Theo một khảo sát do tập đoàn giải pháp doanh nghiệp Wolters Kluwer công bố đầu tháng 6, có 70% y tá và 77% bác sĩ lo ngại rằng họ sẽ mất kỹ năng vì phụ thuộc quá mức vào các hệ thống AI.
Nỗi lo này là có cơ sở. Các bằng chứng mới đang cho thấy hiện tượng mất kỹ năng do AI bắt đầu xuất hiện trong y học, khoa học máy tính và các lĩnh vực khác.
“Chỉ cần nhận thức được rằng hiện tượng này tồn tại, hy vọng mọi người sẽ suy nghĩ về những kỹ năng nào họ muốn duy trì và những kỹ năng nào họ sẵn sàng giao phó cho các công cụ AI”, Kevin Crowston, nhà khoa học thông tin tại Đại học Syracuse (Mỹ), nói.
Một nghiên cứu thực hiện với các bác sĩ nội soi ở Ba Lan cho thấy các công cụ AI gây lệ thuộc và giảm kỹ năng. Những bác sĩ này, tất cả đều đã thực hiện ít nhất 2.000 ca nội soi đại tràng trong sự nghiệp, được tiếp cận một hệ thống AI có khả năng phân tích hình ảnh nội soi đại tràng theo thời gian thực và đánh dấu một loại tổn thương tiền ung thư trong ruột, gọi là u tuyến. Bác sĩ chỉ có thể sử dụng công cụ trong một số ngày và phải tự khám vào những ngày khác.
Trong 3 tháng trước khi có AI, các bác sĩ phát hiện u tuyến trong 28,4% số ca nội soi. 3 tháng sau khi công cụ được đưa vào sử dụng, tỷ lệ phát hiện giảm còn 22,4% khi không có AI hỗ trợ, theo kết quả công bố trên The Lancet Gastroenterology and Hepatology.
Việc tiếp xúc liên tục công cụ AI có thể khiến các bác sĩ lâm sàng “ít có động lực hơn, kém tập trung hơn và ít trách nhiệm hơn khi đưa ra các quyết định mà không có AI hỗ trợ”, theo các tác giả nghiên cứu.
Nhóm lưu ý rằng cần có thêm nghiên cứu để xác nhận hiện tượng này, nhưng những người sử dụng công cụ AI nên ý thức rằng họ có nguy cơ mất đi một phần kỹ năng của mình. Ngay cả những chuyên gia tay nghề cao cũng có thể mất kỹ năng khi phụ thuộc vào các công cụ AI.
Tương tự trong lĩnh vực khoa học máy tính, các nhà nghiên cứu tại Anthropic đã thiết kế một thử nghiệm đối chứng ngẫu nhiên, trong đó 52 kỹ sư phần mềm được yêu cầu thực hiện một nhiệm vụ lập trình cơ bản. Tất cả người tham gia đều có thể tìm kiếm trên web, nhưng chỉ một nửa được gợi ý sử dụng thêm trợ lý AI.
Sau đó, các kỹ sư được yêu cầu hoàn thành một bài kiểm tra về những gì họ đã học được từ nhiệm vụ. Nhóm sử dụng trợ lý AI làm bài kém hơn đáng kể so với nhóm không dùng, đạt điểm trung bình 50% so với 67%.
Những người được AI hỗ trợ làm kém hơn hẳn ở các câu hỏi yêu cầu chẩn đoán lỗi trong mã, cho thấy họ không nắm được các khái niệm đằng sau đoạn mã họ vừa tạo ra. Nghiên cứu được đăng trên cơ sở dữ liệu bản thảo arXiv.
Những phát hiện này đáng lo ngại, đặc biệt đối với sinh viên và người mới vào nghề. “Mọi người có thể thực hiện công việc ở mức hiệu suất khá cao vì họ đang mượn kỹ năng từ AI, nhưng không tự phát triển kỹ năng”, Crowston nói.
