Thinktank công nghệ

Thảo luận trong 'Vietnam StartUp' bắt đầu bởi PhucDuc.vn, 6/12/17.

  1. PhucDuc.vn

    PhucDuc.vn Administrator Thành viên BQT

    FPT phát triển công nghệ AI, Blockchain cùng đối tác Nhật Bản
    FPT và Viện Nghiên cứu Daiwa (Nhật Bản) sẽ hợp tác nghiên cứu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI), tự động hoá hay Blockchain

    Trí tuệ nhân tạo và Blockchain là hai công nghệ nổi bật trong cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư. Một trong những ứng dụng của AI là chatbot, cho phép trò chuyện thông minh với người dùng, có thể tự động trả lời câu hỏi hoặc xử lý tình huống. Trong khi đó Blockchain được biết đến là công nghệ quan trọng của tiền điện tử Bitcoin và nó còn rất nhiều tiềm năng để áp dụng vào giáo dục, y tế, tài chính, ngân hàng...

    Ngày 5/12, Tập đoàn FPT và Viện Nghiên cứu Daiwa (DIR), thành viên của Daiwa Secrurity, đã ký kết thoả thuận hợp tác chiến lược trong việc nghiên cứu, phát triển các giải pháp công nghệ mới. Trọng tâm được hai bên hướng tới là trí tuệ nhân tạo, tự động hoá quy trình dựa trên trí tuệ nhân tạo (RPA), nhận diện hình ảnh và phân tích dữ liệu theo thời gian thực và Blockchain

    [​IMG]
    FPT sẽ cùng DIR nghiên cứu phát triển trí tuệ nhân tạo, Blockchain

    Cụ thể trong mảng AI, FPT và DIR sẽ cùng nghiên cứu và phát triển dịch vụ chatbot cho tập đoàn Nhật Bản. Hạ tầng công nghệ dịch vụ chatbot sẽ do FPT cung cấp, trong khi đó DIR sẽ cử chuyên gia công nghệ sang Việt Nam hỗ trợ phát triển các công cụ và quy trình cho dịch vụ chatbot sử dụng tiếng Nhật. Hiện chatbot của FPT hỗ trợ tiếng Việt và tiếng Anh

    Nhằm đáp ứng linh hoạt nhu cầu của người dùng, FPT và DIR cũng sẽ nghiên cứu phát triển các hệ thống tích hợp công nghệ trí tuệ nhân tạo và hỗ trợ đa giao diện, áp dụng công nghệ tự động hóa quy trình dựa trên trí tuệ nhân tạo (RPA) để tiết kiệm nguồn nhân lực

    Trong khi đó, các kết quả nghiên cứu và ứng dụng của FPT về công nghệ nhận diện hình ảnh và phân tích dữ liệu theo thời gian thực sẽ được áp dụng vào một số lĩnh vực trong ngành tài chính. Từ 2016, tập đoàn Việt Nam đã thành lập đơn vị chuyên nghiên cứu phát triển các giải pháp công nghệ cho ôtô và đến 10/2017 thì xe tự hành của FPT đã chính thức lăn bánh thử nghiệm

    "Đây là lần đầu tiên FPT hợp tác với một viện nghiên cứu hàng đầu Nhật Bản để cùng phát triển các công nghệ hiện đại", ông Trương Gia Bình, Chủ tịch FPT, cho biết. "Trong cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư, tốc độ là nhân tố quyết định sự thành bại. Sự hợp lực giữa FPT và DIR chính là động lực để chúng ta đẩy nhanh tốc độ phát triển của công nghệ và nhanh chóng đưa các giải pháp, ứng dụng dựa trên những công nghệ mới nhất do hai bên nghiên cứu vào hoạt động thực tiễn của các doanh nghiệp trên phạm vi toàn cầu"

    "Việt Nam ủng hộ mạnh mẽ việc tăng cường năng lực tiếp cận cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư", ông Nguyễn Thành Hưng, Thứ trưởng Bộ Thông tin và Truyền thông, phát biểu tại lễ ký kết. "Việt Nam hiện đứng đầu về chỉ số kinh tế ứng dụng di dộng trong sáu nước phát triển nhất khu vực ASEAN. Khoảng 60% dân số Việt Nam dưới 35 tuổi có khả năng tiếp cận nhanh công nghệ mới và khoảng 52% dân số sử dụng Internet. Tôi cho rằng đây là điều kiện thuận lợi để các doanh nghiệp CNTT triển khai các chương trình nghiên cứu phát triển và ứng dụng các công nghệ mới vào mọi mặt của đời sống xã hội"

