Lần đầu tiên kể từ thời điểm xuất hiện và gây sốt toàn cầu vào cuối năm 2022, lưu lượng truy cập (traffic) vào website ChatGPT sụt giảm gần 10% sau một tháng.
Theo Gizmodo, có vẻ như cơn sốt xung quanh chatbot AI bắt đầu hạ nhiệt. Lưu lượng truy cập vào website của ChatGPT chững lại vào tháng 5 và giảm mạnh trong tháng 6.
Hôm 3/7, SimilarWeb công bố báo cáo cho thấy lưu lượng truy cập trên toàn thế giới vào trang web ChatGPT của OpenAI tại địa chỉ chat.openai.com, bao gồm cả lưu lượng truy cập trên máy tính và thiết bị di động, đã giảm 9,7% trong tháng 6.
Chỉ riêng ở Mỹ, mức giảm ước tính là 10,3%. Đồng thời, lượng người dùng truy cập trên toàn thế giới vào trang web ChatGPT giảm 5,7%. Cũng theo số liệu của SimilarWeb, thời gian mọi người dành cho trang web giảm 8,5%.
Tất cả con số này đánh dấu sự sụt giảm lần đầu tiên sau 8 tháng, kể từ tháng 11/2022 khi OpenAI cung cấp ChatGPT cho người dùng toàn cầu thông qua nền tảng web.
“Việc ban lãnh đạo OpenAI có thất vọng về việc lưu lượng truy cập giảm hay không vẫn còn gây tranh cãi. Được ra mắt dưới dạng bản demo công nghệ, trang web ChatGPT chủ yếu đóng vai trò là công cụ thu hút khách hàng, tạo ra các cơ hội kinh doanh cho OpenAI, đưa công nghệ của họ vào các ứng dụng của doanh nghiệp khác”, David Carr, quản lý cấp cao của Similar Web viết trong báo cáo.
Tuy nhiên, trên thực tế không chỉ lưu lượng truy cập vào ChatGPT sụt giảm. Những đối thủ cạnh tranh của công cụ này cũng ghi nhận tình trạng chững lại.
David Carr nhận định rằng đó là dấu hiệu cho thấy người dùng giảm sự tò mò với chatbot AI, công cụ trí tuệ nhân tạo cần phải chứng minh được giá trị thực tế hơn.
Phân tích dữ liệu từ Sensor Tower, lượt tải xuống ứng dụng ChatGPT và Microsoft Bing trong tháng 6 sụt giảm 38% so với tháng trước đó.
Cùng với dấu hiệu chững lại sau thời gian bùng nổ mạnh mẽ, ChatGPT và các mô hình AI cũng gặp những vấn đề khác, Google Bard của Google vẫn đứng ở vị trí tăng trưởng và phát triển chậm nhất.
Một nghiên cứu của Đại học California Irvine và Đại học Texas Arlington phát hiện ra rằng việc huấn luyện GPT-3, mô hình ngôn ngữ lớn nền tảng của ChatGPT, cần 700.000 lít nước, sự lãng phí khổng lồ tương đương với việc người dùng phải đổ một chai nước cho mỗi cuộc trò chuyện.
Song song với đó, ChatGPT cũng phụ thuộc vào hoạt động huấn luyện của con người. Tại Mỹ, những người tham gia gắn nhãn dữ liệu, một khâu quan trọng để huấn luyện chatbot, được trả 15 USD/giờ.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Theo thông tin mới đây từ Nikkei, Samsung đưa ra dự báo là lợi nhuận sẽ giảm đến 96% trong Quý 2, thấp nhất sau 14 năm.
Mặc dù cơn sốt đầu tư trí tuệ nhân tạo (AI) được kỳ vọng thúc đẩy tăng trưởng ở lĩnh vực chip nhớ, nhưng hiện tại, điều đó chưa xảy ra.
Bằng chứng rõ ràng nhất là Samsung Electronics dự báo lợi nhuận giảm 96% trong quí 2, một dấu hiệu cho thấy nhà sản xuất chip nhớ hàng đầu thế giới chưa thể tận dụng nhu cầu từ lĩnh vực AI.
Chip nhớ đóng vai trò thiết yếu để vận hành các công cụ AI như ChatGPT của OpenAI (Mỹ), có thể đưa ra các câu trả lời tự nhiên và nhuần nhuyễn theo mệnh lệnh của người dùng.
Kết hợp với các con chip đồ họa (GPU) được sản xuất bởi các công ty như Nvidia, chip nhớ giúp tăng tốc thời gian tính toán, vì vậy, chúng là mảnh ghép quan trọng để xây dựng các ứng dụng AI phức tạp và xử lý nhanh hơn.
Tuy nhiên, cho đến nay, cuộc chạy đua phát triển các dịch vụ AI tạo sinh vẫn chưa đủ để khỏa lấp cơn suy thoái công nghệ rộng lớn hơn, vốn làm giảm doanh số chip bán dẫn, bao gồm cả chip nhớ.
Hôm 7-7, Samsung dự báo lợi nhuận hoạt động trong quí 2 chỉ đạt 600 tỉ won, tương đương 458 triệu USD, giảm 96% so với con số 14,1 nghìn tỷ won của cùng kỳ năm trước. Doanh thu của hãng trong quí 2 cũng được dự báo giảm 22% xuống còn 60 nghìn tỉ won.
Mức giảm doanh thu và lợi nhuận mạnh nhất diễn ra ở mảng chip nhớ. Các nhà phân tích ước tính mảng chip nhớ của Samsung sẽ ghi nhận khoản lỗ khoảng 3-4 nghìn tỉ won trong Quý 2.
SK Hynix, nhà sản xuất chip nhớ lớn thứ hai của Hàn Quốc, dự kiến báo lỗ hoạt động 2,8 nghìn tỉ won trong quí 2, với doanh thu giảm 53% so với cùng kỳ năm ngoái, xuống còn 6 nghìn tỉ won, theo FactSet.
Samsung và SK Hynix sẽ công bố thu nhập đầy đủ của họ vào cuối tháng này.
Trong cuộc họp báo thảo luận kết quả kinh doanh tuần trước, Sanjay Mehrotra, CEO của Micron Technology, nhà sản xuất chip nhớ lớn nhất của Mỹ, cho biết các công cụ AI tổng quát ChatGPT đã thúc đẩy nhu cầu chip nhớ và công suất lưu trữ cho máy chủ AI lên mức cao hơn dự kiến trong quí gần đây nhất. Nhưng trong quí kết thúc vào ngày 1-6, Micron báo cáo khoản lỗ ròng 1,9 tỷ USD và doanh thu giảm 57% so với cùng kỳ năm ngoái
Tổ chức Thống kê thương mại bán dẫn thế giới (WSTS) dự báo, trong năm nay, doanh thu toàn cầu cho tất cả các loại chip giảm khoảng 10%, xuống còn 515 tỷ USD theo.
Riêng hạng mục chip nhớ có thể chứng kiến mức sụt giảm doanh thu tồi tệ nhất trong số các loại chip chính, với doanh thu dự kiến giảm 35%, xuống còn 84 tỷ USD.
Giá chip nhớ bắt đầu giảm mạnh từ nửa cuối năm ngoái và tiếp tục trượt dốc trong năm nay do nguồn cung dư thừa. Trong quí 2, giá của hai chip nhớ chính là DRAM và NAND flash giảm theo quí lần lượt là 21% và 13%, theo ước tính của hãng nghiên cứu Bernstein Research.
Lạm phát và những bất ổn kinh tế vĩ mô đã khiến người tiêu dùng và doanh nghiệp giảm mạnh chi tiêu cho điện thoại thông minh, máy tính cá nhân và máy chủ, những lĩnh vực sử dụng nhiều chip nhớ nhất.
Nhưng triển vọng của chip nhớ sẽ tươi sáng hơn trong thời gian tới. AI sẽ hướng doanh số bán hàng nhiều hơn đến các loại chip nhớ thế hệ tiếp theo, và mang lại nhiều lợi nhuận hơn cho nhà sản xuất.
Các lãnh đạo trong ngành cho biết, xu hướng giảm doanh số của chip nhớ hiện nay có thể sớm kết thúc, khi khách hàng bắt đầu mua trở lại sau một thời gian điều chỉnh hàng tồn kho và cắt giảm sản xuất và đầu tư.
Samsung, SK Hynix và Micron đều đã ra mắt các chip DRAM thế hệ mới, được nhắm mục tiêu vào các hệ thống AI, được gọi là “bộ nhớ băng thông cao” (HBM). Cấu trúc của HBM bao gồm nhiều lớp DRAM xếp chồng lên nhau.
HBM có thể đóng gói thành một đơn vị sản phẩm với các GPU do Nvidia và các công ty khác sản xuất. Điều đó cho phép một lượng lớn dữ liệu di chuyển giữa bộ nhớ và bộ xử lý cùng một lúc. Thời gian để dữ liệu di chuyển giữa hai loại chip này cũng giảm, giúp cải thiện tốc độ và hiệu quả tính toán.
Theo SemiAnalysis, một công ty tư vấn ngành công nghiệp chip, HBM đắt hơn khoảng 5 lần so với chip DRAM tiêu chuẩn, mang lại tổng lợi nhuận lớn hơn cho các nhà sản xuất.
Hiện nay, HBM chiếm chưa đến 5% doanh thu chip nhớ trên toàn thế giới, nhưng dự kiến chiếm hơn 20% tổng doanh thu vào năm 2026.
SK Hynix là nhà cung cấp HBM hàng đầu cho Nvidia và kiểm soát khoảng một nửa thị trường vào năm ngoái, theo hãng nghiên cứu thị trường công nghệ TrendForce. Samsung chiếm 40% thị trường HBM và Micron chiếm 10% còn lại.
Giám đốc tài chính của SK Hynix, Kim Woo-hyun, dự báo doanh thu HBM của hãng trong năm 2023 sẽ tăng hơn 50% so với cùng kỳ năm trước và dự kiến tăng thêm trong những năm tới. Samsung cũng xem cuộc chạy đua phát triển các ứng dụng AI như ChatGPT là động lực tích cực cho nhu cầu chip nhớ trong tương lai.
Theo dự báo của các nhà phân tích của Citigroup, tỷ lệ doanh thu DRAM trên toàn thế giới liên quan đến AI sẽ tăng từ 16% trong năm nay lên 41% vào năm 2025.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF) dự báo AI có có thể thay thế 85 triệu vị trí việc làm vào năm 2025, cho thấy khả năng tác động mạnh mẽ lên xu hướng thị trường lao động của AI (trí tuệ nhân tạo).
Chia sẻ về các xu hướng công nghệ then chốt ảnh hưởng đến ngành công nghệ thông tin, một chuyên gia tư vấn chiến lược Công nghệ thông tin và Chuyển đổi số đánh giá, sự phát triển của Trí tuệ nhân tạo (AI) đã hoàn toàn thay đổi quy trình làm việc trước đây.
Theo báo cáo của McKinsey, tỷ lệ phần trăm thời gian của nhân viên có thể được tự động hóa bằng AI và các công nghệ khác được dự báo tăng lên 60-70%, so với tỉ lệ 50% trước đây.
Đặc biệt, vào năm 2022, hơn 50% tổ chức được khảo sát đã áp dụng AI trong ít nhất một đơn vị kinh doanh hay một bộ phận chức năng, cho thấy tiềm năng phát triển và ứng dụng to lớn của AI trong việc mở rộng quy mô hoạt động và năng lực sản suất.
Theo phân tích của Gartner, các dịch vụ công nghệ thông tin toàn cầu trong thị trường IoT có khả năng đạt 58 tỷ USD vào năm 2025, từ đó thúc đẩy nhu cầu ngày một gia tăng về nhân sự công nghệ thông tin.
Một trong số các xu hướng công nghệ đáng chú ý được chia sẻ trong báo cáo “IT Vertical Industry” của ManpowerGroup cho thấy ứng dụng “Vũ trụ ảo – Metaverse” không còn là viễn cảnh xa xôi. Công nghệ thực tế ảo (VR) có thể tiếp cận 700 triệu người dùng và phát triển thành thị trường trị giá 1,91 nghìn tỷ USD vào năm 2030.
An ninh mạng (cyber security) là một xu hướng đóng vai trò sống còn đối với tổ chức ngày nay. Bởi các biện pháp bảo mật nếu không được thực thi chặt chẽ có thể tạo ra các lỗ hổng an ninh mạng khiến doanh nghiệp thất thoát thông tin quan trọng, gây tổn thất khôn lường.
An ninh mạng vốn là mối họa tiềm tàng và hết sức tinh vi, đặc biệt khi các doanh nghiệp đang đối đầu với nhiều khó khăn hiện hữu trong bối cảnh suy thoái kinh tế.
“Các doanh nghiệp và tổ chức cần hết sức lưu ý vấn đề an ninh mạng, đặc biệt là khi họ triển khai các hoạt động chuyển đổi số mạnh mẽ hiện nay”.
Đại diện phòng Tuyển dụng Nhân sự cấp cao và Tư vấn Nhân sự của Manpower Việt Nam, cũng cho rằng công nghệ không ngừng thay đổi đồng nghĩa với yêu cầu liên tục cập nhật kỹ năng số cho người lao động.
Doanh nghiệp cần linh hoạt áp dụng các chương trình nâng cao kỹ năng, xây dựng chiến lược đào tạo dài hạn sao cho người lao động có thể đảm nhiệm tốt những công việc hiện tại và tương lai.
Sự bùng nổ ứng dụng công nghệ số, thiết bị thông minh và robot vào sản xuất kinh doanh hiện đang đặt ra thách thức đối với thị trường lao động còn nhiều hạn chế về kỹ năng như Việt Nam.
Hiện tỷ lệ lao động Việt Nam nói chung có trình độ cao chỉ chiếm 11% tổng lực lượng lao động, năng suất lao động thấp và khả năng ngoại ngữ còn nhiều hạn chế so với các nước trong khu vực như Thái Lan, Malaysia…
Dưới sự tăng tốc của chuyển đổi số, nhiều công việc truyền thống sẽ dần biến mất hoặc bị thay thế, trong khi nhiều vị trí mới sẽ ra đời.
Theo báo cáo The New Human Age của ManpowerGroup, hơn 80% doanh nghiệp đã tăng cường tập trung vào chuyển đổi số hậu Covid-19, khiến công nghệ số được đánh giá thuộc top ngành giàu tiềm năng phát triển nhất.
Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF) cũng dự báo AI có có thể thay thế 85 triệu vị trí việc làm vào năm 2025, cho thấy khả năng tác động mạnh mẽ lên xu hướng thị trường lao động của AI. Vì vậy, các chuyên gia cho rằng, nguồn nhân lực công nghệ thông tin cần phát triển lên tầm cao mới để có thể đáp ứng được nhu cầu thị trường, về cả số lượng và chất lượng.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Google vừa giới thiệu Google Ads Demand Gen và Video View mới, giải pháp quảng cáo dựa trên sức mạnh của trí tuệ nhân tạo (AI) để đơn giản hoá quá trình xây dựng và nhắm mục tiêu quảng cáo.
Theo đó, các tuỳ chọn quảng cáo mới của Google Ads là Demand Gen và Video View thông qua sức mạnh của AI sẽ cho phép nhà quảng cáo xây dựng các chiến dịch quảng cáo và nhắm mục tiêu quảng cáo (Targeting) một cách đơn giản hơn.
Các chiến dịch quảng cáo Google Ads Demand Gen cho phép các thương hiệu tối đa hóa việc sử dụng nội dung video và hình ảnh bằng cách chuyển chúng sang các định dạng quảng cáo khác nhau của Google, nhằm tối đa hóa phạm vi tiếp cận và thu hút các nhóm người dùng khác nhau.
Google Ads Demand Gen là gì?
“Với Google AdsDemand Gen, những nội dung (tài sản quảng cáo) hình ảnh và video hoạt động tốt nhất của thương hiệu sẽ được tích hợp trên hầu hết các điểm tiếp xúc với người dùng vốn tập trung vào yếu tố giải trí và trực quan nhất như YouTube, YouTube Shorts, Khám phá (Discover) và Gmail. Những sản phẩm này tiếp cận hơn 3 tỷ người dùng hàng tháng.”
Demand Gen cho phép người làm marketing quản lý các chiến dịch trên từng nền tảng, trong đó các yếu tố trong quảng cáo được sử dụng lại phù hợp với từng nền tảng (định dạng nội dung và quảng cáo).
Sau đó, marketer có thể nhắm mục tiêu quảng cáo bằng cách sử dụng AI của Google hoặc các phân khúc đối tượng tương tự (Lookalike Segments) trên danh sách đối tượng hiện có.
Bên cạnh giới thiệu Demand Gen, Google cũng sẽ ra mắt các chiến dịch quảng cáo Google Ads Video View mới, chiến dịch này sẽ cho phép các thương hiệu tối đa hóa số lượt xem từ các video phát trực tuyến (live-stream), trong nguồn cấp dữ liệu (feed) và cả từ YouTube Shorts, tất cả đều có trong một chiến dịch duy nhất.
“Trong thử nghiệm ban đầu, các chiến dịch Video View đã đạt được số lượt xem trung bình nhiều hơn 40% so với các chiến dịch tính phí trên từng lượt xem (cost-per-view).”
Về bản chất, các tuỳ chọn quảng cáo mới của Google cũng tương tự Facebook sẽ hướng đến việc đơn giản hoá quá trình nhắm mục tiêu quảng cáo, xây dựng quảng cáo thông qua AI, nhà quảng cáo giờ đây chỉ cần quan tâm đến yếu tố sáng tạo đầu vào, chất lượng sản phẩm hay ra quyết định dựa trên các kết quả có được.
Ngoài các giải pháp quảng cáo mới, Google cũng đang tìm cách cải thiện trải nghiệm mua sắm trực tuyến bằng AI tổng hợp mới được sử dụng để thử quần áo.
Theo Google:
“Việc thử quần áo trên môi trường ảo cho phép người dùng quan sát thực tế các mẫu khác nhau với các kích cỡ hay màu sắc khác nhau khi được mặc lên người.”
“Bắt đầu từ hôm nay, người mua sắm ở Mỹ hầu như có thể thử áo của phụ nữ từ các thương hiệu trên Google, bao gồm Anthropologie, Everlane, H&M và LOFT.”
Cuối cùng, Google cũng đã thêm các bộ lọc mới vào công cụ tìm kiếm cho phép người dùng thêm các điều kiện hay yêu cầu bổ dung khi tìm kiếm sản phẩm như: giá bán, màu sắc, các mẫu ưa thích…
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Baidu cho biết chatbot Ernie của họ đã vượt qua ChatGPT trong trong các bài kiểm tra đầu vào đại học, cấp bằng luật sư.
Ngày 27/6, trang chủ Baidu dẫn kết quả nghiên cứu được công bố trên tạp chí China Science Daily rằng mô hình AI tổng quát Ernie 3.5 dùng cho chatbot Ernie đã tăng khả năng suy luận lên gấp 17 so với bản tiền nhiệm 3.0.
Với nâng cấp này, Ernie vượt qua ChatGPT của OpenAI trong một số bài kiểm tra điểm chuẩn. Cụ thể, cả hai cùng thi các bài kiểm tra tuyển sinh đầu vào đại học và điều kiện để cấp bằng luật sư. AI của Baidu đều có thành tích tốt hơn đối thủ.
Tuy nhiên, đây đều là những bài kiểm tra bằng tiếng Trung. Khi chuyển sang tiếng Anh, chatbot của Trung Quốc lại thua siêu AI của phương Tây.
Trong bài kiểm tra AGIEval do Microsoft phát hành bằng tiếng Trung với hơn 13.000 câu hỏi trắc nghiệm thuộc 50 chủ đề khác nhau, Ernie 3.5 được 64,37 điểm trong khi ChatGPT được 40,27 điểm. Nhưng khi chuyển sang đề tiếng Anh, mô hình của OpenAI được 66,55 điểm còn AI của Baidu được 50,59 điểm.
Tiến sĩ Haifeng Wang, Giám đốc công nghệ của Baidu, cho biết, những cải tiến này cho thấy Ernie đã đạt được tiến bộ đáng kinh ngạc trong việc sáng tạo, hỏi đáp, suy luận cũng như viết mã.
“Bản nâng cấp sẽ tăng tốc đáng kể những cải tiến tiếp theo của mô hình Ernie 3.5. Siêu AI có thể giảm đáng kể chi phí đào tạo, sử dụng trong khi có thể nâng cao trải nghiệm người dùng”.
Ông Wang cho biết, để cải thiện hiệu năng của chatbot, đội ngũ kỹ sư đã dùng mô hình đào tạo song song, kết hợp dữ liệu điện toán có độ chính xác cao và mở rộng bằng plugin (phần mềm bổ trợ). Cùng với nguồn dữ liệu được tối ưu hóa, đội ngũ của Wang nói Ernie không chỉ thông minh hơn mà còn an toàn với người dùng.
“Ernie 3.5 còn có thêm một kỹ thuật gọi là cải tiến đoạn mã kiến thức. Mô hình này giúp phân tích các truy vấn của người dùng rồi xác định những nội dung có liên quan. Từ đó sử dụng biểu đồ tri thức và công cụ tìm kiếm để cho ra câu trả lời tương ứng cho người dùng”, ông Wang giải thích.
Thuật toán này giúp cải thiện khả năng hiểu biết của chatbot và tận dụng được kho tàng tri thức khổng lồ có sẵn trên Internet. Ngoài ra Ernie còn tăng khả năng logic, tính toán, học mã thông qua mô hình dữ liệu logic quy mô lớn.
Baidu cho biết, trong tương lai, siêu AI của họ sẽ tích hợp thêm nhiều plugin như Baidu Search – tìm kiếm thông tin theo thời gian thực, ChatFile – tóm tắt văn bản và hỏi đáp. Mô hình lắp ghép này cho phép Erine có được nhiều plugin chất lượng cao bên thứ ba.
Theo CNBC, những bước tiền của Ernie cho thấy AI của Baidu đã vươn lên dẫn đầu ở Trung Quốc chỉ sau 3 tháng ra mắt, vượt qua trí tuệ nhân tạo của Alibaba.
Ernie lần đầu được giới thiệu ngày 16/3, được mệnh danh là “ChatGPT của Trung Quốc”. Nhưng khi đó, Baidu khiến công chúng thất vọng vì màn trình diễn của CEO Robin Li chỉ có những câu hỏi và nội dung được chuẩn bị sẵn. Cùng lúc đó, đối thủ OpenAI đã nâng cấp lên GPT-4 và được Microsoft tích hợp vào công cụ tìm kiếm Bing cùng nhiều sản phẩm khác.
Khi đó, Reuters dẫn lời hai nhân viên Baidu cho biết hãng công nghệ Trung Quốc đã phải vật lộn để bắt kịp OpenAI và tinh chỉnh Ernie. “Chúng tôi chỉ có thể tự mình nghiên cứu. OpenAI mất hơn một năm để đào tạo ChatGPT và cần thêm một năm nữa cho GPT-4. Có nghĩa là Baidu đã chậm hai năm”, một nhân viên nói.
Tuy nhiên chỉ ba tháng sau bản thử nghiệm đầu tiên, Baidu cho thấy những bước phát triển đáng kể của Ernie. CNBC đánh giá nỗ lực nghiêm túc của Baidu khắc họa rõ nét cuộc cạnh tranh khốc liệt trên mặt trận AI giữa Trung Quốc và Mỹ.
Khương Nha (theo CNBC)
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Ngành marketing và quảng cáo từ lâu đã dựa vào trí tuệ nhân tạo (AI) để tối ưu hóa các chiến dịch quảng cáo nhưng sự bùng nổ gần đây của AI (trí tuệ nhân tạo) đang làm biến đổi nhiều khía cạnh về sáng tạo mới.
Các công ty quảng cáo thường có xu hướng mở rộng quy mô theo sự phát triển chung của công nghệ. Như Brian Wieser, một nhà phân tích quảng cáo, gần đây đã chia sẻ, số lượng nhân sự tại các công ty quảng cáo lớn đã tăng khoảng 80% từ năm 2012 đến năm 2022 bất chấp sự gia tăng của các công nghệ tự động hoá tiếp thị (Marketing Automation) đã giúp phần nào tối ưu hoá quy trình.
WPP, tập đoàn quảng cáo lớn nhất thế giới gần đây đã công bố một thỏa thuận với công ty chip AI hàng đầu NVIDIA. Các nhân viên sáng tạo của WPP sẽ có khả năng tích hợp việc sáng tạo nội dung 3D với AI để tăng tính cá nhân hoá của nội dung quảng cáo.
Code and Theory, một công ty thiết kế thuộc sở hữu của Stagwell, đã đạt được một thoả thuận AI tương tự với Oracle vào đầu tháng này.
Trong khi đó, Publicis vào tuần trước đã mua lại toàn bộ cổ phần của Publicis Sapient AI Labs, một liên doanh mà họ đồng thành lập vào năm 2020, để “tăng tốc” các dịch vụ AI của mình.
Omnicom mặt khác cũng đang hợp tác với Microsoft để thử nghiệm các cách tích hợp AI vào các giải pháp kinh doanh và sáng tạo của mình.
