Nhiều người dùng mạng xã hội chia sẻ ảnh chụp màn hình về sự nhầm lẫn của AI Overview khi đưa ra đáp án sai cho những câu hỏi đánh vần mà hầu hết học sinh tiểu học có thể giải quyết dễ dàng.
Ví dụ, khi hỏi có bao nhiêu chữ “p” trong từ Google, AI Overview trả lời là hai. Nó cũng khẳng định có hai chữ “d” trong từ journalism (báo chí) và viết sai thành journadism. Nó trả lời đúng có một chữ “p” trong họ của Tổng thống Mỹ Donald Trump, nhưng lại viết thành Trpum.
“Đếm trong phạm vi từ ngữ là thách thức đã được biết đến với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Chúng tôi đang nỗ lực khắc phục vấn đề”, đại diện Google giải thích.
Theo TechCrunch, LLM – dạng AI hỗ trợ chatbot và những công cụ tạo văn bản khác – vốn không được xây dựng để hiểu cách đánh vần. Chúng có thể lập trình một ứng dụng trong vài giây hoặc giải quyết vấn đề mà nhà toán học bó tay suốt hàng thập kỷ, nhưng khả năng đánh vần lại tương đương trẻ mẫu giáo.
Các nhà nghiên cứu giải thích, AI không coi câu là đơn vị ngôn ngữ cấu tạo từ các từ và chữ cái. Nhiều LLM được xây dựng trên kiến trúc transformer (chuyển đổi), phân tích văn bản thành token, có thể là toàn bộ từ, âm tiết hoặc chữ cái, tùy từng mô hình. Có nghĩa, thay vì “đọc” như con người, AI chuyển đổi văn bản thành những biểu diễn số học, sau đó đặt chúng vào ngữ cảnh để đưa ra phản hồi hợp lý.
“Khi bạn nhập câu lệnh, nó sẽ được dịch thành dạng mã hóa. Khi thấy từ ‘the’, LLM biết ý nghĩa của ‘the’ dưới dạng mã hóa, nhưng không biết các chữ cái t-h-e”, nhà nghiên cứu AI Matthew Guzdial, phó giáo sư tại Đại học Alberta, nói với TechCrunch.
Kiến trúc dựa trên token của các LLM như AI Overview vốn có hạn chế và giới chuyên gia không nghĩ vấn đề chính tả sẽ sớm được giải quyết. “Thật khó để giải quyết việc nên định nghĩa ‘từ’ thế nào với một mô hình ngôn ngữ. Ngay cả khi giới chuyên gia nhất trí về một bộ từ vựng token hoàn hảo, các mô hình có lẽ vẫn thấy hữu ích khi ‘chia nhỏ’ mọi thứ hơn nữa. Nhưng tôi nghĩ sẽ không thể đạt được việc token hóa hoàn hảo với những rối loạn này”, Sheridan Feucht, nghiên cứu sinh tiến sĩ tại Đại học Northeastern, cho biết.
Theo Mashable, khi được hỏi về lỗi chính tả, mô hình Gemini của Google trả lời: “Tôi không nhìn hay viết văn bản theo cách bạn làm. Khi viết từ ‘apple’ (quả táo), não bạn xử lý 5 chữ cái riêng biệt. Nhưng tôi xem từ đó như một đơn vị duy nhất gọi là token (biểu diễn số học của toàn bộ hoặc một phần từ). Tôi xử lý từ ngữ như một khối nghĩa hoàn chỉnh thay vì chuỗi chữ cái riêng lẻ, nên không ‘đánh vần’ các từ theo trình tự”. Gemini khẳng định mình biết chính xác apple nghĩa là gì và liên hệ thế nào với những từ khác, nhưng không tập trung vào đánh vần trừ khi được yêu cầu.
Tình trạng này diễn ra với nhiều mô hình AI, không riêng của Google. Tuy nhiên, chúng chỉ đôi khi “đánh vần kém” chứ không mắc lỗi trong mọi tình huống. Bên cạnh đó, theo TechCrunch, vấn đề cũng không quá cấp thiết với giới nghiên cứu vì lợi ích của LLM không nằm ở khả năng đánh vần. Tuy nhiên, đây là lời nhắc nhở rằng AI không hoàn hảo, dù công nghệ này thường xuyên được đánh giá cao. Do đó, thay vì tin tưởng tuyệt đối vào kết quả đầu ra, người dùng cần kiểm tra lại độ chính xác của chúng.
Thông tin được ông Lưu Quang Minh, Phó vụ trưởng Khoa học kỹ thuật và công nghệ, Bộ Khoa học và Công nghệ, nói tại họp báo thường kỳ tháng 5, sáng 1/6, khi đề cập tới định hướng phát triển công nghệ chiến lược của Việt Nam.
