi khác cùng thời. Chương 4: Vươn lên Nổi Bật Counter-Strike nhanh chóng trở nên phổ biến trong cộng đồng game thủ, phát triển từ một bản mod thành một trò chơi độc lập vào năm 2000. Cách tiếp cận sáng tạo của Minh đối với lối chơi, giới thiệu khái niệm khủng bố so với chống khủng bố, đã gây được tiếng vang với người chơi trên toàn thế giới. Thành công của trò chơi đã đưa Minh Lê trở thành tâm điểm chú ý, giúp anh được công nhận là một trong những người có tầm nhìn xa trong thể loại FPS. Sự nhấn mạnh của Counter-Strike vào chiến lược dựa trên đội và cơ chế vũ khí thực tế đã xác định lại những gì người chơi mong đợi từ một game bắn súng góc nhìn thứ nhất. Chương 5: Thách thức và chiến thắng Khi Counter-Strike tiếp tục phát triển mạnh, Minh phải đối mặt với những thách thức, bao gồm điều hướng sự phức tạp của ngành công nghiệp game và quản lý nhu cầu phát triển của cộng đồng người chơi. Bất chấp những rào cản, sự cống hiến và niềm đam mê của anh ấy trong việc tạo ra trải nghiệm chơi game nhập vai đã cho phép anh ấy vượt qua những trở ngại và củng cố di sản của mình. Việc chuyển đổi từ một bản mod sang một sản phẩm thương mại đi kèm với những thách thức riêng, nhưng cam kết của Minh trong việc duy trì tính toàn vẹn của trò chơi đã đảm bảo thành công liên tục của nó. Chương 6: Di sản ngoài Counter-Strike Trong khi Counter-Strike vẫn là một dấu ấn trong sự nghiệp của Minh Lê, những đóng góp của anh cho ngành công nghiệp game còn vượt xa. Anh tiếp tục làm việc trong nhiều dự án khác nhau, hợp tác với các studio khác nhau và để lại dấu ấn của mình trong các trò chơi vượt qua ranh giới của sự sáng tạo và đổi mới. Những nỗ lực sau Counter-Strike của Minh bao gồm tham gia vào các dự án khám phá các thể loại và cơ chế chơi mới, thể hiện sự linh hoạt của anh ấy với tư cách là một nhà thiết kế trò chơi. Chương 7: Những suy ngẫm Trong chương này, Minh Lê suy ngẫm về hành trình của mình, tác động của Counter-Strike đối với thế giới game và những bài học kinh nghiệm trên đường đi. Từ khởi đầu khiêm tốn đến sự hoan nghênh quốc tế, câu chuyện của Minh là một trong những niềm đam mê, sự kiên trì và dấu ấn không thể phai mờ mà anh để lại trong thế giới game. Minh chia sẻ những hiểu biết sâu sắc về quá trình sáng tạo đằng sau Counter-Strike và những nỗ lực hợp tác góp phần vào thành công của nó. Chương 8: Minh Lê được thế giới nhìn Chương này giới thiệu các cuộc phỏng vấn với Minh Lê từ nhiều tạp chí game

Giới thiệu sách Gooseman - Minh Le: Người tạo Counter-Strike và hơn thế nữa Vài lời phi lộ về sách “Gooseman - Minh Le -: Người tạo Counter-Strike và hơn thế “nữa. Nếu bạn hay người trong gia đình có chơi trò chơi điện tử, chắc chắn thế nào cũng đã nghe qua Gooseman (Ngỗng đực), Minh Le và nhất là game có tên là Counter Strike. Cuốn sách mà chúng tôi giới thiệu cho các bạn sẽ trình bày về cuộc đời của Gooseman, Minh Le và nhất là game có tên là Counter Strike. Chúng tôi xin tóm lược vài nét chính về nội dung của sách. Gooseman là bí danh của Minh Le, tức Lê Quang Minh, sinh vào tháng 6, năm 1977. Khi chưa đầy 2 tuổi, Minh đã cùng gia đình vượt biên. Sau 7 ngày lênh đênh trên biển Thái Bình Dương, cả đoàn