Ngày nay, hoạt động marketing có sử dụng AI chiếm gần một nửa (45%) tổng số quảng cáo trên toàn cầu, theo GroupM, một công ty quảng cáo thuộc WPP. Đến năm 2032, AI sẽ ảnh hưởng đến 90% tổng doanh thu quảng cáo với hơn 1300 tỷ USD.
Phần lớn quá trình chuyển đổi sáng tạo của quảng cáo sẽ bắt nguồn từ khả năng xây dựng các hình ảnh và video độc đáo bằng cách sử dụng những mô tả chi tiết đầu vào (tương tự như cách tương tác với ChatGPT), thay vì chỉ duyệt qua thư viện lưu trữ có sẵn.
Các công cụ AI sáng tạo cũng sẽ cho phép marketer thử nghiệm nhiều loại quảng cáo hơn để đo lường hiệu quả. Những cơ hội này sẽ đòi hỏi người làm marketing và quảng cáo phải phát triển những kỹ năng mới nhiều hơn nữa.
John Wren, chủ tịch và CEO của Omnicom Group, cho biết trong một cuộc gọi với nhà đầu tư vào tháng trước: “Về lâu dài, tôi nghĩ rằng những nhân viên sáng tạo của chúng tôi – đội ngũ mà tôi gọi là những người lao động tri thức – sẽ thấy công việc của mình được nâng cao nhiều hơn.”
Các công ty quảng cáo lớn nhất thế giới đang thúc đẩy những thay đổi này một cách nhanh chóng bằng cách giới thiệu các giải pháp sáng tạo mới cho các nhà quảng cáo.
Google tuần trước cũng đã ra mắt một công cụ AI mới cho phép người làm marketing cá nhân hóa các quảng cáo mua sắm.
Meta đã công bố một loạt các tính năng sáng tạo dựa trên AI vào đầu tháng này, bao gồm một tính năng cho phép marketer tạo hình nền cho quảng cáo bằng văn bản.
Snapchat cho biết vào đầu tháng 5 rằng họ đang thử nghiệm các liên kết được tài trợ trong quảng cáo, được phát triển bởi AI.
Dan Gardner, chủ tịch điều hành và đồng sáng lập của Code and Theory, cho biết: “Thông thường, khi sự thay đổi diễn ra – dù đó là sự thay đổi lớn về công nghệ hay phương tiện truyền thông mạng xã hội hay thậm chí khi nền kinh tế thay đổi – đó thường là điều tốt cho những công ty thuộc các lĩnh vực liên quan.”
Các công ty quảng cáo có thể sẽ đảm nhận vai trò lớn hơn trong việc tuân thủ, trách nhiệm giải trình và đo lường hiệu quả.
“Các nhà quảng cáo vẫn chịu trách nhiệm về nội dung quảng cáo của họ”, Phó Giám đốc Quảng cáo của Google Dan Taylor nói với Axios vào tuần trước khi thảo luận về các tính năng AI mới của Google.
Ông nói thêm rằng các quảng cáo do AI tạo ra sẽ “đều phải trải qua tất cả các kiểm tra về chính sách và bản quyền của chúng tôi”, nghĩa là sẽ có nhiều quảng cáo cần được kiểm tra, lọc và tính toán.
“Mặc dù khó có thể dự đoán tương lai một cách chính xác, tôi cho rằng miễn là những người có liên quan đưa ra các quyết định một cách sáng suốt, các công ty quảng cáo vẫn sẽ thu về được những kết quả tích cực,” Wieser lưu ý.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Trí tuệ nhân tạo (AI) và những ứng dụng của nó ngày càng trở nên phổ biến tại khắp các quốc gia trên toàn cầu. Và Trung Quốc cũng đang muốn coi đây là đòn bẫy để vượt qua Mỹ, quốc gia vốn được xem đối thủ.
Khi OpenAI công bố ChatGPT ra thị trường vào tháng 11 năm ngoái, ngay lập tức, những gã khổng lồ internet của Trung Quốc đã nhanh chóng tiếp thu. Baidu đã ra mắt bot Ernie vào tháng 3, sau đó là Alibaba Cloud và Kunlun’s Tiangong vào tháng 4.
Các công ty nhỏ hơn cũng đang vào cuộc mỗi ngày, khi AI và ứng dụng của nó ngày càng trở thành làn sóng cạnh tranh mới giữa Trung Quốc và Mỹ.
“Chúng tôi phải đi nhanh để bắt kịp thời đại. Bởi vì thế giới đang bước vào một cuộc chạy đua công nghệ”, ông Zhou Feng, Giám đốc điều hành bộ phận phần mềm dịch thuật Youdao của NetEase cho biết.
Trung Quốc hiện được cho là đang đặt cược vào AI, coi đây là công cụ chiến lược trong cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư, không chỉ đưa nền kinh tế của quốc gia thoát khỏi ám ảnh bởi núi nợ, dư chấn liên quan đến dịch Covid-19 và thách thức nhân khẩu học, mà còn tiếp thêm sức mạnh cho nỗ lực của họ để vượt qua Mỹ.
Ông Kai-Fu Lee, cựu Chủ tịch Google Trung Quốc cho biết, việc phát triển các ứng dụng AI là một cơ hội mà Trung Quốc không thể bỏ lỡ. “Tại Diễn đàn Kinh tế Thế giới, cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư thể hiện sự thay đổi cơ bản trong cách chúng ta sống, làm việc và quan hệ với nhau.
Nhưng đây không chỉ là sự thay đổi do công nghệ tạo ra, mà còn là cơ hội giúp mọi người khai thác các công nghệ để tạo ra một tương lai toàn diện, lấy con người làm trung tâm”, ông Lee nhấn mạnh.
Theo dự báo của Công ty kiểm toán hàng đầu thế giới PriceWaterhouse Coopers, vào năm 2030, AI sẽ đóng góp thêm 15,7 nghìn tỷ USD cho nền kinh tế toàn cầu. Đồng thời AI sẽ tạo ra những ngành công nghiệp mới và việc làm mới.
Trong đó, PwC tin rằng Trung Quốc sẽ hưởng lợi nhiều nhất từ AI, với công nghệ góp phần tăng 26% GDP của nước này vào năm 2030.
Ông Kai Fu Lee cho biết thêm, khả năng khai thác thị trường nội địa rộng lớn và các kết nối kinh tế, cũng như dòng chảy nhân tài tại Trung Quốc có thể tạo nền tảng ổn định cho sự phát triển mạnh mẽ của AI.
Bên cạnh đó, AI từ lâu đã nằm trong danh sách ưu tiên hàng đầu của Bắc Kinh và được coi là một trong những động lực cốt lõi để phát triển kinh tế chất lượng cao, theo hướng dẫn phát triển 2021-25 của Trung Quốc.
Phát biểu tại một cuộc họp của Bộ Chính trị vào tháng 10 năm 2021, Chủ tịch Tập Cận Bình đặc biệt đề cập đến việc sử dụng một cơ chế mới, trong đó Bắc Kinh sẽ tập hợp mọi nguồn lực có thể để phát triển công nghệ cốt lõi quan trọng, tương tự như những gì họ đã làm để phát triển vệ tinh, vũ khí hạt nhân và chương trình không gian trong những thập kỷ trước.
Trong bối cảnh các biện pháp trừng phạt công nghệ đang diễn ra, Bắc Kinh được cho là có cả nguồn lực và quyết tâm mở rộng khả năng điện toán của mình với các khoản đầu tư cơ sở hạ tầng công nghệ khổng lồ để giúp thu hẹp khoảng cách với Mỹ.
Theo Học viện Công nghệ Thông tin và Truyền thông Trung Quốc (CAICT) trực thuộc Bộ Công nghiệp và Công nghệ Thông tin Trung Quốc, quốc gia này chiếm 33% sức mạnh điện toán (Computing) của thế giới, chỉ thấp hơn 1% so với Mỹ.
Ông Nestor Maslej, Giám đốc nghiên cứu tại Viện Trí tuệ nhân tạo của Đại học Stanford, cho biết: “Việc Trung Quốc tập trung vào việc tăng sức mạnh điện toán chắc chắn tạo cơ hội cho Trung Quốc bắt kịp Mỹ về AI.
Nhưng ông lưu ý, Trung Quốc có thể thu hẹp khoảng cách, nhưng vẫn thua xa Mỹ về công nghệ AI do môi trường đầu tư ưu việt cho các công ty AI, nghiên cứu chất lượng cao hơn và mô hình AI do Mỹ sáng tạo vẫn chiếm ưu thế.
Năm ngoái, Mỹ đã vượt Trung Quốc về sản xuất hệ thống máy học AI, tạo ra 255 hệ thống quan trọng mới, con số này cao gấp 5 lần so với 44 hệ thống của Trung Quốc.
Mặc dù vậy, các chuyên gia công nghệ tin rằng, tốc độ tăng trưởng kinh tế của Trung Quốc sẽ ngày càng được thúc đẩy bởi công nghệ. Cơn sốt đầu tư vào AI hiện đã lan rộng khắp Trung Quốc. Đây sẽ là đòn bẩy hữu hiệu cho Trung Quốc trong thời gian tới.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Cùng MarketingTrips khám phá cách các thương hiệu trong ngành du lịch (Travel) đang ứng dụng AI driven marketing để thúc đẩy lượt đặt chỗ (booking) của doanh nghiệp của họ.
Với những áp lực từ nền kinh tế, đặc biệt là hậu Covid-19, nhiều người đang tìm kiếm các cách thức khác nhau để giải trí cho bản thân, du lịch hiển nhiên vẫn là lựa chọn quen thuộc.
Cho dù đó là việc thư giãn tại chỗ hay thưởng thức các nền văn hóa và ẩm thực mới, mọi người chỉ đơn giản là muốn thoát khỏi cuộc sống bận rộn và căng thẳng của họ.
Số liệu nghiên cứu từ Google cho thấy rằng trên khắp Châu Á Thái Bình Dương (APAC), động lực hàng đầu để mọi người đi du lịch là thư giãn, xả stress và giảm bớt sự căng thẳng.
Tuy nhiên, quá trình để đạt được các mục tiêu đó lại không mấy dễ dàng, từ việc chọn điểm đến, đặt chỗ đến việc trải nghiệm ở nơi đến, tất cả đều phải được lên kế hoạch rõ ràng, đồng thời để chắc chắn với các quyết định của mình, người đi du lịch (du khách) đang cân nhắc hành động của họ ở mọi thời điểm.
Với những trải nghiệm không mấy dễ chịu trước đại dịch, có đến 81% người tiêu dùng đang dành cùng một khoảng thời gian hoặc lâu hơn cho từng giai đoạn ra quyết định, nhiều người mất từ 3 đến 4 tháng để hoàn thành kế hoạch du lịch của họ.
Về tổng thể, những người đi du lịch sử dụng ít nhất 7 điểm tiếp xúc (Touchpoints) ở mọi giai đoạn lập kế hoạch, bao gồm tìm kiếm trên Google, Google Maps, YouTube, truy cập website của các đại lý du lịch và cả các website đánh giá chuyến đi. Trung bình, họ đánh giá tổng cộng khoảng 16 thương hiệu, từ các hãng hàng không, chỗ ở đến các đơn vị tổ chức các hoạt động du lịch.
Về phía du khách, rõ ràng là họ sẽ cảm thấy thoải mái và dễ chịu hơn nếu họ tự tin về các quyết định đặt chỗ (booking) của mình. Và khi các thương hiệu có thể giúp họ có nhiều thông tin hơn về chuyến đi, khiến họ có nhiều niềm tin hơn, thương hiệu có nhiều cơ hội hơn để được lựa chọn.
Trong khi với các doanh nghiệp truyền thống, điều này có thể sẽ rất khó khăn hay thậm chí là bất khả thi, các doanh nghiệp hiện đại trong bối cảnh mới lại có thể thực hiện ở tốc độ và quy mô lớn với sự hỗ trợ của AI (trí tuệ nhân tạo).
Dưới đây là một số ví dụ điển hình về cách các thương hiệu du lịch hàng đầu ứng dụng các giải pháp được hỗ trợ bởi AI cho hoạt động marketing và quảng cáo (AI driven marketing), cách họ phân tích insight khách hàng, dự đoán các tập khách hàng (khách du lịch) có giá trị cao, xây dựng và cung cấp các nội dung phù hợp nhất cho khách hàng, thúc đẩy chuyển đổi trong suốt hành trình ra quyết định và hơn thế nữa.
Cách Scoot đáp ứng nhu cầu của khách hàng trên nhiều kênh khác nhau.
Scoot là một hãng hàng không giá rẻ có trụ sở tại Singapore, doanh nghiệp này muốn đáp ứng nhu cầu của khách hàng bằng các thông tin và nội dung liên quan để thúc đẩy chuyển đổi gia tăng.
Để có thể thấu hiểu những gì khách hàng tìm kiếm ngay từ đầu, Scoot đã sử dụng kết hợp kiểu Chiến dịch tối đa hóa hiệu suất (Google Performance Max) với các chiến dịch quảng cáo tìm kiếm (Search Ads) để phân tích ý định và sở thích của du khách.
Chiến lược tiếp cận này cho phép thương hiệu xác định các từ khoá tìm kiếm mới hiện không có trong danh sách các từ khóa, đồng thời xác định các phân khúc khách hàng mới mà thương hiệu chưa khai thác trên toàn bộ các nền tảng của Google như Tìm kiếm, YouTube, Hiển thị (Display Ads), Khám phá và Gmail.
Với sự hỗ trợ của AI hiện đã được tích hợp sẵn trong các kiểu chiến dịch nói trên, Scoot có thể phân phối quảng cáo có chứa các thông tin liên quan đến mục đích đi du lịch của khách hàng và chính điều này đã khiến họ cảm thấy tự tin hơn khi đặt chỗ (booking).
Kết quả mà Scoot có được thực sự vượt khỏi sự mong đợi, tỷ lệ chuyển đổi tăng từ 30-60% ở các thị trường khác nhau trong khi mức chi phí cho mỗi hành động (CPA) gần như không thay đổi.
Cách khách sạn Minor Hotels giúp khách hàng (du khách) vượt qua sự cân nhắc để đi đến quyết định đặt phòng.
Với 500 khách sạn khác nhau trên khắp 6 lục địa, Minor Hotels là chuỗi khách sạn quốc tế có trụ sở tại Thái Lan. Doanh nghiệp này muốn tiếp cận một chiến lược “đơn giản” nhưng có thể thúc đẩy khách hàng vượt qua sự cân nhắc để đặt phòng.
Sau nhiều phân tích khác nhau, Minor cuối cùng chọn cách sử dụng chiến dịch tối đa hóa hiệu suất dành riêng cho mục tiêu du lịch (Performance Max for travel goals) để xây dựng các chiến dịch quảng cáo, đồng thời tập trung phân phối quảng cáo đến đúng khách tiềm năng (Lead) trên toàn bộ không gian và kênh quảng cáo của Google, bao gồm cả Google Maps, Tìm kiếm (Search) và YouTube.
Là giải pháp quảng cáo dựa trên AI, Performance Max sẽ dựa trên tất cả các nội dung đầu vào chính là danh sách các khách sạn hiện có (các thông tin của từng khách sạn trên website) trong hệ thống để đưa ra các thông điệp và nội dung quảng cáo sáng tạo mới được cá nhân hoá cho từng địa điểm khách sạn khác nhau, tối ưu hóa ngân sách quảng cáo cho từng cơ sở kinh doanh riêng lẻ.
Các marketer của Minor sau đó đã sử dụng kiến thức chuyên môn và kinh nghiệm thực tế của mình để quyết định các nội dung quảng cáo nào là phù hợp nhất, mục tiêu của chiến dịch là gì và nên sử dụng với ngân sách bao nhiêu.
Hệ thống AI của Google Performance Max có khả năng tìm kiếm hiệu quả các khách hàng mới tương tự như các khách hàng hiện có của khách sạn trên tất cả các mạng lưới hiển thị quảng cáo của Google.
Tiếp đó, Minor cũng không ngừng tối ưu hoá nội dung quảng cáo dựa trên các mẫu quảng cáo hoạt động hiệu quả nhất với một tần suất xuất hiện phù hợp nhất đủ khiến khách hàng cảm thấy tự tin với lựa chọn của họ.
Kết quả là: Minor đã giảm được đến 51% chi phí cho mỗi khách hàng mới (CAC), +76% lợi nhuận trên chi tiêu quảng cáo (ROAS) và +86% số lượt đặt phòng (booking).
Cách Virgin Australia có thể xuất hiện trong mỗi từ khoá tìm kiếm của du khách dựa trên AI driven Marketing.
Virgin Australia là hãng hàng không có trụ sở tại Úc, doanh nghiệp này muốn kết nối với khách du lịch và cung cấp cho họ những thông tin được tùy chỉnh (cá nhân hoá) theo bất cứ điều gì họ tìm kiếm.
Virgin Australia đã quyết định thử nghiệm với giải pháp quảng cáo tìm kiếm được hỗ trợ bởi AI (trí tuệ nhân tạo) của Google.
Thông qua chiến thuật sử dụng các từ khoá có đối sánh rộng, hãng hàng không này có thể kết nối các dịch vụ du lịch của mình tới những khách hàng tiềm năng thông qua các từ khoá (keyword) có liên quan dựa trên mục đích tìm kiếm của họ thay vì chỉ là qua những từ khoá chính xác với những gì khách hàng đang tìm kiếm (đối sánh chính xác).
Kết hợp với kiểu quảng cáo tìm kiếm thích ứng (Responsive Search Ads), Virgin đã xây dựng và phân phối những quảng cáo có nội dung được cá nhân hoá (tuỳ chỉnh) theo từng từ khoá và khách hàng khác nhau.
Virgin cũng đã sử dụng tính năng đặt giá thầu quảng cáo dựa trên giá trị (value-based bidding) để có thể kết nối với những khách hàng có giá trị cao nhất, đồng thời tối ưu hóa quảng cáo và chiến lược đặt giá thầu trong thời gian thực.
Kết quả mà hãng hàng không có được là: tăng hơn 88% số lượt đặt vé (booking), hơn 150% doanh thu và 17% lợi tức trên chi tiêu quảng cáo (ROAS).
Kết luận.
Với tư cách là một du khách, khi cuối cùng bạn sẽ chọn các thương hiệu tiếp cận mình đúng ngay từ đầu và khiến mình an tâm hơn cho chuyến đi sắp tới, bạn cần tiếp cận khách hàng trong nhiều giai đoạn khác nhau với các nội dung khác nhau.
Thông qua sự hỗ trợ của AI từ các chiến thuật quảng cáo và marketing cụ thể (AI Driven Marketing), bạn có thể có nhiều cơ hội hơn để tiếp cận khách hàng, gia tăng lượng khách hàng, doanh thu và hơn thế nữa.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Khám phá một vài nền tảng chính của AI mà doanh nghiệp nên ưu tiên xây dựng để có thể thúc đẩy hiệu suất của các hoạt động marketing.
AI (trí tuệ nhân tạo) đang chuyển đổi ngành marketing nói chung theo nhiều cách sâu sắc và thú vị khác nhau. Từ việc sử dụng AI để thúc đẩy các kết nối mới với khách hàng, xây dựng quảng cáo tự động đến tận dụng dữ liệu thu thập được để thấu hiểu về hành vi của khách hàng và đưa ra các dự báo mới.
Tuy nhiên, dù cho AI đang được phóng đại đến mức nào hay sức ảnh hưởng của nó ra sao, có một sự thật khác là nó là do chính con người tạo ra và chỉ thực sự có tác dụng dưới bàn tay của con người. Ngay cả với trong ngành marketing, nếu các marketer không tận dụng nó một cách đúng đắn và hiệu quả, AI về cơ bản cũng chỉ là một thứ công nghệ không hơn không kém.
Điều đó có nghĩa là khi nói về việc ứng dụng AI trong Marketing, thứ cần được quan tâm và thảo luận nhiều nhất không phải là công nghệ mà là con người, chính các marketer mới là người đưa ra các mục tiêu, cách sử dụng, liên kết AI đến các mục tiêu kinh doanh của doanh nghiệp để từ đó các hoạt động marketing có thể được đo lường một cách chính xác và toàn diện.
Trong bối cảnh hiện tại, với sự phát triển chóng mặt của các yếu tố công nghệ trong đó có AI, ngay cả với những người làm marketing giỏi nhất cũng khó có thể tự tin về việc liệu họ có thể khai thác được toàn bộ các sức mạnh của AI để thúc đẩy sự tăng trưởng của doanh nghiệp hay không hay nói cách khác, dù họ là ai và giỏi đến mức nào thì họ cũng cần phải bắt đầu khám phá từ những thứ căn bản nhất, từ các nền tảng có được, họ sẽ dần nhận thức được việc họ nên làm và hơn thế nữa.
Dưới đây là một số nền tảng chính để các marketer làm điều đó trong kỷ nguyên AI.
1. Sẵn sàng: Hãy xây dựng các nền tảng phù hợp để thúc đẩy sức mạnh của AI.
Khi nói đến các công cụ hay cách thức vận hành của các nền tảng AI, có một khía cạnh rất quan trọng nhưng thường bị bỏ qua đó là mối quan hệ nhân quả giữa dữ liệu đầu vào (Inputs) mà bạn cung cấp cho AI và những gì bạn có thể nhận được (Outputs, Outcomes), bao gồm cả các dữ liệu đầu ra lẫn những thành quả kinh doanh khác.
Thực tế là AI học hỏi từ các dữ liệu và kinh nghiệm mà con người cung cấp. Chất lượng đầu vào càng cao thì kết quả đầu ra càng tốt.
Ở khía cạnh làm marketing, khi các marketer tăng cường chiến lược đo lường, cải thiện chất lượng của đối tượng mục tiêu (target audience), cũng như dữ liệu chuyển đổi, điều này có thể giúp các công cụ AI tối đa hóa ROI của chiến dịch một cách hiệu quả hơn.
Điều này đặc biệt đúng khi dữ liệu đầu vào là các dữ liệu của bên thứ nhất (first-party data) bởi vì nó đến từ các điểm chạm hay mối quan hệ trực tiếp giữa khách hàng với thương hiệu, loại dữ liệu này đặc biệt quan trọng với doanh nghiệp trong bối cảnh mới, khi các nền tảng và ứng dụng dần hạn chế việc theo dõi dữ liệu (cookies) người dùng.
Nhà bán lẻ thời trang nhanh H&M là một ví dụ điển hình về cách sử dụng dữ liệu của bên thứ nhất để cải thiện hiệu suất của chiến dịch.
Người đứng đầu bộ phận truyền thông toàn cầu của H&M, Kristoffer Ullenius, và nhà phân tích phương tiện kỹ thuật số toàn cầu của H&M là Katarina Ahlner nói:
“Trước đây chúng tôi không tối ưu hóa các chiến dịch Tìm kiếm có trả phí (paid Search) của mình để tìm kiếm khách hàng mới, giờ đây chúng tôi đã bắt đầu suy nghĩ lại.”
H&M bắt đầu bằng cách tìm hiểu sâu hơn về giá trị của từng phân khúc khách hàng (customer segment), sử dụng mô hình vòng đời khách hàng (customer life-cycle) bắt nguồn từ dữ liệu của bên thứ nhất.
Các marketer của H&M từ đây có thể xác định những người mua thường xuyên và phân bổ ngân sách ít hơn vào việc tiếp cận họ thông qua các chiến dịch quảng cáo có trả phí, thay vào thương hiệu sẽ tập trung tìm kiếm các khách hàng mới.
Cách tiếp cận này, cùng với việc chuyển sang sử dụng chiến lược đặt giá thầu dựa trên tỷ suất lợi nhuận đầu tư trên chi tiêu quảng cáo mục tiêu (target ROAS), đã giúp H&M tăng doanh thu trực tuyến từ lên hơn 70% mỗi năm chỉ riêng từ quảng cáo tìm kiếm (Search Ads).
2. Tối đa hóa kết quả: Tìm kiếm mức tăng trưởng có lợi nhuận với các chiến dịch được hỗ trợ bởi AI.
Với các dữ liệu (bên thứ nhất) có được, nhiệm vụ tiếp theo của các marketer đó là sử dụng các chiến dịch được hỗ trợ bởi AI để tối ưu hóa hiệu suất.
Ví dụ, nhà quảng cáo có thể sử dụng kiểu chiến dịch tự động được hỗ trợ bởi AI của Google là Performance Max để tối đa hóa hiệu suất dựa trên mục tiêu, đồng thời tìm kiếm các cơ hội mới mà thương hiệu chưa từng khai thác trước đó.
Nhà quảng cáo chỉ cần đưa ra mục tiêu của chiến dịch, các nội dung quảng cáo, hệ thống được hỗ trợ bởi AI sẽ tự động tạo và chạy chiến dịch quảng cáo hiệu quả trên tất cả các nền tảng của Google.
Samsung gần đây đã thử nghiệm kiểu chiến dịch tối đa hoá hiệu suất (Performance Max Campaign) trên nhiều thị trường khác nhau trên toàn cầu để tìm kiếm các nhu cầu chưa được khai thác của người tiêu dùng và thúc đẩy kết quả gia tăng từ các từ khoá tìm kiếm, kênh và nhóm đối tượng mục tiêu mới.