Những công nghệ khác trong quá khứ đã khiến một số kỹ năng cụ thể trở nên lỗi thời, Tapani Rinta-Kahila, nhà nghiên cứu hệ thống thông tin tại Trường Kinh tế Hanken ở Helsinki, lưu ý. Ví dụ, nghiên cứu cho thấy các hệ thống định vị GPS đã làm suy giảm kỹ năng định hướng của con người. Tuy nhiên, các công cụ AI tạo sinh là công nghệ đầu tiên tự động hóa nhiều năng lực nhận thức khác nhau liên quan đến tư duy và diễn giải.
Rinta-Kahila từng công bố một nghiên cứu về một nhóm kế toán đã sử dụng liên tục một hệ thống kế toán tự động, không phải AI, trong hơn một thập kỷ. Khi công cụ này bị lấy đi, các kế toán viên đã quên cách thực hiện một số nhiệm vụ thường ngày, cho thấy việc suy giảm kỹ năng khi phụ thuộc vào công cụ.
Không chỉ trong các tác vụ chuyên môn, AI còn có tác động đến những kỹ năng thông thường. Một nghiên cứu của Viện Công nghệ Massachusetts (MIT), công bố tại hội nghị tháng 4 của Association for Computing Machinery, cho thấy phụ thuộc vào chatbot có thể làm suy giảm kỹ năng phân biệt thông tin sai lệch.
Trong nghiên cứu, 67 người tham gia được yêu cầu xác định các cặp tiêu đề và hình ảnh có phải tin giả hay không. Kết quả, AI giúp người tham gia phân biệt tốt hơn, khả năng ra quyết định đúng tăng 21%. Tuy nhiên, độ chính xác khi phải tự đánh giá mà không có sự hỗ trợ của AI đã giảm 15,3%.
“AI có thể giúp ích ngay lập tức, nhưng cuối cùng nó có thể làm suy giảm khả năng phát hiện thông tin sai lệch về lâu dài”, nghiên cứu lưu ý.
Để ngăn chặn sự xói mòn kỹ năng do AI gây ra, con người cần xác định rõ đang giao phó cho các công cụ AI tạo sinh bao nhiêu phần việc, theo Rinta-Kahila. Mọi người cũng cần hiểu các mô hình AI tạo sinh hoạt động như thế nào, giới hạn của chúng là gì và nên tránh tin vào đầu ra của AI mà không đặt câu hỏi.
Giá Bitcoin (BTC) vừa trải qua một đợt rung lắc mạnh khi bất ngờ rơi thẳng xuống vùng giá 61.000 USD lúc 17 giờ ngày 4.6 (giờ Việt Nam), trước khi phục hồi lên 63.000 USD và duy trì đến 7 giờ ngày 5.6. Như vậy, chỉ trong vòng một tuần, tiền mã hóa lớn nhất thế giới đã giảm 13,41% giá trị và giảm đến 21% trong vòng 10 ngày.
Đợt sập giá của thị trường diễn ra cùng lúc Strategy - công ty đại chúng sở hữu Bitcoin lớn nhất thế giới - dừng tích lũy BTC và phải bán ra một phần tài sản. Tuy nhiên, trong bài đăng trên X, Chủ tịch điều hành Strategy Michael Saylor cho rằng nguyên nhân trực tiếp đến từ cơn sốt AI.
"Thị trường vốn đang đổ tiền vào trí tuệ nhân tạo ở quy mô chưa từng có: 400 tỉ USD chỉ trong vòng 6 tháng. Các quỹ ETF Bitcoin đã chứng kiến 4 tỉ USD bị rút ra, kể từ ngày 14.5, gây áp lực lên giá BTC", Saylor đăng tải trên X.
Chủ tịch điều hành Strategy cho rằng đây là đợt luân chuyển vốn chứ không phải do Bitcoin đã suy giảm giá trị. Và đợt biến động này có thể là tín hiệu tích cực với thị trường.
Dữ liệu từ TradingView cho thấy lần đầu tiên kể từ năm 2023, giá Bitcoin đã quay lại đường trung bình động đơn giản (SMA) 200 tuần.