    DIR là thành viên của Tập đoàn Chứng khoán Daiwa. Công ty chịu tránh nhiệm nghiên cứu, tư vấn và phát triển các giải pháp công nghệ cho Daiwa Security, công ty chứng khoán lớn thứ hai của Nhật Bản. DIR tập trung nghiên cứu và phát triển các giải pháp dựa trên trí tuệ nhân tạo như dịch vụ tương tác trả lời tự động, dự báo giá chứng khoán...

    Là công ty công nghệ hàng đầu Việt Nam, FPT đang cung cấp dịch vụ cho gần 500 khách hàng trên phạm vi toàn cầu. Hiện FPT có mặt tại 21 quốc gia và quy mô nhân lực khoảng 30.000 người. FPT là công ty CNTT 100% vốn Việt Nam đầu tiên tại Nhật Bản khi chính thức thành lập FPT Japan vào 11/2005

    Đình Nam
     
  2. PhucDuc.vn

    PhucDuc.vn Administrator Thành viên BQT

    Doanh nhân kinh doanh trí tuệ nhân tạo

    [​IMG]

    Các tỷ phú sở hữu tài sản nghìn tỷ đô đầu tiên trên thế giới sẽ là những người làm chủ trí tuệ nhân tạo (AI) và họ áp dụng nó theo những cách chúng ta không bao giờ nghĩ đến

    Jeff Bezos hiện nay đang là người giàu nhất thế giới với khối tài sản lên tới 108 tỷ USD. Theo một đánh giá, ông chủ Amazon sẽ trở thành người sở hữu tài sản nghìn tỷ đô đầu tiên trên thế giới. Tuy nhiên, trong một diễn đàn gần đây, tỷ phú tự thân Mark Cuban đã dự đoán rằng “nghìn tỷ phú” đầu tiên của thế giới sẽ là các doanh nhân làm việc với trí thông minh nhân tạo

    “Các nghìn tỷ phú đầu tiên trên thế giới sẽ là những người làm chủ trí tuệ nhân tạo (AI) và họ áp dụng nó theo những cách chúng ta không bao giờ nghĩ đến”, nhà đầu tư nổi tiếng trên chương trình truyền hình Shark Tank của ABC chia sẻ

    [​IMG]

    Cuban cho biết, các bộ xử lý máy tính nhanh hơn và lượng dữ liệu lớn hơn theo cấp số nhân đã tạo ra nhu cầu sử dụng trí thông minh nhân tạo cho các ngành công nghiệp mới như bảo hiểm

    “Chúng ta hãy cùng đợi xem những sự tiến bộ công nghệ trong mười năm tới và so sánh với 30 năm đã qua. Đó sẽ thực sự là kỉ nguyên của công nghệ và trí tuệ nhân tạo. Dù bạn đang học ngành gì đi chăng nữa, nếu bạn không bắt kịp sự phát triển của công nghệ, bạn sẽ trở thành kẻ thất bại trong kỉ nguyên mới. Chúng ta đang trải qua quá trình mà mọi thứ sẽ được tự động hoá”, Cuban nói

    Theo Cuban, những công việc mơ ước và kĩ năng cần trang bị khi tham gia lực lượng lao động cũng sẽ thay đổi. Robot sẽ dần thay thế con người trong hầu hết công việc từ tay chân cho tới sử dụng trí óc đơn giản. Vì vậy, để thích nghi với thế giới mới, con người phải thay đổi bản thân để hòa nhập và tận dụng trí tuệ nhân tạo

    Hoài Thu
     
    Chỉnh sửa cuối: 29/7/18
  3. PhucDuc.vn

    PhucDuc.vn Administrator Thành viên BQT

    Các quốc gia mở đều có nền khoa học mạnh
    Điều gì làm nên sức mạnh khoa học của một quốc gia ? Caroline S. Wagner và Koen Jonkers đã tìm thấy mối tương quan rõ ràng giữa tầm ảnh hưởng khoa học của một quốc gia và các mối liên kết mà nó tạo ra với các nhà nghiên cứu quốc tế