do cha Minh hướng dẫn đã đến được Mã lai. Tháng 9 năm 1979, cả gia đình định cư tại Vancouver. Sau đó Minh được tiếp cận với máy tính cá nhân đợt đầu tiên và tỏ ra ham thích lập trình. Khi đang học Cử nhân Điện toán, Minh đã lập trình cho vài ba game ngắn và sau đó thành công với Counter Strike. Khi chưa đầy 22 tuổi, Minh đạ tạo được tiếng vang trên Internet, khi chính thức bán Counter Strike cho công ty Valve ở Hoa Kỳ. Counter Strike là một kỳ tích trong giới trò chơi điện tử, quá thành công khiến cho Minh là nạn nhân của chính minh. Giới ham mộ Minh đã trông đợi những gì cực kỳ đột phá sau Counter Strike. Nhưng với game thứ 2, Tachtical Intervention, Minh đã không đáp ứng được ước mơ của người hâm mộ. Mọi người đang trông chờ sự ra mắt của game thứ 3, do Minh thực hiện với sự hợp tác của Pearl Abyss tại Hàn quốc, với bí danh Project K, dự định ra mắt cuối năm 2024. Minh đã đạt được mức độ siêu việt trong công nghệ trò chơi điện tử, nhưng không phải là nhà quản trị tốt (sai lầm khi bán Counter Strike quá sớm và quá rẻ), cũng như không có kinh nghiệm trong quản trị khi hợp tác không đúng người trong việc thực hiện Tachtical Intervention. Dù sao, Minh cũng đã đến được nơi Minh ước muốn đến và sau 25 năm Counter Strike vẫn còn nằm trong danh sách những game được ưa chuộng nhiều nhất trong suốt 3 thập kỷ vừa qua. Để đánh dấu thời điểm đặc biệt này, chúng tôi dự định viết một cuốn sách về Gooseman, Minh Le và nhất là game có tên là Counter Strike. Mắc dù chúng tôi có khá nhiều tài liệu cho chủ đề này, nhưng vì là cha mẹ của Minh, chúng tôi có thể có những nhận định thiếu trung thực. Ngoài ra trên Internet có hàng chục ngàn tài liệu về đề tài này, do đó chúng tôi quyết định hợp tác với chatbot để viết sách: Gooseman - Minh Le: Người tạo Counter-Strike và hơn thế nữa. Chúng tôi soạn một thư mục chi tiết về nội dung của sách, về số chương cũng như tiêu đề của từng chương; sau đó đựa cho chatbot để viết sách. Khi sách hoàn tất, chúng tôi đưa cho Minh xem và Minh tỏ ý vô cùng thích thú và có cho biết có vài chi tiết nhỏ không chính xác hay cần bổ sung. Chúng tôi đã thấy trước vấn đề này đối với nội dung sách, dù tác giả là con người hay là thuật toán. Do đó chúng tôi giữ nguyên những gì chatbot tạo ra. Các bạn sẽ có cơ hội phán xét sau khi nghe qua sách này cũng như những bài phỏng vấn mà nhiều tác giả con người đã thực hiện với Minh. Hi vọng các bạn sẽ có được những giây phút êm đềm khi nghe và đọc sách này. Xin thành thật cám ơn sự giúp đỡ của các bạn đối với cá nhân chúng tôi và Gooseman - Minh Le: Người tạo Counter-Strike và hơn thế nữa. Lê Quang Văn (lequangvan@yahoo.com)

人工智能时代的原则 May 27, 2024 佩鲁贾—技术所引发的争议越来越沦为赤裸裸的二选一。人工智能应当加速或者抑制：命题一正一反，但却缺乏综合考虑。与其选边站，我们应当思考将重点放在人性这一真正重要地方的呼吁。 我据此提出六条原则。第一条源自迦太基将军汉尼拔的名言：“要么找一条路，找不到就修。”人工智能仍处于早期阶段，我们还远未见识它的潜能。人工智能可以帮我们找到以前看不到的路，也可以帮我们借助人类创造力成为拓荒者。ChatGPT、Copilot和Pi等工具都是由人类根据材料进行培训的。他们非但不会取代我们，反而能够拓展我们的认知。 想象我们发现了一条贯穿哥德尔、埃舍尔、巴赫、卡拉瓦乔、卢梭和维瓦尔第的此前从未发现的认识线索；就像一根线串起了厨房里的所有原材料。海量的人类创造和曾经的成就就像一块不断延展的挂毯一样悬在我们面前，而现在我们有了工具，可以比前代人做得更好。 第2个原则是，“我们生活在符号中，我们就是符号。”这就是拉尔夫·沃尔多·爱默生对我们使用语言来理解、解释和塑造世界的描述。我们人类一直依赖工具，而工具就是这些符号。我们由此形成的创造此前并不存在，也不是自然发生的。比如狮鹫，头和翅膀像鹰，身体像狮子。