Người đứng đầu bộ phận D2C Marketing của Samsung cho biết: “Kết quả thật phi thường, chúng tôi đã tăng gấp đôi doanh thu của mình mà không ảnh hưởng quá nhiều đến tỷ suất lợi nhuận đầu tư trên chi tiêu quảng cáo (ROAS).”
3. Thay đổi tư duy: Tổ chức và điều hướng chiến lược để thành công.
Như đã phân tích ở trên, một trong những nền tảng quan trọng nhất quyết định sự thành công của doanh nghiệp trong việc ứng dụng AI đó là con người. Để tận dụng tối đa trí tuệ nhân tạo hay áp dụng nó vào marketing, doanh nghiệp cần có những nhân sự có tư duy tốt, tích cực thử nghiệm và học hỏi, và hơn thế nữa.
Trong một báo cáo gần đây của Harvard, kết hợp với Google, các nhà lãnh đạo trong ngành đã chia sẻ nhiều thứ về cách tối đa hóa AI như một hệ số nhân trong kinh doanh.
Các nhà nghiên cứu nhấn mạnh tầm quan trọng của tư duy thử nghiệm, học hỏi và mở rộng quy mô, trong đó đề cập đến cách tiếp cận “sẵn sàng thất bại nhiều hơn nhưng học hỏi nhanh hơn để tìm kiếm sớm hơn các giải pháp hiệu quả.”
Để bảo vệ lợi nhuận, các thử nghiệm nên diễn ra trong một phạm vi có kiểm soát với mức độ chấp nhận rủi ro nhất định. Nắm bắt được văn hóa thử nghiệm là một yếu tố quan trọng đối với các tổ chức đang cố gắng có được nhiều lợi ích từ AI.
Những người làm marketing linh hoạt về ngân sách chi tiêu hơn có thể mang lại hiệu suất cao hơn đến 25% so với các đối thủ không sử dụng.
Chiến lược hay cách tiếp cận này cũng có thể trở nên tối ưu hơn nếu các marketer có thể điều chỉnh trực tiếp KPI Marketing với mục tiêu kinh doanh, đồng thời phối hợp chặt chẽ hơn với các phòng ban liên quan trong doanh nghiệp để điều chỉnh các chỉ số tài chính quan trọng.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Tại sự kiện Google Search Central Live Tokyo 2023 mới đây được tổ chức tại Nhật Bản, Google đã giới thiệu một số chính sách liên quan đến việc kiểm soát và quản lý các nội dung được xây dựng bởi AI (trí tuệ nhân tạo).
Về tổng thể, dù cho đó là nội dung (Content) do con người viết hay AI viết, thứ mà Google quan tâm nhiều nhất đó là chất lượng của nội dung.
Dưới đây là một số ghi nhận chính về quan điểm và chính sách của Google.
Cách Google đối xử với các nội dung do AI tạo ra.
Google phân biệt như thế nào với các nội dung AI?
Theo Google, công cụ tìm kiếm này không gắn nhãn cho các nội dung do AI tạo ra hay nói cách khác, Google đối xử khá công bằng giữa nội dung của AI và nội dung do người viết.
Nhà xuất bản (website) có nên gắn nhãn nội dung là do AI tạo ra hay không?
Hiện tại, trong khi EU (Liên minh châu Âu) đang yêu cầu các nền tảng mạng xã hội tự nguyện gắn nhãn nội dung do AI tạo ra để chống lại tin tức giả mạo.
Đối với Google, nền tảng hiện chỉ khuyến nghị (nhưng không bắt buộc) các nhà xuất bản nên gắn nhãn hình ảnh do AI tạo ra.
Với các nội dung là văn bản (text), Google cũng cho biết các nhà xuất bản không nhất thiết phải gắn nhãn, điều quan trọng là những nội dung đó có thực sự hữu ích hay không, đánh giá và trải nghiệm của người dùng mới thực sự quan trọng.
Theo quan điểm của Google, bạn không cần thiết phải gắn nhãn rõ ràng là những nội dung nào đó là do AI viết, vì Google chỉ đánh giá chất lượng của nội dung.
Tuy nhiên, Google cũng khuyến nghị rằng các nhà xuất bản không nên xuất bản các nội dung nguyên trạng mà AI viết, thay vào đó cần xem xét và đánh giá mức độ phù hợp trước khi xuất bản.
Nội dung tự nhiên do con người viết vẫn sẽ được ưu tiên xếp hạng.
Một trong những nhận xét thú vị nhất của Google là các thuật toán và tín hiệu của Google luôn dựa trên các nội dung do con người viết và do đó sẽ ưu tiên xếp hạng nội dung tự nhiên ở đầu trang kết quả tìm kiếm (SERPs).
Điều này có nghĩa là, nếu các nội dung là tương tự nhau, nội dung do người viết sẽ xuất hiện trước nội dung do AI viết.
Công thức E-E-A-T dùng để đánh giá nội dung của Google.
E-E-A-T là từ viết tắt của Experience (Trải nghiệm), Expertise (Nội dung có tính chuyên môn hay được viết bởi các chuyên gia), Authoritativeness (Tính có thẩm quyền) và Trustworthiness (Mức độ tin cậy). Với hầu hết các nội dung, Google sử dụng 4 yếu tố này để đánh giá và xếp hạng.
Và như đã phân tích ở trên, nếu xét theo công thức này thì các nội dung do AI tạo ra về cơ bản là không có nhiều mức độ ưu tiên đối với Google, ít nhất là khi AI hiện vẫn đang đối mặt với nạn tin giả, thiếu tính kiểm chứng, không có tính chuyên môn và ít được tin cậy.
Các chatbot AI như ChatGPT hay Google Bard về cơ bản hiện vẫn chưa sẵn sàng để tạo ra những nội dung có thể được sử dụng rộng rãi.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Chuyên gia Yann LeCun, từng nhận giải thưởng Turing năm 2018, cho rằng AI không thông minh bằng chó mèo và nên tập trung vào những nguy cơ hiện hữu.
Tại hội nghị VivaTech, diễn ra ở Paris từ ngày 14 đến 17/6, ông LeCun cho rằng các AI tổng quát như ChatGPT có một hạn chế lớn là chúng chỉ được đào tạo trên văn bản. “Hầu hết kiến thức của con người không liên quan gì đến ngôn ngữ, vì vậy một phần trải nghiệm của con người không được AI nắm bắt”, ông nói.
Theo ông, một số AI có thể vượt qua kỳ thi luật sư ở Mỹ nhưng nó không điều khiển được máy rửa chén – điều đứa trẻ 10 tuổi có thể học trong 10 phút. “AI như ChatGPT thậm chí không thông minh bằng chó mèo và nhiều chuyên gia chỉ đang cố gieo rắc nỗi sợ hãi xung quanh những mối nguy về AI”, ông nói.
Ông gọi cảnh báo này là vô cùng nực cười. “AI sẽ thống trị thế giới? Không, nó chỉ là sự phóng chiếu bản chất con người lên máy móc.
Một ngày nào đó, máy tính sẽ thông minh hơn con người, nhưng còn rất lâu nữa chúng ta mới đạt đến cảnh giới đó”, BBC dẫn lời LeCun.
Giáo sư Yann LeCun là một trong bốn người đặt nền móng cho sự phát triển của AI. Năm 2018, ông được trao giải Turning – được ví như Nobel về khoa học máy tính – cho những đột phá trong khái niệm và kỹ thuật biến mạng lưới thần kinh sâu trở thành một thành phần quan trọng của máy tính. Hiện ông là Giám đốc nghiên cứu của Meta AI Research (FAIR), một tổ chức nghiên cứu hàng đầu trong lĩnh vực AI.
Trong khi đó, Sam Altman, CEO OpenAI, và nhiều lãnh đạo công nghệ đang thảo luận về một chủ đề đáng sợ là “Ngày tận thế của AI”.
Tháng trước, Altman cùng CEO Google DeepMind Demis Hassabis, CTO Kevin Scott của Microsoft và hàng chục nhà nghiên cứu AI và lãnh đạo doanh nghiệp khác ký vào một lá thư, trong đó nêu: “Giảm thiểu nguy cơ tuyệt chủng từ AI là ưu tiên toàn cầu bên cạnh các rủi ro quy mô xã hội khác như đại dịch và chiến tranh hạt nhân”.
Họ kêu gọi mọi người cần xem xét các kịch bản tận thế một cách nghiêm túc. Tỷ phú Elon Musk cũng nhiều lần nói rằng cuộc chạy đua AI có thể dẫn đến “sự hủy diệt của văn minh nhân loại”.
Trong khi đó, một số chuyên gia như giáo sư LeCun cho rằng việc sa đà vào các kịch bản xa xôi có thể làm thế giới quên đi tác hại tức thời hơn mà AI có thể gây ra cho cộng đồng.
Những mối nguy hiện hữu con người nên tập trung giải quyết ngay lúc này là AI tiếp tay cho việc lan truyền những nội dung sai lệch, tin giả, phân biệt đối xử và thành kiến trong các dịch vụ xã hội.
Trong buổi điều trần trước quốc hội Mỹ tháng 5, giáo sư AI Gary Marcus nói: “Một số CEO có thể thực sự lo lắng về AI, nhưng số khác đang cố lái nỗi lo của cộng đồng vào những thứ trừu tượng, khiến mọi người xao nhãng về những ảnh hưởng tức thời”.
Đại diện của Google và OpenAI không đưa ra bình luận. Còn người phát ngôn của Microsoft nói: “Chúng tôi lạc quan về tương lai của AI. Nhưng chúng tôi cũng tin khi ai đó tạo ra những công nghệ có thể thay đổi thế giới, họ cũng phải đảm bảo công nghệ được sử dụng một cách có trách nhiệm”.
Marcus cho rằng nỗi lo đầu tiên người dùng đang phải đối mặt là các cỗ máy tin giả đang được xuất bản ồ ạt bởi AI. Các công cụ như ChatGPT, Dall-E được đào tạo trên kho dữ liệu trực tuyến khổng lồ để tạo ra tác phẩm, hình ảnh, video và sẽ đến lúc người dùng không thể phân biệt được thật giả.
Đầu tháng 5, Geoffrey Hinton, một trong những người tiên phong về AI, cũng rời Google để có thể cảnh báo về AI. Hinton nói ông vốn hài lòng với công việc tại Google cho đến khi Microsoft đưa ChatGPT vào Bing, kéo Google vào cuộc đua AI.
Theo ông, sự cạnh tranh khốc liệt về AI có thể không bao giờ dừng lại được nữa. Từ đó, một mối nguy cho cả nhân loại là khắp nơi sẽ tràn ngập những hình ảnh, văn bản giả mạo tinh vi đến mức không ai biết đâu là giả, đâu là thật.
Ngay cả cha đẻ ChatGPT cũng thừa nhận khả năng AI thao túng cử tri bằng các thông tin sai lệch là một trong những vấn đề ông lo lắng nhất. Trong bối cảnh đơn giản hơn, AI tổng quát (Generative AI) bị trỉ chích vì đưa ra câu trả lời sai hoặc cố tình cung cấp thông tin sai lầm, thiên kiến về giới tính, chủng tộc.
Emily Bender, giáo sư tại Đại học Washington và là Giám đốc Phòng thí nghiệm Ngôn ngữ học máy tính, nói với CNN: “Nếu công chúng và các cơ quan quản lý tập trung vào kịch bản xa vời, các công ty AI có thể thoát khỏi nỗi lo hiện hữu về đánh cắp dữ liệu và những hành vi nguy hiểm khác”.
Bà cũng đặt câu hỏi: “Nếu họ thực sự tin AI có thể dẫn đến sự tuyệt chủng của loài người, tại sao họ không dừng lại?”.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Nhà sáng lập Cristóbal Valenzuela từng bị coi là điên khi khởi nghiệp với ứng dụng chỉnh sửa ảnh bằng AI Runway cho đến khi công ty được định giá 1.5 tỷ USD.
Năm 2018, khi Valenzuela đồng sáng lập Runway và kêu gọi tài trợ, các nhà đầu tư, làm quảng cáo, làm phim đều nói anh bị điên, lập dị bởi khi đó họ cho rằng ý tưởng dùng AI để chỉnh sửa ảnh và video không khả thi, cũng không đem lại giá trị gì cho cuộc sống.
Đến đầu năm nay, Runway nhận được gần 100 triệu USD từ các vòng gọi vốn. Hồi tháng 5, startup này nhận thêm 100 triệu USD từ Google, đưa mức định giá công ty lên 1,5 tỷ USD.
Công nghệ của Runway cũng nổi danh khi được ứng dụng trong phim giành giải Oscar 2023 là Everything, Everywhere, All at Once. Đài CBS cũng dùng công nghệ này để biên tập chương trình The Late Show từ 5 tiếng xuống còn 5 phút.
Khi nghệ thuật và công nghệ gặp nhau.
Valenzuela không phải là nhà sáng lập công nghệ điển hình. Anh học kinh tế và quản lý kinh doanh, sau đó dạy tại Đại học Adolfo Ibáñez ở Santiago, Chile. Năm 2016, anh “phải lòng” AI và quyết định rời quê hương để tham gia chương trình sau đại học về công nghệ giao thoa nghệ thuật tại Đại học New York (Mỹ).
Tại đây, anh gặp được những người cùng chí hướng là Anastasto Germanidis và Alejandro Matamala-Ortiz. Cả ba bắt đầu khám phá thành tựu của AI. từ ôtô tự lái cho đến công cụ dành cho nghệ sĩ, nhà làm phim.
Một điểm khác biệt của Runway là startup này không chỉ có những bộ não công nghệ hàng đầu mà còn tập hợp nhiều nghệ sĩ. “Văn phòng chúng tôi có người là chuyên gia về hiệu ứng video làm việc cùng người đang phát minh ra kỹ thuật đồ họa máy tính tiên tiến”, Valenzuela nói.
Anh cho rằng khó có thể tìm kiếm được sự kết hợp ăn ý giữa nhà khoa học và nghệ sĩ. Tuy nhiên, mô hình của Runway đã gắn kết các nhóm này, giúp họ làm việc hiệu quả, đảm bảo ứng dụng luôn gần gũi với người dùng cuối.
Vì sao Runway hấp dẫn các quỹ đầu tư lớn?
Valenzuela mô tả Runway như một toa tàu AI với ba phần riêng biệt. Đầu tiên, startup xây dựng mô hình nền tảng của riêng mình như Gen-1, Gen-2 để có thể tạo video từ văn bản, hình ảnh do người dùng cung cấp. Để “dạy” AI, công ty đã hợp tác với các nhà nghiên cứu của Đại học Munich để xây dựng phiên bản đầu tiên của Stable Diffusion trước khi ứng dụng gây tiếng vang trước công chúng.
Tiếp đến là “toa cơ sở hạ tầng” làm việc trên các mô hình nền tảng để chúng có thể hoạt động một cách an toàn chính xác. Mỗi mô hình đáp ứng tiêu chuẩn của từng dự án, từ các nhà làm phim Hollywood đến đài truyền hình.
Cuối cùng mới là ứng dụng Runway. Ở đây có hầu hết công cụ chỉnh sửa ảnh, video ứng dụng AI người dùng cần. Thậm chí nhiều hãng làm phim lớn cũng mua tài khoản của Runway để làm hậu kỳ cho sản phẩm của mình.
Các chuyên gia cho biết chiến lược toàn diện của Runway đã thu hút nhiều nhà đầu tư mạo hiểm ở Thung lũng Silicon nhờ khả năng ứng biến linh hoạt với công nghệ và yêu cầu của thị trường.
Tuy nhiên, đây không phải điều hấp dẫn nhất mà startup phô diễn trước nhà đầu tư. Khi Runway ra đời, các sản phẩm ứng dụng AI trên thị trường hoạt động chưa thật sự chính xác. Công ty nhanh chóng tận dụng thế mạnh nhân sự đa dạng để cải tiến trải nghiệm người dùng và kiểm soát chặt chẽ những rủi ro, sai lầm của công nghệ. Đây cũng là khác biệt khiến các đối thủ mới không thể sao chép được.
Theo Insider, Runway đang trở thành một trong những công ty khởi nghiệp AI được săn đón bậc nhất ở Thung lũng Silicon. Hồi đầu năm, công ty đã huy động được hàng trăm triệu USD từ các quỹ đầu tư lớn như Amplify Partners, Lux Capital, Madrona, Coatue, Felicis Ventures và mới nhất là Google.
Theo các chuyên gia, sau thành công của Microsoft khi rót tiền vào OpenAI với ChatGPT, các công ty cung cấp dịch vụ đám mây lớn khác ở Thung lũng Silicon như Amazon, Google đang không ngừng tìm kiếm startup AI tiềm năng để đầu tư.
Runway đã lọt vào tầm ngắm của các ông lớn. Nhiều nguồn tin cho biết Amazon đã nhắm đến startup này trước nhưng cuối cùng, Google là người chốt được thương vụ.
Ứng dụng AI Runway và Nghệ thuật cho mọi người.
Valenzuela cho biết khách hàng như New Balance đang dùng công cụ Runway để lên ý tưởng, phác thảo các phân cảnh, tạo mẫu với nhiều lựa chọn khác nhau.
Với sức mạnh của AI, nhà sản xuất dễ dàng hình dung sản phẩm của mình sẽ ra sao dù mới ở giai đoạn khởi đầu. Các nhà làm phim cũng kết hợp công cụ của Runway để đẩy nhanh quá trình quay, hậu kỳ như xóa vật thể, thay nền.
Valenzuela cho biết nhiều tính năng mới đang được phát triển để phục vụ nhu cầu riêng của khách hàng. AI cũng giải quyết nhiều thách thức lớn mà trước đây các nhà sản xuất phải tốn vô số thời gian, công sức và tiền bạc để giải quyết.
Nhà sáng lập Runway đặt mục tiêu phát triển thêm nhiều “công cụ sáng tạo”, đa dạng về phương thức từ văn bản, âm thanh đến video theo nhu cầu người dùng.
Tuy nhiên, những nền tảng AI như Runway cũng vấp phải không ít chỉ trích từ cộng đồng nghệ thuật. Nhiều người phản đối sản phẩm trí tuệ nhân tạo vì chúng vi phạm về bản quyền, đạo đức nghề nghiệp. Trong khi đó, Valenzuela tin AI của Runway chỉ đơn giản là giúp việc tạo video trở nên dễ tiếp cận và dễ dàng hơn với mọi người.
“Trách nhiệm của mọi thế hệ nghệ sĩ là tận dụng tối đa sức mạnh công nghệ để sáng tạo nghệ thuật. Nghệ thuật đôi khi không cần phải là kỹ thuật tinh vi, nó chỉ đơn giản là truyền đạt được thông điệp ý nghĩa đến xã hội”, Valenzuela nói.
Ngoài việc bán giải pháp cho nhà sản xuất phim, kênh truyền hình, Runway còn có nguồn thu nhập ổn định từ người dùng trả tiền. Ứng dụng cũng có phiên bản miễn phí cho người dùng phổ thông nhưng bị giới hạn về số lượng ảnh và thời lượng video được tạo.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Được ví như con dao hai lưỡi, trí tuệ nhân tạo có thể bị sử dụng để tạo ra các nội dung nguy hiểm, thao túng dư luận, lan truyền thông tin sai lệch ở mức độ chưa từng có.
Chính phủ Anh sẽ cùng với những công ty dẫn đầu về trí tuệ nhân tạo trên thế giới đưa ra các giải pháp để đảm bảo mọi người được hưởng lợi từ công nghệ mới này. Đây là thông tin được đưa ra hôm 24/5.
Tham dự cuộc họp với Thủ tướng Anh Rishi Sunak ngày 24/5 có nhà lãnh đạo của công ty OpenAI, DeepMind và Anthropic, họ đã thảo luận về những rủi ro mà AI gây ra, từ thông tin sai lệch và an ninh quốc gia đến các mối đe dọa hiện hữu.
Cuộc họp cũng thảo luận về các biện pháp nhằm đảm bảo an toàn khi ứng dụng AI, những giải pháp quản lý rủi ro của các trung tâm nghiên cứu, cũng như các khả năng hợp tác quốc tế trong vấn đề kiểm soát AI.
Hồi đầu tháng này, Tổng thống và Phó Tổng thống Mỹ cũng đã gặp giám đốc điều hành các công ty phát triển AI của Mỹ để nhấn mạnh về trách nhiệm của họ trong việc bảo vệ xã hội khỏi các nguy cơ tiềm ẩn của AI.
Trí tuệ nhận tạo và các sản phẩm từ trí tuệ nhân tạo, như mô hình ChatGPT đang tạo ra cơn sốt toàn cầu và được dự đoán sẽ dẫn đầu xu thế công nghệ trong năm 2023. Nhưng những nguy cơ, thách thức từ công nghệ này cũng gia tăng nhanh chóng.
Trí tuệ nhân tạo (AI)được ví như con dao hai lưỡi.
Được ví như con dao hai lưỡi, trí tuệ nhân tạo có thể bị sử dụng để tạo ra các nội dung độc hại, thao túng dư luận, lan truyền thông tin sai lệch ở mức độ chưa từng có.
Các nhà khoa học lo ngại, nếu AI phát triển một cách không kiểm soát, lập trình với mục đích không đúng đắn sẽ làm tăng dần các mối đe dọa với an ninh, an toàn, gây ra những hệ quả nghiêm trọng cho con người và xã hội.
Ông Andrew Pate – Nhà nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo: “Những gì chúng tôi đã làm là sao chép một số văn bản từ Wikipedia, một số bài báo trên mạng về xung đột ở Ukraine, đường ống dòng chảy phương Bắc và các cuộc tập trận của Hải quân Mỹ năm 2022.
Sau đó chúng tôi đã yêu cầu trí tuệ nhân tạo viết 1 bài báo ám chỉ Mỹ đã tấn công đường ống dẫn dầu và sản phẩm từ trí tuệ nhân tạo cho ra khá là tốt. Vì vậy, có thể thấy rằng, chỉ với một vài thao tác đơn giản, một vài mẩu tin, trí tuệ nhân tạo đã có thể nhanh chóng tạo ra một tin giả”.
ChatGPT cũng đặt ra nhiều vấn đề như nguy cơ gian lận học vấn, rò rỉ dữ liệu xuyên biên giới, vi phạm quyền riêng tư, vấn đề bản quyền với các sản phẩm văn học nghệ thuật, tính xác thực của thông tin…
Giáo sư Natali Gelberg – Chuyên gia về luật và công nghệ kỹ thuật số, Đại học Amsterdam, Hà Lan: “Đó là vấn đề trong việc sử dụng nội dung của người khác mà không được phép để đào tạo ra các mô hình trí tuê nhân tạo và những vấn đề pháp lý chưa rõ ràng về vấn đề OpenAI có thể tiến xa đến mức nào đối với vấn đề này.
Rồi thêm một vấn đề nữa về bản quyền, đó là các sản phẩm đầu ra do AI tạo ra sẽ thuộc bản quyền của ai, đây vẫn là những câu hỏi mở”.
Các chuyên gia cảnh báo, ChatGPT có thể được sử dụng trong các hoạt động tội phạm trên không gian mạng, kẻ xấu có thể lợi dụng công cụ này cho nhiều âm mưu phi pháp khác nhau như lừa đảo trực tuyến hoặc viết phần mềm độc hại. 51% trong số 1.500 chuyên gia công nghệ thông tin dự báo, ChatGPT có thể gây ra một vụ tấn công mạng trong vòng 1 năm tới.
Chiến lược quản lý những rủi ro tiềm ẩn từ trí tuệ nhân tạo (AI).
Những mối đe dọa rõ ràng và hiện hữu này buộc nhiều nước nhanh chóng bàn tính đến chiến lược quản lý các tác động của AI. Ông chủ Twitter, Elon Musk, cũng đã phải kêu gọi tạm ngừng phát triển AI. Công ty OpenAI thì cho rằng cần có những quy định toàn diện về lĩnh vực này.
Nước Mỹ, “cái nôi” của các nhà đổi mới công nghệ và phát triển trí tuệ nhân tạo đã tăng cường quản lý các công cụ AI. Đầu tháng 5, Ủy ban Thương mại liên bang Mỹ cho biết, sẽ sử dụng các luật hiện hành để hạn chế những mối nguy hiểm từ AI, chẳng hạn như việc mở rộng ảnh hưởng của các công ty lớn và hành vi gian lận, trong khi các công ty công nghệ cũng kêu gọi cần có các biện pháp quản lý với AI.
Tổng thống Mỹ Joe Biden: “Tất cả các công ty công nghệ có trách nhiệm đảm bảo các sản phẩm của họ an toàn trước khi phổ biến cho công chúng”.
Bà Christina Montgomery – Công ty công nghệ IBM: “IBM kêu gọi Quốc hội áp dụng cách tiếp cận quy định chính xác đối với AI. Điều này có nghĩa là thiết lập các quy tắc để quản lý việc triển khai AI trong các trường hợp sử dụng cụ thể, chứ không phải điều chỉnh chính công nghệ đó”.