    [​IMG]
    Anh là một trong số những quốc gia có tính mở cao và có nhiều nghiên cứu có ảnh hưởng cao
    Signe Ratso, phó tổng giám đốc Nghiên cứu và đổi mới sáng tạo của Hội đồng châu Âu còn đi xa hơn khi trả lời Science|Business trong hội nghị thường niên vào ngày 4/6/2018, ông gọi hợp tác quốc tế trong nghiên cứu là “một công cụ của quyền lực mềm”, ví dụ việc châu Âu thiết lập chương trình nghiên cứu châu Âu Horizon cũng là cách ủng hộ chính sách thương mại và phát triển của châu Âu

    Tăng cường đầu tư cho R&D có phải là tất cả ?

    Các dự án quốc tế chiếm ít nhất 20% kinh phí đầu tư cho khoa học của một quốc gia, ở một số quốc gia, con số này lên tới 50%. Số lượng các bài báo có đồng tác giả là những nhà nghiên cứu quốc tế tăng nhanh trong những năm gần đây. Theo tính toán của hai nhà nghiên cứu Caroline S. Wagner và Koen Jonkers, trong vòng 20 năm, số lượng này đã tăng gấp đôi. Ngày càng có nhiều nhà nghiên cứu, nhiều quốc gia đang tham gia thiết lập các mối quan hệ quốc tế. Bằng chứng là các công trình nghiên cứu có thêm nhiều địa chỉ của các tác giả thuộc ít nhất hai quốc gia. Với những quốc gia hàng đầu thế giới, phần các công trình “chỉ dựa vào nội lực” đang suy giảm

    Vậy điều này đã đủ căn cứ chứng minh tác động của hợp tác quốc tế với nghiên cứu khoa học? Để làm rõ hơn vấn đề này, Caroline S. Wagner và Koen Jonkers đã phân tích dữ liệu về công bố và trích dẫn cũng như mức đầu tư cho khoa học của 36 quốc gia

    Vào năm 2016, họ đã hợp tác với Jeroen Baas, nhà khoa học phụ trách về dữ liệu của Elsevier, nhà xuất bản điều hành cơ sở dữ liệu trích dẫn Scopus, để kiểm tra gần 2,5 triệu công trình quốc tế đã được xuất bản vào năm 2013 trên mọi lĩnh vực và có giá trị trích dẫn trong vòng ba năm. Họ phân tích dữ liệu này dựa trên số lượng công bố quốc tế và chỉ số trích dẫn có trọng số riêng theo từng ngành (field-weighted citation index) - tỷ lệ giữa các trích dẫn trên thực tế từ các công bố quốc tế và số lượng trích dẫn trung bình từ toàn bộ công trình quốc tế tương tự khác – được phân bổ cho các quốc gia dựa trên vị trí của tác giả trong công trình (vì vậy trong trường hợp 2/3 tác giả trên một công bố thuộc Anh hoặc 1/3 thuộc Singapore thì tỷ lệ này được áp dụng để xác định sự đóng góp của hai quốc gia với bài báo)

    Ngoài yếu tố hợp tác quốc tế, các nhà nghiên cứu cho rằng tính cơ động của các nhà khoa học cũng là yếu tố ảnh hưởng. Ví dụ một nhóm tác giả trên Nature đã phân tích số liệu từ 14 triệu bài báo của gần 16 triệu nhà khoa học xuất bản từ năm 2008 đến năm 2015 và nhận thấy, dù làm việc ở vùng đất hay quốc gia nào thì các nhà khoa học có nhiều mối quan hệ quốc tế đều có xu hướng được trích dẫn nhiều hơn so với đồng nghiệp không cơ động của họ. Vì thế, Caroline S. Wagner và Koen Jonkers đã xem xét cả những nhà nghiên cứu mới đến, các nhà nghiên cứu di cư và những người trở về quê hương trong tài liệu của Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế (OECD). Các yếu tố này cũng chứng tỏ giữ một vị trí quan trọng trong mối quan hệ với độ mở trong khoa học của một quốc gia

