Clément Delangue (Hugging Face CEO)@ClementDelangueI like this article! The problem is not for some people to care and work on catastrophic risks (we…
DịchClément Delangue cho rằng việc nghiên cứu rủi ro thảm họa là cần thiết, nhưng các nhà lãnh đạo không nên dùng nó làm công cụ để né tránh giải quyết những thách thức và giải pháp cấp bách hiện nay.
Frank Wang@lifesingerYu Bo chia sẻ góc nhìn sâu sắc về Jev, định nghĩa đây là 'System 1 Model' với tiềm năng lớn cho các SaaS. Ông nhấn mạnh việc tập trung vào quy trình làm việc nội bộ thay vì bảng xếp hạng công khai và cảnh báo rằng quá chú trọng vào PMF có thể kìm hãm sự đổi mới.
Thủ tướng Kyriakos Mitsotakis thừa nhận chính phủ còn lúng túng trước AI, đồng thời cho rằng việc cấm mạng xã hội cho trẻ em hiện nay đã trở nên lỗi thời. Hy Lạp đang đẩy mạnh hợp tác với OpenAI và các ông lớn công nghệ để xây dựng hạ tầng dữ liệu quốc gia.
Cựu lãnh đạo bán lẻ của Apple, Ron Johnson, cho rằng AI không thể thay thế trải nghiệm tại cửa hàng đối với các mặt hàng giá trị cao. Ông tin rằng AI chỉ đóng vai trò hỗ trợ thông tin trước khi khách hàng quyết định đến tận nơi trải nghiệm và mua sắm.
@mark_k@mark_kVery based take on AI risk by a veteran programmer:
DịchTrước những lo ngại về rủi ro của AI, chuyên gia lập trình Robert C. Martin khẳng định chúng ta nên thiết lập các rào chắn an toàn nhưng vẫn phải đẩy mạnh phát triển với tốc độ tối đa, thay vì dừng lại.
Kim@kimmonismusInteresting graph. However, one should be careful not to confuse correlation with causation. The gra…
DịchDù dữ liệu cho thấy các hệ thống y tế dùng AI nhiều có tỷ lệ tử vong thấp hơn, chuyên gia cảnh báo đây có thể là do các bệnh viện giàu nguồn lực đầu tư cả AI lẫn chất lượng điều trị. Cần phân tích kỹ yếu tố bệnh nhân trước khi khẳng định AI là nguyên nhân trực tiếp.
Ma Dongxi NLP@dongxi_nlpTừ những trải nghiệm thực tế khi dùng AI Agent như độ trễ, lệch hướng và lỗi lặp lại, Ma Dong-seok cho rằng việc suy luận thuần túy trong không gian Token có giới hạn, qua đó đồng tình với quan điểm hoài nghi của Yann LeCun về LLM.
Hacker News Nổi bật (buzzing.cc bản dịch tiếng Trung)Po-Shen Loh lập luận rằng khi AI phát triển, nhu cầu giám sát chuyên môn từ con người sẽ tăng vọt, tạo ra nút thắt cổ chai khiến tốc độ phát triển AI buộc phải chậm lại để đảm bảo tính chính xác và an toàn.
Nathan Lambert@natolambertI don't agree exactly on the assumption that full RSI will work, but this is an excellent video summ…
DịchNathan Lambert chia sẻ góc nhìn về giả thuyết RSI (Trí tuệ siêu việt đệ quy) và đưa ra những đúc kết sâu sắc về giai đoạn phát triển hiện tại của ngành AI.
Haider@haider1it's bizarre how hard people try to deny what we have with AI even when i mention mathematical proo…
DịchHaider nhận định rằng nhiều người đang cố tình hạ thấp AI bằng cách coi nó như một chiếc máy tính bỏ túi, ngay cả khi AI giải quyết được các bài toán thiên niên kỷ vốn từng được coi là bất khả thi.