它是一种反映我们所希望看到的某种现实的创造。人类出于独特的理由创造了狮鹫。人工智能也是这样。 诚然，许多想象力丰富的作品——从弗兰肯斯坦中玛丽·雪莱的怪物到终结者中詹姆斯·卡梅隆的半机械化杀手——都对人类起警示作用。最初遇见“另一种”或“新”事物时，我们自然而然会有恐惧产生。但狮鹫的例子提醒我们，可以将恐惧转化为一种巨大的可能。归根结底，人类既是符号、文化、环境和决策的缔造者，也是它们的产物。我们可以与人工智能一道创造出更多的狮鹫。 第3条原则是建造教堂，因为它让我们的工作变得神圣，让人们从单纯的结伴逐步朝友谊过渡。现实中的教堂是人类最令人敬畏的创造，因此，现在将阿波罗登月称之为“教堂计划”非常适合。如果它们能像欧洲城市教堂那样，成为我们日常生活的一部分该有多好? 上述计划需要很多人参与，需要跨地区、跨学科，有时甚至是跨越代际的协同。就像作家兼飞行员安托万·德·圣·埃克絮佩里所写道的那样，“教堂由石头组成；但每块石头均因成为教堂的一部分而变得神圣。”人类进步这座教堂中的石头就是科学发现和技术创新。 望远镜、收音机、汽车、电梯、飞机以及现在人工智能的故事都遵循同样的模型。尽管不少人通过最近ChatGPT等商业应用程序才知道人工智能，但我们为今天的成就已经付出了几代创造者的发明。我们需要伟大的计划——既有合作，也有某种健康的竞争——带给我们方向感。我们如何设计和修建教堂反映出我们是谁，以及我们未来的前景。 我们必须甘冒小风险、以求驾驭大风险是第4条原则。与其试图完全消灭风险——这根本不可能——我们应当欢迎可能带来失败的挑战，因为这会带来迭代、反思、讨论和持续的改进。 回顾经济学家海曼·明斯基对金融危机的深刻见地。他认为“稳定”本身就会带来不稳定。金融体系中保障措施过多会加大其脆弱性，而安全的表象则意味着没人能预见到它的崩溃。 人工智能监管领域也适用同样的教训。我们不仅应当鼓励创新，还应当意识到，风险缓和机制就包括（涉及小风险的）试验本身。最终，这些技术广泛部署后，允许更多人尝试并将之融入其生活能够提升我们的监管技能。这也是一项共同的事业，涉及政府、私营部门、新闻界、学术界、公众等所有人。 第5条原则是技术是我们所以为人的基础。如果我们相信人工智能是人类的对立面，那么未来就会出现半人半机械的结合。但规律却并非如此。正反命题的结合并非粗糙的混搭，相反，新的命题会就此诞生。两者共同进化，而这种情况下，导致的综合结果是让人变得更好。 此外，人工智能或可以强化人性。想想人工智能对话模型和聊天机器人的反应能力、表现力和耐心。上述功能可能会对我们产生深远的影响。并非所有人都能随时得到人类的善意和支持。但如果上述资源变得唾手可得，这将提升许多人自身的善良和同理心。而且，同理心可以自我创造。我认为，我们尚未充分重视人工智能在这方面的潜能。 我们有义务让未来变得比现在更好是第6条，也是最后一条原则。想想每人口袋里都揣着个性化数字医生或导师会发生些什么。如果这种情况推迟而非很快到来，人类将会付出何等代价?鉴于技术在改善生活方面无与伦比的力量，速度也是一种美德。 每个人都应当反躬自问，有前景的综合结果会是什么样子的。如果我们能开创人类繁荣的新时代，依靠人工智能驱动的研究来协助发现新疗法，并及时利用核聚变的力量来避免气候变化的最坏结果，这个世界将会发生些什么?窥探黑暗的未知，思考所有可能出错的事物是非常自然的。但思考将会带来什么进步才更有必要——本质上也是更加符合人性的选择。 本评论文章改编自2024年5月在佩鲁贾大学发表的讲话。

Préceptes pour l'ère de l'IA Reid Hoffman. Project Syndicate. May 27, 2024 Les débats sur la technologie sont de plus en plus réduits à des dichotomies tranchées. Pour les uns, l’intelligence artificielle devrait être limitée, pour d’autres accélérée. Thèse et antithèse, mais pas de synthèse. Plutôt que de choisir un camp, nous devrions envisager d’autres appels au ralliement, qui placent l’accent là où il se doit : sur l’humanité. C’est la raison pour laquelle je propose six préceptes. Le premier s’inscrit en phase avec une célèbre formule prononcée par le général carthaginois Hannibal : « Je trouverai un chemin, ou je le tracerai moi-même ». L’intelligence artificielle se situant encore à un stade très précoce, nous avons à peine effleuré la surface de son potentiel. L’IA peut nous aider à trouver des chemins que nous ne parvenions pas à entrevoir auparavant, ainsi qu’à en créer de nouveaux grâce à la force de la créativité humaine. Les outils tels que ChatGPT, Copilot et Pi sont formés autour de données non seulement issues des êtres humains, mais également relatives aux êtres humains. Loin de nous remplacer, ils nous prolongent. Imaginez bénéficier d’une suite de réflexions auparavant indiscernable, traversant Gödel, Escher, Bach, Caravage, Rousseau et Vivaldi, ou d’un fil conducteur reliant tous les ingrédients dont vous disposez dans votre cuisine. Une immense collection de créations humaines et de contributions passées se présente devant nous telle une toile en perpétuelle expansion, et nous possédons désormais les outils nécessaires pour en tirer parti au-delà de ce qu’aurait pu imaginer n’importe quelle génération précédente. Deuxième