Theo ông Minh, hạ tầng nghiên cứu, dữ liệu, phòng thí nghiệm, trung tâm thử nghiệm, tiêu chuẩn kỹ thuật, nguồn nhân lực chất lượng cao, doanh nghiệp dẫn dắt thị trường... là những điều kiện nền để kết quả nghiên cứu có thể chuyển hóa thành sản phẩm và sản phẩm đó có thể đi vào thị trường. Cách làm này cũng giúp doanh nghiệp Việt Nam từng bước tham gia sâu hơn vào chuỗi giá trị khu vực và toàn cầu.
Chia sẻ về danh mục công nghệ chiến lược và sản phẩm công nghệ chiến lược được Thủ tướng ban hành theo Quyết định 21, ông cho biết, điểm mới là thay vì chỉ đi theo xu hướng công nghệ toàn cầu, việc lựa chọn công nghệ bắt đầu từ các bài toán lớn của quốc gia và nền kinh tế. Điều này nhằm tránh lựa chọn công nghệ theo phong trào hoặc đầu tư dàn trải nhưng không hình thành được sản phẩm hay năng lực công nghệ có giá trị.
Trên thực tế, các công nghệ Việt Nam ưu tiên gồm AI, dữ liệu lớn, điện toán đám mây, bán dẫn và chip chuyên dụng, mạng viễn thông thế hệ mới, robot tự động hóa, bản sao số, an ninh mạng, công nghệ y sinh tiên tiến, năng lượng và vật liệu mới, công nghệ hàng không vũ trụ, công nghệ đường sắt hiện đại cùng một số công nghệ nền tảng khác.
"Đây đều là lĩnh vực có khả năng tạo ra ngành công nghiệp mới, đồng thời giúp giảm phụ thuộc vào công nghệ nhập khẩu", lãnh đạo Vụ Khoa học kỹ thuật và công nghệ, nói.
Tuy nhiên, theo ông Minh, kinh nghiệm thực tiễn cho thấy, nếu chỉ có danh mục mà thiếu nhiệm vụ cụ thể, thiếu chủ thể triển khai, thiếu nguồn lực và cơ chế đánh giá đầu ra, rất khó chuyển hóa chính sách thành năng lực công nghệ thực chất. Đó là lý do Thủ tướng ban hành Quyết định 808 về các nhiệm vụ phát triển công nghệ chiến lược và sản phẩm công nghệ chiến lược, gắn với các bài toán lớn.
Trước đó Chính phủ từng ban hành Quyết định 21, trả lời câu hỏi Việt Nam cần ưu tiên những công nghệ và sản phẩm nào. Đến Quyết định 808 trả lời các ưu tiên đó cần được triển khai thông qua những nhiệm vụ gì, gắn với các bài toán nào, có sự tham gia của những chủ thể nào và hướng tới kết quả gì. Ông Minh cho biết, điểm mới là yêu cầu triển khai công nghệ chiến lược theo chuỗi: từ bài toán lớn, xác định sản phẩm công nghệ chiến lược, bóc tách ra các công nghệ lõi cần làm chủ, lựa chọn chủ thể thực hiện, đến xác định đầu ra thị trường và đơn vị sử dụng.
Theo Bộ Khoa học và Công nghệ, cách làm này nhằm khắc phục tình trạng nghiên cứu khoa học tách rời nhu cầu thực tế, đồng thời tạo điều kiện để doanh nghiệp, viện nghiên cứu, trường đại học và cơ quan quản lý cùng tham gia trong một chuỗi thống nhất.
Nếu triển khai hiệu quả, Việt Nam sẽ hình thành năng lực công nghệ nội sinh, nâng cao tỷ lệ nội địa hóa, giảm phụ thuộc nhập khẩu và thúc đẩy các ngành công nghiệp mới dựa trên tri thức, dữ liệu, công nghệ lõi và đổi mới sáng tạo.
Theo các nguồn tin rò rỉ trước thềm sự kiện WWDC (Hội nghị các nhà phát triển toàn cầu thường niên của Apple) 2026 sắp diễn ra, 'nhà táo' đang chuẩn bị một cuộc cải tổ toàn diện cho hệ điều hành iOS. Không chỉ dừng lại ở việc sửa lỗi, phiên bản iOS 27 sắp tới sẽ là nơi phô diễn sức mạnh của trí tuệ nhân tạo (AI) và các kết nối viễn thông tương lai.
Người dùng iPhone từ lâu mong chờ một Siri thông minh hơn, và iOS 27 chính là câu trả lời. Siri mới không chỉ hiểu được ngữ cảnh cá nhân - như lịch bay của người thân hay lịch hẹn ăn trưa từ email - mà còn được tích hợp trực tiếp các chatbot hàng đầu thế giới như ChatGPT (OpenAI), Gemini (Google) và Claude (Anthropic).