    Việc phân tích dữ liệu này đem lại một số kết quả thú vị: Nếu xét về số lượng các bài báo thì Mỹ và Trung Quốc hoàn toàn chiếm ưu thế nhưng nếu xét về số lượng “những bài báo quốc tế” – bài báo có tác giả đa quốc gia, thì Mỹ vẫn dẫn đầu, tiếp theo là Anh, thứ ba mới là Trung Quốc, và tiếp sau là những quốc gia khác như Đức, Pháp và Canada. Khi xét đến tỷ lệ phần trăm đóng góp của các quốc gia trong những bài báo có tác giả thuộc nhiều quốc gia thì Thụy Sĩ là nơi có nhiều kết nối khoa học với nhiều quốc gia nhất với tỷ lệ 42%, tiếp theo là Bỉ 38%, Singapore 37%, Áo 36% và Đan Mạch, Hà Lan và Thụy Điển cùng 34%. Nếu xét đến tác động của các bài báo “đa quốc gia” thì Singapore vượt qua cả Mỹ, sau hai quốc gia này lần lượt là Thụy Điển, Bỉ, Thụy Sĩ và Hà Lan (Trước đó, trong một công bố dựa trên dữ liệu xuất bản trong vòng 20 năm từ 1990 đến 2011 trên PLOS năm 2015, Caroline S. Wagner và đồng nghiệp cũng phát hiện ra xu hướng: các bài báo “đa quốc gia” được trích dẫn nhiều hơn các bài báo có tác giả từ một quốc gia)

    Khi đánh giá mối tương quan giữa việc đầu tư cho R&D của chính phủ (theo dữ liệu của OECD và Eurostat – văn phòng thống kê của EU) và độ mở của nền khoa học của các quốc gia nhỏ, Caroline S. Wagner và Koen Jonkers đã sử dụng các phân tích về hệ số tương quan Pearson (Pearson correlation) để so sánh định lượng trên diện rộng, như so sánh công bố quốc tế của Mỹ với Singapore. Họ nhận thấy ngân sách chi cho R&D có mối quan hệ chặt chẽ với số lượng công bố: kinh phí đầu tư càng lớn thì số bài báo càng nhiều (tính cả bài báo một tác giả, đồng tác giả và có tác giả quốc tế), tuy nhiên mối liên quan giữa đầu tư ngân sách và ảnh hưởng của bài báo lại ở mức thấp. Điều đó cho thấy, việc đầu tư cho R&D của chính phủ chưa chắc đã đem đến những bài báo được nhiều trích dẫn hơn

    Mối tương quan giữa tính mở và trích dẫn của các công trình hết sức chặt chẽ, điều này không phụ thuộc kinh phí đầu tư cho R&D hay tổng số bài báo được xuất bản. Singapore, Anh, Hà Lan, Thụy Sĩ, Thụy Điển và Đan Mạch là những quốc gia có tính mở cao và có nhiều nghiên cứu có ảnh hưởng cao. Họ dường như được “hưởng lợi” nhiều nhất từ việc có thêm nhiều nhà khoa học ngoài quốc gia tham gia nghiên cứu thông qua việc thiết lập mối hợp tác quốc tế. Bên cạnh đó thì Nga, Thổ Nhĩ Kỳ hay Ba Lan, Trung Quốc, Nhật Bản, Latvia, Lithuania, Czech và Hàn Quốc – trái ngược với chờ đợi bởi tỷ lệ đầu tư cho R&D tính theo GDP của Hàn Quốc cao hơn hầu hết các quốc gia khác, trong đó có cả Mỹ - lại là những quốc gia có tính mở thấp và ảnh hưởng thấp

    Trong số 33 quốc gia mà các nhà nghiên cứu khảo sát thì chỉ có 4 quốc gia tuy có điểm số cao về ảnh hưởng khoa học nhưng lại có độ mở thấp hơn nhiều quốc gia khác, như Mỹ, Ý, Tây Ban Nha và Phần Lan và chỉ có hai quốc gia là Hungary và Mexico là ngược lại, độ mở cao và ảnh hưởng thấp

    Độ mở trong chính sách khoa học

    Nghiên cứu của Caroline S. Wagner và Koen Jonkers cho thấy độ mở của quốc gia liên quan chặt chẽ đến ảnh hưởng khoa học. Ví dụ châu Âu là nơi có nhiều học bổng và có chính sách khuyến khích hợp tác quốc tế. Các quốc gia EU đều triển khai các biện pháp tăng cường hệ thống nghiên cứu trong nước cùng với việc thúc đẩy mối hợp tác quốc tế. Các chương trình Khung EU được thiết lập cũng vì mục tiêu đó và một trong những mục đích hiện nay trong chính sách nghiên cứu của EU là tạo điều kiện để “mở với thế giới” nhiều hơn