précepte : « Nous sommes des symboles, et nous habitons des symboles ». C’est ainsi que Ralph Waldo Emerson décrivait l’utilisation que nous faisons du langage pour comprendre, expliquer et façonner le monde. Nous, les êtres humains, avons toujours eu recours à des outils, et c’est précisément ce que sont les symboles. Ils nous permettent de créer des choses qui n’existaient pas auparavant, et qui ne se produisent pas naturellement. Songez au griffon, créature légendaire ailée à la tête d’aigle et au corps de lion. Il est une création humaine, reflet d’une certaine réalité que nous aimerions observer dans le monde. Les êtres humains ont créé les griffons pour des raisons exclusivement humaines. L’IA n’y fait pas exception. Certes, de nombreuses créations issues de l’imagination humaine – du monstre de Mary Shelley dans Frankenstein au cyborg tueur de James Cameron dans Terminator – sont destinées à mettre en garde. Nous éprouvons naturellement de la peur lorsque nous rencontrons pour la première fois ce qui est « autre », ce qui est « nouveau ». Le griffon nous rappelle cependant que nous pouvons transformer cette peur en un sentiment de possibilité majestueuse. En fin de compte, les êtres humains sont à la fois les créateurs et les produits de leurs symboles, de leur culture, de leur environnement et de leurs décisions. Grâce à l’IA, nous pouvons créer de nouveaux griffons. Le troisième précepte consiste à bâtir des cathédrales, car elles ennoblissent nos efforts, et transforment de simples regroupements d’humanité en véritables communautés. Les cathédrales comptant parmi les plus impressionnantes créations de l’humanité, il est tout à fait approprié que nous désignions désormais des missions telles que l’alunissage d’Apollo comme des « projets cathédrales ». Ne serait-il pas merveilleux que ces projets fassent autant partie de notre vie quotidienne que les cathédrales dans les villes européennes ? Ces projets nécessitent de nombreuses mains, travaillant de concert à travers les régions, les disciplines et parfois même les générations. Comme l’exprimait l’écrivain et aviateur Antoine de Saint-Exupéry, « Une cathédrale est bâtie de pierres, mais la cathédrale ennoblit chacune d’entre elles, qui devient alors une pierre de cathédrale ». Les découvertes scientifiques et les innovations

Maxims for the AI Age Reid Hoffman. Project Syndicate. May 27, 2024. Far too often, debates about technology, innovation, and progress fall into crude dichotomies – humans versus machines, utopia versus dystopia – that distract from the matter at hand. Rather than fixating on extremes, we should adopt a more nuanced and historically informed view of our tools, and of ourselves. [The term "utopia versus dystopia" in this context refers to the oversimplification of debates about technology into two extreme outcomes: a perfect, ideal future or a disastrous, oppressive one. The phrase suggests that this binary thinking distracts from more meaningful and nuanced discussions about how to navigate the complexities of technological progress and its real-world impacts.] Debates about technology have increasingly been