Thay vì một biểu tượng nhấp nháy đơn thuần, Siri giờ đây có thể xuất hiện như một ứng dụng độc lập, cho phép người dùng tra cứu lịch sử trò chuyện và thực hiện các tác vụ phức tạp liên ứng dụng một cách mượt mà.
Một đột phá khác trên iOS 27 là khả năng hỗ trợ kết nối vệ tinh 5G. Tính năng này dự kiến sẽ biến dòng iPhone 18 Pro thành thiết bị liên lạc không giới hạn, cho phép người dùng không chỉ nhắn tin mà còn có thể gửi ảnh và sử dụng bản đồ Apple Maps ngay cả ở những nơi hoàn toàn không có sóng điện thoại.
Trước khi tiến tới iOS 27, Apple sẽ tung ra bản cập nhật iOS 26.5. Đáng chú ý, bản cập nhật này sẽ chính thức đưa quảng cáo vào ứng dụng Apple Maps tại thị trường Mỹ và Canada. Dù Apple cam kết bảo vệ quyền riêng tư tuyệt đối, nhưng việc xuất hiện các địa điểm gợi ý được tài trợ quảng cáo (Suggested Places) chắc chắn sẽ gây ra nhiều ý kiến trái chiều.
Bên cạnh đó, iOS 26.5 cũng sẽ củng cố tính năng mã hóa đầu cuối cho tin nhắn RCS, giúp việc nhắn tin giữa iPhone và Android trở nên an toàn hơn bao giờ hết.
Nhiều chuyên gia so sánh iOS 27 với phiên bản Snow Leopard huyền thoại của Mac OS X. Điều này có nghĩa là Apple sẽ ưu tiên tối đa cho việc vá lỗi, cải thiện hiệu suất cốt lõi và tăng độ ổn định cho thiết bị, thay vì chỉ chạy theo các thay đổi giao diện hào nhoáng.
iOS 27 dự kiến sẽ được hé lộ vào ngày 8.6 tới tại WWDC 2026 và chính thức đến tay người dùng vào tháng 9 cùng với thế hệ iPhone mới.
MacBook Neo là lần đầu tiên Apple bước vào phân khúc laptop giá rẻ dưới 700 USSD, phá vỡ suy nghĩ lâu nay rằng Apple sẽ chỉ tập trung vào thị trường cao cấp. Phân khúc laptop giá rẻ, từ 500 USD đến 800 USD, đã là lợi thế cạnh tranh lớn của hệ sinh thái Windows trong suốt hai thập kỷ qua.
Việc sở hữu chip A18 Pro có trên dòng iPhone 16 Pro cho phép Apple tái sử dụng linh kiện cũ để tiết kiệm chi phí sản xuất. Thậm chí, một số nhà phân tích cho biết số chip này có thể được coi là "miễn phí" đối với Apple, cho phép công ty tạo ra lợi nhuận từ những sản phẩm phụ.
Quan trọng hơn, thị trường laptop Windows dưới 700 USD đang gặp khó khăn với nhiều hạn chế và sự không hài lòng từ khách hàng. Mọi thứ càng trở nên khó khăn hơn trong bối cảnh thiếu hụt chip làm ảnh hưởng đến việc định giá các sản phẩm này.
Nhưng đó không phải là tất cả khi thông tin về Mac Neo đã xuất hiện. Mặc dù không có thông tin chính thức về việc Apple sẽ phát hành Mac Neo, nhưng nếu đúng, đây chính là bước chuyển lớn trong chiến lược sản phẩm của hãng.
Theo các tin đồn, Mac Neo có thể sử dụng chip A19 Pro và được bán với giá chỉ khoảng 299 USD. Mặc dù thị trường máy tính để bàn không lớn, nhưng một sản phẩm giá rẻ như vậy có thể thu hút sự quan tâm từ các đối tượng trẻ, đặc biệt trong lĩnh vực giáo dục. Thị trường giáo dục là một mảnh đất màu mỡ cho Apple, khi iPhone đã chiếm hơn 55% thị trường smartphone tại Mỹ. Một chiếc máy tính để bàn giá rẻ sẽ là lựa chọn hấp dẫn cho các trường học đã đầu tư vào hệ sinh thái của Apple.
Việc Apple gia nhập thị trường máy tính để bàn giá rẻ thông qua Mac Neo có thể tạo ra áp lực lớn lên các đối thủ cạnh tranh. Mặc dù hiện tại chưa có thông tin xác thực về việc phát triển sản phẩm này, nhưng MacBook Neo đã cho thấy Apple sẵn sàng tận dụng lợi thế về chip để thâm nhập vào các thị trường mà trước đây họ đã bỏ qua.