    Việc phân tích trích dẫn trong công trình khoa học của các quốc gia EU cho thấy họ mở rộng ảnh hưởng của mình nhiều hơn Mỹ và cùng với Mỹ, ảnh hưởng về khoa học của họ lớn hơn Trung Quốc, dẫu cho các bài báo có sức ảnh hưởng cao của cường quốc khoa học châu Á này đang tăng lên nhanh chóng. Một số quốc gia khác có chính sách khuyến khích độ mở trong nghiên cứu cũng có được sự ảnh hưởng cao, ví dụ như Singapore và Australia

    Mặc dù có một số ý kiến cho rằng bài báo được trích dẫn nhiều không đồng nghĩa với chất lượng hay tầm quan trọng nhưng nó cũng cho thấy sự ghi nhận và bắt nhịp với đời sống nghiên cứu quốc tế. Nhờ đó, những quốc gia có công trình được nhiều trích dẫn cũng thấy được sự chú ý của cộng đồng khoa học quốc tế với nghiên cứu của mình

    Vậy làm gì để các quốc gia có thể duy trì độ mở trong chính sách khoa học và khuyến khích hợp tác quốc tế? Jonathan Adams, cựu giám đốc đánh giá nghiên cứu của Thomson Reuters và cố vấn quản lý nghiên cứu của thành phố Leeds, Anh cho rằng, các chính phủ có thể tập trung vào ba vấn đề

    Thứ nhất, trong thời đại Dữ liệu lớn được chia sẻ rộng rãi, lợi thế thuộc về ai có đủ kỹ năng để khai thác tri thức chứ không phải là ai sở hữu chúng. Và sự khan hiếm các nhà nghiên cứu có thể dẫn đến “cuộc chiến toàn cầu để tranh giành tài năng”. Vì vậy các chính phủ cần cung cấp và bảo đảm các điều kiện tốt nhất để thu hút và hỗ trợ các nhà khoa học xuất sắc, nếu không các tài năng khoa học sẽ tìm đến những nơi biết trọng dụng họ

    Thứ hai, ưu đãi của chính phủ phải đủ khả năng đưa các trường đại học gia nhập các mạng lưới hợp tác quốc tế. Ví dụ các dự án cần nhiều tổ chức tham gia có thể được công nhận trong các hệ thống đánh giá chất lượng nghiên cứu (như Khung Nghiên cứu xuất sắc của Anh-UK Research Excellence Framework). Việc hiểu thấu đáo nghiên cứu đang triển khai của các nền kinh tế mới nổi sẽ bị hạn chế nêu thiếu sự gắn kết và hợp tác thiết thực. Từ lâu, chúng ta đã biết, chỉ trông cậy vào việc hợp tác làm ra những bài báo sẽ không tạo ra hiệu quả trong chuyển giao tri thức

    Thứ ba, hợp tác cần được thực hiện giữa các nhà khoa học châu Âu, Mỹ với các đồng nghiệp ở các phòng thí nghiệm châu Á và Nam Mỹ. Các nền kinh tế già cỗi không chỉ phụ thuộc vào việc chào đón các nhà khoa học nước ngoài xuất sắc đến phòng thí nghiệm của mình nữa. Việc duy trì một lượng nhà khoa học tài năng là cần thiết nhưng chưa đủ, cần phải có nhiều chương trình trao đổi học giả. Hà Lan đã đạt được thành công là nhờ tạo điều kiện cho các nhà nghiên cứu của họ cơ động hơn, dù nguồn kinh phí đầu tư cho nghiên cứu thấp hơn Anh và Mỹ

    Lo ngại về tính mở thay đổi

    Tiêu chí “Mở với thế giới”, một trong ba trụ cột của chương trình nghiên cứu châu Âu Horizon Europe trong 4 năm qua đã bị thay đổi (hai trụ cột còn lại là Khoa học mở và Đổi mới mở). Theo quy định mới, từ năm 2021, “các quốc gia thứ 3” không thuộc EU như Canada, Nhật Bản và Nam Phi sẽ phải có đóng góp để được tham gia Horizon Europe, ngược lại họ sẽ có một thỏa thuận tự do thương mại với châu Âu và một thỏa thuận theo chương trình đặc biệt (programme-specific agreement). Vì thế, với lợi thế thu được tương đương với những gì phải đóng góp, các quốc gia này sẽ giữ được sự cân bằng về kinh phí