reduced to stark dichotomies. Artificial intelligence should be curtailed, or it should be accelerated: thesis and antithesis, but no synthesis. Rather than picking a side, we should consider alternative rallying cries that place the focus where it belongs: humanity. To that end, I propose six maxims. The first is a famous quip from the Carthaginian general Hannibal: “I shall either find a way or make one.” With AI still at a very early stage, we have barely scratched the surface of its potential. AI can help us find paths that we couldn’t see before, and it can help us make new ones through the force of human creativity. Tools like ChatGPT, Copilot, and Pi are trained on material by and about people. Far from replacing us, they extend us. Imagine finding a previously indiscernible thread of insight that runs through Gödel, Escher, Bach, Caravaggio, Rousseau, and Vivaldi; or a thread tying together the ingredients you just happen to have in your kitchen. A vast collection of human creation and past contributions hangs before us like an expanding tapestry, and we now have the tools to do more with it than any previous generation ever could. The second maxim is: “We are symbols, and inhabit symbols.” That is how Ralph Waldo Emerson described our use of language to comprehend, explain, and shape the world. We humans have always relied on tools, and that is what symbols are. They enable us to create things that did not exist before and do not occur naturally. Consider the griffin, with the head and wings of an eagle and the body of a lion. It is a human creation that reflects some reality we want to see in the world. Humans created griffins for uniquely human reasons. AI is no different. True, many imaginative creations – from Mary Shelley’s monster in Frankenstein to James Cameron’s killer cyborg in Terminator – are meant to be cautionary. We naturally feel fear when initially encountering “the other” or “the new.” But the griffin reminds us that we can convert fear into a sense of majestic possibility. Ultimately, humans are both the creators and the products of their symbols, culture, environment, and decisions. Together with AI, we can create more griffins. The third maxim is to build cathedrals, as these ennoble our efforts and turn mere groupings of humanity into fellowships. Actual cathedrals are some of humankind’s most awe-inspiring creations, making it only fitting that we now refer to missions like the Apollo moon landing as “cathedral projects.” How great would it be if these were as much a part of our everyday lives as cathedrals are in European cities? Such projects require many sets of hands, working in concert across regions, disciplines, and sometimes even generations. As the writer and aviator Antoine de Saint-Exupéry wrote, “A cathedral is built with stones; it is made up of stones; but the cathedral ennobles each stone, which becomes a cathedral stone.” Scientific discoveries and technological innovations are stones in the cathedral of human progress. The stories of the telescope, the radio, the car, the elevator, the airplane, and – now – AI follow a similar pattern.