Đường trung bình động 200 tuần (SMA 200) là thước đo quan trọng trong những chu kỳ Bitcoin giảm giá. Đường xu hướng này luôn tăng theo thời gian. Mỗi khi giá BTC giao cắt đường SMA 200, thị trường sẽ chứng kiến đợt phục hồi mới.
Lần cuối giá Bitcoin chạm đường trung bình động 200 tuần là tháng 10.2023. Vùng giá khi đó trở thành ngưỡng kháng cự cho đến khi phe mua giành lại quyền kiểm soát hoàn toàn.
Bình luận về sự kiện này, nhà sáng lập của kênh CollinTalksCrypto mô tả sự trở lại của đường SMA 200 là cột mốc quan trọng. "Giá Bitcoin sẽ nảy lên ở đây hay tiếp tục rơi xuống. Tôi đoán thị trường sẽ bật tăng trở lại sau thời gian dài giảm giá. Tuy nhiên, trong ngắn hạn vẫn còn nhiều biến số không thể nói trước", người này bình luận.
Mặc dù những chiếc smartphone và tablet Android đời đầu có âm thanh khởi động riêng, nhưng hầu hết các mẫu mới hơn lại thiếu tính năng này. Đặc biệt, Apple chưa bao giờ trang bị âm thanh khởi động cho iPhone hay iPad.
Tuy nhiên, một điều thú vị không phải người dùng iPhone nào cũng biết, thậm chí cả những người dùng lâu năm, chính là việc iPhone vẫn có khả năng phát âm thanh khi khởi động. Vấn đề là Apple đã tắt tính năng này theo mặc định, vì vậy người dùng sẽ cần phải kích hoạt nó nếu muốn sử dụng.
Một điều quan trọng người dùng cần nắm rõ là tính năng phát âm thanh khởi động trên iPhone được Apple thiết kế chủ yếu như một công cụ hỗ trợ nghe nhìn. Tuy nhiên, âm thanh khởi động không chỉ mang lại cảm giác hoài niệm mà còn tích hợp phản hồi xúc giác, tạo ra sự đồng bộ hoàn hảo giữa âm thanh và độ rung.
Để bật âm thanh khởi động trên iPhone, người dùng chỉ cần thực hiện các bước sau:
Tuy nhiên, tính năng này chỉ khả dụng trên iOS, trong khi người dùng iPadOS vẫn chưa được hỗ trợ. Điều đó khiến nhiều người dùng iPad bỏ lỡ trải nghiệm thú vị này. Hy vọng rằng Apple sẽ sớm đưa tính năng này vào iPadOS trong các bản cập nhật tới.
Cần lưu ý rằng khi âm thanh khởi động được bật, nó sẽ phát ở âm lượng tối đa, bất kể cài đặt âm lượng hiện tại của iPhone là bao nhiêu. Tính năng này sẽ hoạt động ngay cả khi điện thoại đang ở chế độ im lặng hoặc trong phiên tập trung.
Chỉ với vài thao tác đơn giản, người dùng có thể tận hưởng âm thanh dễ chịu mỗi khi bật và tắt iPhone. Với phản hồi xúc giác đi kèm, tính năng này thực sự là một phiên bản hiện đại hóa của tiếng chuông khởi động kinh điển trên máy Mac. Dù không phải ai cũng thích âm thanh khởi động, nhưng với nhiều người, đó là một trải nghiệm rất đáng để thử.
Theo Live Science, tên lửa Trường Chinh 12B cao 72 m cất cánh lúc 16h40 giờ địa phương ngày 1/6 (15h40 cùng ngày giờ Hà Nội) từ Khu thử nghiệm đổi mới không gian thương mại Đông Phong ở khu tự trị Nội Mông của Trung Quốc. Tên lửa đưa thành công lô vệ tinh Thiên Phàm thứ 10 của Trung Quốc lên quỹ đạo thấp của Trái Đất. Trung Quốc đang xây dựng siêu chòm vệ tinh cung cấp dịch vụ Internet để cạnh tranh với Starlink của SpaceX. Trường Chinh 12B cũng được xem như đối thủ của tên lửa Falcon 9 do SpaceX sản xuất.
Tập đoàn Khoa học và Công nghiệp Hàng không Vũ trụ Trung Quốc (CASIC), nhà sản xuất tên lửa thuộc sở hữu nhà nước, đã không thông báo trước mà chỉ công bố vụ phóng sau khi sự kiện diễn ra. Trong khi đó, các thông báo không phận và hàng hải quốc tế thường được phát để cảnh báo máy bay và tàu thuyền về nguy hiểm liên quan đến vụ phóng như nguy cơ mảnh vỡ rơi xuống. Đây là quy trình an toàn tiêu chuẩn cho hoạt động phóng tên lửa.
Trường Chinh 12B là tên lửa thương mại có thể tái sử dụng, được thiết kế để hỗ trợ các nhiệm vụ vệ tinh Internet của Trung Quốc. Vụ phóng lần này không bao gồm thử nghiệm thu hồi. Trường Chinh 12B là bước tiến mới nhất của Trung Quốc trong phát triển tên lửa tái sử dụng hạ cánh bằng động cơ thay vì bị loại bỏ sau khi phóng, giúp giảm đáng kể chi phí xây dựng chòm vệ tinh trên quỹ đạo.
Theo Ars Technica, Trường Chinh 12B sử dụng hỗn hợp dầu hỏa và oxy lỏng giống tên lửa Trường Chinh 12 cùng dòng, nhưng trang bị 9 động cơ ở tầng đầu tiên và một động cơ ở tầng thứ hai. Trường Chinh 12B cũng cao và rộng hơn so với tên lửa 12 hoặc 12A. Những thay đổi này cho phép nó đạt tải trọng lớn ngay cả khi bay ở chế độ tái sử dụng. Tên lửa Trường Chinh 12B có cấu hình động cơ và lực đẩy hơn 771.000 kg khi cất cánh giống Falcon 9. Ở chế độ không tái sử dụng, tên lửa Falcon 9 có thể vận chuyển gần 23 tấn hàng lên quỹ đạo thấp của Trái Đất. Tải trọng tối đa của tên lửa Trường Chinh 12B là 20 tấn ở quỹ đạo thấp trong nhiệm vụ không tái sử dụng.
Cấu hình cụm động cơ ở tầng đầu tiên (thường với 7 hoặc 9 động cơ) mang lại nhiều lợi thế kỹ thuật, giúp cung cấp lực đẩy lớn trong quá trình bay lên và mức công suất thấp hơn khi hạ cánh bằng động cơ. Trong một số trường hợp, cấu hình cụm cho phép tên lửa tiếp tục nhiệm vụ ngay cả khi một động cơ bị trục trặc.
Theo Space, trước Trường Chinh 12B, CASC từng thử nghiệm hạ cánh tầng đẩy trong chuyến bay đầu tiên của tên lửa Trường Chinh 12A vào tháng 12 năm ngoái. Tuy hạ cánh thất bại, tên lửa này vẫn đạt quỹ đạo như kế hoạch. Tên lửa tư nhân Zhuque-3 do công ty Landspace có trụ sở tại Bắc Kinh phát triển cũng trải qua chuyến bay tương tự trong tháng 12 cùng năm, đạt quỹ đạo mục tiêu nhưng không hạ cánh thành công. Các tên lửa tư nhân khác của Trung Quốc được phát triển để tái sử dụng một phần bao gồm Kinetica-2 của CAS Space, Pallas-1 của Galactic Energy và Nebula 1 của Deep Blue Aerospace.
Trung Quốc đang tăng cường phóng tên lửa trong cuộc đua không gian mới với Mỹ, bao gồm bố trí cơ sở hạ tầng chủ chốt trên quỹ đạo Trái Đất và xa hơn. Cả hai quốc gia đều lên kế hoạch xây căn cứ thường trực trên Mặt Trăng trong những năm tới. Lịch trình hiện tại của NASA là đưa phi hành gia lên Mặt Trăng năm 2028 trong khi Trung Quốc lên lịch vào năm 2030, sử dụng tàu vũ trụ Mộng Châu bay trên tên lửa Trường Chinh 10A.