    Khoản ngân sách dành cho những nghiên cứu giữa các quốc gia EU với các quốc gia ngoài EU đang sụt giảm khi chỉ còn 2,5% ngân sách chung trong Horizon 2020, trong khi Chương trình Khung 7 trước đây ghi là 4.3 %. Thay đổi này khiến các nhà khoa học châu Âu lo ngại sẽ làm giảm sự kết nối với các nhà khoa học tài năng ngoài EU. Hiện nay, 73% công bố quốc tế, 70% bằng phát minh, sáng chế đều thuộc về các tác giả ngoài EU

    Maryline Maillard, cố vấn KH&CN của Thụy Sĩ tại EU cho rằng nếu EU quyết định áp dụng các quy định mới thì “tiêu chí phải rõ ràng, minh bạch và công bằng” và “chỉ nên áp dụng trong các trường hợp đặc biệt.” Theo quan điểm của bà, không nên hạn chế sự tham gia của những quốc gia khác, ví dụ nhiều nước châu Phi hay châu Á mong muốn tham gia vào các chương trình nghiên cứu của EU nhưng bị hạn chế bởi nguồn lực đầu tư và vì vậy EU sẽ lỡ cơ hội kết nối với nhiều nhà khoa học tài năng. Alexander Cooke - cố vấn Khoa học, đổi mới sáng tạo và công nghiệp của Australia tại EU, quốc gia bị ảnh hưởng vì quy định mới, nhấn mạnh đến việc EU cần nhận thấy sự tham gia của họ là cần thiết cho một dự án khoa học, do đó cần phải xác định tiêu chí là “quốc gia có khả năng xuất sắc trong khoa học” hoặc “nền khoa học có nhiều ảnh hưởng”…

    Thanh Nhàn
     
  4. PhucDuc.vn

    PhucDuc.vn Administrator Thành viên BQT

    Đội quân dán nhãn phía sau tham vọng AI của Trung Quốc
    Các công nhân đang miệt mài ghi nhãn cho từng ảnh, video để phục vụ cho giấc mơ dẫn đầu thế giới về AI của chính quyền

    Thay vì diễn ra trong những tòa cao ốc tại thành phố lớn như Thâm Quyến hay Bắc Kinh, một số công việc quan trọng trong quá trình thúc đẩy và hoàn thành các mục tiêu công nghệ của Trung Quốc lại diễn ra trong một nhà máy xi măng cũ ở tỉnh Hà Bắc. Nơi đó, giữa sân vẫn còn một máy trộn bê tông không hoạt động. Còn ở nhà kho bên cạnh, các hộp đồ ăn nhanh được xếp từng chồng

    Bên trong, Hou Xiameng đang điều hành một công ty về trí tuệ nhân tạo (AI) có tên Yunzhi. Nhân viên là khoảng hai chục người trẻ tuổi, liên tục xem ảnh và video, sau đó ghi nhãn về tất cả mọi thứ họ nhìn thấy. Đó có thể là một chiếc xe hơi, đèn giao thông, bánh mì, sữa hay sôcôla, đôi khi là những thứ trông giống như một người đang di chuyển

    "Tôi từng nghĩ rằng máy móc là thiên tài", cô Hou, 24 tuổi, nói. "Bây giờ tôi biết chúng tôi chính là lý do cho sự thiên tài của chúng"

    [​IMG]
    Bên ngoài công ty xử lý dữ liệu Yunzhi ở thành phố Nangongshi của Hou Xiameng

    Ở Trung Quốc, quốc gia được mệnh danh là công xưởng của thế giới, một thế hệ những người lao động mới với thu nhập thấp đang lắp ráp nền móng của tương lai. Một loạt công ty khởi nghiệp ở các thành phố nhỏ nổi lên để phụ trách việc xử lý hình ảnh từ hệ thống camera giám sát khổng lồ của chính phủ. Nếu coi Trung Quốc là "Ả-Rập Xê-Út về dữ liệu", các doanh nghiệp này như những nhà máy lọc dầu, biến dữ liệu thô thành nhiên liệu để cung cấp năng lượng cho tham vọng AI của chính phủ