Liên minh châu Âu đang đặt mục tiêu đi tiên phong toàn cầu trong việc tạo ra một khung pháp lý toàn diện, có thể ngăn chặn các nguy cơ trên mạng trong khi vẫn bảo vệ sự đổi mới trong lĩnh vực AI.
Giữa tháng 5, hai ủy ban của Nghị viện châu Âu đã thông qua dự luật quản lý AI sửa đổi, dự luật dự kiến được đưa ra thảo luận toàn thể tại Nghị viện châu Âu vào tháng 6 tới trước khi gửi tới các nước thành viên xem xét, hoàn thiện. Trước đó, năm 2021, EU đã đề xuất dự thảo quản lý AI đầu tiên để giải quyết vấn đề này.
Giáo sư Natali Gelberg – Chuyên gia về luật và công nghệ kỹ thuật số, Đại học Amsterdam, Hà Lan: “Một trong những lý do tại sao tôi nghĩ rằng đã đến lúc thực sự làm điều này là vì chúng ta thực sự cần các biện pháp bảo vệ chất lượng của các mô hình vì chúng được triển khai trên quy mô lớn, rất nhiều doanh nghiệp cũng như người dùng sẽ bắt đầu sử dụng chúng.
Bất cứ điều gì và bất kỳ vấn đề nào về chất lượng của các mô hình hoặc dữ liệu đào tạo sẽ ảnh hưởng đến tất cả những người dùng cuối nguồn. Vì thế, đây là lúc để đặt ra các quy tắc cơ bản”.
Tại Anh, ngoài công bố Sách Trắng bao gồm hướng dẫn cụ thể về việc thực hiện các quy định liên quan đến AI, Chính phủ Anh hồi đầu tháng 5 cũng thông báo sẽ bắt đầu đánh giá tác động của AI với người tiêu dùng, doanh nghiệp và nền kinh tế, cũng như xem xét khả năng áp dụng các biện pháp mới nhằm kiểm soát các công nghệ như ChatGPT của công ty OpenAI.
Trung Quốc cũng công bố dự thảo quy định về quản lý AI tổng quát (Generative AI), trong đó yêu cầu các công ty gửi các đánh giá an ninh cho chính quyền trước khi đưa dịch vụ ra thị trường.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Châu Á chiếm gần 60% dân số thế giới và 45% GDP toàn cầu. Vì lẽ đó, các chuyên gia cho rằng khu vực này cần phải năng động hơn trên thị trường AI, song hiện tại, gần như chỉ có Trung Quốc cho thấy những bước đi cụ thể trên lĩnh vực này trong khu vực.
Kể từ khi ra mắt các chatbot AI tổng quát như ChatGPT vào tháng 11 năm ngoái, nước Mỹ đã rơi vào vòng xoáy của sự cường điệu, huyên náo cũng như những lời hứa và rủi ro của trí tuệ nhân tạo, theo tạp chí Forbes.
Điều này đã tạo ra hiệu ứng sóng gợn trên toàn thế giới, với việc các nhà đầu tư kỳ vọng lớn vào triển vọng của các công ty có liên quan tới lĩnh vực AI, tiêu biểu như ông lớn ngành chip của Mỹ là Nvidia.
Giá cổ phiếu Nvidia đã tăng cao từ đầu năm 2023, qua đó giúp công ty trở thành hãng chip đầu tiên trên thế giới đạt mức giá trị vốn hóa thị trường (market cap) 1.000 tỷ USD.
Tuy nhiên, các nhà hoạch định chính sách cũng bắt đầu lo lắng về mặt tối của việc phát triển AI, chẳng hạn như làm biến mất một số công việc từng được đảm nhận bởi con người.
Thậm chí, một số doanh nghiệp về AI còn cảnh báo rằng công nghệ mới, nếu không được kiểm soát, có thể gây ra mối đe dọa hiện hữu cho nhân loại.
Đó là lý do châu Á đặc biệt quan tâm tới sự phát triển của AI. Châu Á là nơi chiếm gần 60% dân số thế giới và 45% GDP toàn cầu.
Vì lẽ đó, theo Forbes, châu Á phải là người đi đầu trong việc quản lý rủi ro cũng như tìm kiếm cơ hội trên thị trường AI, song dường như mọi thứ đang không diễn ra theo lý thuyết.
Tất nhiên, Trung Quốc vẫn là ngoại lệ trong khu vực vì lĩnh vực AI là ưu tiên trong chính sách của quốc gia này. Tuy nhiên, các nhà phân tích ở châu Á mà Forbes tiếp cận lại phản bác lại quan điểm rằng châu Á đang chậm chân trên lĩnh vực AI.
Họ chỉ ra rằng Nhật Bản và các nền kinh tế hàng đầu châu Á khác như Hàn Quốc, Đài Loan (Trung Quốc) và Singapore đang đi đầu trong sản xuất chất bán dẫn, mạch tích hợp cung cấp sức mạnh tính toán cần thiết để phân tích lượng dữ liệu khổng lồ từ các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).
Trong khi Nhật Bản và những nền kinh tế hàng đầu châu Á khác thực sự là những thị trường quan trọng của chuỗi cung ứng chất bán dẫn toàn cầu, vốn đang bị chia cắt do căng thẳng Mỹ-Trung gia tăng, thì một khu vực rộng lớn ở châu Á dường như không bị lay chuyển trước những gì có vẻ như là những thay đổi quan trọng trong nền kinh tế toàn cầu.
Các nền kinh tế như Ấn Độ, Indonesia, Philippines và Việt Nam phụ thuộc rất nhiều vào thương mại cũng như đầu tư để thúc đẩy nền kinh tế của họ và tạo ra việc làm cho người dân. Do đó, các nhà hoạch định chính sách cần tính đến việc thị trường lao động sẽ thay đổi ra sao nếu AI phát triển nhanh hơn mức kiểm soát.
Mặc dù sự phát triển của AI hiện tại cũng phần nào đã được “cường điệu hóa” như những gì thị trường tiền điện tử từng ghi nhận, song câu hỏi đặt ra là liệu chính phủ các quốc gia châu Á có đủ khả năng nắm bắt các cơ hội mới hay không.
Đó là lý do các nền tảng quản trị trong khu vực châu Á, chẳng hạn như ASEAN, APEC,… cần làm gì đó lớn lao hơn thay vì chỉ công bố các chính sách và tích cực tham gia ở cấp độ chính trị về cách quản lý lợi ích kinh tế (mà AI có khả năng mang lại cho nền kinh tế của họ) và trong ứng phó với các rủi ro xã hội.
Một cuộc cách mạng do AI tạo ra có thể vẫn sẽ xuất hiện ở nhiều ngành nghề tại khu vực châu Á. Tuy nhiên, trong trường hợp AI phát triển nhanh và không được kiểm soát đúng cách, nó có thể gây ra tình trạng bất ổn do những thay đổi mà nó tạo ra trên thị trường việc làm, qua đó ảnh hưởng tới sinh kế của người dân. Theo Forbes, các nhà lãnh đạo tại châu Á cần “thức tỉnh” sớm thay vì “ngủ quên” như hiện tại trên thị trường AI.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Giá trị thị trường của AI tổng quát toàn cầu có thể tăng từ mức 40 tỷ USD vào năm 2022 lên hơn 1.300 tỷ USD vào năm 2032, với các doanh nghiệp như Amazon Web Services (AWS), Microsoft, Google và Nvidia dự kiến là những doanh nghiệp hưởng lợi nhiều nhất.
Với sự xuất hiện ngày càng nhiều của các chương trình AI tổng quát dành cho người tiêu dùng như Bard của Google và ChatGPT của OpenAI, thị trường AI tổng quát sẵn sàng bùng nổ, đạt mức doanh thu 1.300 tỷ USD trong 10 năm tới, tăng cao so với mức chỉ khoảng 40 tỷ USD vào năm 2022, theo một báo cáo mới từ Bloomberg Intelligence (BI).
Nghiên cứu của BI cho thấy tăng trưởng đối với thị trường AI tổng quát có thể mở rộng với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) là 42%, được thúc đẩy bởi cơ sở hạ tầng đào tạo trong thời gian ngắn và dần chuyển sang các thiết bị suy luận cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), quảng cáo kỹ thuật số, phần mềm và dịch vụ chuyên dụng trong trung và dài hạn.
Hơn nữa, nhu cầu ngày càng tăng đối với các sản phẩm AI tổng quát có thể tạo ra nguồn doanh thu 280 tỷ USD mới từ phần mềm, nhờ các trợ lý chuyên biệt, sản phẩm cơ sở hạ tầng mới và các công cụ giúp tăng tốc mã hóa.
Các công ty như Amazon Web Services, Microsoft, Google và Nvidia có thể là những người được hưởng lợi nhiều nhất khi các doanh nghiệp trên toàn cầu cần chuyển nhiều dữ liệu về công việc hơn lên các nền tảng lưu trữ đám mây.
BI cũng ước tính rằng tác động của AI tổng quát có thể tăng từ mức dưới 1% trên thị trường phần cứng CNTT, dịch vụ phần mềm, chi tiêu quảng cáo và chi tiêu thị trường trò chơi hiện tại lên 10% vào năm 2032.
Động lực lớn nhất đối với việc thúc đẩy doanh thu của lĩnh vực AI tổng quát toàn cầu tăng lên sẽ là cơ sở hạ tầng AI tổng quát như một dịch vụ (dự kiến tạo ra doanh thu 247 tỷ USD vào năm 2032) được sử dụng để đào tạo LLM, tiếp theo là quảng cáo kỹ thuật số (Digital Ads) được thúc đẩy bởi công nghệ (192 tỷ USD) và phần mềm trợ lý AI tổng hợp chuyên dụng (89 tỷ USD).
Về mặt phần cứng, doanh thu dự kiến sẽ được thúc đẩy bởi các máy chủ AI (132 tỷ USD), bộ lưu trữ AI (93 tỷ USD), các sản phẩm AI thị giác máy tính (61 tỷ USD) và các thiết bị AI đàm thoại (108 tỷ USD).
Bên cạnh đó, nghiên cứu của BI còn nhấn mạnh tiềm năng để trí tuệ nhân tạo tổng hợp mang lại giá trị và lợi ích cho lĩnh vực giáo dục và khoa học đời sống.
Phân tích của BI chỉ ra rằng các trường hợp sử dụng sớm ChatGPT cho hai lĩnh vực này có khả năng mở ra những cơ hội mới hơn để AI có thể thâm nhập vào các lĩnh vực ngoài CNTT.
Mandeep Singh, chuyên gia phân tích công nghệ cấp cao tại Bloomberg Intelligence và là tác giả chính của báo cáo cho biết: “Thế giới đang sẵn sàng chứng kiến sự bùng nổ tăng trưởng trong lĩnh vực AI tổng quát (Generative AI) trong 10 năm tới, hứa hẹn sẽ thay đổi căn bản cách thức hoạt động của lĩnh vực công nghệ.
Công nghệ này được thiết lập để trở thành một phần ngày càng thiết yếu trong chi tiêu CNTT, chi tiêu quảng cáo và an ninh mạng khi nó phát triển”.
Không chỉ các công ty chuyên về AI mà các doanh nghiệp hoạt động trong những lĩnh vực khác như chất bán dẫn, phần cứng, phần mềm điện toán đám mây, dịch vụ CNTT và quảng cáo, cũng có khả năng hưởng lợi nhờ sự phát triển nhanh chóng của AI tổng quát.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Ba trong bốn giáo sư được cho là có ảnh hưởng lớn nhất với sự phát triển của AI từng nhận giải thưởng danh giá về khoa học máy tính.
Đầu tháng 5, Geoffrey Hinton, được gọi là “cha đỡ đầu” của lĩnh vực AI, quyết định rời Google để có thể cảnh báo về mối nguy hiểm phía sau AI, khiến thế giới bắt đầu chú ý hơn đến những người tiên phong trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.
Geoffrey Hinton
Vị giáo sư 75 tuổi người Canada gốc Anh này nổi tiếng thế giới nhờ công trình về mạng lưới thần kinh nhân tạo – một công nghệ cố gắng bắt chước cách thức hoạt động của bộ não con người và là nền tảng cho hầu hết sản phẩm AI ngày nay, từ Google Dịch, Bard, ChatGPT đến ôtô tự lái.
Với những công trình nghiên cứu phát triển thuật toán về học sâu và ứng dụng trong các lĩnh vực như nhận dạng giọng nói, dịch máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Geoffrey Hinton là một trong những người truyền cảm hứng và có tầm ảnh hưởng lớn đến thế hệ nhà nghiên cứu AI sau này.
Ông cũng là giáo sư tại Đại học Toronto và là một trong những thành viên đồng sáng lập công ty Google Brain. Ông ủng hộ việc mô phỏng bộ não người hoàn chỉnh và khẳng định không có lý do gì để nghĩ máy tính không thể thông minh hơn con người.
Tuy nhiên, ông nhấn mạnh tầm quan trọng của việc phát triển AI có trách nhiệm và cần đảm bảo rằng các quyết định của AI không gây tổn hại hoặc thiên lệch đối với cá nhân và cộng đồng.
Năm 2018, Hinton cùng Yoshua Bengio và Yan LeCun được trao giải Turning – giải thưởng được ví như Nobel trong lĩnh vực khoa học máy tính.
Cả ba cùng nghiên cứu về mạng lưới thần kinh, một loại phần mềm máy học mô phỏng cách thức hoạt động của bộ não con người – một trong những tiến bộ lớn nhất của ngành khoa học hiện đại và có ảnh hưởng rất lớn đến phát triển của AI.
Đầu tháng 5, ông gây xôn xao khi quyết định rút khỏi vị trí phó chủ tịch và quản lý công nghệ tại Google để có thể công khai về hiểm họa AI đối với nhân loại. “Thực tế, tôi rời đi để có thể nói về những mối nguy của AI mà không phải xem xét điều này ảnh hưởng đến Google thế nào”, ông viết trên Twitter ngày 1/5 sau khi từ chức.
Yoshua Bengio
Giáo sư Yoshua Bengio, sinh năm 1964 người Canada, cũng là một trong những nhà khoa học đặt nền móng cho sự phát triển của trí tuệ nhân tạo, đồng thời tiên phong trong lĩnh vực deep learning (học sâu).
Năm 1993, ông thành lập Viện nghiên cứu Mila và trở thành trung tâm toàn cầu của những tiến bộ khoa học, góp phần quan trọng đưa Montreal (Canada) trở thành trung tâm toàn cầu về công nghệ học sâu. Đến 2020, Google, Facebook, Microsoft và Samsung đều đã thành lập phòng thí nghiệm vệ tinh ở Montreal.
Bên cạnh giải thưởng Turing danh giá, Bengio còn là nhà khoa học máy tính được trích dẫn nhiều thứ hai trên thế giới theo Guide2Research năm 2021.
Quan tâm đến tác động xã hội và mục tiêu AI mang lại lợi ích cho tất cả mọi người, ông đã đóng góp tích cực cho Tuyên bố Montreal về Phát triển Trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm.
Tại Hội nghị thượng đỉnh AI Canada – Việt Nam đầu tháng 6 ở Quebec, giáo sư Bengio nhận định để thúc đẩy AI phát triển mạnh mẽ cần hàng rào pháp lý khi ứng dụng vào thực tiễn cuộc sống. Trước khi luật pháp có thể tạo ra sự thay đổi, giáo dục là công cụ nhanh và bền vững nhất để con người đồng hành của AI.
Yann LeCun
Yann LeCun, sinh năm 1960, là một trong những người đi đầu trong lĩnh vực học sâu và mạng nơ-ron tích chập (CNN). Nhà khoa học người Pháp này đã phát triển mô hình LeNet vào những năm 1990, mô hình CNN đầu tiên được sử dụng để nhận dạng chữ viết tay.
CNN đã trở thành công cụ quan trọng trong lĩnh vực thị giác máy tính và xử lý hình ảnh, là nền tảng của nhiều sản phẩm và dịch vụ được triển khai bởi các công ty như Facebook, Google, Microsoft, Baidu, IBM, NEC, AT&T trong nhận dạng video, tài liệu, ảnh, giọng nói.
Ông cũng đề xuất mô hình Deep Q-Network (DQN) năm 2013. Đây là phương pháp sử dụng học sâu để huấn luyện hệ thống AI chơi các trò chơi video. Ông được trao giải Turning cho những đột phá về khái niệm và kỹ thuật biến mạng lưới thần kinh sâu trở thành một thành phần quan trọng của máy tính.
Giáo sư LeCun đã xuất bản hơn 200 bài báo về chủ đề này cũng như về nhận dạng chữ viết tay, nén hình ảnh và phần cứng chuyên dụng cho AI. Hiện ông là Giám đốc nghiên cứu của Meta AI Research (FAIR), một tổ chức nghiên cứu hàng đầu trong lĩnh vực AI.
Andrew Ng
Andrew Ng, sinh năm 1976, là nhà khoa học máy tính người Mỹ gốc Trung. Ông không chỉ nổi tiếng trong lĩnh vực học máy và AI mà còn có nhiều đóng góp quan trọng vào việc phát triển và phổ biến khóa học trực tuyến, giúp hàng triệu người trên toàn thế giới tiếp cận và học tập về hai lĩnh vực này.
Ông đồng sáng lập Coursera – nền tảng học trực tuyến đã tạo nên một cuộc cách mạng trong việc dạy và học. Ông cũng là trưởng nhóm sáng lập Google Brain và giáo sư thỉnh giảng tại ĐH Stanford. Andrew Ng hiện là CEO của Landing.AI và DeepLearning.AI.
Công trình nổi tiếng nhất của ông là phát triển mô hình học sâu trong lĩnh vực thị giác máy tính và xử lý hình ảnh. Đây là bước đột phá quan trọng cho nhiều ứng dụng thành công như nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng đối tượng và xe tự hành.
Ông cũng đóng góp vào các dự án như Google Street View và Google Photos, trong đó sử dụng công nghệ học sâu để phân loại hình ảnh.
Năm 2008, ông đã được MIT Technology Review vinh danh là một trong 35 người sáng tạo nhất dưới 35 tuổi trên thế giới. Năm 2013, ông có tên trong Time 100 – danh sách 100 người có ảnh hưởng nhất trên thế giới trong các lĩnh vực.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Theo cập nhật mới đây từ Reuters, Meta vừa công bố ra mắt mô hình tạo hình ảnh dựa trên công nghệ AI mới được gọi là ‘human-like’ AI (trí thông minh giống người).
Meta Platforms cho biết rằng nền tảng này sẽ cung cấp cho các nhà nghiên cứu quyền truy cập vào các công nghệ của mô hình trí tuệ nhân tạo “giống con người” (human-like AI) mới, công nghệ được Meta cho là “có thể phân tích và xây dựng hình ảnh chính xác hơn nhiều so với các mô hình hiện có.”
Human-like AI (artificial intelligence) là gì?
Human-like AI được định nghĩa là loại trí tuệ nhân tạo (do con người tạo ra) nhưng lại giống hoặc tương tự con người. Từ cách thức công nghệ này hiểu đến cách phản hồi và lập luận đều tự nhiên giống con người.
Công nghệ Human-like AI của Meta.
Có tên gọi là I-JEPA, mô hình AI mới của Meta sẽ sử dụng các lý thuyết nền cơ bản (background knowledge) để lấp đầy những phần hình ảnh còn thiếu, thay vì chỉ là nhìn vào các pixel gần đó như các mô hình AI tổng quát (Generative AI) khác.
Meta, công ty mẹ của Facebook, WhatsApp và Instagram, là nhà xuất bản nhiều nghiên cứu AI mã nguồn mở (open-sourced AI) thông qua phòng thí nghiệm nghiên cứu nội bộ.
CEO Mark Zuckerberg cho biết rằng việc chia sẻ các mô hình do các nhà nghiên cứu của Meta phát triển vừa có thể đảm bảo tính minh bạch, vừa có thể giúp thúc đẩy sự đổi mới, phát hiện ra những lỗ hổng an toàn và giảm chi phí.
“Đối với chúng tôi, sẽ tốt hơn nhiều nếu ngành (AI) có thể tiêu chuẩn hóa các công cụ cơ bản mà chúng tôi đang sử dụng và do đó chúng tôi có thể hưởng lợi từ những cải tiến mà những người khác thực hiện”, CEO Meta chia sẻ với các nhà đầu tư.
Meta trước đó cũng đã bác bỏ những cảnh báo từ những nhà lãnh đạo khác trong ngành về những nguy cơ tiềm ẩn của AI, từ chối ký vào một tuyên bố được đề nghị bởi các CEO từ OpenAI, DeepMind, Microsoft và Google.
Meta cũng đang bắt đầu kết hợp các tính năng AI tổng quát vào các sản phẩm hiện có trên nền tảng, chẳng hạn như các công cụ quảng cáo tự động (tự động xây dựng nội dung và nhắm mục tiêu) và một số sản phẩm chỉnh sửa hình ảnh trên Instagram.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Trong một chia sẻ mới đây qua podcast, Giám đốc điều hành của Meta Mark Zuckerberg đã bày tỏ quan điểm và kế hoạch của Meta với AI (trí tuệ nhân tạo), từ việc biến AI trở thành trợ lý ảo trực tuyến đến sử dụng AI để tạo quảng cáo.
Mở đầu, CEO Meta cho biết, không giống như các mô hình GPT của OpenAI (ChatGPT), Meta sẽ triển khai một loạt các Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) khổng lồ và đa dạng, được điều chỉnh phù hợp với các nhu cầu và hoạt động kinh doanh khác nhau. Và một trong số những nhu cầu đó là “một người bạn đồng hành”.
“Hầu hết mọi người có thể không có nhiều bạn bè như cách họ muốn. Và chúng tôi sẽ luôn nỗ lực để giúp mọi người kết nối với nhau. Bạn hãy nghĩ về các trợ lý AI, “người” sẽ luôn đồng hành cùng với bạn, nhắc nhở bạn về ngày sinh nhật của bạn bè của bạn cũng như đưa ra các lời khuyên về việc bạn nên làm vào những ngày đó.”
Về bản chất, nó giống như một trợ lý xã hội, có thể cập nhật cho bạn về những gì đang diễn ra trong cuộc sống, cách bạn phản hồi và tương tác một cách hiệu quả, cũng như cách bạn có thể trở thành một người bạn tốt hơn.
CEO Zuckerberg cho biết các trợ lý AI của Meta sẽ đảm nhận các vai trò như là “một người cố vấn, một huấn luyện viên trong cuộc sống, một người cổ vũ có thể giúp bạn vượt qua mọi thử thách trong cuộc sống.”
CEO này cho rằng AI là một dạng công nghệ xã hội có thể giúp bạn “thể hiện bản thân tốt hơn với mọi người trong nhiều tình huống khác nhau.”
Và trong khi ngôn ngữ (language) có thể không phải là cách hoàn hảo nhất để giúp mọi người thể hiện ý tưởng của họ, các mô hình ngôn ngữ được hỗ trợ bởi AI có thể giúp họ cải thiện và vượt qua những rào cản đó.
“Không chỉ là với trẻ con, khi chúng rất khó để thể hiện được mong muốn của chúng với bố mẹ (chúng chỉ biết khóc). Rất nhiều người lớn chúng ta cũng cảm thấy thất vọng vì không thể diễn đạt mọi thứ.”
“Với các công nghệ mới, nó sẽ giúp bạn thể hiện tốt hơn những gì bạn đang cảm nhận và suy nghĩ, và tôi nghĩ điều đó nói chung là tốt.”
Zuckerberg cũng gợi ý rằng thông qua sự kết hợp giữa các mô hình hình ảnh và ngôn ngữ của Meta, các thương hiệu sẽ không cần phải thuê ngoài các công ty quảng cáo (Agency) để tạo quảng cáo.
“Trong tương lai, nếu bạn sử dụng quảng cáo trên các dịch vụ của chúng tôi, bạn không cần phải mất quá nhiều thời gian cho việc tạo quảng cáo. Những gì bạn cần làm là cho chúng tôi biết những gì bạn mong muốn và chúng tôi sẽ làm những điều còn lại. Bạn chỉ cần đặt ra mục tiêu. Những mẫu quảng cáo tốt nhất sẽ được tự động tạo ra.”
CEO Meta cũng chia sẻ về quan điểm phát triển các hệ thống AI, trong đó ưu tiên tính cởi mở và tiếp cận theo hướng học thuật trong suốt quá trình phát triển.
Về cơ bản, quan điểm này đi ngược lại với OpenAI khi nền tảng này (ChatGPT) đã không tiết lộ cách các mô hình AI của họ được đào tạo và bộ dữ liệu (dataset) nào được sử dụng để đào tạo chúng.
“Hiện có nhiều lo ngại về việc sử dụng các công cụ AI để làm những việc gì đó có hại. Đó sẽ là những thách thức lớn mà các doanh nghiệp như chúng tôi phải đối mặt. Bất kể liệu có một cuộc khủng hoảng nào đó có xảy ra hay không.”
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Mạng xã hội LinkedIn đang thử nghiệm việc cho phép nhà quảng cáo tạo quảng cáo bằng AI (generative AI) trong trình quản lý quảng cáo Campaign Manager.