Terence Tao: "seriously, where we are right now is not right" Fine, AI is solving major conjecture…
DịchThiên tài toán học Terence Tao cho rằng dù AI có khả năng giải các giả thuyết phức tạp, nhưng giá trị thực tiễn mang lại vẫn còn hạn chế. Ông nhấn mạnh chúng ta không cần vội vàng giải quyết các bài toán thế kỷ như Riemann hay Navier-Stokes.
Chuyên gia Nathan Lambert lập luận rằng khái niệm 'tự cải tiến đệ quy' (RSI) vẫn chưa khả thi, đồng thời bảo vệ quan điểm của mình về mô hình 'tự cải tiến có tổn hao' thay vì kỳ vọng vào sự bùng nổ trí tuệ tự thân.
Nathan Lambert@natolambertWith the external hack of OpenAI via Claude, closed models continue to be the tip of the iceberg on …
DịchTheo chuyên gia Nathan Lambert, các mô hình AI đóng (closed-source) tiềm ẩn rủi ro lớn hơn mã nguồn mở vì chúng mạnh mẽ, dễ tiếp cận và thường tồn tại lỗ hổng bảo mật ngay khi phát hành.
Cùng sự kiện, bài đại diện «Nhóm nghiên cứu dùng Claude Opus 5 hack OpenAI, nhận thưởng 6.500 USD»Cuộc trò chuyện sâu sắc với Vương Gia Vỹ, nhà khoa học trẻ tài năng, về hành trình nghiên cứu và tầm nhìn chiến lược trong việc phát triển AI hiện thân (Embodied AI) tại DeepSeek.
Một chuyên gia công nghệ chỉ trích việc lạm dụng AI khiến công việc trở nên nhàm chán, đồng thời cảnh báo các dự án bảo mật triệu đô của OpenAI và Anthropic đang lãng phí nguồn lực vì bỏ qua khâu vá lỗi thực tế.
Hacker News Nổi bật (buzzing.cc bản dịch tiếng Trung)Nhà toán học Timothy Gowers phản biện quan điểm ưu tiên hiểu biết khái niệm hơn kỹ năng giải đề trong thư ngỏ của các nhà toán học lỗi lạc. Ông cho rằng thách thức lớn nhất của AI không nằm ở kết quả, mà là sự đứt gãy trong cấu trúc đào tạo và tài trợ cho thế hệ toán học tương lai.
Rohan Paul@rohanpaul_ai"This recent fear about AI leading the human extinction and so on is much more science fiction than …
DịchGiáo sư Andrew Ng cho rằng những lo ngại về việc AI đe dọa sự tồn vong của nhân loại là thiếu cơ sở khoa học và gây ra những tác động tiêu cực không đáng có.
Thomas Wolf (Hugging Face đồng sáng lập/CSO)@Thom_WolfBalanced blog post by @wtgowers on the challenges of the math field in today's AI world - incentives…
DịchNhà toán học Timothy Gowers chia sẻ góc nhìn cân bằng về tương lai ngành toán trước sự trỗi dậy của AI, đồng thời giải thích lý do ông không ký vào bức thư ngỏ của 25 chủ nhân giải Fields.
Ethan Mollick@emollickI post on BlueSky & interacted with "AI isn't real" folks - that view is fading. Instead, it is…
DịchEthan Mollick nhận thấy quan điểm phủ nhận sự tồn tại của AI đang dần biến mất, thay vào đó là xu hướng bài trừ cực đoan, gây khó khăn cho việc thảo luận các chính sách giảm thiểu rủi ro thực tế.
Gary Marcus chỉ trích những tuyên bố gần đây của Sam Altman, Jensen Huang và Bernie Sanders về AI, cho rằng quan điểm của cả ba đều thiếu cơ sở tin cậy.
Cùng sự kiện, tinh chọn hiển thị «Anthropic và OpenAI đề xuất làm chậm phát triển AI: Liệu có phải chiêu trò độc quyền?»Rohan Paul@rohanpaul_aiChamath asked a very interesting question to Satya Nadella "Most people's lived experience is not …
DịchTrước chất vấn từ Chamath về việc AI chưa tạo ra đột phá năng suất rõ rệt cho người dùng phổ thông, CEO Microsoft Satya Nadella đã có những chia sẻ thẳng thắn về thực trạng ứng dụng AI hiện nay.
Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng khoảng cách giữa khả năng mô phỏng kỹ thuật số của AI và việc gây ra thiệt hại thực tế vẫn còn rất lớn, đặc biệt là trong các kịch bản nguy hiểm như chế tạo virus sinh học.
karminski@karminski3Chuyên gia Lý Bác Kiệt chỉ ra rằng dù công nghệ như RDMA đã có từ lâu, việc ứng dụng thực tế vẫn rất chậm chạp. Ông cho rằng AI hiện nay giỏi tối ưu hóa nhỏ lẻ nhưng hệ thống thiết kế vẫn còn nhiều hạn chế, chưa thể thay thế hoàn toàn con người.
Emad Mostaque@EMostaqueSurely the most important question in alignment is aligned with who 🤔
DịchEmad Mostaque đặt ra câu hỏi mang tính triết học và chiến lược trong lĩnh vực AI: Khi nói đến việc căn chỉnh (alignment), đối tượng mà chúng ta cần ưu tiên căn chỉnh cùng chính xác là ai?
Emad Mostaque@EMostaqueI think a large part of why researchers are afraid of super genius AI is that human super geniuses t…
DịchEmad Mostaque cho rằng nỗi sợ về siêu AI bắt nguồn từ thực tế là các thiên tài con người thường có tâm lý bất ổn, khiến việc tạo ra một siêu trí tuệ 'lành mạnh' trở nên khó khăn.
Bryan Cantrill phản bác các dự đoán cực đoan về rủi ro diệt vong từ AI, cho rằng chúng thiếu bằng chứng thực tế và chỉ là sự suy diễn mơ hồ. Ông nhấn mạnh các chuyên gia không nên lạm dụng niềm tin công chúng để lan truyền nỗi sợ hãi vô căn cứ.
Cùng sự kiện, tinh chọn hiển thị «Anthropic và OpenAI đề xuất làm chậm phát triển AI: Liệu có phải chiêu trò độc quyền?»Rohan Paul@rohanpaul_aiTerence Tao: The math behind today's LLMs is actually simple. Training and running them mostly uses…
DịchTerence Tao nhận định các mô hình ngôn ngữ lớn dựa trên toán học cơ bản, nhưng sự khó hiểu nằm ở việc tại sao chúng lại thành công hoặc thất bại trong các tác vụ cụ thể. Ông ví von dữ liệu tự nhiên nằm giữa sự hỗn loạn và cấu trúc, tạo ra thách thức lớn cho lý thuyết toán học hiện tại.
Ethan Mollick@emollickExistential risk is obviously critical, but it is not the only AI thing that requires policy I worr…
DịchRủi ro sinh tồn rất quan trọng, nhưng không phải là vấn đề duy nhất. Chúng ta cần quan tâm hơn đến tác động thực tế của AI đối với việc làm và xã hội để định hướng kết quả tích cực.
Maggie Appleton và Kevin Roose thảo luận sâu về tương lai AI, tầm quan trọng của các chuẩn mực đánh giá cá nhân và ý nghĩa thực sự đằng sau những cảnh báo gần đây từ Anthropic.
Francois Chollet@fcholletIn the near term (definitely not in the long term), more capable models should mean safer models (ma…
DịchFrancois Chollet cho rằng sự thiếu an toàn hiện nay xuất phát từ việc mô hình quá cứng nhắc và thiếu tư duy, chứ không phải do quá thông minh. Ông khẳng định các mô hình mạnh mẽ hơn sẽ có khả năng hiểu mục tiêu phức tạp tốt hơn, giúp giải quyết các rủi ro hiện tại.