    Nhìn từ bên ngoài, Trung Quốc và Mỹ đang cạnh tranh cho ngôi vị dẫn đầu về trí tuệ nhân tạo. Quốc gia châu Á có những lợi thế nhất định. Với sự hỗ trợ của chính phủ, số lượng các công ty khởi nghiệp về công nghệ ở Trung Quốc chiếm 1/3 toàn cầu trong năm 2017, vượt qua Mỹ

    Nhờ thói quen và chính sách lỏng lẻo về quyền riêng tư, các công ty Internet Trung Quốc có thể thu thập dữ liệu nhiều hơn cả Facebook, Google hay Amazon bởi người dân tại đây sử dụng điện thoại di động vào mọi việc từ mua sắm, trả tiền ăn cho tới đặt vé xem phim. Chính quyền nước này tin sẽ đứng số một về trí tuệ nhân tạo vào năm 2030

    Tuy nhiên, dữ liệu có lớn và đầy đủ tới đâu cũng sẽ vô dụng nếu không được phân tích và thống kê. Đó là lý do cho sự tồn tại của những công ty như của Hou Xiameng. Các nhãn dữ liệu được gắn là khởi nguồn sức mạnh của cả một ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo đang phát triển

    [​IMG]
    Bên trong văn phòng làm việc của Yunzhi

    "Chúng tôi là công nhân xây dựng trong thế giới số", Yi Yake, đồng sáng lập của một công ty ghi nhãn dữ liệu ở huyện Giáp, tỉnh Hà Nam, cho biết. "Công việc của chúng tôi là xếp từng viên gạch một. Không có chúng tôi xếp gạch, họ không thể xây dựng những tòa nhà chọc trời"

    Dù AI là hệ thống có khả năng học hỏi và giỏi trong những tính toán phức tạp, chúng lại có khả năng nhận thức không bằng một đứa trẻ 5 tuổi. Trẻ nhỏ biết một con chihuahua hay một con béc-giê khổng lồ đều là chó. Chúng có thể không phân biệt được xe bán tải của Ford với xe "con bọ" Volkswagen Beetle, nhưng hiểu cả hai đều là xe hơi

    AI phải được dạy để biết điều đó. Nó phải phân tích một lượng lớn ảnh và video được gắn nhãn trước khi nhận ra một con mèo đen và một con mèo trắng là hai con mèo. Đây là công việc hàng ngày của công nhân tại các nhà máy xử lý dữ liệu. Họ còn được gọi là tagger (người gắn nhãn thẻ)

    AInnovation, một công ty về AI ở Bắc Kinh, áp dụng công nghệ của mình vào hệ thống thu ngân tự động cho một chuỗi cửa hàng bánh. Người dùng có thể đặt bánh ngọt của họ dưới máy quét và thanh toán mà không cần sự trợ giúp của con người. Nhưng gần một phần ba thời gian, hệ thống gặp khó khăn khi phân biệt bánh nướng xốp với bánh rán và bánh thịt heo, do ảnh hưởng từ ánh sáng trong cửa hàng và chuyển động của con người. Với công việc này, các tagger có thể hoàn thành với độ chính xác 99%, theo Liang Rui, quản lý của AInnovation

    "Tất cả trí thông minh nhân tạo được xây dựng trên sức lao động của con người", Liang nói

    AInnovation có chưa đầy 30 tagger. Có lần, Liang cần dán nhãn cho khoảng 20.000 bức ảnh trong một siêu thị trong ba ngày. Họ phải thuê một xưởng xử lý dữ liệu bên ngoài và đơn vị này đã hoàn thành nó với chi phí chỉ vài nghìn USD

    [​IMG]
    Công nhân tại trụ sở của công ty Ruijin ở huyện Giáp, tỉnh Hà Nam

    "Chúng tôi như những dây chuyền lắp ráp cách đây 10 năm", Yi Yake, đồng sáng lập nhà máy xử lý dữ liệu ở Hà Nam, cho biết