Theo đó, với thử nghiệm mới, tùy chọn AI tổng quát (Generative AI) của LinkedIn sẽ sử dụng trang doanh nghiệp (Company Page), các thông tin chi tiết từ các chiến dịch quảng cáo và AI để đề xuất ra nhiều biến thể quảng cáo mới (tiêu đề và nội dung quảng cáo).
Nhà quảng cáo cũng sẽ nhận được nhiều đề xuất quảng cáo từ hệ thống AI của LinkedIn vốn sử dụng công nghệ từ ChatGPT của OpenAI (hiện là đối tác của Microsoft, công ty mẹ của LinkedIn).
LinkedIn cho biết AI sẽ tính đến một loạt các yếu tố như mục tiêu quảng cáo, tiêu chí nhắm mục tiêu quảng cáo (Targeting) hay đối tượng mục tiêu mà nhà quảng cáo đang muốn tiếp cận, để tinh chỉnh các đề xuất quảng cáo, lý tưởng nhất là sẽ giúp nhà quảng cáo đạt được tốt hơn các mục tiêu quảng cáo như lượng người dùng truy cập website hay khách hàng tiềm năng (Lead).
Ở khía cạnh khác, liên quan đến việc cho phép người dùng LinkedIn sử dụng AI tổng quát (Generative AI) để tạo CV, theo dữ liệu của LinkedIn, có 56% người dùng muốn sử dụng AI tổng quát để có thể tạo ra nhiều nội dung hơn trong thời gian ngắn hơn.
LinkedIn cho biết thử nghiệm tạo quảng cáo bằng AI từ Campaign Manager (trình quản lý quảng cáo) đang khả dụng tại Bắc Mỹ, trước khi mở rộng sang nhiều khu vực khác trên toàn cầu trong những tháng tới.
Bạn cũng có thể xem chi tiết về cập nhật mới của LinkedIn tại đây.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Theo một thông tin mới đây, trong cuộc đua xây dựng chatbot AI như ChatGPT hay Google Bard, mạng xã hội hình ảnh Instagram của Meta hiện đang thử nghiệm chatbot AI mới.
Với chatbot AI mới, người dùng Instagram có thể hỏi và nhận được câu trả lời như cách họ tương tác với các công cụ tìm kiếm như Google mà chính xác hơn là giống với các chatbot AI như ChatGPT và Google Bard.
Chatbot AI của Instagram có thể “trả lời câu hỏi và đưa ra lời khuyên” đồng thời giúp “truyền cảm hứng cho sự sáng tạo của bạn, giúp bạn tìm ra những cách thức tốt nhất để thể hiện bản thân và giúp bạn xây dựng nội dung“.
Và trên hết, người dùng Instagram có thể chọn từ 30 loại tính cách AI khác nhau (AI personalities) để thể hiện cá tính.
Instagram hiển nhiên không phải là nền tảng xã hội đầu tiên ra mắt chatbot AI. Trước đó, Snapchat đã giới thiệu chatbot AI được hỗ trợ bởi ChatGPT, hay với mạng xã hội video ngắn TikTok, nền tảng này cũng đang thử nghiệm Tako, một chatbot AI cho phép người dùng TikTok hỏi, tìm kiếm và tương tác trực tiếp trong ứng dụng.
Theo góc nhìn của MarketingTrips, nếu cũng tương tự như cách Social Commerce đã làm thay đổi cách mua sắm trực tuyến và thương mại điện tử (eCommerce), thì Social Search có thể là tương lai tiếp theo của hoạt động tìm kiếm.
Dĩ nhiên, các công cụ tìm kiếm như Google có thể sẽ phải đối mặt với nhiều bất lợi trong bối cảnh mới này.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Những tiến bộ mới về AI (trí tuệ nhân tạo) có thể thúc đẩy mạnh mẽ hiệu suất và hiệu quả của hệ thống quảng cáo Meta, Meta Lattice là một trong số đó.
AI (trí tuệ nhân tạo) từ lâu đã là một thành phần quan trọng trong Hệ thống quảng cáo của Meta (Meta Ads System), một mô hình mạng thần kinh sâu (deep neural network) với hàng nghìn tỷ tham số.
Mỗi mô hình được tối ưu hóa độc lập cho các mục tiêu khác nhau — chẳng hạn như cải thiện chất lượng quảng cáo để cung cấp những trải nghiệm quảng cáo tốt hơn cho người dùng, tăng tỷ lệ chuyển đổi (Conversion Rate) hay cải thiện lợi tức đầu tư trên quảng cáo (ROAS) cho nhà quảng cáo.
Trong kỷ nguyên AI, Meta đang tập trung khai thác các mô hình AI mới với mục tiêu nâng cao hiệu suất của hệ thống quảng cáo trên nhiều loại quảng cáo và nền tảng quảng cáo khác nhau.
Theo đó, Meta vừa giới thiệu Lattice, một kiến trúc mô hình mới có thể học cách dự đoán hiệu suất của quảng cáo trên nhiều bộ dữ liệu và mục tiêu tối ưu hóa khác nhau.
Về cơ bản, Meta Lattice tăng cường hệ thống quảng cáo của Meta theo các cách sau:
Hiệu suất tốt hơn. Meta Lattice có khả năng cải thiện hiệu suất của hệ thống quảng cáo của Meta một cách toàn diện. Thông qua các tính năng mới, hệ thống quảng cáo có thể hiểu sâu hơn và rộng hơn về các khái niệm và mối quan hệ mới giữa các bộ dữ liệu, đồng thời giúp các nhà quảng cáo tối ưu hóa một số lượng lớn các mục tiêu khác nhau.
Cải thiện hiệu quả ứng dụng của AI. Việc duy trì và phát triển các mô hình AI mới giúp hệ thống quảng cáo của Meta trở nên linh hoạt hơn trong việc ứng dụng các cải tiến mới của AI trong tương lai.
Khả năng thích ứng nhanh hơn với bối cảnh thị trường đang thay đổi nhanh chóng. Trong tương lai, khi các quy định về dữ liệu của người dùng sẽ ngày càng trở nên chặt chẽ hơn, Meta Lattice được thiết kế để có thể thúc đẩy hiệu suất của nhà quảng cáo trong môi trường quảng cáo kỹ thuật số mới (digital advertising). Ngoài ra, Lattice cũng có khả năng khái quát hóa khả năng học hỏi trên các phạm vi (domains) và mục tiêu khác nhau, điều này đặc biệt quan trọng khi các mô hình máy học (AI) có ít dữ liệu hơn để học hỏi.
Meta Lattice: Kiến trúc mô hình kiểu mới.
Trước khi Meta Lattice ra đời, không gian mô hình quảng cáo của Meta (Meta Ads model) được dự đoán là sẽ phải thay đổi đáng kể trong những năm tới khi các yêu cầu và sản phẩm của nhà quảng cáo liên tục thay đổi.
Việc duy trì một không gian mô hình lớn (và phức tạp) thường dẫn đến sự phát triển chậm hơn của các đổi mới AI đồng thời khả năng tính toán cũng kém hiệu quả hơn.
Để vượt qua những thách thức này, Lattice của Meta đã tập trung xây dựng các thành phần chính dưới đây:
Hiểu biết toàn diện về mục tiêu của cả nhà quảng cáo và người dùng. Thông qua khả năng học hỏi đa nhiệm (multi-domain, multi-task learning), Meta Lattice có thể hiểu các mục tiêu lẫn các cách tương tác giữa người dùng và nhà quảng cáo từ những nguồn dữ liệu không đồng nhất (đơn lẻ và phức tạp). Với cơ chế này, người dùng Meta có thể nhận được các đề xuất quảng cáo phù hợp hơn ngay cả khi hệ thống có ít dữ liệu hơn để học hỏi.
Ghi nhớ các phản hồi của người dùng. Về bản chất, các tương tác giữa người dùng và quảng cáo có thể kéo dài từ vài giây (ví dụ: nhấp chuột hay bấm thích) đến vài ngày (ví dụ: cân nhắc mua hàng, thêm vào giỏ hàng và sau đó thực hiện mua hàng từ trang web hoặc ứng dụng). Thông qua mô hình đa phân phối với khả năng nhận thức về thời gian, Meta Lattice không chỉ có thể nắm bắt được ý định của người dùng theo thời gian thực mà còn với cả những tín hiệu cũ trong quá khứ.
Cân bằng nhiều phạm vi và mục tiêu. Meta Lattice có thể cân bằng hiệu suất quảng cáo trên nhiều phạm vi và mục tiêu khác nhau.
Nhân rộng mô hình nâng cao. Meta Lattice có hàng nghìn tỷ tham số, được đào tạo trên hàng trăm tỷ ví dụ từ hàng nghìn miền dữ liệu khác nhau, bao gồm các nền tảng của Meta lẫn sản phẩm của nhà quảng cáo.
Meta Lattice giúp mở ra một kỷ nguyên mới của quảng cáo do AI cung cấp.
Khi các doanh nghiệp hay người làm marketing phải đối mặt với những sự thay đổi liên tục trong hành vi của người tiêu dùng, suy thoái kinh tế và cả những thay đổi liên quan đến quy định về việc sử dụng dữ liệu của người dùng, Meta đang tích cực xây dựng các hệ thống AI thông minh hơn, linh hoạt hơn trong việc đáp ứng nhu cầu của nhà quảng cáo.
Giờ đây, Meta Lattice, hệ thống quảng cáo được hỗ trợ bởi AI mới sẽ liên tục tìm hiểu các tín hiệu để tối ưu hoá quảng cáo trên nhiều khía cạnh, mục tiêu và loại quảng cáo khác nhau. Trong tương lai, Meta Lattice sẽ lại tiếp tục được cập nhật mới.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Có một nghịch lý là ChatGPT đang tạo ra rất nhiều dịch vụ có giá trị cao, nhưng gần như không có chi phí và đặc biệt là có chi phí cận biên bằng không.
Trong những năm gần đây, sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI) đã dẫn đến một làn sóng công nghệ mới đang có tác động mang tính cách mạng làm thay đổi phương thức sống và làm việc của con người.
Một trong những dấu ấn quan trọng nhất của AI là sự phát triển của chatbot – một mô hình ngôn ngữ sử dụng máy học để tạo ra văn bản tương tác với con người, điển hình là ChatGPT do công ty khởi nghiệp OpenAI phát triển đã thu hút số lượng lớn người dùng.
Ra đời từ tháng 11/2022, Chat GPT chỉ trong một thời gian ngắn đã nhanh chóng gây sốt trên toàn cầu với hơn một triệu người đăng kí chỉ sau một tuần ra mắt, và tính đến ngày cuối tháng 1/2023 đã cán mốc hơn 100 triệu người dùng.
Trong khi đó, theo thống kê của Sensor Tower, Facebook phải mất gần 2 năm, nền tảng chia sẻ video ngắn TikTok cần 9 tháng, Instagram mất tới 2,5 năm, còn ứng dụng dịch Google Translate phải mất hơn 6 năm mới đạt con số 100 triệu người dùng.
ChatGPT cũng như sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI) đã dẫn đến một làn sóng công nghệ mới đang có tác động mang tính cách mạng làm thay đổi phương thức sống và làm việc của con người.
Tác động lớn nhất của trí tuệ nhân tạo sẽ là giúp con người thực hiện những khám phá mà con người không thể tự mình thực hiện được.
ChatGPT sử dụng thông tin mà con người “có” để tạo thông tin mà con người rất khó có thể có được, đặc biệt là trong lĩnh vực dự đoán. Trên phương diện “kinh tế”, ChatGPT có tác động như thế nào?
ChatGPT có mang lại “cuộc cách mạng hóa nền kinh tế truyền thống”?
Trong nhiều lĩnh vực công việc khác nhau, ChatGPT có thể giúp mở rộng chuyên môn và khả năng của những người không phải là chuyên gia, chẳng hạn các nhà kinh tế có ít kiến thức về các công cụ máy học phức tạp, có được một công cụ tìm kiếm tài liệu, tức là có thể mang máy học đến với các kinh tế.
Để xác định mức đóng góp cụ thể của AI vào GDP, cần xem xét nhiều yếu tố, bao gồm tốc độ phát triển của công nghệ AI, đầu tư và sự áp dụng của công nghệ này trong các ngành công nghiệp khác nhau, sự phát triển của hệ thống giáo dục và đào tạo AI và chính sách hỗ trợ của chính phủ.
Mặc dù chưa có các nghiên cứu đầy đủ về đóng góp kinh tế của AI, một báo cáo của Goldman Sachs được công bố vào tháng 4 năm 2023, cho thấy rằng AI có thể tăng GDP toàn cầu thêm 7% trong thập kỷ tới.
Bất chấp còn có những do dự và lúng túng từ phía các doanh nghiệp, công nghệ AI được dự đoán sẽ tạo ra gần 16.000 tỷ USD cho nền kinh tế thế giới vào năm 2030.
Đó cũng là lý do nhiều quốc gia trên thế giới đang tăng cường mức độ chi tiêu cho công nghệ này. Một số nhà kinh tế cũng nhận định rằng nếu có chính sách ứng dụng, phát triển công nghệ AI, Việt Nam và các quốc gia Đông Nam Á sẽ thu về những món lợi trị giá hàng tỷ USD từ trí tuệ nhân tạo.
Tại Đông Nam Á, công nghệ AI được dự đoán sẽ đóng góp 1.000 tỷ USD vào GDP của các quốc gia trong khu vực vào năm 2030. Trong đó, AI được kỳ vọng đóng góp 92 tỷ USD cho GDP Philippines, đối với Indonesia, công nghệ AI có thể bổ sung 366 tỷ USD vào GDP nước này trong thập kỷ tới.
Trong những năm gần đây, AI đã có những đóng góp đáng kể vào nền kinh tế Việt Nam thông qua các lĩnh vực như dịch vụ tài chính, bán lẻ, sản xuất và nông nghiệp. Nếu phát triển một cách tối ưu, AI có thể đóng góp một phần lớn vào GDP Việt Nam trong những năm tới, tạo ra sự tăng trưởng nhanh chóng và hiệu quả trong nhiều lĩnh vực kinh tế.
Tuy nhiên, đằng sau những con số “bằng tiền” ấy, trí tuệ nhân tạo mà cụ thể là ChatGPT đang tạo ra những phúc lợi mà kinh tế học truyền thống đã không tính đến, cũng giống như các dịch vụ thông tin và dữ liệu miễn phí Wikipedia, dịch vụ email như Gmail, bản đồ kỹ thuật số như Google Maps, và mạng xã hội TikTok.
Các sản phẩm này đều có giá trị kinh tế khổng lồ, các dịch vụ mang lại phúc lợi rất lớn, tuy nhiên về cơ bản lại không được tính trong hệ thống tài khoản quốc gia.
Có một nghịch lý là ChatGPT đang tạo ra rất nhiều dịch vụ có giá trị cao, nhưng gần như không có chi phí và đặc biệt là có chi phí cận biên bằng không. Trong nền kinh tế số (Digital Economy), dữ liệu đang ngày càng trở thành nhân tố sản xuất quan trọng, tuy nhiên rất khó để đo lường chính xác giá trị của tài sản vô hình ngoài việc xác định sự tồn tại của chúng.
Do vậy, một thách thức đặt ra mang tính cách mạng đối với các mô hình kinh tế truyền thống hiện nay là làm thế nào để kết hợp được yếu tố “dữ liệu” với các yếu tố truyền thống, đặc biệt là vốn nhân lực, vốn con người, để đánh giá được đầy đủ và chính xác hơn các nguồn tăng trưởng và đóng góp của từng nhân tố.
ChatGPT có giải được bài toán “”Nghịch lý năng suất Solow”?
Paul Krugman đã nhận định rằng năng suất không phải là tất cả, nhưng về lâu dài nó hầu như là tất cả đối với khả năng cải thiện mức sống của một quốc gia theo thời gian.
Mặc dù tăng trưởng năng suất được coi là yếu tố quyết định để các quốc gia trở nên giàu có và thịnh vượng hơn, nhưng điều không may mắn là quá trình này đã trở nên ảm đạm ở Mỹ và hầu hết các nền kinh tế tiên tiến (Vương quốc Anh và Nhật Bản là những trường hợp cụ thể) từ những thập niên 1980.
Năm 1987, Robert Solow, người đã đoạt giải Nobel năm đó nhờ giải thích cách thức đổi mới thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, đã có câu nói nổi tiếng: “Bạn có thể thấy thời đại máy tính ở mọi nơi, ngoại trừ trong các số liệu thống kê về năng suất”.
“Nghịch lý năng suất Solow” này đề cập đến hiện tượng trong những năm 1980 và 1990, mặc dù có sự tiến bộ nhanh chóng của công nghệ thông tin, tăng trưởng năng suất ở Mỹ là không đáng kể.
Các cuộc thảo luận và tranh luận giữa các nhà kinh tế về nghịch lý này liệu có xảy ra với AI hay không cho thấy đã có những lo lắng rằng các nhà phát triển AI đang có những nhận định và đánh giá hơi lạc quan về công nghệ trí tuệ nhân tạo.
Hai năm trước, người ta đã dự đoán sự bùng nổ năng suất từ AI và các công nghệ kỹ thuật số khác, và ngày nay người ta lại tiếp tục lạc quan về tác động của các mô hình AI mới. Phần lớn sự lạc quan này đến từ niềm tin rằng các doanh nghiệp có thể hưởng lợi rất nhiều từ việc sử dụng AI như ChatGPT để mở rộng dịch vụ và cải thiện năng suất lao động.
Với những nền kinh tế có tốc độ phát triển AI như hiện nay thì phần lớn nhân lực sẽ là công nhân tri thức và công nhân thông tin. Câu hỏi đặt ra là vậy thì khi nào thì mức tăng năng suất sẽ được cải thiện cơ bản?
Câu trả lời mang tính “nguyên lý” cho đến nay là điều đó phụ thuộc vào việc liệu chúng ta có thể tìm ra cách sử dụng công nghệ mới nhất và khác với trong quá trình chuyển đổi doanh nghiệp trong thời đại máy tính trước đây hay không.
Phần lớn các nhà kinh tế hiện nay cho rằng, cần sự kiên nhẫn khi số liệu thống kê hiện tại vẫn cho thấy trí tuệ nhân tạo và các công nghệ kỹ thuật số khác đang có tác động khá chậm một cách đáng ngạc nhiên trong việc cải thiện tăng trưởng kinh tế.
Lý do là cho đến nay, các công ty mới chỉ sử dụng AI để thực hiện các nhiệm vụ “tốt hơn một chút” mà thôi.
Tuy nhiên, với hy vọng ChatGPT và các chatbot AI khác hiện nay chủ yếu là tự động hóa công việc nhận thức, nó khác với các yêu cầu đòi hỏi đầu tư vào thiết bị và cơ sở hạ tầng, nên việc tăng năng suất được kỳ vọng có thể diễn ra nhanh hơn nhiều so với cuộc cách mạng công nghệ thông tin trước đây.
Mặc dù phán quyết về thời điểm gia tăng năng suất sẽ xảy ra với AI vẫn chưa chắc chắn, nhưng một số nhà kinh tế đã dự đoán rằng có thể thấy năng suất sẽ gia tăng mạnh hơn vào cuối năm 2024.
GS. Trần Thọ Đạt,Chủ tịch Hội đồng Khoa học và Đào tạo
Trường Đại học Kinh tế Quốc dân
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Google vừa tung bản cập nhật AI dành cho Gmail trên các thiết bị di động, hứa hẹn rút ngắn đáng kể thời gian thực hiện tác vụ tìm kiếm trong ứng dụng.
Theo đó, việc tìm kiếm trong ứng dụng, chẳng hạn như một email cũ, địa chỉ liên hệ hay những con số cụ thể đã trở nên dễ dàng hơn rất nhiều.
Gã khổng lồ tìm kiếm cho biết, trong khoảng 2 tuần tới, ứng dụng Gmail sẽ xuất hiện mục mới có tên “Kết quả tìm kiếm hàng đầu” (top result) khi người dùng cuối thực hiện tác vụ tìm kiếm trong Hộp thư (Inbox).
Mục mới này chạy trên nền tảng máy học của Google, có khả năng phân tích các từ khoá tìm kiếm, những email gần đây nhất hoặc “các yếu tố tương đương” để xác định tin nhắn nào phù hợp nhất với truy vấn mà khách hàng đưa ra.
Đây là động thái mới nhất trong nỗ lực thay đổi chiến lược dành cho dịch vụ email, bao gồm một chính sách cập nhật gây tranh cãi được đưa ra vào tháng trước, về việc Google có thể xoá bỏ hoàn toàn dữ liệu và nội dung của những tài khoản không có hoạt động trong hai năm trở lại đây.
Trong tháng 2, Google đã hoàn thành việc phát hành giao diện người dùng mới của ứng dụng Gmail, nhấn mạnh vào việc tái thiết kế và trọng tâm là các công cụ cải thiện năng suất.
Điều này phù hợp với chiến lược chung của CEO Sundar Pichai, nhằm tiết kiệm chi phí hoạt động, đưa gã khổng lồ tìm kiếm cải thiện “20% năng suất”.
Trong cuộc họp báo cáo kết quả kinh doanh mới nhất của Alphabet, các giám đốc điều hành công ty đã thảo luận kế hoạch phân bổ nguồn lực cho những lĩnh vực bao gồm AI và tìm kiếm.
Trong bài đăng trên blog, Google nói rằng tính năng cập nhật mới “được nhiều người dùng yêu cầu” và sẽ phát hành có sẵn cho tất cả chủ tài khoản và khách hàng.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Cổ đông của Alphabet yêu cầu Google minh bạch về AI (trí tuệ nhân tạo) và các thuật toán đề xuất nội dung, nhưng công ty này từ chối.
Cổ đông của Alphabet yêu cầu Google minh bạch về AI (trí tuệ nhân tạo) và các thuật toán đề xuất nội dung, nhưng công ty này từ chối.
Yêu cầu được quỹ Trillium Asset Management, cổ đông của Alphabet, đưa ra tại cuộc họp thường niên năm 2023 do công ty mẹ của Google tổ chức tuần này.
Trillium nêu ra những lo ngại về cách thuật toáncó thể dẫn đến những kết quả nguy hiểm trong những lĩnh vực như tư pháp, y học.
Ví dụ năm 2019, một điều tra từng cho thấy thuật toán đề xuất nội dung trên YouTube của Google đã làm thúc đẩy tính cực đoan liên quan đến một cuộc bạo động tại New Zealand.
“Trách nhiệm giải trình và tính minh bạch trong trí tuệ nhân tạo là điều cần thiết để biết liệu công nghệ này có an toàn cho xã hội”, Trillium lập luận.
Cổ đông này đang sở hữu 135 triệu USD cổ phiếu của công ty. Năm ngoái, quỹ cũng đưa ra yêu cầu tương tự với Alphabet, trước khi cơn sốt ChatGPT nổi lên.
Tuy nhiên, Google phản đối yêu cầu trên. Hãng khẳng định đã tiết lộ thông tin về thuật toán của mình một cách công khai trên website, như thông tin về cách thuật toán YouTube sắp xếp nội dung.
Tuy nhiên, với các thuật toán độc quyền, đây là nền tảng cho các hoạt động kinh doanh của công ty và ngoài ra, chúng có thể bị lạm dụng nếu rơi vào tay kẻ xấu.
“Bất kỳ việc xem xét nào về tính minh bạch của thuật toán cũng cần tính đến các rủi ro nghiêm trọng mà thông tin có thể bị khai thác bởi kẻ xấu, quyền riêng tư của người dùng có thể bị ảnh hưởng và thông tin nhạy cảm về mặt thương mại có thể bị lộ”, Google giải thích lý do phản đối.
CEO Google Sundar Pichai đánh giá AI sẽ có khả năng tác động đến mọi lĩnh vực, bao gồm y tế và công ty đang tiếp cận AI một cách có trách nhiệm.
“Chúng tôi đã trải qua 7 năm trong hành trình của một công ty AI-first (ưu tiên AI) và đã làm việc trong thời gian dài để đưa AI vào các sản phẩm của mình, để làm cho chúng trở nên hữu ích hơn”, Pichai nói.
Yêu cầu minh bạch được Trillium được nêu ra trong bối cảnh các công nghệ AI gây nhiều lo ngại với giới công nghệ.
Hồi tháng 5, một trong những người tiên phong về AI Geoffrey Hinton đã rời Google và đưa ra cảnh báo công khai về sự nguy hiểm của các chatbot dựa trên AI thế hệ mới.
Trước đó, năm 2020, Timnit Gebru, lãnh đạo nhóm AI của Google, cũng bị sa thải sau khi phát hiện các thuật toán của Google tồn tại sự phân biệt giới tính và phân biệt chủng tộc.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Theo thông báo mới đây từ TikTok, nền tảng này đang thử nghiệm một chatbot AI mới có tên là Tako, động thái được xem là tuyên bố gia nhập cuộc đua AI (trí tuệ nhân tạo) của TikTok.
Theo xác nhận của TikTok, Tako được phát triển bằng công nghệ của bên thứ ba (third-party technology) và hiện đang được thử nghiệm cho một số người dùng TikTok được chọn ở Philippines.