Ethan Mollick@emollickOne of the downsides in AI getting so good is that it is getting harder to demonstrate its strengths…
DịchSự tiến bộ vượt bậc của AI khiến ranh giới giữa ưu và nhược điểm trở nên mờ nhạt. Người dùng cần có kiến thức chuyên môn sâu mới có thể nhận diện được những hạn chế tinh vi mà các mô hình hiện đại đang che giấu.
Elon Musk@elonmusk12 years ago
DịchElon Musk nhắc lại lời cảnh báo từ năm 2012 về cuốn sách 'Superintelligence' của Nick Bostrom, nhấn mạnh rằng AI có thể tiềm ẩn nguy cơ lớn hơn cả vũ khí hạt nhân.
Ethan Mollick@emollickIt is often startling to move back and forth between the world of organizations and the world of cut…
DịchCác tổ chức thường đánh giá thấp tốc độ phát triển của AI, trong khi giới công nghệ lại chưa lường hết được sự phức tạp và bất ổn khi triển khai AI vào thực tế.
Haider@haider1Fields Medalist, Yu Deng: "if AI can solve all maths problems, i'll go home and write my yuri novel…
DịchNhà toán học đạt giải Fields June Huh chia sẻ rằng AI đang tạo ra bầu không khí thiếu kiên nhẫn trong giới toán học, và ông đùa rằng sẽ chuyển sang viết tiểu thuyết nếu AI thay thế hoàn toàn công việc của mình.
Haider@haider1i'm sorry, but i've always hated math culture it's been gatekeepy, arrogant, and weirdly proud of b…
Dịch25 chủ nhân giải Fields lên tiếng chỉ trích việc các công ty AI coi giải toán là thước đo chuẩn mực, cho rằng điều này gây hại cho cộng đồng toán học. Đồng thời, giới chuyên gia cũng phản biện lại văn hóa toán học hàn lâm vốn quá khép kín và xa rời thực tiễn.
Cùng sự kiện, bài đại diện «25 chủ nhân giải Fields đồng loạt cảnh báo về sự lệch hướng nghiêm trọng của AI trong toán học»
Jason Liu@jxnlcoi stopped dreaming about algorithms and code and math anymore
DịchJason Liu chia sẻ về sự thay đổi trong tư duy khi công nghệ AI phát triển, khiến việc lập trình và thuật toán không còn là nỗi ám ảnh thường trực trong tâm trí anh.
Thomas Wolf (Hugging Face đồng sáng lập/CSO)@Thom_WolfSome notes from the Fields Medal letter today (https://mathandai.org/) Generally saying that AI mo…
DịchBức thư từ các nhà toán học đạt giải Fields nhấn mạnh rằng AI hiện nay chỉ cung cấp kết quả cuối cùng (1 bit) mà bỏ lỡ 99% giá trị cốt lõi là sự hiểu biết sâu sắc về tư duy toán học mà con người có được trong quá trình giải quyết vấn đề.
Clément Delangue (Hugging Face CEO)@ClementDelangueSorry, but asking Jacob about AI extinction risk is like asking your AC guy about climate change. …
DịchCEO Clément Delangue cho rằng việc hỏi kỹ sư về rủi ro diệt vong của AI cũng giống như hỏi thợ sửa điều hòa về biến đổi khí hậu; cần lắng nghe góc nhìn đa chiều từ toàn bộ hệ sinh thái thay vì chỉ một phía.
Boris Cherny@bchernyEvery day, I get a lot of of emails and messages like this one. I try to respond to as many as I can…
DịchBoris Cherny chia sẻ cách ông phản hồi các câu hỏi thường gặp từ độc giả, đồng thời mở lời thảo luận với cộng đồng về những vấn đề tương tự mà nhiều người đang gặp phải.
Emad Mostaque@EMostaquelife comes at you fast
DịchGiáo sư toán học Terence Tao nhận định rằng dù AI sở hữu khả năng bao quát kiến thức vượt trội, nó vẫn chưa thể giải quyết được những vấn đề thực sự phức tạp và khó nhằn.