    Các nhà máy như thế đang xuất hiện nhiều ở các khu vực hẻo lánh, nơi giá cả lao động và chi phí thuê văn phòng rẻ. Nhiều công nhân tại đây từng làm việc trong các dây chuyền lắp ráp hay xây dựng ở những thành phố lớn. Tuy nhiên, việc ít và thu nhập thấp khiến họ chuyển nghề. Nhiều người cũng muốn tìm việc ở gần nhà thay vì đi xa

    Yi năm nay 36 tuổi, từng thất nghiệp. Trong thời gian khó khăn đó, ông đã nhận ra tiềm năng của lĩnh vực dán nhãn dữ liệu và Hà Nam là nơi hội đủ tiêu chuẩn về nhân công và chi phí để bắt đầu cho một công ty khởi nghiệp. Tháng 3/2018, ông và bạn bè thành lập Ruijin Technology. Công ty thuê văn phòng trong một khu công nghiệp với giá 21.000 USD một năm. Hiện công ty sử dụng 300 công nhân nhưng dự định mở rộng lên 1.000 người sau kỳ nghỉ Tết Nguyên đán sắp tới, khi nhiều người đi làm xa trở về nhà. Không giống các doanh nghiệp lớn khác, ông không lo lắng công ty sẽ thiếu việc làm

    "Các cỗ máy không đủ thông minh để tự dạy chính mình", ông nói

    Vấn đề của ông là việc thuê người. Ông trả lương công nhân từ 400-500 USD mỗi tháng, cao hơn mức trung bình ở địa phương. Nhưng nhiều người vẫn lo lắng khi tuyển dụng bởi họ bởi không biết gì về AI, số khác thì thấy công việc nhàm chán

    Jin Weixiang, 19 tuổi, cho biết sẽ bỏ việc ở Ruijin sau Tết để đi bán hàng. "Tôi là một người hướng ngoại và có khả năng giao tiếp", Jin nói. "Giờ tôi chỉ đang ghi nhãn để kiếm tiền"

    Nhưng đối với nhiều người khác, việc này vẫn tốt hơn so với làm trên các dây chuyền lắp ráp. "Công việc trước đây khá nhàm chán, ngày qua ngày lặp đi lặp lại", Yi Zhenzhen, 28 tuổi, từng làm tại một công ty linh kiện điện tử cho biết. "Bây giờ tôi phải sử dụng bộ não của mình một chút"

    Đa số các trường hợp, khách hàng không nói cho nhà máy xử lý dữ liệu biết ý nghĩa đơn hàng là gì. Một số khá dễ hiểu như ghi nhãn cho đèn giao thông, biển báo và người đi bộ, vì chúng thường để hỗ trợ hệ thống xe tự lái. Ghi nhãn nhiều loại hoa khác nhau có thể dùng cho công cụ tìm kiếm. Nhưng có khi Ruijin được giao nhiệm vụ ghi nhãn hình ảnh của hàng triệu miệng người. Yi nói ông không chắc nó là gì, đoán nó có thể liên quan tới nhận diện khuôn mặt

    [​IMG]
    Hou Xiameng, từng làm việc cho một công ty AI ở Bắc Kinh, nay về Hà Bắc để xây dựng công ty xử lý dữ liệu của riêng mình

    Khoảng gần 500 km về phía bắc của tỉnh Hà Bắc, Hou Xiameng rời khỏi nhà máy để về nhà mẹ chồng. Sau khi tốt nghiệp, cô sống và làm việc ở Bắc Kinh, cho một công ty nổi tiếng về AI và nhận diện khuôn mặt. Nhưng cuộc sống tại thủ đô quá khó khăn và tốn kém. Cô và chồng chưa cưới, Zhao Yacheng, quyết định chuyển về quê và xây dựng nhà máy xử lý dữ liệu. Cha mẹ cô hỗ trợ tiền mua máy tính và bàn làm việc. Hou đang cải tạo nhà kho bên cạnh để có thể thuê thêm 80 người nữa

    Giống như Yi, Hou không dành thời gian suy nghĩ về những tác động của công việc của mình. Cô không quan tâm rằng nó có giúp tạo nên một hệ thống kiểm soát con người ra sao và các tác động, hệ lụy có liên quan

    "Camera khiến tôi cảm thấy an toàn", cô nói. "Bây giờ chúng ta đang kiểm soát máy móc"

    Bảo Nam
     

Chia sẻ trang này