TikTok cũng cho biết Tako đang ở giai đoạn đầu của quá trình khám phá công nghệ mà TikTok theo đuổi với mục tiêu hỗ trợ các hoạt động tìm kiếm và khám phá trên ứng dụng (TikTok).
Theo thông tin từ Reuters, Tako có những tính năng có thể đề xuất video hoặc các nhà sáng tạo nội dung dựa trên những gì người dùng đang xem.
Tako cũng đóng vai trò như các chatbot khác, có thể trả lời các câu hỏi của người dùng theo hình thức hội thoại (conversational).
TikTok ra mắt Tako trong bối cảnh các chatbot AI hay công nghệ AI tổng quát (Generative AI) đang là xu hướng công nghệ nóng nhất trên thị trường, trong đó ChatGPT của OpenAI và Google Bard của Google đang dẫn đầu cuộc đua.
Ở khía cạnh tổng thể, trong khi có không ít các nhà lãnh đạo công nghệ tỏ ra thận trọng và lo ngại với sự phát triển của AI, người sáng lập Microsoft Bill Gates đã hoan nghênh AI vì những tác động có thể có của nó đối với xã hội, cho rằng công nghệ này có thể được sử dụng để cải thiện năng suất lao động và hơn thế nữa.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
CEO của OpenAI, Sam Altman đã có chuyến thăm châu Âu, gặp gỡ người đứng đầu các chính phủ và cộng đồng khởi nghiệp để chia sẻ về các quy định của AI, ChatGPT và hơn thế nữa.
Trong lần xuất hiện trên sân khấu tại Station F ở Paris, Altman đã trả lời các câu hỏi của các doanh nhân địa phương và chia sẻ quan điểm của mình về trí tuệ nhân tạo (AI).
Vài ngày trước cuộc thảo luận, Altman đã gặp tổng thống Pháp, Emmanuel Macron . Đầu tiên, giám đốc Station F, Roxanne Varza hỏi Altman về nội dung của cuộc trò chuyện.
Đúng như dự đoán, cuộc thảo luận chủ yếu xoay quanh quy định liên quan đến AI. “Thật tuyệt vời, chúng tôi đã trò chuyện về việc cân bằng giữa việc sử dụng AI một cách an toàn và cách để AI phát triển hơn nữa trong tương lai” Altman nói.
Altman đã liệt kê một số lý do khiến anh hào hứng với tình trạng trí tuệ nhân tạo hiện tại. Theo vị CEO này, AI đóng vai trò quan trọng trong mọi lĩnh vực chứ không chỉ riêng một lĩnh vực nào.
Chẳng hạn, AI có thể hữu ích khi được ứng dụng trong lĩnh vực giáo dục và chúng ta có thể sắp chứng kiến có một sự thay đổi lớn trong giáo dục trên toàn thế giới.
CEO này cũng đề cập đến cách GPT và các mô hình AI khác hữu ích như thế nào để cải thiện năng suất trong nhiều loại công việc, bao gồm cả phát triển phần mềm.
Vài ngày trước, tại một sự kiện tương tự ở Đại học College London, Altman đã cảnh báo rằng việc vi phạm quá mức quy định của châu Âu có thể dẫn đến việc OpenAI bị cấm ở lục địa này hoàn toàn.
Tuy nhiên sau đó, Altman đã đăng một tweet trên Twitter nói rằng “Chúng tôi rất vui mừng được tiếp tục hoạt động ở đây và tất nhiên chúng tôi không có kế hoạch rời đi”.
“Chúng tôi có kế hoạch tuân thủ, chúng tôi thực sự thích châu Âu và chúng tôi muốn cung cấp dịch vụ của mình ở châu Âu nhưng chúng tôi chỉ muốn đảm bảo rằng chúng tôi có khả năng về mặt kỹ thuật” Altman giải thích cho những dòng tweet của mình.
Trong phiên hỏi đáp này, Altman thể hiện sự lạc quan vào trí tuệ nhân tạo. Anh chia sẻ rằng sẽ có một số đột phá công nghệ lớn (đặc biệt là xung quanh phản ứng tổng hợp hạt nhân) sẽ giải quyết vấn đề biến đổi khí hậu trong tương lai gần.
Tương tự như vậy, vị CEO cũng đã trả lời nhiều câu hỏi hóc búa từ khán giả và vẫn tin rằng lợi ích của trí tuệ nhân tạo vượt trội hơn rất nhiều so với những nhược điểm của nó.
“Cuộc thảo luận đã tập trung quá nhiều vào những điều tiêu cực” Altman nói. “Có vẻ như sự cân bằng giữa ưu và nhược điểm đã bị mất đi do tất cả giá trị mà mọi người đang nhận được từ những công cụ này ngày nay”.
Altman một lần nữa yêu cầu một “khuôn khổ pháp lý toàn cầu” tương tự như quy định về hạt nhân hoặc công nghệ sinh học dành cho AI.
“Tôi nghĩ rằng khuôn khổ pháp lý toàn cầu sẽ giúp AI trở nên tốt đẹp hơn. Điều quan trọng là chúng ta cần làm rõ ràng về những quy định này”.
CẠNH TRANH & CẢI THIỆN MÔ HÌNH.
Thành công của OpenAI và ChatGPT cũng dẫn đến nhiều cạnh tranh hơn. Có những công ty và phòng thí nghiệm AI khác đang tiến hành thử nghiệm trên các mô hình ngôn ngữ lớn và AI tổng quát nói chung. Nhưng Altman lại coi cạnh tranh là một điều tốt.
“Mọi người cạnh tranh với nhau để tạo ra những mô hình ngày càng tốt hơn, đó là điều tuyệt vời”. “Miễn là chúng ta không cạnh tranh theo cách có thể gây rủi ro cho sự an toàn, nếu chúng ta tạo ra các mô hình cạnh tranh trong khi vẫn có thể nâng cao tiêu chuẩn về an toàn thì tôi nghĩ đó là một điều tốt”.
Trên thực tế, sẽ không có một mô hình nào thống trị tất cả. Một số mô hình sẽ trở nên chuyên dụng hơn. Một số mô hình sẽ tốt hơn ở một số nhiệm vụ so với những mô hình khác. “Sẽ có rất nhiều mô hình được phát minh trên thế giới trong tương lai.
Tôi nghĩ quỹ đạo mà chúng tôi đang đi sẽ trở thành nền tảng cơ bản cho phép công nghệ phát triển” Altman nói.
AI NHƯ LÀ MỘT CÔNG CỤ HỖ TRỢ VÀ THÚC ĐẨY KHẢ NĂNG CỦA CON NGƯỜI.
Altman coi AI là một công cụ mà con người có thể tận dụng để tạo ra những thứ mới, khai phá tiềm năng và thay đổi cách chúng ta nên suy nghĩ về các vấn đề cụ thể. Chẳng hạn, Altman không tin rằng AI gây rủi ro cho thị trường việc làm.
“Sự lo lắng rằng trí tuệ nhân tạo sẽ phát triển đến mức mà con người không có việc gì để làm hoặc mất việc làm chưa bao giờ ảnh hưởng đến tôi” Altman nói. “Sẽ có một số người chọn không làm việc và tôi nghĩ điều đó thật tuyệt.
Tôi nghĩ đó nên là một lựa chọn đúng đắn và có rất nhiều cách khác để tìm thấy ý nghĩa cuộc sống. Nhưng tôi chưa bao giờ thấy bằng chứng thuyết phục rằng những công cụ AI này có thể thay thế con người ở những việc mà họ làm tốt”.
Khi nói về báo chí, Altman nói rằng AI có thể giúp các nhà báo tập trung vào những gì họ làm tốt nhất, chẳng hạn như điều tra, khảo sát nhiều hơn và dành nhiều thời gian hơn để tìm kiếm thông tin mới đáng chia sẻ.
Và đây có lẽ là hiệu ứng chóng mặt nhất của làn sóng AI hiện nay. Theo suy nghĩ của Altman, trí tuệ nhân tạo sẽ thích ứng với nhu cầu của con người và con người sẽ thích ứng với những gì trí tuệ nhân tạo có thể làm.
“Công nghệ AI và xã hội sẽ cùng phát triển. Mọi người sẽ sử dụng nó theo những cách khác nhau và vì những lý do khác nhau” Altman nói.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Amazon sẽ sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) để phát hiện và loại bỏ những sản phẩm lỗi và hư hỏng ở các trung tâm hoàn thiện đơn hàng, từ đó, giúp đẩy nhanh tốc độ giao hàng. Amazon cho biết công nghệ này phát hiện hàng lỗi hiệu quả gấp 3 lần so với nhân viên nhà kho.
Amazon đang triển công nghệ AI ở hàng chục nhà kho lớn nhất để sàng lọc các mặt hàng bị hư hỏng trước khi đóng gói đơn hàng để giao cho khách hàng.
Gã khổng lồ thương mại điện tử (eCommerce) kỳ vọng AI có thể cắt giảm số lượng mặt hàng hư hỏng được gửi cho khách hàng và cuối cùng sẽ đóng một vai trò quan trọng trong nỗ lực của nền tảng nhằm tự động hóa nhiều hoạt động hoàn thiện đơn hàng hơn.
Nhân viên kho hàng của Amazon chịu trách nhiệm kiểm tra hàng hóa để tìm dấu hiệu sản phẩm bị hỏng (chẳng hạn như méo mó hoặc bị rách, xước) trước khi đóng gói trong khi vẫn đáp ứng mục tiêu số lượng đơn hàng họ xử lý mỗi giờ.
Jeremy Wyatt, Giám đốc khoa học ứng dụng của Amazon Robotics, đơn vị tự động hóa của Amazon cho biết việc kiểm tra hàng hóa lỗi có thể tốn thời gian do hầu hết các mặt hàng đều ở trong tình trạng tốt.
Wyatt nói: “Điều đó tốn nhiều công sức vì rõ ràng bạn đang tìm kiếm thứ gì đó hiếm xảy ra và đó không phải là công việc chính của bạn”.
Amazon ước tính trung bình, có ít hơn một trong số 1.000 mặt hàng mà công ty xử lý bị hư hỏng, mặc dù tổng số hàng lỗi sẽ rất đáng kể vì Amazon xử lý khoảng 8 tỉ gói hàng mỗi năm.
Amazon đang tăng cường sử dụng AI vào thời điểm các nhà bán lẻ, nhà điều hành chuỗi cung ứng và nhà sản xuất phần mềm chạy đua ứng dụng AI để tăng tốc quy trình làm việc và đơn giản hóa việc ra quyết định trong chuỗi cung ứng.
Amazon đang đẩy mạnh tự động hóa ở các kho hàng khi hoạt động tuyển dụng nhân viên đang trở nên khó khăn hơn. Đồng thời, nền tảng này cũng tìm cách chuyển một số công việc đơn giản, lặp đi lặp lại ở kho hàng cho các thiết bị robot.
Việc triển khai AI của Amazon là một phần trong nỗ lực thúc đẩy rộng lớn hơn trên toàn thế giới doanh nghiệp nhằm đưa nhiều công nghệ AI hơn vào các hoạt động hậu cần (Logistics) khi doanh nghiệp cố gắng quản lý chuỗi cung ứng phức tạp trong khi vẫn đảm bảo việc hàng hóa được vận chuyển nhanh chóng và đáng tin cậy.
Rueben Scriven, Giám đốc nghiên cứu về lĩnh vực tự động hóa kho hàng tại Công ty nghiên cứu Interact Analysis, cho biết các nhà điều hành kho hàng đang phát triển các công nghệ có thể đảm nhận những công việc thường đơn giản đối với con người, từ chọn, đóng gói hàng hóa cho đến kiểm tra xem chúng có bị hư hại hay không.
Đối với Amazon, việc giảm số lượng hàng hóa hư hỏng cho những gói hàng được giao là điều rất quan trọng để cải thiện trải nghiệm của khách hàng.
Cho đến nay, Amazon đã triển khai hệ thống AI phát hiện hàng lỗi ở hai trung tâm hoàn thiện đơn hàng và có kế hoạch triển khai hệ thống này tại 10 nhà kho khác ở Bắc Mỹ và châu Âu.
Christoph Schwerdtfeger, Giám đốc phát triển phần mềm của Amazon, cho biết công ty nhận thấy AI có hiệu quả gấp ba lần trong việc xác định hàng lỗi so với một nhân viên kho hàng.
AI kiểm tra các mặt hàng trong quá trình chọn và đóng gói hàng. Hàng hóa được chọn cho các đơn đặt hàng riêng lẻ, rồi được đặt vào các thùng di chuyển qua trạm hình ảnh, nơi chúng được kiểm tra để xác nhận đúng sản phẩm đã được chọn.
Trạm hình ảnh đó giờ đây được trang bị thêm công nghệ AI để đánh giá xem có bất kỳ sản phẩm nào bị hư hỏng hay không.
Nếu phát hiện hàng lỗi, thùng hàng đó sẽ chuyển qua nhân viên kho hàng để xem xét kỹ hơn. Nếu mọi thứ đều ổn, thùng hàng sẽ được chuyển đi để đóng gói và giao cho khách hàng.
Schwerdtfeger cho biết Amazon đã đào tạo hệ thống AI phát hiện hàng lỗi bằng cách so sánh hình ảnh của các mặt hàng không hư hại với các mặt hàng lỗi.
Bằng cách này, hệ thống có thể nhận ra sự khác biệt và báo sản phẩm bị lỗi nếu hình ảnh không hoàn hảo như mong đợi.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Trong phiên giao dịch sáng 30/5 (giờ Mỹ), cổ phiếu của Nvidia tăng 4%, lên mức 404,9 USD. Có thời điểm, giá liên tục được giao dịch trên mức 410 USD. Điều này đã giúp Nvidia đạt được mức vốn hóa trên 1.000 tỷ USD, lọt top những công ty của Mỹ có mức vốn hóa thị trường (Market Cap) cao nhất, bao gồm cả Alphabet, Amazon, Apple và Microsoft.
Nvidia đã trở thành nhà sản xuất chip và bộ xử lý đồ họa đầu tiên đạt mức vốn hóa thị trường một nghìn tỷ USD. Doanh thu của công ty được dự báo sẽ bùng nổ nhờ vào việc tập trung nghiên cứu sản phẩm bổ trợ cho công nghệ trí tuệ nhân tạo.
Trong phiên giao dịch sáng 30/5 (giờ Mỹ), cổ phiếu của Nvidia tăng 4%, lên mức 404,9 USD. Có thời điểm, giá liên tục được giao dịch trên mức 410 USD.
Điều này đã giúp công ty đạt được mức vốn hóa trên 1.000 tỷ USD, lọt top những công ty của Mỹ có mức vốn hóa thị trường cao nhất, bao gồm Alphabet, Amazon, Apple và Microsoft.
Ngoài ra, chỉ có 9 công ty trên toàn cầu từng đạt được mức vốn hóa nghìn tỷ USD.
“Lý do Nvidia thu hút nhiều nhu cầu và đạt được mức tăng trưởng này là vì họ thực sự đang cung cấp công nghệ cần thiết nhằm phục vụ làn sóng đổi mới. Họ đang sở hữu vị thế rất tốt”, Zeno Mercer, nhà phân tích nghiên cứu cấp cao tại ROBO Global cho biết.
Bloomberg nhận định cột mốc mới của Nvidia là ví dụ minh chứng cho niềm đam mê của Phố Wall đối với những thứ liên quan đến AI.
Vốn hóa thị trường của Nvidia, công ty sản xuất chip cần thiết cho các tác vụ điện toán AI phức tạp, đã tăng hơn gấp đôi trong năm nay. Mức tăng đột biến này đã giúp họ có thêm 600 tỷ USD tính đến cuối tuần trước.
Trong một bài thuyết trình kéo dài 2 giờ vào ngày 29/5, Giám đốc điều hành của Nvidia, Jensen Huang đã tiết lộ một số sản phẩm liên quan đến AI. Dòng sản phẩm đa dạng bao gồm thiết kế robot mới, trò chơi, dịch vụ quảng cáo và hệ thống mạng.
Hơn nữa, ông Huang cũng tiết lộ một nền tảng siêu máy tính AI có tên DGX GH200, có thể giúp các công ty công nghệ tạo ra nhiều phiên bản tương tự như ChatGPT. Microsoft, Meta và Google dự kiến nằm trong số những khách hàng đầu tiên của Nvidia.
Mặc dù cổ phiếu đã liên tục tăng trong năm nay, chất xúc tác chỉ thực hiện xuất hiện sau khi Nvidia đưa ra dự báo doanh thu. Công ty có trụ sở tại California cho biết họ dự kiến tạo ra doanh thu khoảng 11 tỷ USD trong quý tài chính thứ hai, hơn nhiều so với mức 7,2 tỷ USD mà các nhà phân tích.
“Trong hơn 15 năm làm công việc phân tích, chúng tôi chưa bao giờ thấy một dự báo nào giống như cách mà Nvidia vừa đưa ra”, nhà phân tích Stacy Rasgon của Sanford C. Bernstein cho biết.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Chủ tịch của gã khổng lồ công nghệ Microsoft, Brad Smith cho biết lo ngại lớn nhất của ông trong kỷ nguyên AI (trí tuệ nhân tạo) là công nghệ Deepfake khi AI ngày càng trở nên phổ biến và mạnh hơn.
Ông cũng khẳng định cần phải có ai đó chịu trách nhiệm cho các nội dung do AI tạo ra để bảo vệ con người trước những nguồn thông tin giả mạo, tránh bị lừa đảo bởi công nghệ cao.
Câu chuyện được ông Smith nhắc tới trong buổi tọa đàm tại Bảo tàng Planet World, ở Washington hôm 25/5 về chủ đề làm thế nào để siết luật AI giữa bối cảnh công nghệ này đang ngày càng lan rộng sau cơn sốt ChatGPT.
Tại sự kiện, Chủ tịch Microsoft kêu gọi giải pháp để người dùng nhận biết một hình ảnh hay đoạn video bất kỳ là thật hay do AI tạo dựng cho những mục đích bất chính.
Siết các điều luật liên quan đến AI.
“Chúng ta cần phải giải quyết những vấn đề liên quan đến deepfake, đặc biệt là đối với các tổ chức không gian mạng bên ngoài lãnh thổ”, ông nói. Brad Smith cho rằng cần có những hành động cụ thể để bảo vệ mọi người trước những nguồn thông tin giả mạo, tránh bị lừa đảo bởi những công cụ AI.
Theo ông, các cơ quan chức năng cần ra mắt những bộ luật cho AI để phòng ngừa mọi nguy cơ về an ninh quốc gia và an ninh mạng.
“Chúng ta cần có những quy định quản lý xuất khẩu mới, ít nhất là phải cải tiến so với bộ quy tắc hiện tại. Điều này nhằm đảm bảo rằng những sản phẩm công nghệ mới không bị đánh cắp hoặc bị lợi dụng để vi phạm điều luật quốc gia”, Chủ tịch Microsoft nói.
Chia sẻ của Brad Smith được đưa ra ngay sau khi Sam Altman, CEO của công ty OpenAI, bày tỏ ủng hộ việc lập khung pháp lý để kiểm soát trí tuệ nhân tạo (AI) và giảm thiểu nguy cơ AI can thiệp vào các kỳ bầu cử tại buổi điều trần trước Ủy ban Tư pháp Thượng viện Mỹ ngày 16/5.
Ông Altman cho rằng sự phát triển của AI hiện nay có thể tạo ra những thông tin sai lệch, chưa được kiểm chứng tại các kỳ bầu cử. “Trí tuệ nhân tạo có khả năng cải thiện mọi lĩnh vực trong đời sống chúng ta, nhưng nó cũng tạo ra những mối lo nghiêm trọng mà chúng ta phải cùng nhau giải quyết”, ông nói.
Gần đây, phát biểu tại hội nghị CEO Council Summit do WSJ tổ chức ở London (Anh), Eric Schmidt, cựu CEO Google, lo ngại khả năng trí tuệ nhân tạo (AI) gây rủi ro cho nhân loại.
“Rủi ro này định nghĩa rằng rất, rất, rất, rất nhiều người bị làm hại hoặc bị giết”, Schmidt cho biết. Ông nhận định chính phủ các nước cần đảm bảo công nghệ này không bị kẻ xấu lợi dụng.
Dán nhãn, nâng cao an ninh đối với nội dung AI.
Do đó, trong buổi tọa đàm tại Washington, Chủ tịch Microsoft Brad Smith tiếp tục bày tỏ những lo ngại về AI và khẳng định cần phải có ai đó chịu trách nhiệm cho những vấn đề của công nghệ này.
Ông kêu gọi phải thực thi các biện pháp an ninh đối với các hệ thống AI liên quan đến những cơ sở hạ tầng quan trọng như lưới điện, cấp nước để chắc chắn rằng có sự giám sát của con người.
Để giữ tính minh bạch của các công nghệ AI, Smith đề xuất các nhà phát triển nên tạo ra một hệ thống có tên “Know Your Customer” để kiểm soát cách những công nghệ này được sử dụng và truyền đạt thông tin với công chúng như thế nào.
Cách làm này sẽ giúp quy trình nhận dạng các nội dung sai sự thật trở nên dễ dàng hơn.
Các công ty công nghệ như Adobe, Google, Microsoft cũng đang dần nghiên cứu để dán nhãn nội dung (Content Labeling) nhằm phân biệt nội dung AI.
Theo Ars Technica, deepfake là một chủ đề được Microsoft nghiên cứu trong suốt nhiều năm qua. Hồi tháng 9/2022, Giám đốc phòng khoa học Eric Horvitz đã đệ trình một bài báo nghiên cứu về nguy cơ của deepfake tương tác và sự xuất hiện của các cứ liệu lịch sử máy tạo. Đây là bằng chứng cho sự nỗ lực phát hiện và ngăn chặn deepfake dùng sai cách của Microsoft.
Cùng lúc đó, hãng công nghệ cũng đang liên tục đẩy mạnh tích hợp công nghệ AI tạo sinh dựa trên văn bản và hình ảnh vào các sản phẩm của mình như Office và Windows.
Sự ra mắt vội vã đối với chatbot Bing hồi tháng 2 đã nhận về nhiều phản ứng cả tích cực lẫn tiêu cực từ người dùng. Sự xuất hiện ngày một nhiều của các chatbot AI đã làm dấy lên lo ngại rằng tương lai trí tuệ nhân tạo xâm chiếm xã hội loài người không còn xa.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Adobe tuyên bố tích hợp AI vào phần mềm chỉnh sửa ảnh Photoshop, bất chấp những tranh cãi liên quan đến bản quyền và đạo đức.
Adobe cho biết đã thử nghiệm AI có tên Firefly trong sáu tuần trên một website độc lập trước khi đưa vào Photoshop – phần mềm chỉnh sửa ảnh phổ biến nhất thế giới.
Với tính năng Generative Fill, người dùng Photoshop có thể thêm, mở rộng hoặc xóa các chi tiết khỏi ảnh chỉ bằng cách gõ văn bản, tương tự Dall-E, Midjourney và các siêu AI vẽ tranh khác. Bản thử nghiệm bắt đầu được cung cấp trên máy tính từ 23/5, trước khi triển khai chính thức cuối năm nay.
Ngay khi ra mắt, giới nghệ sĩ đã bày tỏ lo ngại Adobe Firefly có thể làm tổn hại đến các tác phẩm nghệ thuật có bản quyền.
Tuy nhiên, Adobe nói họ đã hạn chế rủi ro này bằng cách đào tạo AI trên 100 triệu hình ảnh của chính nền tảng, cũng như các hình ảnh đã hết hạn bản quyền.
Theo Chandra Sinnathamby, Giám đốc chiến lược và truyền thông kỹ thuật số của Adobe châu Á – Thái Bình Dương, công cụ này ra đời để giúp doanh nghiệp nhỏ tự thiết kế đồ họa dễ dàng, nhanh chóng, nhưng với tư cách là cộng sự hơn là thay thế công việc của người làm đồ họa.
“Mục đích là làm sao để thúc đẩy sự sáng tạo và tạo ra những ý tưởng lớn với độ chính xác và nhanh chóng. Các nhà thiết kế thường mất nhiều giờ tìm kiếm hình ảnh và kết hợp một cách thủ công. AI sẽ giúp đẩy nhanh quá trình”, ông nói.
Đại diện Adobe cho biết công ty có 1.000 thành viên chuyên xác thực nội dung và cung cấp công nghệ nhận diện mới nhất để xác định đâu là ảnh được tạo bởi AI.
Ngoài ra, những nghệ sĩ đã đóng góp ảnh được làm từ AI cũng được trả tiền khi tác phẩm của họ được sử dụng.
“Tài sản kỹ thuật số luôn minh bạch dù bất kể ở đâu”, Sinnathamby cho hay.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Trong một chia sẻ mới đây, CEO OpenAI, Sam Altman, doanh nghiệp sở hữu chatbot AI ChatGPT cho biết AI (trí tuệ nhân tạo) có thể vượt qua con người trong vòng 10 năm tới.