Châm ngôn cho thời đại AI Reid Hoffman. Dự án Syndicate. Ngày 27 tháng 5 năm 2024. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số. Quá thường xuyên, các cuộc tranh luận về công nghệ, đổi mới và tiến bộ rơi vào sự phân đôi thô sơ - con người so với máy móc, không tưởng so với dystopia - làm xao lãng vấn đề trước mắt. [Thuật ngữ "không tưởng so với dystopia" trong bối cảnh này đề cập đến việc đơn giản hóa quá mức các cuộc tranh luận về công nghệ thành hai kết quả cực đoan: một tương lai hoàn hảo, lý tưởng hoặc một thảm họa, áp bức. Cụm từ này cho thấy rằng tư duy nhị phân này làm xao lãng các cuộc thảo luận có ý nghĩa và sắc thái hơn về cách điều hướng sự phức tạp của tiến bộ công nghệ và các tác động trong thế giới thực của nó.] Thay vì cố định vào các cực đoan, chúng ta nên áp dụng một cái nhìn sắc thái và thông tin lịch sử hơn về các công cụ của chúng ta và về chính chúng ta. Các cuộc tranh luận về công nghệ ngày càng được giảm xuống thành sự phân đôi rõ ràng. Trí tuệ nhân tạo nên được hạn chế, hoặc nó nên được tăng tốc: luận điểm và phản đề, nhưng không tổng hợp. Thay vì chọn một bên, chúng ta nên xem xét các tiếng kêu tập hợp thay thế đặt trọng tâm vào nơi nó thuộc về: nhân loại. Để đạt được mục đích đó, tôi đề xuất sáu câu châm ngôn. Đầu tiên là một câu châm biếm nổi tiếng của tướng Carthage Hannibal: "Tôi sẽ tìm ra cách hoặc tạo ra một cách." Với AI vẫn còn ở giai đoạn rất sớm, chúng ta hầu như không làm trầy xước bề mặt tiềm năng của nó. AI có thể giúp chúng ta tìm ra những con đường mà chúng ta không thể nhìn thấy trước đây và nó có thể giúp chúng ta tạo ra những con đường mới thông qua sức mạnh sáng tạo của con người. Các công cụ như ChatGPT, Copilot và Pi được đào tạo về tài liệu bởi con người và về con người. Thay vì thay thế chúng tôi, họ giúp chúng tôi phát triển. Hãy tưởng tượng tìm thấy một sợi chỉ sâu sắc không thể nhận thấy trước đây chạy qua Gödel, Escher, Bach, Caravaggio, Rousseau và Vivaldi; hoặc một sợi chỉ buộc các thành phần bạn tình cờ có trong nhà bếp của bạn. Một bộ sưu tập khổng lồ về sự sáng tạo của con người và những đóng góp trong quá khứ treo trước mắt chúng ta như một tấm thảm mở rộng, và bây giờ chúng ta có các công cụ để làm nhiều hơn với chúng hơn bất kỳ thế hệ nào trước đây có thể. Câu châm ngôn thứ hai là: "Chúng ta là biểu tượng, và sống trong các biểu tượng." Đó là cách Ralph Waldo Emerson mô tả việc sử dụng ngôn ngữ của chúng ta để hiểu, giải thích và định hình thế giới. Con người chúng ta luôn dựa vào các công cụ, và đó là những gì các biểu tượng là. Chúng cho phép chúng ta tạo ra những thứ không tồn tại trước đây và không xảy ra một cách tự nhiên. Hãy xem xét Griffin, với đầu và cánh của một con đại bàng và cơ thể của một con sư tử. Đó là một sáng tạo của con người phản ánh một số thực tế mà chúng ta muốn thấy trên thế giới. Con người tạo ra Griffin vì những lý do độc đáo của con người. AI cũng không ngoại lệ. Thật vậy, nhiều sáng tạo giàu trí tưởng tượng - từ quái vật của Mary Shelley trong Frankenstein đến người máy giết người của James Cameron trong Terminator - đều có ý nghĩa cảnh báo. Chúng ta tự nhiên cảm thấy sợ hãi khi ban đầu gặp phải "người khác" hoặc "người mới". Nhưng Griffin nhắc nhở chúng ta rằng chúng ta có thể biến nỗi sợ hãi thành cảm giác về khả năng hùng vĩ. Cuối cùng, con người vừa là người sáng tạo vừa là sản phẩm của các biểu tượng, văn hóa, môi trường và quyết định của họ. Cùng với AI, chúng ta có thể tạo ra nhiều Griffin hơn. Câu châm ngôn thứ ba là xây dựng các nhà thờ chính tòa, vì những điều này làm cho những nỗ lực của chúng ta trở nên cao quý và biến các nhóm nhân loại đơn thuần thành mối thông công. Các nhà thờ thực tế là một trong những sáng tạo đầy cảm hứng nhất của nhân loại, làm cho nó chỉ phù hợp khi bây giờ chúng ta gọi các nhiệm vụ như hạ cánh xuống mặt trăng Apollo là "dự án nhà thờ". Sẽ tuyệt vời biết bao nếu đây là một phần trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta cũng như các nhà thờ chính tòa ở các thành phố châu Âu?