Theo đó, CEO của OpenAI cho biết AI có thể vượt qua con người trong hầu hết các lĩnh vực trong vòng 10 năm tới khi công nghệ “siêu trí tuệ” này trở nên mạnh mẽ hơn bất kỳ công nghệ nào khác mà thế giới từng thấy.
Những người đồng sáng lập của OpenAI, bao gồm cả CEO Sam Altman, đều đồng ý với quan điểm rằng AI có thể vượt qua con người ở cấp độ chuyên gia trong hầu hết các lĩnh vực và “có thể thực hiện nhiều công việc khác nhau một cách hiệu quả như cách nhiều người vẫn đang làm trong các doanh nghiệp lớn.”
“Siêu trí tuệ (AI) sẽ mạnh hơn bất kỳ công nghệ nào khác mà nhân loại từng được chứng kiến trong quá khứ. Chúng ta có thể kỳ vọng có một tương lai thịnh vượng hơn, nhưng chúng ta cũng phải quản lý rủi ro một cách chặt chẽ hơn để đạt được điều đó.”
Kể từ khi phát hành ChatGPT, CEO OpenAI cùng nhiều chuyên gia khác trong ngành đã đưa ra những cảnh báo về khả năng AI có thể “phá vỡ” nhiều thứ bằng cách thay thế nhiều loại hình công việc khác nhau, kiểm soát tốt hơn các thông tin sai lệch và hơn thế nữa.
Tuy nhiên, bên cạnh nhiều lợi ích, AI cũng đi kèm với vô số các rủi ro nếu công nghệ này được sử dụng theo cách ngược lại, hay nói cách khác, bị kẻ xấu lạm dụng để trục lợi.
CEO Altman chia sẻ rằng cuối cùng cũng sẽ cần phải có một tổ chức giống như Cơ quan Năng lượng Nguyên tử Quốc tế (IAEA) để giám sát sự tiến bộ của AI thông qua các biện pháp như kiểm tra và thử nghiệm tính an toàn.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Theo thông tin được cập nhật mới đây, OpenAI, công ty sở hữu chatbot AI ChatGPT sẽ sớm cho ra mắt mô hình AI miễn phí hay còn được gọi là mô hình mã nguồn mở (open-source AI model).
Theo đó, công ty đứng sau chatbot AI ChatGPT, OpenAI đang chuẩn bị phát hành một mô hình AI mã nguồn mở mới, theo tờ The Information trích nguồn.
Mã nguồn mở (open-source) là mã nguồn được cung cấp miễn phí mà người sử dụng có thể chỉnh sửa và tạo ra một sản phẩm “mới” khác.
Mô hình mã nguồn mở là mô hình phát triển phần mềm phi tập trung (decentralized software development model) hướng tới mục tiêu khuyến khích các nhà phát triển cùng hợp tác xây dựng và phát triển ứng dụng (thay vì là độc quyền riêng).
Điều này cũng có nghĩa là, với mô hình AI mã nguồn mở mới, OpenAI cung cấp cho các nhà phát triển toàn cầu những cơ hội mới để truy cập, sử dụng và học hỏi hoàn toàn miễn phí.
Quyết định phát hành một mô hình AI mã nguồn mở của OpenAI được đưa ra trong bối cảnh áp lực ngày càng gia tăng từ các lựa chọn thay thế miễn phí đối với các mô hình AI chính thống.
OpenAI hiện chưa công bố chính xác thời ra mô hình mới sẽ được ra mắt.
Liên quan đến các mô hình AI, một kỹ sư của Google mới đây đã thể hiện quan điểm rằng Google có thể sẽ thua trong cuộc chạy đua AI trước các kỹ sư mã nguồn mở.
“Có một sự thật khó chịu là ngay cả Google hay OpenAI cũng không phải là người chiến thắng, chiến thắng thuộc về các kỹ sư phát triển mã nguồn mở.”
Theo The Information, sự bùng nổ phát triển mã nguồn mở gần đây một phần được thúc đẩy bởi Meta, công ty mẹ của Facebook, cho phép các học giả truy cập vào các mô hình học máy phức tạp có khả năng hiểu ngôn ngữ kiểu hội thoại của con người.
Đại diện của OpenAI chưa đưa ra bình luận chi tiết hơn.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Trong khi AI (trí tuệ nhân tạo) đang tạo ra vô số các giá trị ở nhiều lĩnh vực khác nhau, với lĩnh vực quảng cáo, marketing và thương hiệu cũng không ngoại lệ. Tuy nhiên, thách thức lớn nhất của các marketer không phải là “chấp nhận” các kết quả do AI đưa ra mà là hiểu yếu tố “Tại sao” đằng sau các kết quả đó.
Theo Google, Meta và một số tên tuổi khác, các công cụ AI tổng quát (Generative AI) là nền tảng của kỷ nguyên tiếp theo trong các hoạt động thử nghiệm sáng tạo (creative testing) và thúc đẩy hiệu suất.
Meta, nền tảng quảng cáo lớn nhất nhì thế giới cũng đã cho ra mắt bộ công cụ Advantage+ như là một cách để “sử dụng AI để loại bỏ bớt các bước xây dựng quảng cáo thủ công”.
Với Advantage+, nhờ vào việc tự động hoá nhiều hơn quá trình xây dựng nội dung và tối ưu quảng cáo, nhà quảng cáo có nhiều cơ hội hơn để thử nghiệm và tối ưu hoá kết quả có được, hay như CEO Meta từng nói “nhiệm vụ chính của marketer trong kỷ nguyên AI mới là ra quyết định thay vì đánh giá tài khoản quảng cáo.”
Đối với một doanh nghiệp nhỏ vốn có ít tài nguyên, từ yếu tố con người, năng lực sáng tạo đến tài chính, đây thực sự là một giải pháp hiệu quả (có thể thấy được ngay).
Đối với các thương hiệu lớn, đó có thể là một câu chuyện rất khác. Trong khi AI (trí tuệ nhân tạo) có thể thu thập thông tin và tạo ra tài sản mới. AI cũng có thể thử nghiệm quảng cáo và tối ưu hóa nhiều hơn theo hướng các quảng cáo đang thể hiện được sự hiệu quả.
Tuy nhiên, khi biết được lý do tại sao quảng cáo này hoạt động tốt hơn quảng cáo kia, điều này đồng nghĩa với việc là AI lại tiếp tục thất bại. Với các doanh nghiệp nào đề cao giá trị thương hiệu, AI sẽ đóng một vai trò rất khác.
Cần không ngừng đặt ra câu hỏi.
Đối với hầu hết các nhà quảng cáo, mục tiêu chính của họ đằng sau các thử nghiệm đa biến quảng cáo (A/B Testing) là tìm hiểu xem tại sao quảng cáo này thì hiệu quả còn quảng cáo kia thì không, hay các biến có trong quảng cáo ảnh hưởng như thế nào đến kết quả có được.
Cách tiếp cận này cũng đúng trong hầu hết các khía cạnh khác của một doanh nghiệp, tại sao cái này thì hiệu quả còn cái khác thì không.
Lý do tại sao thường rất cụ thể và quan trọng trong từng tình huống nhất định.
Hãy lấy một ví dụ về hai banner quảng cáo của một nhà hàng phục vụ đồ ăn nhanh với các biến thể thử nghiệm khác nhau về sản phẩm và cả màu sắc thiết kế.
Với những gì mà thuật toán được hỗ trợ bởi AI nhận diện, banner quảng cáo màu cam đang mang lại hiệu suất quảng cáo cao hơn.
Kết quả này có thể khiến các nhà quảng cáo chuyển hướng tối ưu hoá quảng cáo nhiều hơn theo cách ưu tiên các banner màu cam.
Tuy nhiên, điều này có thể hiệu quả hoặc không vì bản chất là banner màu cam hiển thị một tách cà phê có kem. Trong khi AI có thể không hiểu được điều này, một người bình thường hay marketer có thể nhận ra rằng banner có tách cafe có kem hiệu quả hơn banner cũng có tách cafe, nhưng mà là cafe đen (không có kem).
Hình ảnh thương hiệu vốn rất phức tạp.
Như MarketingTrips đã phân tích ở trên, các thương hiệu lớn tiếp cận AI rất khác với các doanh nghiệp nhỏ, khi họ quan tâm nhiều hơn đến giá trị thương hiệu hơn là một ít chi phí quảng cáo hay các thử nghiệm quảng cáo.
Các thương hiệu toàn cầu không chỉ có những tiêu chuẩn thiết kế và chất lượng cao, mà chắc chắn là rất ít trong số họ dám phó mặc chiến lược hay danh tiếng của thương hiệu cho AI (trí tuệ nhân tạo).
Hãy lấy ví dụ thế này, một trong những câu hỏi lớn mà nhiều nhà quảng cáo có thể tự hỏi chính bản thân họ là: Liệu có nên sử dụng những hình ảnh trông “thật” trong quảng cáo hay không, hay phải sử dụng những phiên bản thường được “quảng cáo” và tô vẻ quá mức, hay nói cách khác là “lý tưởng hoá sản phẩm đến người tiêu dùng”.
Thông qua nhiều nghiên cứu khác nhau trong nhiều khoảng thời gian khác nhau, các số liệu đã chỉ ra rằng mọi người (người tiêu dùng) phản ứng tốt hơn với những loại quảng cáo được tô vẻ hay lý tưởng hoá.
Điều này cũng có nghĩa là các nhà nghiên cứu cho rằng hầu hết mọi người thường có xu hướng khao khát hay mong đợi nhiều hơn khi lựa chọn các thương hiệu và sản phẩm.
Tuy nhiên, trong những năm gần đây, với sự nỗi lên của Gen Z cũng như sau Covid-19, điều này đang dần được thay đổi, các quảng cáo gần với thực tế hay trông có vẻ chân thực (đáng tin cậy) lại tỏ ra được ưu tiên nhiều hơn. Ngày càng có nhiều thương hiệu giới thiệu những thứ sát hơn so với thực tế tới khách hàng của họ.
Đối với những người làm marketing, thế giới ngày nay buộc họ phải đa dạng hơn, gần gũi hơn, tiếp cận theo những cách khác nhau tới các tập khách hàng khác nhau, đây hoàn toàn không phải chỉ là yếu tố hiệu suất hay thử nghiệm quảng cáo.
Theo số liệu nghiên cứu từ Deloitte, có đến 57% người tiêu dùng cho rằng họ sẽ trung thành hơn với các thương hiệu cam kết về sự đa dạng (diversity).
AI và yếu tố bối cảnh xã hội (và ý nghĩa của nó).
Trong khi với AI, rõ ràng là các nhà quảng cáo có thêm vô số cách để làm với các hoạt động của họ, tuy nhiên, liệu AI có thể cân nhắc những ưu và nhược điểm của từng chiến lược tiếp cận từ góc độ tài sản thương hiệu hay không?
Chắc chắn, AI có thể tạo ra nhiều mẫu quảng cáo với các nội dung và hình thức khác nhau, và thử nghiệm chúng, nhưng yếu tố bối cảnh xã hội (social context) và những tác động của nó đối với thương hiệu về lâu dài mới là yếu tố quyết định, và hiển nhiên, AI không thể “làm chủ” được điều này.
Ngay cả khi AI tiếp tục đóng một vai trò quan trọng, việc nhanh chóng đưa ra các quyết định theo hướng mục tiêu ngắn hạn và dài hạn vẫn chỉ được kiểm soát một cách hiệu quả bởi con người.
Theo số liệu nghiên cứu từ Deloitte, có đến 57% người tiêu dùng cho rằng họ sẽ trung thành hơn với các thương hiệu cam kết về sự đa dạng (diversity).
Trong khi AI (trí thông minh nhân tạo) có thể phát hiện ra ngay sự chênh lệch hiệu suất giữa các mẫu quảng cáo, thuật toán AI không thể có khả năng cân nhắc các yếu tố đầu vào khác nhau, thứ sẽ đóng vai trò quyết định đến kết quả đầu ra hay sự phù hợp của các biến thể được thử nghiệm trong quảng cáo.
Cần giúp AI để nó có thể trở nên tốt hơn.
Những phân tích này không có nghĩa là AI không hữu ích hay thiếu đi sự thú vị. Trên thực tế, AI hiện đang tạo ra một cuộc cách mạng hóa về khả năng sáng tạo cho các thương hiệu lớn và cả các agency.
AI có thể không hiểu yếu tố “tại sao” ngay lập tức, nhưng con người có thể khai thác được nhiều giá trị hơn từ AI khi chúng được đào tạo và tương tác nhiều hơn.
Quay lại với ví dụ ở trên, bạn cần cho thuật toán AI biết rằng, động lực thúc đẩy hiệu suất không phải là banner màu cam mà là tách cafe có kem.
Một cách khác, với tư cách là một marketer, bạn cần cung cấp hay nhập các phát hiện từ các nghiên cứu lớn hơn về nhận thức thương hiệu, doanh số bán hàng và lòng trung thành để các kết quả đầu ra do AI hỗ trợ có thể được điều chỉnh theo các số liệu quan trọng hơn đối với doanh nghiệp (và thương hiệu).
Sức mạnh của các insights không phải là nhận thấy sự khác biệt mà là hiểu “tại sao” đằng sau sự khác biệt đó và áp dụng điều đó trở lại hệ thống (AI) để tạo ra một chu kỳ phát triển liên tục.
Tóm lại, đối với bất kỳ doanh nghiệp nào quan tâm sâu sắc đến yếu tố thương hiệu, AI sẽ thực sự có giá trị khi quá trình diễn giải ý nghĩa của nó là sự kết hợp giữa các chuyên gia sáng tạo, nhà phân tích dữ liệu, quản lý thương hiệu, nhóm truyền thông và các chuyên gia có chuyên môn khác, mục đích cuối cùng vẫn là hiểu “tạo sao”.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Theo thông báo từ Amazon, bằng cách tích hợp tính năng AI tương tự ChatGPT, nền tảng thương mại điện tử lớn nhất thế giới này đang hình dung lại về cách người dùng tìm kiếm và tương tác trên Amazon.
Theo đó, gã khổng lồ ngành thương mại điện tử (eCommerce) Amazon là sẽ sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) cho hoạt động tìm kiếm trên ứng dụng.
Quyết định của Amazon được đưa ra khi AI, Generative AI, hay các chatbot AI như ChatGPT, Bard của Google hay Bing Chat của Microsoft đang ngày càng trở nên phổ biến hơn trong thời gian gần đây.
Theo thông tin từ Bloomberg, để hiện thực hoá mục tiêu này, Amazon đã bắt đầu đăng tuyển nhiều vị trí liên quan đến công việc lập trình và AI tổng quát (Generative AI).
Trong một bài đăng, Amazon cho biết mục tiêu của doanh nghiệp hiện tại là “hình dung lại về cách người dùng tìm kiếm và tương tác trên Amazon.”
“Chúng tôi đang tìm kiếm những người giỏi nhất và thông minh nhất để giúp chúng tôi hiện thực hóa và chuyển tầm nhìn này tới khách hàng của mình sớm nhất có thể. Đây sẽ là bước chuyển đổi có một không hai đối với hoat động tìm kiếm trên Amazon.”
Người phát ngôn của Amazon Keri Bertolino nói với Bloomberg rằng công ty này hiện đang thử nghiệm các công cụ AI tổng quát trên tất cả các hoạt động của doanh nghiệp.
Với các tính năng tìm kiếm tương tự như ChatGPT, người dùng trên Amazon có thể tìm hiểu chi tiết các thông tin về sản phẩm bao gồm cả những biệt ngữ khó hiểu. Bên cạnh đó, người dùng cũng sẽ được đề xuất các sản phẩm phù hợp hơn.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Chỉ 3 tháng sau khi giới thiệu công cụ Microsoft Bing và Edge mới có tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) giúp thay đổi cách mọi người tìm kiếm thông tin – Microsoft lại vừa tiếp tục công bố đưa vào ứng dụng này loạt thiết kế và tính năng mới với nhiều cải tiến về AI.
Bước đi này phần nào cho thấy, thông qua việc mở rộng tầm nhìn và khả năng của Bing và Edge, Microsoft đang muốn biến công cụ tìm kiếm – hạng mục phần mềm lớn nhất trên thế giới hiện nay trở thành trợ lý ảo trên web cho người dùng.
Theo ông Yusuf Mehdi – Phó Chủ tịch Microsoft, người dùng giờ đây sẽ dễ dàng dùng thử các phiên bản mới của Bing và Edge chỉ bằng cách đăng nhập vào Bing bằng tài khoản Microsoft của họ. Các dịch vụ này được cải tiến với khả năng xử lý hình ảnh cũng như văn bản và Microsoft dự định sẽ bổ sung thêm tính năng video.
Hiện tại, các tính năng được tích hợp AI của công cụ tìm kiếm Bing và trình duyệt Edge hiện đã có sẵn cho tất cả mọi người sử dụng.
Cùng với đó, trình tạo hình ảnh Bing (Image Creator) cũng đã được tích hợp vào công cụ chatbot AI của Bing, cho phép tạo cả nội dung bằng văn bản và hình ảnh. Microsoft dự kiến mở rộng Image Creator sang tất cả các ngôn ngữ có trong Bing.
Microsoft cho biết, trong vòng 3 tháng qua, khách hàng của hãng đã sử dụng tính năng trò chuyện để giải quyết hơn nửa tỷ vấn đề khác nhau, từ tìm kiếm địa điểm du lịch tốt nhất cho những người dị ứng phấn hoa, đến lập bảng tổng hợp hoạt động núi lửa trên toàn thế giới trong 10 năm qua.
Ngoài ra, họ cũng đã tạo ra hơn 200 triệu hình ảnh bằng công cụ Bing Image Creator. Với hơn 100 triệu người dùng hàng ngày và số lượng cài đặt ứng dụng Bing trên thiết bị di động tăng gấp 4 lần kể từ khi ra mắt, Bing đã vượt qua kỳ vọng của nhà phát triển.
Thị phần của Bing đang tăng lên, nối tiếp thành tích 8 quý liên tiếp tăng trưởng thị phần của trình duyệt Microsoft Edge. Bing cũng ngày càng dễ tiếp cận hơn, khi hãng đưa Bing vào thanh tác vụ của Windows và giúp hơn nửa tỷ khách hàng tiếp cận với Bing mỗi tháng.
Cũng theo Microsoft, trong thời gian tới hãng sẽ cho ra mắt tính năng chia sẻ và trích xuất thông tin từ cuộc trò chuyện. Điều này sẽ giúp người dùng dễ dàng chia sẻ cuộc trò chuyện của mình trên mạng xã hội hoặc tiếp tục xử lý các thông tin thu được từ cuộc trò chuyện trong các công cụ cộng tác như Microsoft Word.
Theo đó, trong những tuần tới, sự ra mắt của Actions trong Bing và Edge sẽ cho phép người dùng thực hiện nhiều tác vụ hơn với ít thao tác hơn.
Ví dụ, nếu người dùng muốn xem một bộ phim nào đó, Actions trong Edge sẽ tìm và hiển thị các lựa chọn trong thanh bên, sau đó Edge sẽ phát bộ phim mà người dùng muốn xem tại một trang web hoặc ứng dụng khả dụng.
Chỉ vỏn vẹn nửa năm từ khi ra đời, ChatGPT đã và đang cho cả thế giới thấy tiềm năng không giới hạn của trí tuệ nhân tạo (AI).
Tuy nhiên, cùng với những trải nghiệm mới mẻ, lợi ích tích cực, trong thời gian qua, giới chuyên gia đã ngày càng bày tỏ nhiều hơn những lo ngại về AI. Theo các chuyên gia, công nghệ AI đang tiềm ẩn nhiều rủi ro, trong đó có nguy cơ lợi dụng AI để lừa đảo như giả giọng nói, giả video và tin nhắn văn bản.
Mới nhất, ngày 4/5, theo Reuters, lãnh đạo Google và Microsoft đã được triệu tập đến Nhà Trắng để giải trình về những vấn đề liên quan đến trí tuệ nhân tạo AI – lĩnh vực thu hút sự quan tâm lớn của cộng đồng.
Trong đó, thư mời được gửi đến hai hãng công nghệ lưu ý rằng “Tổng thống Joe Biden kỳ vọng các công ty như bạn phải đảm bảo sản phẩm an toàn trước khi phát hành ra công chúng”.
Cuộc họp được tổ chức khi sự phát triển nhanh chóng của AI tạo nên những lo ngại về quyền riêng tư và phát ngôn thiên vị, khả năng bị lợi dụng để phát tán tin giả.
Cũng theo Reuters, vào giữa tháng 4, Thượng nghị sĩ Mỹ Chuck Schumer – Lãnh đạo của phe Dân chủ chiếm đa số tại Thượng viện Mỹ cho biết ông đang xây dựng bộ quy tắc về AI để giải quyết các mối lo ngại trong giáo dục và an ninh quốc gia dưới bối cảnh các công cụ AI phát triển vượt bậc.
Theo đó, ông Schumer cho biết đã soạn thảo một “khuôn khổ quản lý mới giúp ngăn chặn thiệt hại thảm khốc có thể xảy ra đối với đất nước, đồng thời đảm bảo Mỹ vẫn tiến bộ và dẫn đầu trong công nghệ này”.
Trước đó, trong tháng 3 vừa qua, đã có hơn 1.000 người, trong đó có tỷ phú Elon Musk và Nhà đồng sáng lập Apple Steve Wozniak đã ký vào bức thư ngỏ hối thúc các công ty tạm dừng phát triển các hệ thống AI cho đến khi các quy định về an toàn mới dành cho thiết kế AI được phát triển và được thực thi, giám sát bởi các chuyên gia độc lập.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Kể từ khi ra mắt, ChatGPT đã trở thành một hiện tượng toàn cầu. Không những vậy, công cụ chatbot AI này cũng là nhân tố chính tạo ra cuộc đua mới trong ngành công nghệ, có thể mở ra một giai đoạn tiếp theo trong lịch sử của ngành.
Đầu tư vào các công nghệ mới nổi như trí tuệ nhân tạo (AI), người máy, điện toán lượng tử,… đã nằm trong chương trình nghị sự của các tổ chức trên khắp thế giới khi họ tìm cách cải thiện sản phẩm và dịch vụ của mình, theo Tech Wire Asia.
Trong khi tất cả công nghệ mới nổi này đều cần thiết, thì việc áp dụng công nghệ toàn cầu vào AI nói riêng đang tăng tốc, đặc biệt là kể từ khi ChatGPT ra mắt vào cuối năm ngoái.
Ngày nay, hầu hết mọi tổ chức đều muốn đầu tư và triển khai một số loại trí tuệ nhân tạo (AI) vào hoạt động kinh doanh của họ sau sự cường điệu của ChatGPT.
Trên thực tế, một cuộc thăm dò gần đây của Gartner với hơn 2.500 nhà lãnh đạo điều hành trên toàn cầu cho thấy 45% trong số đó báo cáo rằng ChatGPT đã thúc đẩy họ tăng đầu tư vào AI.
Ngoài ra, 70% giám đốc điều hành cũng cho biết tổ chức của họ đang ở chế độ khám phá với AI tổng quát, trong khi 19% đang ở chế độ thử nghiệm hoặc sản xuất.
Đối với Frances Karamouzis, Phó lãnh đạo bộ phận phân tích tại Gartner, cơn sốt AI dường như không có dấu hiệu suy giảm, đặc biệt là khi các tổ chức đang nghiên cứ để xác định nên đổ bao nhiêu tiền vào các giải pháp AI sáng tạo, sản phẩm nào đáng để đầu tư, khi nào thì bắt đầu và làm thế nào để giảm thiểu những rủi ro đi kèm với công nghệ mới nổi này.
Lợi ích của AI lớn hơn rủi ro.
Bất chấp những lo ngại ngày càng tăng về tác động của AI, đặc biệt là trên cơ sở đạo đức, cuộc thăm dò của Gartner cho thấy 68% giám đốc điều hành tin rằng lợi ích của AI là lớn hơn các rủi ro.
Ngược lại, chỉ 5% cảm thấy rủi ro của AI lớn hơn lợi ích. Tuy nhiên, các giám đốc điều hành có thể bắt đầu thay đổi quan điểm của họ khi đầu tư sâu hơn.
“Sự nhiệt tình ban đầu đối với công nghệ mới có thể nhường chỗ cho việc phân tích rủi ro và thách thức triển khai chặt chẽ hơn.
Các tổ chức có thể sẽ gặp phải một loạt câu hỏi về lòng tin, rủi ro, bảo mật, quyền riêng tư và đạo đức khi họ bắt đầu phát triển và triển khai AI tổng quát”, Frances Karamouzis chia sẻ.
Trên toàn cầu, chính phủ nhiều nước đã yêu cầu các tổ chức áp dụng phương pháp đảm bảo tính đạo đức khi triển khai các giải pháp AI.
Ví dụ, ở Mỹ, Nhà Trắng đã yêu cầu các công ty công nghệ AI thực hiện một cách tiếp cận có đạo đức khi triển khai các giải pháp AI. Vương quốc Anh cũng đã thành lập một cơ quan quản lý AI để xem xét công nghệ này.
Trải nghiệm khách hàng là trọng tâm chính của các khoản đầu tư vào AI.
Hiện tại, trọng tâm chính của các khoản đầu tư vào AI dường như là cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Các trọng tâm khác của đầu tư vào AI (Artificial intelligence) bao gồm tăng trưởng doanh thu, tối ưu hóa chi phí và cải thiện tính liên tục của hoạt động kinh doanh.
Khi các tổ chức thử nghiệm AI tổng quát, nhiều đơn vị đã bắt đầu với việc ứng dụng AI để xây dựng nội dung hoặc tạo mã (code).
AI tổng quát có tiềm năng to lớn để hỗ trợ các giải pháp trong hoạt động kinh doanh cũng như thực hiện tự động các quy trình kinh doanh và công nghệ của doanh nghiệp.
“AI có thể là chủ đề lớn tiếp theo của ngành công nghệ. Nó có thể giúp giảm thiểu tác động của lạm phát, thiếu hụt nhân tài và thậm chí là suy thoái kinh tế.
Các CEO và CIO tận dụng trí tuệ nhân tạo để thúc đẩy quá trình chuyển đổi thông qua các sản phẩm và mô hình kinh doanh mới sẽ tìm thấy những cơ hội lớn để tăng trưởng doanh thu”, ông Frances Karamouzis nói thêm.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Khi AI trở thành cuộc đua của mọi ông lớn công nghệ, Sam Altman – Giám đốc điều hành và đồng sáng lập của OpenAI đang trên đường trở thành một trong những người quyền lực nhất thế giới.
Ngay từ trước khi được thế giới biết tới, Altman đã là nhân vật được quan tâm tại Thung lũng Silicon. Cha đẻ ChatGPT từng chơi cờ với tỷ phú Peter Thiel hay chủ trì đám cưới cho nhà đầu tư Keith Rabois.
Tuy nhiên, cũng giống như nhiều tên tuổi lớn nhất tại Thung lũng Silicon, Altman vẫn bận tâm đến những mối đe dọa hiện hữu có thể quét sạch loài người, bao gồm cả một trong những sáng tạo của chính mình.
Trong cuộc phỏng vấn với ABC News hôm 16/3, ông nhấn mạnh rằng cả nhà làm luật và xã hội đều cần quan tâm đến chatbot AI để phòng tránh những hậu quả của nó đến nhân loại.
“Chúng ta cần phải cẩn thận và nên cảm thấy vui vẻ vì mình đã bắt đầu có ý thức cảnh giác với AI”, Altman khẳng định trong buổi phỏng vấn.
Vị CEO lo ngại những mô hình ngôn ngữ như ChatGPT sẽ bị lợi dụng để lan truyền thông tin giả ở quy mô rộng.
Bên cạnh đó, với khả năng lập trình máy tính ngày càng được cải thiện, chúng còn có thể trở thành công cụ tiếp tay cho những vụ tấn công mạng.
Nhưng Altman vẫn tin rằng đây là công nghệ tân tiến nhất mà nhân loại từng phát minh.
Lo lắng không phải là điều mới mẻ đối với Altman. Trong một cuộc phỏng vấn năm 2016 trên tờ New Yorker, mẹ Altman nói rằng CEO OpenAI có xu hướng mắc phải cái mà bà gọi là “cyberchondria”.
Cyberchondria đề cập đến cảm giác lo lắng về sức khỏe khi sử dụng Internet để tra cứu các thông tin liên quan bệnh tật. Vào đầu những năm 2000, một tờ báo của Anh đã đặt ra thuật ngữ này.
Chính nỗi ám ảnh này khiến Altman luôn chuẩn bị cho mọi viễn cảnh tồi tệ nhất có thể xảy ra.
Trong cuộc phỏng vấn với New Yorker, để chuẩn bị trường hợp xảy ra chiến tranh hạt nhân hoặc virus tổng hợp gây chết người, cha đẻ ChatGPT tiết lộ đã trang bị súng, vàng, kali iodua, thuốc kháng sinh, pin, nước và cả mặt nạ phòng độc từ Lực lượng Phòng vệ Israel.
Nói về trải nghiệm khi bị phong tỏa vì Covid-19, Altman cho biết đã trải qua vài tuần đầu tiên bằng cách ẩn náu trong nhà, cắt đứt “mọi liên lạc với người ngoài gia đình” và thậm chí còn khử trùng rau.
“Một đêm, đối tác phàn nàn rằng thức ăn mà tôi làm có mùi giống như bể bơi. Đó là lúc tôi nhận ra mọi thứ đã đi quá xa”, Altman thừa nhận với Insider.
Một trong những sách về AI ưa thích của Altman có tựa đề Gentle Seduction, với cốt truyện là chuyện tình giữa một người đàn ông tên Jack, một nhà công nghệ bị bệnh tim và người phụ nữ giấu tên.
Trong khi yêu nhau, Jack kể cho người tình tầm nhìn về một tương lai mà ở đó, công nghệ có thể loại bỏ tất cả vấn đề của loài người, kể cả cái chết.
Ban đầu, tình nhân của Jack, vốn là một nhà nghiên cứu không tin điều này. Tuy nhiên, cô vẫn làm theo và trở thành một sinh vật bất tử tối cao, với khả năng đồng nhất với vũ trụ.
Mặc dù vậy, khi nhìn lại người yêu đã khuất của mình qua hàng thiên niên kỷ, cô mới nhận ra rằng chính anh ta là kẻ chủ mưu đằng sau tất cả.
Không khó để nhận ra hình bóng của Jack trong Altman. Giống như nhân vật này, Altman cũng tin rằng trong một 100 năm tới, nhân loại sẽ sớm được nhiều tiến bộ công nghệ hơn so với những gì đã xảy ra trong toàn bộ lịch sử loài người.
Cha đẻ ChatGPT tưởng tượng về một tương lai mà trong đó, con người có thể khám phá tới những nơi xa nhất của vũ trụ và thông minh hơn mọi thứ, từ biến đổi khí hậu đến các tiểu hành tinh hủy diệt Trái Đất.
Thậm chí, Altman còn mua một vị trí trong danh sách chờ của công ty Nectome, một công ty làm có ý tưởng bảo tồn não thông qua các hình thức ướp xác công nghệ cao.
Sự mày mò đáng kinh ngạc.
Vào thời điểm khi mà Thung lũng Silicon dường như cũng không thể tìm thấy bất cứ nguồn cảm hứng nào khác ngoài các ứng dụng giao hàng và xe điện, Altman đã xuất hiện như một nhà tiên tri báo trước về một kỷ nguyên tiến bộ mới bằng AI.
Tuy nhiên, thực tế là từ trước khi ChatGPT gây bão, Sam Altman đã là một ngôi sao ở Thung lũng Silicon.
“Trong một thế giới của những người rất tàn nhẫn, anh ấy là một trong những nhà truyền giáo thực sự. Nếu Musk là lãnh chúa của Thung lũng Silicon, thì Altman là người theo chủ nghĩa lý tưởng”, Dan Siroker, CEO của Rewind AI nhận xét về cha đẻ ChatGPT.
Ngay từ khi còn là một thiếu niên, Altman đã có mơ ước được làm việc tại Google. Vì vậy, ông quyết định nhập học tại Stanford, ngôi trường mà hai nhà sáng lập Google Larry Page và Sergey Brin từng theo học.
Blake Ross, người sau này trở thành đồng sáng lập Firefox và cũng là bạn cùng phòng, bị ấn tượng mạnh bởi sự mày mò đáng kinh ngạc của Altman.
“Tôi gõ cửa phòng để xem bạn mình làm bài tập khoa học máy tính đến đâu thì thấy chương trình phần mềm báo lỗi. 30 phút sau, tôi quay lại và căn phòng như hiện trường vụ án. Cậu ấy đã tự tháo rời trình biên dịch và mày mò vào tận những dòng mã lập trình bậc thấp”, Ross kể lại.
Sau cùng, Altman cũng đã tìm ra đáp án. Hóa ra, đó là một lỗi trong bài tập của ông.
Bước sang năm thứ hai ở Stanford, Altman quyết định bỏ học để theo đuổi đam mê phát triển ứng dụng có tên là Loopt. Tuy nhiên, Loopt đã không đáp ứng được kỳ vọng.
Ứng dụng này sau đó được bán cho một ngân hàng trực tuyến với giá 43 triệu USD, một mức giá quá nhỏ so vì chỉ tăng gấp đôi số tiền mà các nhà đầu tư đã bỏ vào.
Ngay cả khi thất bại cùng Loopt, hồ sơ của Altman vẫn rất nổi bật với nhiều công ty lớn.
Vào khoảng thời gian đó, Paul Graham thông báo đang phát triển dự án vườn ươm khởi nghiệp có tên Y Combinator.
Altman bắt đầu làm đối tác bán thời gian tại vườn ươm khởi nghiệp Y Combinator vào năm 2011.
Tháng 2/2014, ông được Graham bổ nhiệm vị trí chủ tịch. Dưới sự lãnh đạo của Altman, Y Combinator đã tài trợ cho hơn 2.000 công ty khởi nghiệp với tổng giá trị hơn 100 tỷ USD.
Năm 2015, Y Combinator thành lập một tổ chức phi lợi nhuận có tên OpenAI.
Trong đế chế đổi mới của Altman, OpenAI là viên ngọc quý, một công ty cho phép những công ty khác giúp mọi người làm việc thông minh và nhanh hơn.
Vào tháng 3/2019, Altman rời Y Combinator nhằm tập trung hơn vào OpenAI. Quyết định này được đưa ra ngay sau khi Y Combinator thông báo chuyển trụ sở chính đến San Francisco. Kể từ đầu năm 2020, Altman không còn liên hệ với công ty cũ.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Khám phá cách doanh nghiệp hay người làm marketing có thể sử dụng AI (trí tuệ nhân tạo) để tối ưu hoá chiến lược nội dung (Content Strategy) trong 2023.
Nằm trong thế giới Digital Marketing rộng lớn, nội dung trực tuyến (Online Content, Digital Content) là một trong những phương tiện chính để truyền cảm hứng, thu hút, cung cấp thông tin và thúc đẩy tương tác với đối tượng mục tiêu.
Trên thực tế, ngay cả khi các nội dung mà thương hiệu cung cấp không ngay lập tức chuyển đổi người đọc thành khách hàng, thì nó vẫn nằm ở đó, ở đâu đó trong tâm trí của khách hàng.
Để trở thành khách hàng trong tương lai hay nói cách khác là trước khi khách hàng tiềm năng (Lead) trở thành khách hàng, họ cần xem thương hiệu là nguồn cung cấp thông tin đáng tin cậy.
Trong khi vai trò hay tầm quan trọng của nội dung trực tuyến là quá rõ ràng, các doanh nghiệp và marketer lại tốn khá nhiều nguồn lực và gặp nhiều khó khăn trong việc sản xuất và tối ưu nội dung.
Các doanh nghiệp cần có một chiến lược được hoạch định rõ ràng, các phương thức sáng tạo nội dung, cùng với đó là các công cụ hỗ trợ và hơn thế nữa để thúc đẩy hiệu suất.
Dưới đây là cách doanh nghiệp hay người làm marketing có thể sử dụng để xây dựng và tối ưu chiến lược nội dung (Content Strategy) của mình trong 2023.
1. Khám phá các ý định tìm kiếm của khách hàng.
Dù bạn là người làm Content Marketinghay là một người làm SEO, bạn hiểu rằng nhiều đối tượng mục tiêu sử dụng từ khóa để tìm kiếm những gì họ cần.
Với mỗi từ khoá, người tìm kiếm mong đợi những nội dung hay thông tin khác nhau, những thứ có thể giúp giải đáp các thắc mắc hay giải quyết các “nỗi đau” hiện tại của họ.
Trong khi các chiến lược nội dung thông thường tập trung vào các từ khóa mà người dùng có nhiều khả năng sử dụng nhất.
Và cũng có các công cụ nghiên cứu từ khóa (Keyword Research) có thể tiết lộ những cụm từ mà khách hàng đang tìm kiếm, cách tiếp cận này có thể không phát hiện được cái gọi là ý định tìm kiếm (Search Intent).
Ý định tìm kiếm cuối cùng mới là thứ marketer cần hiểu và đáp ứng, thứ có thể giúp chuyển đổi khách hàng và sau đó là bán được hàng (chứ không phải là thứ hạng từ khoá như nhiều người làm SEO vẫn nghĩ).
Mục đích của việc thấu hiểu ý định tìm kiếm đó là khám phá xem khách hàng thực sự đang cần điều gì, trong khi đa số các từ khoá mà người dùng sử dụng là các từ khoá ngắn và chung chung, quá trình này càng trở nên quan trọng hơn.
Bạn cứ thử hình dung thế này, với từ khoá “marketing“, bạn đang cần điều gì hay ý định tìm kiếm của bạn là gì?
Hiển nhiên “marketing” không thể là thứ bạn đang cần (bởi vì bạn đã biết và đang gõ nó), mà đằng sau đó là nó thực sự mang ý nghĩa là gì trong thực tế, doanh nghiệp đang sử dụng nó ra sao hay muốn học nó thì cần những kỹ năng gì.
Một chiến lược nội dung tốt là chiến lược được xây dựng xung quanh các ý định tìm kiếm, các câu hỏi “Tại sao” khách hàng lại tìm kiếm từ khoá đó và hơn thế nữa.
Ngoài các công cụ nghiên cứu từ khoá thông thường, các công cụ nghiên cứu được hỗ trợ bởi AI có thể phân tích hành vi một cách sâu sắc hơn, tiết lộ nhiều ý định tìm kiếm hơn và gắn liền với từng nhóm đối tượng cụ thể.
AI (trí tuệ nhân tạo) có thể xem xét cách người dùng tương tác với các nội dung của doanh nghiệp trong khi cũng có thể đưa ra những dự đoán mới về những gì họ có thể cần.
Các insights này chính là nền tảng của chiến lược xây dựng nội dung.
2. Xây dựng các mô hình nội dung.
Trong khi có vô số các kiểu nội dung mà bạn có thể xây dựng, với các nguồn lực thường là bị hạn chế, bạn không thể sản xuất tất cả mọi thứ tuỳ ý, thay vào đó bạn cần những mô hình nội dung (Content Frameworks) rõ ràng.
Content Frameworks hiểu một cách đơn giản là các dàn ý hay các bản kế hoạch mang tính định hướng giúp hướng dẫn bạn nên viết gì hay trình bày như thế nào.
Trong quá trình xây dựng nội dung, việc bạn cạn kiệt các ý tưởng không chỉ liên quan đến việc bạn thiếu các chủ đề nội dung, mà còn liên quan đến các mô hình hay dàn ý xây dựng nội dung.
Các công cụ AI có thể thúc đẩy khả năng sáng tạo bằng cách đề xuất các chủ đề, dàn ý hay cách bạn có thể thể hiện nội dung. Nếu bạn không biết phải viết gì tiếp theo, AI sẽ là những trợ thủ đắc lực.
Số liệu thống kê từ Statista cho thấy doanh thu từ Content Marketing đã tăng lên gần 66 tỷ USD vào năm 2022, và theo dự báo, con số này sẽ tăng gấp đôi vào năm 2026.
Trong khi giá trị tạo ra là rất lớn, việc đo lường hiệu quả của Content Marketing hay lợi tức đầu tư (ROI) mà nó có thể trực tiếp tạo ra thì vẫn là một dấu chấm hỏi lớn.
Các công cụ kiểm tra và đánh giá nội dung (Content Audit) được hỗ trợ bởi AI (ví dụ như Screaming Frog hay WooRank) có thể thực hiện công việc này một cách nhanh hơn và chính xác hơn.
Chúng cũng có thể xác định nội dung nào đang hoạt động hiệu quả và nội dung nào thì không, chỉ ra lý do tại sao nội dung thất bại để từ đó các Content Marketer có thể đưa ra phương án tối ưu mới.
Vai trò của AI trong chiến lược nội dung.
Trong khi AI vẫn đang được xem là làn sóng, là lợi thế cạnh tranh mà các doanh nghiệp đang theo đuổi, không ít các marketer ở nhiều doanh nghiệp có năng lực công nghệ (trưởng thành về mặt công nghệ) đang sử dụng nó để thấu hiểu về nhu cầu của khách hàng và xây dựng chiến lược nội dung.
Trong khi nguồn lực con người thường đi kèm với nhiều hạn chế, đặc biệt là với các công ty khởi nghiệp, khi doanh nghiệp cần đi nhanh và sáng tạo hơn, AI (trí tuệ nhân tạo) có thể nói là nhân tố X tiềm ẩn để các marketer đẩy nhanh quá trình thấu hiểu khách hàng, xây dựng và tối ưu nội dung, và cuối cùng là kéo người dùng về phía của thương hiệu.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Một kỹ sư phần mềm cấp cao của Google cảnh báo công ty này đang tụt lại phía sau trong cuộc chạy đua về AI do cách tiếp cận thận trọng.
Theo Bloomberg, Luke Sernau, kỹ sư phần mềm Google, đã đăng bài đánh giá về tham vọng AI của công ty trên hệ thống nội bộ tháng trước.
Bài viết đã lan truyền trong các hội nhóm tại Thung lũng Silicon trước khi công ty tư vấn SemiAnalysis đăng trên website của họ ngày 4/5.
“Google không có bất cứ công thức bí mật nào. Hy vọng tốt nhất của chúng tôi là học hỏi và cộng tác với những người từ bên ngoài”, Sernau viết.
Theo kỹ sư này, từ khi OpenAI tung ra ChatGPT, Google coi đây là đối thủ và xao nhãng phát triển công nghệ mã nguồn mở. “Google đã tập trung xem xét rất nhiều về OpenAI và đặt câu hỏi: Ai sẽ có bước đột phá lớn tiếp theo? Động thái sắp tới sẽ là gì?”.
“Nhưng một sự thật là Google hiện không ở vị trí giành chiến thắng trong cuộc đua này. OpenAI cũng vậy. Trong khi các doanh nghiệp này cạnh tranh với nhau, có một bên thứ ba khác đang thực sự hưởng lợi. Tôi đang nói về các mã nguồn mở”.
Khi các mô hình AI tổng quát nở rộ cuối năm ngoái, các nhóm nội bộ tại Google đã thảo luận sôi nổi về cách công nghệ này định hình lại ngành.
Google đã chịu áp lực lớn khi chatbot ChatGPT trở nên phổ biến, làm dấy lên lo ngại rằng họ đã đánh mất lợi thế của mình trong AI – lĩnh vực họ đã tiên phong những năm qua.
Nhưng Sernau đánh giá mối đe dọa thực sự với Google đến từ các cộng đồng mã nguồn mở, nơi các kỹ sư liên tục cải tiến mô hình AI để cạnh tranh với những công ty công nghệ lớn. Ưu điểm của chúng là nhanh, dễ tùy biến, hữu ích và giá rẻ hơn so với mô hình của Google.
Google chưa phản hồi sau bài đăng của SemiAnalysis.
Trong buổi báo cáo tài chính cuối tháng 4, CEO Google Sundar Pichai cho biết các khoản đầu tư cho AI đã giúp công ty “có vị thế rất tốt” trong lĩnh vực này.
Tuy nhiên, ông cảnh báo AI có thể “rất có hại” nếu không được triển khai một cách chu đáo và kêu gọi nên có các quy định về công nghệ mới.
Thời gian qua, Google được đánh giá là luôn có cách tiếp cận thận trọng với AI dù là công ty tiên phong, do e ngại về sự thiên vị, sai lệch của AI. Vào năm 2022, công ty này đã sa thải kỹ sư Blake Lemoine sau khi ông cho rằng AI có tri giác.
Hồi tháng 1, Jeff Dean, Giám đốc phụ trách AI của Google, nói với nhân viên rằng hãng sẽ đối mặt nhiều rủi ro về uy tín nên phải hành động cẩn trọng hơn “so với một công ty khởi nghiệp nhỏ”.
Hồi tháng 2, Google tung ra chatbot Google Bard để đối đầu ChatGPT. Dù vậy, hành động này bị đánh giá vội vã, còn nội bộ công ty cũng xem chatbot này “tệ hơn cả vô dụng”. Theo giới chuyên gia, Google có vẻ chậm chân vì quá thận trọng với AI.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Nhằm thích ứng nhanh chóng với những thay đổi của thị trường, các doanh nghiệp bán lẻ đã tận dụng AI hay những giải pháp công nghệ khác để cắt giảm chi phí vận hành cũng như tối đa hóa chi phí hàng hóa và dịch vụ.
Người tiêu dùng nói chung thường “nhạy cảm” với giá cả. Đặc biệt, trong bối cảnh giá dịch vụ và hàng hóa liên tục biến động, người tiêu dùng sẽ thường xuyên tìm kiếm các phương cách tiết kiệm, so sánh giá cả giữa các cửa hàng hoặc kênh bán hàng để có được mức giá tốt nhất.
Đơn cử như sau vài lần giá xăng dầu lập “đỉnh”, nhiều nền tảng cung cấp dịch vụ giao hàng đã tăng phí dẫn đến những thay đổi về cách thức mua sắm.
Người tiêu dùng có xu hướng quay lại với hình thức mua sắm trực tiếp tại các cửa hàng tiện lợi hoặc siêu thị, vậy nên việc trữ một lượng hàng tồn kho lớn ở mức chi phí phải chăng trở nên rất cần thiết.
Nhằm thích ứng nhanh chóng với những thay đổi trên và cả những thay đổi khác nữa, các hãng bán lẻ đã tận dụng những giải pháp công nghệ như tự động hóa (robotic), máy học (machine learning) và trí tuệ nhân tạo (AI) để cắt giảm chi phí vận hành cũng như tối đa hóa chi phí hàng hóa và dịch vụ.
Các công nghệ này có thể cung cấp dữ liệu khách quan với độ chính xác cao để giảm thiểu tác động của gián đoạn thị trường đến các hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp.
AI giúp dự đoán ảnh hưởng của những yếu tố tác động đến nhu cầu tiêu dùng như khuyến mãi, giá cả, cách thức trưng bày hàng hóa và dữ liệu thời tiết để đưa ra những dự đoán nhu cầu chính xác và tối ưu hóa quá trình bổ sung hàng hóa.
Trong hoạt động vận hành bán lẻ, điều này cũng giúp nhà bán lẻ điều phối nhân sự hiệu quả hơn cũng như tránh được nhiều thất thoát đối với những hàng hóa bán chậm.
Trong khi lượng khách hàng mua sắm trực tiếp tại các cửa hàng được dự đoán sẽ tăng, các kênh bán hàng trực tuyến vẫn sẽ chiếm tỷ lệ quan trọng nhờ sự tiện lợi cùng các ưu đãi về giá thông qua các chiến dịch quảng cáo kỹ thuật số.
Với việc nhu cầu bán hàng đa kênh gia tăng, các hãng bán lẻ tập trung đồng bộ hóa giữa thương mại điện tử và các cửa hàng truyền thống, bắt đầu tiến hành quản lý các mô hình này như một thể thống nhất và liền mạch.
Sự chuyển đổi này là nhiệm vụ đòi hỏi nhiều nguồn lực, yêu cầu cao về độ chính xác, cần có dữ liệu trong thời gian thực để có thể đáp ứng được mong đợi của người tiêu dùng; do đó việc các thương hiệu bán lẻ (Retail) tích hợp các giải pháp được phát triển dựa trên công nghệ AI và tự động hóa là vô cùng cần thiết.
Các công cụ phù hợp sẽ giúp đảm bảo quản lý hiệu quả đơn đặt hàng trực tuyến từ các cửa hàng, đơn hàng dự trữ (backorder), hỗ trợ hiệu quả cho việc dự đoán cũng như lên kế hoạch về hàng tồn kho, thậm chí cả khi hàng hóa bị buộc phải chuyển hướng giữa các trung tâm thực hiện đơn hàng.
Nếu các nhà bán lẻ bị hết hàng, họ có thể mất đi doanh số và thậm chí cả khách hàng. Mức độ hiệu quả của hoạt động bổ sung hàng hóa là hết sức quan trọng trong việc đảm bảo sự hài lòng của khách hàng và duy trì lợi nhuận.
Một nghiên cứu gần đây của RELEX Solutions chỉ ra rằng gần 50% các nhà bán lẻ không nắm bắt được số lượng hàng hóa trong mỗi cửa hàng.
Điều này cho thấy, lỗ hổng trong cách tiếp cận việc quản lý đơn đặt hàng từ các cửa hàng để đạt được sự chính xác và hiệu quả.
Để luôn là lựa chọn hàng đầu của khách hàng, các nhà bán lẻ cần phải ưu tiên phát triển hệ thống bổ sung đơn hàng hiệu quả, có thể đáp ứng nhu cầu của khách hàng mà không tốn nhiều tài nguyên.
Với việc khách hàng có thể mua sắm ở bất cứ đâu và bất cứ khi nào, công nghệ AI và máy học giúp các thương hiệu duy trì số lượng hàng hóa phù hợp trong kho, dự đoán các thay đổi về nhu cầu và điều chỉnh việc bổ sung đơn hàng, nhằm thúc đẩy cải thiện dịch vụ, doanh thu cùng với mức độ hài lòng của khách hàng.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer