Ngày 28/10/2026, Tuần lễ Số Quốc tế Việt Nam khai mạc tại Quảng Ninh. Trong chương trình kéo dài đến ngày 30/10, đại diện cơ quan quản lý, tổ chức quốc tế, doanh nghiệp và giới nghiên cứu gặp nhau để trao đổi về công nghệ số và trí tuệ nhân tạo.
Sáng 17/10/2026, tại Trường Đại học Đà Lạt, một chương trình học AI dành cho người học dân tộc thiểu số bắt đầu với các điểm cầu kết nối đến những cơ sở giáo dục đại học khác. Bộ Giáo dục và Đào tạo phối hợp với Đại học RMIT Việt Nam tổ chức chương trình; theo thông tin được…
Ngày 14/10/2026, Cục Công nghiệp công nghệ thông tin ban hành công văn đề nghị các đầu mối triển khai thông báo thông tin tài khoản và hướng dẫn sử dụng nền tảng AI công vụ tới cán bộ, công chức, viên chức và người lao động thuộc phạm vi quản lý. Cục đề nghị hoàn thành việc…
Đầu tháng 10/2026, tại Hà Nội, các nhà nghiên cứu và nhà quản lý gặp nhau để bàn về một câu hỏi lớn của quản trị công: làm thế nào để công nghệ giúp nhà nước phục vụ con người tốt hơn? Trong chương trình diễn ra từ ngày 5 đến 7/10, trí tuệ nhân tạo và dữ liệu xuất hiện bên…
Ngày 29/9/2026, OpenAI tổ chức DevDay tại San Francisco và giới thiệu nhiều công cụ để con người làm việc cùng AI. Trong số đó, công ty trình bày Dots như những trợ lý được thiết kế để đảm nhận công việc liên tục, thay vì chỉ trả lời khi người dùng mở một cuộc trò chuyện.
Ngày 23/9/2026, Quỹ Đổi mới công nghệ quốc gia (NATIF) làm việc với Hiệp hội Internet Việt Nam để giới thiệu kế hoạch tài trợ các nhiệm vụ ứng dụng AI và giải đáp câu hỏi của doanh nghiệp. Cuộc gặp đưa một vấn đề cụ thể ra trước những người muốn phát triển công nghệ: ngoài ý…
Ngày 17/9/2026, tại Nam Ninh, Trung Quốc, đại diện Việt Nam đưa ra ba hướng hợp tác tại hội nghị bàn tròn cấp bộ trưởng về AI giữa Trung Quốc và ASEAN: đối thoại chính sách, nghiên cứu và kiểm thử an toàn, cùng phát triển nhân lực.
Ngày 11/9/2026, Viettel và UBND thành phố Đà Nẵng tổ chức trao giải Viettel AI Race, khép lại cuộc thi với ba bài toán xuất phát từ nhu cầu ứng dụng của doanh nghiệp. Một trong các nhóm được vinh danh là Tensara, giành giải nhất với đề tài tạo bản sao số ba chiều cho trạm…
Ngày 2/9/2026, Google giới thiệu Gemini 3.8 Flash và một phiên bản dành cho an ninh mạng, Gemini 3.8 Flash Cyber. Hai sản phẩm xuất hiện trong lúc các công ty AI đang cạnh tranh để trợ lý không chỉ trả lời một câu hỏi, mà còn xử lý những công việc gồm nhiều bước.
Ngày 28/8/2026, Bộ Khoa học và Công nghệ công bố đưa vào vận hành cổng thông tin điện tử một cửa về trí tuệ nhân tạo tại **ai.dda.gov.vn**. Với một lĩnh vực có nhiều người tham gia — từ nhóm phát triển sản phẩm đến cơ quan quản lý và người sử dụng — ý tưởng đằng sau cổng là…
Một câu hỏi pháp lý thường bắt đầu bằng việc tìm đúng văn bản. Nhưng tìm được một câu trả lời nhanh chưa đồng nghĩa với việc câu trả lời đó đúng, còn hiệu lực hay phù hợp với hoàn cảnh của người hỏi. Trong hai ngày 18–19/8/2026, Diễn đàn Pháp luật ASEAN tại Hà Nội đưa việc…
AI không chỉ đặt ra câu hỏi về việc có bao nhiêu mô hình hay trung tâm dữ liệu. Nó còn đặt ra câu hỏi ai có cơ hội học cách sử dụng, phát triển và quản lý công nghệ ấy. Ngày 11/8/2026, Chính phủ phê duyệt Chương trình quốc gia phát triển nhân lực trí tuệ nhân tạo đến năm…
Tóm tắt tài liệu, chuẩn bị báo cáo, rà soát văn bản: đó là những công việc mà nhiều cán bộ tiếp xúc hằng ngày. Trong hai ngày 4–5/8/2026, Bộ Xây dựng phối hợp với Tập đoàn CMC tổ chức khóa đào tạo AI cho cán bộ, công chức và viên chức của Bộ. Chương trình kết hợp học trực…
Một bức ảnh, đoạn ghi âm hay video có thể xuất hiện trên màn hình chỉ vài giây trước khi được chuyển tiếp cho hàng trăm người. Trong môi trường ấy, việc kiểm tra thông tin không còn là công việc riêng của các tòa soạn. Ngày 31/7/2026, chiến dịch **TinAI?** được khởi động tại…
Một nhóm muốn giúp người dùng tìm hiểu thông tin pháp lý. Nhóm khác hướng đến biến câu hỏi thành bài học trực quan. Đó là hai trong những ý tưởng được ghi nhận tại Vietnam AI Innovation Challenge 2026 (VAIC), khép lại ở Hà Nội ngày 19/7 sau vòng thi xây dựng sản phẩm kéo dài…
Một cơ sở kinh doanh cần được xếp vào nhóm ngành phù hợp trước khi thông tin của nó có thể góp phần tạo nên bức tranh kinh tế. Với một cuộc điều tra quy mô toàn quốc, việc xác định mã ngành là một trong nhiều công đoạn cần xử lý cẩn thận.
Một công cụ AI có thể trả lời câu hỏi. Nhưng để giải quyết một việc cụ thể của doanh nghiệp, người xây dựng thường phải kết nối mô hình với dữ liệu, công cụ khác và cách kiểm tra kết quả. Tại TP.HCM, chương trình Agentic AI Build Week diễn ra từ ngày 8 đến 12/7/2026 được tổ…
AI có thể hỗ trợ chấm bài, xử lý hồ sơ hay đánh giá khoản vay. Nhưng khi kết quả của hệ thống ảnh hưởng đến việc học hoặc quyền lợi của một người, câu hỏi không chỉ là công nghệ có làm nhanh hơn không. Câu hỏi là ai chịu trách nhiệm và con người có thể kiểm soát quyết định ấy…
Mỗi lần một người đặt câu hỏi cho chatbot, câu trả lời phải được tính toán trên máy tính ở một trung tâm dữ liệu. Ngày 24/6/2026, OpenAI và Broadcom giới thiệu Jalapeño, chip AI đầu tiên do OpenAI thiết kế cùng đối tác để phục vụ công việc ấy. Đằng sau một sản phẩm tưởng như…
Ngày 16/6/2026, Sở Y tế Thái Nguyên cùng các đơn vị đối tác khởi động dự án nâng cao năng lực số và khai giảng chương trình tập huấn AI cho nhân viên ngành y tế. Theo Sở, chương trình hướng đến khoảng 1.100 học viên thuộc nhiều vị trí, từ quản lý, bác sĩ đến điều dưỡng và kỹ…
Ngày 9/6/2026, Vietnam AI Open Hackathon khai mạc tại Đà Nẵng. Với chủ đề về tác nhân AI, cuộc thi đưa các nhóm phát triển đến một môi trường có thời gian giới hạn để xây dựng và thử nghiệm ý tưởng. Một sự kiện như vậy chưa tạo ra sản phẩm hữu ích chỉ nhờ việc khai mạc, nhưng…
Ngày 2/6/2026, tại phường Xuân Hòa, TP Hồ Chí Minh khai giảng chương trình bồi dưỡng AI cơ bản dành cho cán bộ, công chức. Một lịch công tác của Hội Liên hiệp Phụ nữ thành phố trước đó cũng ghi nhận lớp học cùng ngày và địa điểm. Hai tài liệu cho thấy lớp học được đưa vào…
Một công cụ AI có thể giúp nhà nghiên cứu tìm ý, sắp xếp thông tin hay tạo bản nháp. Nhưng nếu một tài liệu tham khảo trông rất thuyết phục lại không tồn tại, người đọc sẽ tin vào điều gì? Công cụ có thể hỗ trợ quá trình làm việc; trách nhiệm với kết quả vẫn cần một con người…
Ngày 18/5/2026, một triển lãm chuyên về sản phẩm ứng dụng trí tuệ nhân tạo khai mạc tại Hà Nội. Những giải pháp được giới thiệu trải từ tự động hóa, robot đến quản lý doanh nghiệp và dịch vụ công. Nhưng ý nghĩa của sự kiện không chỉ nằm ở những công nghệ được đặt trên gian…
Chiều 14/5/2026 tại Hà Nội, một diễn đàn về phát triển ngành AI Trung Quốc – ASEAN trở thành nơi công bố sáng kiến hợp tác về AI và tự động hóa giữa các bên Việt Nam và Trung Quốc. Trong những nội dung được nêu có nghiên cứu chung, đào tạo nhân lực và hỗ trợ xây dựng dữ liệu…
Ngày 4/5/2026, một quan hệ hợp tác được công bố tại TP.HCM mở thêm cơ hội cho các nhóm nghiên cứu AI trong nước: Quỹ AI Futures Fund của Google Labs và Saigon AI Hub hợp tác triển khai mô hình **Applied AI Lab**, hay phòng thí nghiệm AI ứng dụng, tại Việt Nam.
Một bản tóm tắt sai có thể khiến người đọc hiểu nhầm. Nhưng khi AI tham gia cả một chuỗi công việc — đọc hồ sơ, kiểm tra thông tin rồi chuyển sang bước tiếp theo — một lỗi có thể đi xa hơn nếu không ai phát hiện. Vì vậy, khi doanh nghiệp đưa AI vào quy trình, câu hỏi không…
Ngày 24/4/2026, DeepSeek giới thiệu bản xem trước V4 với hai phiên bản Pro và Flash. Sự kiện thu hút chú ý ở Việt Nam: Tuổi Trẻ đưa tin trong ngày về mô hình mới của công ty Trung Quốc, khả năng làm việc với các công cụ agent và sự hỗ trợ từ phần cứng Huawei.
Ngày 16/4/2026, Tổ chức Lao động Quốc tế (ILO) công bố một ước tính khiến nhiều người Việt có lý do chú ý: khoảng **11,5 triệu việc làm** có những nhiệm vụ có khả năng chịu tác động của AI tạo sinh. Nhưng con số ấy không phải dự báo 11,5 triệu người sẽ mất việc. Nó mở ra một…
AI có thể giúp chuẩn bị một bài giảng, gợi ý cách giải thích và hỗ trợ học sinh luyện tập. Nhưng muốn những khả năng ấy hữu ích trong lớp học, người giáo viên cần nhiều hơn một tài khoản hay vài câu lệnh. Họ cần thời gian học, cơ hội thực hành và khả năng nhận biết khi công…
Một đoạn video ngắn có thể bắt đầu bằng một câu mô tả hoặc một bức ảnh. Nhưng từ ý tưởng đến cảnh quay mong muốn thường cần nhiều lần thử. Vì vậy, với người xây dựng ứng dụng video AI, chi phí cho mỗi lần tạo là một phần của câu chuyện sáng tạo: nó ảnh hưởng đến việc họ có…
Giọng nói có thể khiến một trợ lý dễ tiếp cận hơn với người không tiện nhìn màn hình. Nhưng giọng nói cũng mang dấu ấn cá nhân: cách ngắt câu, nhịp điệu và âm sắc có thể giúp người nghe nhận ra một người quen. Khi công nghệ tạo lời nói ngày càng dễ tiếp cận, hai khả năng ấy…
Một trợ lý AI có thể trả lời câu hỏi ngay trong cửa sổ trò chuyện. Một tác nhân AI đi thêm một bước: tùy thiết kế và quyền được cấp, nó có thể sử dụng công cụ để thực hiện công việc. Bước tiến ấy cũng làm thay đổi câu hỏi về an toàn. Không chỉ cần hỏi câu trả lời có đúng…
Nếu một cơ quan dùng AI để hỗ trợ xử lý hồ sơ, tốc độ không phải điều duy nhất người dân cần quan tâm. Khi hệ thống đưa ra một gợi ý sai, ai có thể can thiệp? Người bị ảnh hưởng sẽ tìm lời giải thích ở đâu? Những câu hỏi ấy đi từ phòng nghiên cứu đến các dịch vụ mà người dân…
Ngày 1/3/2026, Luật Trí tuệ nhân tạo của Việt Nam bắt đầu có hiệu lực. Đạo luật được Quốc hội thông qua ngày 10/12/2025; hồ sơ văn bản của Chính phủ ghi rõ cả hai mốc. Ngày có hiệu lực đánh dấu một giai đoạn mới trong việc tổ chức thực hiện, chứ không có nghĩa mọi câu hỏi về…
Ngày 26/2/2026, Viettel AI thông báo một phương pháp theo vết nhiều đối tượng trong video đã được cấp bằng sáng chế tại Mỹ. Hồ sơ của Cơ quan Sáng chế và Nhãn hiệu Hoa Kỳ (USPTO) cho thấy bằng số US 12,518,403 B2 được công bố ngày 6/1/2026 và ghi Viettel Group là bên nhận…
Ngày 19/2/2026, Google giới thiệu Gemini 3.1 Pro, một phiên bản mới trong dòng mô hình Gemini. Công ty nói phiên bản này hướng đến những bài toán phức tạp, nơi người dùng cần nhiều bước phân tích thay vì một câu trả lời ngắn. Google bắt đầu triển khai mô hình trong ứng dụng…
Trong hai ngày 9 và 10/2/2026, Hội Liên hiệp Phụ nữ tỉnh Nghệ An tổ chức một lớp tập huấn về chuyển đổi số và ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Theo thông tin đăng ngày 12/2 trên cổng thông tin Hội Liên hiệp Phụ nữ Việt Nam, người tham gia gồm cán bộ Hội chuyên trách cấp tỉnh cùng…
Ngày 6/2/2026, Viettel thông báo đưa vào vận hành hệ thống NVIDIA DGX B200 tại Hòa Lạc, Hà Nội. Theo thông tin Viettel cung cấp cho VnExpress, đây là hệ thống DGX B200 đầu tiên do Việt Nam sở hữu, được Viettel AI quản lý để phục vụ nghiên cứu và phát triển các mô hình AI Việt…
Nếu công việc thay đổi khi AI được đưa vào nơi làm việc, người lao động có thể tìm cơ hội mới bằng cách nào? Trong cuộc phỏng vấn đăng trên báo Nhân Dân ngày 27/1/2026, TS Phạm Vũ Quốc Bình, Phó Cục trưởng phụ trách giáo dục nghề nghiệp và giáo dục thường xuyên, đặt trọng tâm…
Ngày 20/1/2026, Tòa án nhân dân tối cao tổ chức một hội nghị tập huấn về AI, kết nối trực tiếp và trực tuyến trong hệ thống tòa án. Tại đây, các chức năng của một trợ lý AI được trình diễn, từ tìm kiếm thông tin, tra cứu tài liệu và soạn thảo văn bản đến so sánh văn bản phục…
Ngày 12/1/2026, tại Hà Nội, Liên minh AI Âu Lạc công bố khởi động Âu Lạc Grand Prize: một giải thưởng dự kiến trị giá một triệu USD cho một sản phẩm hoặc giải pháp AI xuất sắc do người Việt làm chủ. FPT bảo trợ giải thưởng; Tuổi Trẻ đưa tin về sự kiện cùng ngày.
Ngày 5/1/2026, trong cuộc họp báo công bố 13 luật tại Phủ Chủ tịch, Luật Trí tuệ nhân tạo là một trong những văn bản được giới thiệu. Mốc này không phải ngày Quốc hội bỏ phiếu: luật đã được thông qua ngày 10/12/2025 và được ấn định có hiệu lực từ ngày 1/3/2026.
Vào ngày cuối cùng của năm 2025, tại Hà Nội, Viện Công nghệ Thông tin thuộc Đại học Quốc gia Hà Nội công bố kết quả một báo cáo về trí tuệ nhân tạo ở Việt Nam. Thay vì chỉ nhìn vào những sản phẩm mới trên thế giới, báo cáo đặt một câu hỏi gần hơn: Việt Nam đang có những điều…
Tại Hội nghị Thành phố Thông minh Việt Nam – Châu Á ở Hà Nội ngày **23/12/2025**, đại diện doanh nghiệp công nghệ bàn về việc dùng dữ liệu và AI để hỗ trợ quản lý đô thị. Đằng sau các khái niệm lớn là những vấn đề gần gũi: giao thông, ngập lụt, môi trường và dịch vụ công.
Ngày **16/12/2025**, tại TP.HCM, Trung tâm Xúc tiến Thương mại và Đầu tư TP.HCM (ITPC) cùng Đại học Anh Quốc Việt Nam tổ chức hội thảo về ứng dụng AI trong sản xuất. Cuộc trao đổi đặt một vấn đề gần với doanh nghiệp: làm thế nào để chọn ứng dụng phù hợp với quy trình và nguồn…
Ngày **11/12/2025**, OpenAI giới thiệu GPT-5.2 với trọng tâm là những công việc cần đọc, tổng hợp và tạo ra tài liệu. Hôm sau, VnExpress đưa tin về mô hình mới và cuộc cạnh tranh giữa các công ty AI.
Ngày 2/12/2025, Chương trình Phát triển Liên Hợp Quốc (UNDP) công bố một báo cáo về một khả năng đáng suy nghĩ: AI có thể giúp các nước phát triển dịch vụ và kinh tế, nhưng cũng có thể làm khoảng cách giữa các quốc gia rộng hơn. Kết quả không được quyết định sẵn bởi công…
Ngày 27/11/2025, tại nghị trường Quốc hội, một câu hỏi thực tế xuất hiện trong cuộc thảo luận về dự án Luật Trí tuệ nhân tạo: nếu một hệ thống AI mới cần được thử trước khi những quy định phù hợp đã hoàn thiện, làm thế nào để cho phép thử nghiệm mà vẫn xác định rõ trách nhiệm…
Một người muốn tìm hiểu một chủ đề từng bắt đầu bằng cách mở nhiều kết quả, đọc từng trang rồi tự ghép lại câu trả lời. Khi AI được đưa vào công cụ tìm kiếm, một phần công việc tổng hợp ấy có thể xuất hiện ngay trước mắt người dùng. Điều này tiết kiệm công sức, nhưng cũng…
Cùng một câu trả lời, cách nói có thể quyết định người đọc tiếp nhận nó thế nào. Một người muốn lời giải ngắn gọn để kịp làm việc; người khác cần thêm sự kiên nhẫn khi học một khái niệm mới. Tháng 11/2025, OpenAI đưa sự khác biệt ấy vào tâm điểm của một bản cập nhật ChatGPT.
Một hồ sơ bảo hiểm không chỉ là vài dòng dữ liệu. Đằng sau đó có thể là một người đang chờ giải quyết chế độ, một gia đình cần thông tin rõ ràng, hoặc một cán bộ phải kiểm tra nhiều giấy tờ. Nếu AI giúp xử lý những công việc lặp lại, thời gian tiết kiệm được có thể mang lại…
Một trợ lý AI có thể trả lời bằng tiếng Việt, nhưng để giúp ích trong công việc hằng ngày, nó còn phải hiểu những cách nói, bối cảnh và nhu cầu rất khác nhau của người dùng. Với người xây dựng sản phẩm, điều đó đặt ra một công việc dài hơi: tìm dữ liệu phù hợp, đào tạo con…
Tìm một chuyến đi, so sánh vài lựa chọn, điền thông tin rồi kiểm tra trước khi đặt: một việc đơn giản trên mạng có thể kéo theo cả loạt lần chuyển trang. Vào tháng 10/2025, OpenAI đưa ra một cách tiếp cận khác: để trợ lý AI làm việc ngay trong trình duyệt, bên cạnh những…
Một nhóm nhỏ muốn đưa trợ lý AI vào dịch vụ khách hàng. Họ cần được thử ý tưởng mà không bị mắc kẹt trong quá nhiều thủ tục. Nhưng người dùng ở phía bên kia màn hình cũng có lý do để đặt câu hỏi: thông tin của mình được xử lý thế nào, và nếu công cụ gây ra sai sót thì ai có…
Một nhóm nhân viên thử dùng AI để phân loại yêu cầu của khách hàng. Trong buổi trình diễn, công cụ có thể trả lời rất nhanh. Nhưng sau khi đưa vào công việc hằng ngày, nó có giúp giải quyết đúng vấn đề, hay tạo thêm một việc phải kiểm tra? Khoảng cách giữa thử nghiệm và sử…
Một hình ảnh giống thật có thể xuất hiện trong bảng tin chỉ sau vài thao tác. Người tạo ra nó có thể muốn minh họa một ý tưởng; người xem lại có thể tưởng đó là ảnh ghi lại sự việc. Khi AI giúp làm nội dung dễ hơn, câu hỏi về cách kiểm tra và giải thích nguồn gốc cũng trở nên…
Một người làm nghiên cứu có thể quan tâm đến cách xây dựng mô hình AI. Một giáo viên muốn biết công cụ mới có giúp học sinh hiểu bài hơn không. Doanh nghiệp lại cần tìm một bài toán cụ thể đáng giải quyết. Những nhu cầu khác nhau ấy gặp nhau tại Ngày hội Trí tuệ nhân tạo Việt…
Một công cụ AI có thể giúp tóm tắt tài liệu hoặc tìm những thông tin người dùng cần xem lại. Nhưng nếu bản tóm tắt bỏ sót điều quan trọng, hoặc dữ liệu cá nhân bị xử lý sai, người chịu ảnh hưởng sẽ cần biết ai chịu trách nhiệm. Khi AI được đưa vào nhiều lĩnh vực hơn, câu hỏi…
Một cán bộ cần đọc nhiều tài liệu để chuẩn bị báo cáo. Nếu AI có thể giúp sắp xếp thông tin hoặc tạo bản nháp, công việc có thể bắt đầu nhanh hơn. Nhưng ai sẽ kiểm tra nội dung, và loại tài liệu nào không được đưa lên công cụ? Những câu hỏi ấy xuất hiện khi AI bước vào các…
Một bức ảnh đại diện có thể là cách nói với bạn bè điều mình quan tâm, dù người dùng không viết thêm một câu nào. Dịp Quốc khánh 2/9 năm 2025, công cụ tạo ảnh bằng AI xuất hiện trong một hoạt động như thế trên Zalo: người dùng có thể tạo hình đại diện theo chủ đề kỷ niệm và…
Khi sử dụng một ứng dụng AI, người dùng nhìn thấy câu trả lời trên màn hình. Phía sau đó còn có máy tính, dữ liệu, đường truyền, con người vận hành và những quy tắc quyết định cách hệ thống được sử dụng. Những lớp ít thấy này là một phần của cuộc thảo luận tại Việt Nam vào…
Một sinh viên muốn học cách xây dựng hệ thống AI có thể bắt đầu từ đâu? Một người đã đi làm muốn hiểu công nghệ để áp dụng vào công việc cần học cùng ai và học những gì? Khi AI được nhắc đến trong nhiều ngành, những câu hỏi về kỹ năng trở nên cụ thể hơn câu chuyện về một mô…
Một giáo viên muốn hiểu AI trước khi đưa công cụ vào lớp học. Một chủ cửa hàng nhỏ tò mò liệu chatbot có thể hỗ trợ công việc hằng ngày. Cả hai có thể bắt đầu bằng cùng một nhu cầu: được học những điều cơ bản bằng cách phù hợp với hoàn cảnh của mình.
Một người nhờ AI giải thích hợp đồng, một sinh viên hỏi về bài toán, một chủ cửa hàng muốn viết nội dung giới thiệu sản phẩm. Trong mỗi trường hợp, câu trả lời nhanh có thể hữu ích. Nhưng khi nội dung nghe ngày càng tự tin và trôi chảy, việc nhận ra chỗ cần kiểm tra cũng trở…
Một học sinh gặp bài toán khó có thể hỏi chatbot để nhận lời giải trong vài giây. Nhưng nếu có đáp án trước mặt, liệu người ấy đã hiểu cách đi đến đáp án? Đó là vấn đề mà một tính năng mới của ChatGPT muốn giải quyết vào cuối tháng 7/2025.
Khi một người dùng mở ứng dụng AI để hỏi một câu hỏi, họ thường thấy một ô trò chuyện. Phía sau ô trò chuyện ấy là mô hình, máy chủ, chip, điện và những quyết định về nơi công nghệ được cung cấp. Chính những thành phần ít nhìn thấy đó trở thành một phần trong chiến lược AI mà…
Một nhân viên y tế có thể cần đọc tài liệu, chuẩn bị báo cáo và trao đổi thông tin với đồng nghiệp trong cùng một ngày. AI có thể được giới thiệu như một công cụ hỗ trợ những công việc ấy. Nhưng trong môi trường y tế, câu hỏi không chỉ là làm nhanh hơn: thông tin có đáng tin…
Nếu một công cụ giúp bạn bắt đầu công việc dễ dàng hơn, liệu điều đó cũng có nghĩa bạn hoàn thành nhanh hơn? Tháng 7/2025, một nghiên cứu về lập trình đưa ra câu trả lời đáng suy nghĩ: cảm giác hữu ích và thời gian thực tế có thể không giống nhau.
Khi tên một xã, phường hoặc tỉnh thay đổi, câu hỏi của người dân có thể rất giản dị: địa chỉ mới của mình là gì? Nhưng phía sau câu hỏi ấy là những văn bản cần được cập nhật và cách hướng dẫn phải đủ rõ để mọi người kiểm tra lại.
Một chương trình AI có thể bắt đầu bằng mục tiêu trên giấy. Để biến mục tiêu thành công việc, người ta còn cần những người có thời gian, chuyên môn, nguồn lực và lý do để cùng tham gia. Việt Nam sẽ tạo điều kiện ấy như thế nào?
Một người muốn tìm hiểu AI có thể bắt đầu bằng sự tò mò. Nhưng nếu tài liệu, ví dụ và hướng dẫn đều bằng thứ tiếng mình chưa quen dùng, bước đầu tiên có thể khó hơn cần thiết. Tuần giữa tháng 6/2025, một công bố tại Hà Nội đưa câu hỏi về ngôn ngữ và cơ hội học tập vào cuộc…
Đằng sau một tính năng AI trên điện thoại là những câu hỏi mà người dùng ít khi nhìn thấy: mô hình được thiết kế thế nào, chạy ở đâu và ai có cơ hội tham gia xây dựng nó? Ngày **10/6/2025**, một công bố tại Hà Nội đưa những câu hỏi ấy đến gần hơn với câu chuyện công nghệ Việt…
Một bản ghi âm dài, một bảng số liệu khó đọc, hàng chục tài liệu chờ tìm hiểu: đó là những việc mà một nhà báo có thể nghĩ đến khi nghe lời hứa của AI. Nhưng giữa việc công cụ đưa ra một câu trả lời và việc thông tin ấy đủ tin cậy để đến với người đọc, vẫn còn một khoảng cách…
Để một ứng dụng AI trả lời trên màn hình, phía sau cần có nhiều thứ: phần mềm, dữ liệu, máy tính và những con chip xử lý. Nhưng để tham gia sâu hơn vào công nghệ ấy, một quốc gia còn cần con người có kỹ năng, các nhóm nghiên cứu và những đối tác có thể cùng làm việc.
Một câu hỏi trên mạng thường dẫn đến nhiều trang để đọc. Nhưng nếu công cụ tìm kiếm gom thông tin thành một câu trả lời ngay trước mắt, ai sẽ được lợi — và điều gì xảy ra với những trang cung cấp thông tin ấy?
Một bài toán khó có thể có rất nhiều cách thử, nhưng chỉ một số ít cách thực sự tốt. Nếu AI đề xuất hàng loạt chương trình, con người và máy tính sẽ biết chọn phương án nào? Tuần giữa tháng 5/2025, một công bố nghiên cứu đưa câu hỏi ấy đến gần hơn với công việc của các nhà…
Một phòng nghiên cứu muốn tạo ra công nghệ phục vụ nhiều người. Để phát triển những hệ thống lớn hơn, tổ chức ấy cũng cần tiền, máy tính và nhà đầu tư. Khi cả sứ mệnh cộng đồng lẫn lợi ích thương mại đều nằm trên bàn, ai có quyền quyết định hướng đi?
Một người dùng quen mở Messenger để trò chuyện với bạn bè có thể cũng gặp một trợ lý AI trong ứng dụng đó. Nhưng nếu trợ lý có một ứng dụng riêng, những câu hỏi đặt ra sẽ không chỉ là nó trả lời được gì: nó biết gì về người dùng, và nội dung nào được chia sẻ với người khác?
Khi một nhân viên hỏi trợ lý AI về tài liệu, câu trả lời xuất hiện trên màn hình. Phần ít thấy hơn là nơi dữ liệu được lưu trữ và máy tính thực hiện phép tính. Tuần này, một dự án khởi công ở Củ Chi cho thấy Việt Nam cũng đang bàn đến phần nền tảng ấy.
Một học sinh chụp lại sơ đồ trên bảng rồi hỏi AI giải thích. AI có thể đọc sai một ký hiệu, nhưng cũng có thể thử phóng to vùng khó nhìn trước khi trả lời. Việc có thêm một bước xử lý hình ảnh giúp ích ra sao — và người học biết khi nào cần kiểm tra lại?
Một nhóm phát triển ở Việt Nam muốn thử làm trợ lý hiểu tài liệu của mình. Nếu có thể tải một mô hình AI về và điều chỉnh nó, họ có thêm một lựa chọn bên cạnh việc dùng dịch vụ có sẵn. Nhưng mô hình được chia sẻ đến mức nào, và điểm số quảng bá có phản ánh đúng phiên bản họ…
Một người dùng mở chatbot và nhận câu trả lời trong vài giây. Phía sau trải nghiệm tưởng như đơn giản ấy là các trung tâm dữ liệu, máy tính chuyên dụng và những khoản đầu tư lớn. Tuần đầu tháng 4/2025, một thỏa thuận tài chính cho thấy quy mô tham vọng của cuộc đua này — đồng…
Một bức ảnh xuất hiện trong nhóm chat gia đình: cảnh đường phố rất thật, kèm dòng chữ gây chú ý. Người nhận có thể chia sẻ ngay, hoặc dừng lại để hỏi bức ảnh đến từ đâu. Đây là một tình huống giả định — nhưng câu hỏi về độ tin cậy của hình ảnh trở nên cấp thiết hơn khi công…
Một người dân cần tìm hiểu thủ tục hành chính có thể muốn hỏi nhanh thay vì đọc nhiều trang hướng dẫn. Một trợ lý AI có thể hỗ trợ tìm thông tin, nhưng câu trả lời sai hoặc thiếu cập nhật sẽ khiến người ấy làm gì tiếp theo? Đây là tình huống minh họa, không phải trường hợp…
Cùng một ý, người Việt có thể diễn đạt rất khác nhau tùy vùng miền, thế hệ và hoàn cảnh. Khi một hệ thống AI trả lời tiếng Việt trôi chảy, liệu nó đã hiểu được những khác biệt ấy? Câu hỏi này dẫn tới một phần ít nhìn thấy hơn của AI: dữ liệu dùng để huấn luyện và đánh giá mô…
Một người đang tìm căn hộ có thể hỏi chatbot nên bắt đầu từ đâu. Một bước khác là giao cho AI tìm thông tin, so sánh lựa chọn rồi tổng hợp thành danh sách. Nhưng nếu danh sách trông rất thuyết phục, ai kiểm tra địa chỉ, giá thuê và những chi tiết đã thay đổi?
Một bệnh viện muốn dùng AI để hỗ trợ bác sĩ. Một trường học muốn giúp giáo viên chuẩn bị bài giảng. Trước khi những ý tưởng ấy đi vào đời sống, họ cần dữ liệu, người có kỹ năng và cách kiểm tra kết quả. Ai sẽ giúp xây dựng những điều kiện đó — và ai chịu trách nhiệm khi hệ…
Một bài toán được giải đúng có đủ để kết luận một chatbot là tốt nhất? Câu hỏi ấy theo chân Grok 3 khi xAI giới thiệu mô hình mới giữa một cuộc cạnh tranh AI đang tăng tốc.
Nếu một công cụ AI hỗ trợ bác sĩ hay giáo viên, ai có thể tiếp cận nó? Ai kiểm tra hệ thống trước khi nó ảnh hưởng đến người bệnh hay học sinh? Đó là những câu hỏi gợi ra từ một cuộc gặp ở Paris trong tháng 2/2025 — dù không câu nào có thể được giải quyết chỉ bằng một tuyên bố.
Một sinh viên cần tìm hiểu tác động của trung tâm dữ liệu đến điện năng. Thay vì mở từng trang web, bạn có thể giao cho một trợ lý AI tìm tài liệu và tổng hợp thành báo cáo. Nhưng nếu bản báo cáo có vẻ rất chỉn chu, làm sao biết những nguồn bên dưới thực sự nói gì?
Một người mở chatbot để nhờ giải thích một vấn đề trong công việc. Câu hỏi có thể đơn giản, nhưng đôi khi lại chứa tên khách hàng, thông tin tài chính hoặc một chi tiết riêng tư. Đây là tình huống minh họa. Khi gửi câu hỏi, người dùng không chỉ chọn công cụ; họ còn đưa thông…
Một câu hỏi khó thường không có lời giải xuất hiện ngay lập tức. Người giải có thể thử một cách, kiểm tra kết quả rồi đổi hướng. Trong AI, các nhà nghiên cứu cũng đang tìm cách làm cho mô hình xử lý tốt hơn những nhiệm vụ nhiều bước — dù cách máy hoạt động không giống hệt suy…
Một kế toán cần tìm quy định mới; một chủ doanh nghiệp muốn hiểu một biểu mẫu thuế; một người nông dân tìm thông tin phù hợp với công việc của mình. Đây là những tình huống minh họa. Nếu AI có thể hỗ trợ tra cứu bằng tiếng Việt trong các lĩnh vực như vậy, cơ hội sẽ không chỉ…
Một robot di chuyển trong kho hàng có thể gặp lối đi bị chắn, một kiện hàng đặt sai chỗ hoặc người bất ngờ đi ngang. Đó là ví dụ minh họa: để chuẩn bị cho những tình huống như vậy, các nhóm phát triển phải tìm cách thử nhiều trường hợp mà không đặt người và thiết bị vào rủi…
Một người bán hàng muốn biết mình cần chuẩn bị giấy tờ gì khi làm thủ tục thuế. Cùng lúc, một cán bộ phải xem qua nhiều hồ sơ để tìm những trường hợp cần kiểm tra thêm. Hai công việc khác nhau, nhưng đều đặt ra câu hỏi: AI có thể giúp tìm thông tin nhanh hơn mà vẫn bảo đảm…
Nếu một nhóm phát triển muốn xây dựng ứng dụng AI, họ có thể gọi dịch vụ của một công ty qua mạng. Một lựa chọn khác là sử dụng mô hình có **trọng số được công bố**: những giá trị bên trong mô hình đã được điều chỉnh trong quá trình huấn luyện. Điều đó có thể mở thêm khả năng…
Một bài kiểm tra có thể cho thấy một học sinh đã giải được những bài nào. Nhưng chỉ nhìn điểm số, chúng ta khó biết người đó sẽ làm gì khi gặp một vấn đề hoàn toàn khác. Đối với AI cũng vậy: một kết quả ấn tượng cần được đọc cùng với bài kiểm tra, điều kiện thực hiện và những…
Bạn hỏi một trợ lý AI về chuyến đi. Nó có thể đưa ra một danh sách gợi ý. Nhưng nếu muốn tìm thông tin, so sánh lựa chọn và sử dụng công cụ để giúp bạn hoàn thành nhiều bước thì sao? Câu hỏi ấy nằm ở trung tâm những công bố Google đưa ra ngày 11/12/2024: phiên bản thử nghiệm…
Một kỹ sư trẻ muốn làm việc với AI thường cần nhiều hơn một ý tưởng. Họ cần đồng nghiệp để trao đổi, công cụ để thử nghiệm và đủ năng lực tính toán để kiểm tra kết quả. Ngày 5/12/2024, một thỏa thuận tại Hà Nội hướng sự chú ý tới những điều kiện ấy: Chính phủ Việt Nam và…
Một bài báo có thể bắt đầu bằng nhiều cuộc gọi, tài liệu cần kiểm tra và hàng giờ biên tập. Sau khi xuất hiện trên mạng, bài viết ấy cũng có thể trở thành một phần của cuộc tranh luận khác: công ty AI có thể sử dụng nội dung báo chí để phát triển sản phẩm theo điều kiện nào?
Một người cần làm thủ tục hành chính nhưng không biết bắt đầu từ đâu. Nếu có thể đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ hàng ngày và nhận được hướng dẫn dễ hiểu, họ có thể bớt thời gian tìm kiếm. Đây là một tình huống minh họa. Còn để một trợ lý như vậy thực sự hữu ích, câu trả lời phải…
Tại một sự kiện công nghệ ở TP.HCM giữa tháng 11/2024, khách tham quan có thể thấy mô hình một “nhà máy AI”. Tên gọi gợi hình ảnh dây chuyền sản xuất. Nhưng ở đây, thứ đang được xây dựng là hạ tầng và công cụ giúp phát triển, vận hành hệ thống trí tuệ nhân tạo.
Một tổ chức dùng phần mềm AI để hỗ trợ quyết định. Nếu kết quả khiến một người bị thiệt hại, người đó cần biết tìm đến ai: người xây dựng phần mềm, tổ chức triển khai hay người sử dụng? Đây là một tình huống giả định, nhưng câu hỏi về trách nhiệm là điều các chuyên gia ở Việt…
Khi cần tìm một thông tin mới, người đọc thường gõ từ khóa, mở vài trang rồi tự so sánh. Một cuộc trò chuyện với chatbot gợi ra cách khác: đặt câu hỏi bằng lời tự nhiên, nhận bản tóm tắt và tiếp tục hỏi sâu hơn. Nhưng nếu câu trả lời đã có đường dẫn, liệu người đọc còn cần mở…
Một công việc trên máy tính thường không nằm gọn trong một câu trả lời. Người làm có thể phải mở trang, tìm thông tin, điền biểu mẫu rồi kiểm tra lại. Nếu một trợ lý AI có thể tham gia vào những thao tác ấy, điều gì thay đổi — và ai sẽ kiểm tra khi nó nhấn nhầm?
Ví dụ giả định: Một học sinh hỏi công cụ AI cách giải bài tập và nhận được câu trả lời rất tự tin. Em nên làm gì tiếp theo: chép lại, kiểm tra từng bước hay hỏi vì sao công cụ đưa ra kết quả ấy? Khi AI trở nên gần gũi hơn, câu chuyện ở trường không chỉ là biết bấm vào một ứng…
Một nhà nghiên cứu muốn tìm hiểu cách một protein hoạt động. Trước khi thử can thiệp vào nó, họ thường cần biết phân tử ấy có hình dạng ra sao. Nhưng tìm được hình dạng của một protein có thể là công việc khó khăn và tốn nhiều thời gian.
Với nhiều người Việt, Facebook hay Messenger là nơi trò chuyện với bạn bè, hỏi mua hàng và theo dõi cộng đồng. Nếu một trợ lý AI xuất hiện ngay trong những ứng dụng quen thuộc ấy và hiểu được câu hỏi bằng tiếng Việt, việc tiếp cận công nghệ có thể thay đổi như thế nào?
Một ứng dụng AI hiện lên trên màn hình chỉ sau vài thao tác. Nhưng phía sau câu trả lời là hệ thống máy tính cần chip, điện, phần mềm và những người thiết kế, vận hành chúng. Với Việt Nam, cơ hội tham gia vào chuỗi công nghệ ấy nằm ở đâu?
Một nhóm làm sản phẩm AI cần nhiều hơn một ý tưởng: họ phải thử công nghệ, trả chi phí tính toán và tìm người dùng. Với một startup còn nhỏ, cơ hội tiếp cận hạ tầng và người hướng dẫn có thể mở thêm thời gian để thử nghiệm. Nhưng hỗ trợ ấy thực sự là gì?
Một bài toán khó không phải lúc nào cũng có lời giải trong giây đầu tiên. Người giải có thể thử một hướng, nhận ra chỗ sai rồi quay lại. Tháng 9/2024, OpenAI giới thiệu một dòng mô hình được thiết kế để dành thêm thời gian xử lý trước khi trả lời những bài toán phức tạp.
Nếu một hệ thống AI góp phần đưa ra quyết định ảnh hưởng đến một người, người đó có thể biết chuyện gì đã xảy ra và yêu cầu xem xét lại không? Câu hỏi về công nghệ nhanh chóng trở thành câu hỏi về quyền và trách nhiệm.
Một sinh viên muốn học về trí tuệ nhân tạo cần những gì: toán, lập trình, dữ liệu hay cơ hội làm việc với một bài toán thật? Câu trả lời thường cần nhiều thứ cùng lúc — và một cơ sở đào tạo phải tìm cách kết nối chúng.
Một người trẻ học công nghệ ở Quy Nhơn có thể làm việc ở đâu sau khi tốt nghiệp? Với một doanh nghiệp muốn phát triển phần mềm, tìm nhân lực, trường đào tạo và nơi làm việc thường là những câu hỏi gắn với nhau.
Nếu một nhóm học sinh được giao bài toán về trí tuệ nhân tạo, các bạn sẽ cần làm gì: viết mã, thử mô hình hay giải thích kết quả? Trong tháng 8/2024, những câu hỏi ấy theo các đội tuyển đến Burgas, Bulgaria, nơi kỳ Olympic Trí tuệ nhân tạo quốc tế đầu tiên được tổ chức.
Hãy hình dung một người nghiên cứu đứng trước bức ảnh chụp một trang văn bản cũ. Trước khi đọc nội dung, họ cần nhận ra các ký tự; sau đó còn phải tìm cách chuyển tự hoặc hiểu nghĩa. Một chiếc máy có thể hỗ trợ đến đâu — và con người vẫn cần kiểm tra những gì?
Một người nông dân cần biết cây trồng có thiếu dinh dưỡng không. Một lập trình viên muốn tìm lỗi trong đoạn mã. Hai nhu cầu khác nhau cùng xuất hiện trong danh sách những sản phẩm ứng dụng AI được đưa ra bình chọn tại Việt Nam vào đầu tháng 8/2024.
Một nhóm phát triển muốn tạo công cụ xử lý ngôn ngữ có nhiều lựa chọn. Họ có thể gửi yêu cầu tới dịch vụ do một công ty vận hành; hoặc, nếu điều kiện cho phép, tải một mô hình về để điều chỉnh và chạy trong hệ thống của mình. Hai cách tiếp cận đặt ra những câu hỏi khác nhau…
Khi muốn dùng AI để trả lời một câu hỏi đơn giản hay xử lý nhiều yêu cầu lặp lại, người xây dựng ứng dụng không chỉ quan tâm đến việc mô hình làm được gì. Họ còn phải cân nhắc chi phí cho mỗi lần sử dụng — nhất là khi một tác vụ được thực hiện hàng nghìn lần.
Giả sử cần tìm một cảnh cụ thể trong hàng giờ video: một người đi qua cửa, hay một chiếc xe xuất hiện ở góc phố. Xem lần lượt từng đoạn có thể mất nhiều thời gian. Một hệ thống tìm kiếm có thể giúp con người thu hẹp nơi cần xem — nhưng kết quả vẫn cần được kiểm tra.
Một trung tâm AI cần máy tính, dữ liệu và tiền đầu tư. Nhưng khi những điều kiện ấy đã được đặt lên bàn, vẫn còn một câu hỏi: ai sẽ thiết kế, vận hành và tiếp tục phát triển công nghệ?
Một hệ thống AI giúp doanh nghiệp xử lý dữ liệu có thể tiết kiệm thời gian. Nhưng nếu nó đưa ra kết quả sai hoặc sử dụng dữ liệu nhạy cảm, ai sẽ phát hiện và chịu trách nhiệm? Khi AI được đưa vào nhiều lĩnh vực, câu hỏi ấy không chỉ dành cho kỹ sư: người dùng, doanh nghiệp và…
Một cuộc trò chuyện với AI thường diễn ra theo nhịp hỏi rồi nhận câu trả lời. Nhưng nếu kết quả là một bản nháp dài, một đoạn mã hay một thiết kế trang web, người dùng có thể muốn xem và sửa nó trong khi vẫn tiếp tục trao đổi. Trong tuần 15–21/6/2024, Anthropic giới thiệu…
Một bản nháp email cần viết lại, một chuỗi thông báo dài cần tóm tắt: Apple muốn đưa AI đến gần những việc như thế trên các thiết bị quen thuộc. Tại hội nghị WWDC ngày **10/6/2024** theo giờ Mỹ, hãng giới thiệu Apple Intelligence cho iPhone, iPad và Mac. Báo Việt Nam tường…
Nếu AI trở thành một phần của công việc, người học cần chuẩn bị điều gì? Trong tuần đầu tháng 6/2024, câu hỏi ấy xuất hiện ở hai nơi khác nhau tại Việt Nam: một trường đại học tìm cơ hội hợp tác đào tạo và một cuộc thảo luận của giới kinh doanh nói về kỹ năng AI trong công việc.
Một trợ lý AI có thể giúp chúng ta viết một email hay tìm ý tưởng. Nhưng nếu công cụ đưa ra thông tin sai một cách thuyết phục, hoặc được sử dụng trong một tình huống nhạy cảm, người dùng cần biết ai đã xem xét những rủi ro đó trước khi sản phẩm xuất hiện.
Một công cụ giúp lọc thư rác và một hệ thống hỗ trợ chọn người xin việc đều có thể sử dụng AI. Nhưng nếu hệ thống chọn lọc hồ sơ mắc lỗi, hậu quả đối với một ứng viên có thể rất khác với việc một email bị đưa nhầm vào hộp thư rác. Vậy có nên đặt cùng một yêu cầu cho mọi ứng…
Trong buổi trình diễn ngày 13/5/2024, nhóm OpenAI nói chuyện với một trợ lý AI, yêu cầu nó thay đổi cách kể chuyện và thử dịch giữa hai người nói những ngôn ngữ khác nhau. Cuộc trình diễn gợi ra một cách tương tác khác với việc chờ một câu trả lời hiện lên trên màn hình: nói,…
Một người làm việc trên máy tính có thể dùng AI để bắt đầu một bản nháp hoặc tìm cách diễn đạt rõ hơn. Nhưng sau thử nghiệm đầu tiên, câu chuyện không chỉ còn là công cụ làm được gì. Người dùng cần biết câu trả lời có đúng không, thông tin nào được phép chia sẻ, và tổ chức…
Khi công cụ AI xuất hiện ngày càng nhiều trong công việc, một người muốn học cách sử dụng có thể bắt đầu từ đâu? Có người cần biết cách đặt câu hỏi; người khác cần kiểm tra thông tin, bảo vệ dữ liệu hoặc hiểu công cụ có phù hợp với công việc của mình hay không.
Một nhóm nghiên cứu muốn xây dựng công cụ hiểu tiếng Việt có thể bắt đầu bằng ý tưởng và dữ liệu. Nhưng để thử nghiệm, điều chỉnh hay vận hành một hệ thống AI, họ còn cần một thứ ít hiện diện trên màn hình: năng lực tính toán.
Một người đang trò chuyện với bạn bè có thể muốn tìm thêm thông tin mà không rời ứng dụng nhắn tin. Tháng 4/2024, Meta đưa ra một cách tiếp cận theo hướng ấy: đặt trợ lý AI vào những nơi người dùng đã quen thuộc, đồng thời công bố thế hệ mới của mô hình ngôn ngữ đứng phía sau.
Một hệ thống AI có thể giúp sàng lọc hồ sơ tuyển dụng, gợi ý nội dung học tập hay tóm tắt tài liệu. Những khả năng ấy cũng làm xuất hiện những lựa chọn khó: dữ liệu của ai được sử dụng, sai sót ảnh hưởng đến ai, và con người có thể làm gì khi muốn kiểm tra một quyết định?
Một người tò mò về AI muốn thử đặt câu hỏi cho ChatGPT. Trước đó, một trong những bước đầu tiên là tạo tài khoản. Từ đầu tháng 4/2024, OpenAI bắt đầu thay đổi trải nghiệm ấy: công ty cho biết người dùng có thể bắt đầu trò chuyện mà không cần đăng ký, với việc triển khai diễn…
Tiếng Việt có dấu, cách dùng từ và ngữ cảnh riêng. Một công cụ ngôn ngữ muốn giúp người Việt viết, tìm hiểu hay đặt câu hỏi cần được đánh giá với chính những cách diễn đạt đó — không chỉ dựa vào kết quả ở một ngôn ngữ khác.
Khi một trợ lý AI trả lời chỉ sau vài giây, người dùng nhìn thấy câu chữ trên màn hình. Phía sau là hệ thống máy tính thực hiện nhiều phép tính để tạo ra câu trả lời đó. Hệ thống cần phần cứng, điện, kết nối và những người xây dựng, vận hành nó.
Viết một phần mềm không chỉ là gõ những dòng mã. Người làm cần hiểu yêu cầu, tìm lỗi, thử sửa, kiểm tra kết quả và quyết định liệu thay đổi có phù hợp với phần còn lại của hệ thống hay không.
Khi đọc một tiêu đề nói một hệ thống AI “vượt” hệ thống khác, điều đầu tiên cần hỏi là: vượt trong bài kiểm tra nào — và kết quả ấy giúp ích gì cho công việc của mình?
Một tổ chức có thể bắt đầu với một sứ mệnh phục vụ công chúng, rồi cần thêm tiền và đối tác để phát triển công nghệ. Khi quy mô thay đổi, ai có quyền quyết định tổ chức vẫn đang làm đúng điều đã hứa?
Một hình ảnh tạo bằng AI có thể trông như một bức ảnh tư liệu. Nhưng vẻ ngoài thuyết phục không cho biết hình ảnh đó có phản ánh đúng một thời kỳ hay một con người có thật.
Một đoạn video có thể làm chúng ta tin rằng mình đang nhìn thấy một nơi có thật. Nhưng điều gì thay đổi khi cảnh đó được tạo ra từ một đoạn mô tả, thay vì được máy quay ghi lại?
Bàn phím là nơi chúng ta thường bắt đầu một ngày làm việc: gõ email, tìm tài liệu, viết một bản nháp. Đầu năm 2024, Microsoft muốn đặt thêm một lối vào ngay trên bề mặt quen thuộc ấy: một phím dành riêng cho trợ lý AI Copilot.
Hãy tưởng tượng bạn muốn hiểu một sự kiện vừa xảy ra. Thay vì mở nhiều đường dẫn, bạn hỏi một chatbot và nhận được một câu trả lời gọn gàng trong vài giây. Phía sau sự tiện lợi ấy là một câu hỏi ít hiện ra trên màn hình: ai đã dành thời gian đi gặp nhân chứng, kiểm tra tài…
Một nhóm đang chuẩn bị giới thiệu công nghệ mới. Nhóm phát triển nhìn thấy những việc sản phẩm có thể giúp con người làm nhanh hơn. Nhóm kiểm tra đặt một câu hỏi khác: nếu công cụ bị dùng sai, liệu hậu quả có vượt khỏi khả năng kiểm soát?
Hãy tưởng tượng một người bước qua nhà ga. Một hệ thống dùng camera có thể giúp tìm người đang gặp nguy hiểm. Cũng hệ thống đó, nếu được sử dụng theo cách khác, có thể theo dõi những người không hề biết mình đang bị nhận diện.
Một bàn tay vẽ con vịt. Trên màn hình, một giọng nói AI dường như theo dõi từng nét vẽ và trả lời ngay lập tức. Với người xem, khoảnh khắc ấy có thể gợi ra một tương lai rất gần: chỉ cần đưa đồ vật trước máy quay, rồi trò chuyện tự nhiên với máy.
Một người mở cửa sổ trò chuyện và hỏi một câu tưởng như rất bình thường: “Bạn giải thích giúp mình chuyện này được không?” Chỉ vài giây sau, màn hình hiện ra một câu trả lời trôi chảy. Người ấy có thể hỏi tiếp, yêu cầu giải thích đơn giản hơn, hoặc thử một ý tưởng khác.
Một hội đồng quản trị có thể quyết định ai điều hành công ty. Nhưng nếu những người tạo ra sản phẩm nói rằng họ sẵn sàng rời đi cùng lúc, ai thực sự có tiếng nói?
Một người mở ChatGPT để chuẩn bị bài giảng. Một nhóm nhỏ xây ứng dụng dựa trên mô hình của OpenAI. Cả hai có thể không nghĩ nhiều đến hội đồng quản trị của công ty đứng phía sau công cụ. Nhưng điều gì xảy ra khi những người có quyền giám sát và người điều hành công ty không…
Hãy hình dung một giáo viên muốn tạo trợ lý giúp học sinh ôn bài. Cô không định xây dựng một mô hình AI từ đầu. Cô chỉ muốn giải thích trợ lý cần làm gì, đưa vào tài liệu phù hợp và chia sẻ nó với lớp.
Một người đi xin việc phát hiện hồ sơ của mình bị hệ thống tự động loại. Một giáo viên nhận được đoạn ghi âm giả giọng đồng nghiệp. Còn trong phòng họp của các nhà lãnh đạo công nghệ, một câu hỏi khác được đặt ra: nếu những hệ thống AI tương lai trở nên mạnh hơn rất nhiều,…
Hãy hình dung một giáo viên ở Việt Nam thử dùng chatbot để chuẩn bị bài giảng. Công cụ có thể tiết kiệm thời gian, nhưng cô cũng phải tự hỏi: câu trả lời có chính xác không? Dữ liệu học sinh có được bảo vệ không? Và ai đặt ra những nguyên tắc cho một công nghệ được phát triển…
Một nhóm nhỏ muốn xây dựng công cụ AI bằng tiếng Việt. Họ có ý tưởng, có dữ liệu phù hợp và có những câu hỏi muốn giải quyết. Nhưng trước khi mô hình có thể học hay trả lời, nhóm còn cần một thứ ít khi xuất hiện trên màn hình: sức mạnh tính toán.
Một bức ảnh xuất hiện trong nhóm chat gia đình. Bên dưới là một dòng chú thích khẩn cấp, thúc giục mọi người chia sẻ ngay. Bạn nhận ra bức ảnh trông rất thật, nhưng không biết ai chụp, ảnh có bị chỉnh sửa hay dòng chú thích có đúng không.
Hãy tưởng tượng bạn vừa hoàn thành truyện ngắn đầu tiên. Bạn dành nhiều buổi tối để sửa từng đoạn, rồi gửi bản thảo tới một tạp chí mở cửa cho mọi người. Ở phía bên kia màn hình, người biên tập phải tìm câu chuyện của bạn giữa hàng trăm bài gửi đáng ngờ.
Một người viết nhận được bản phác thảo từ công ty và được yêu cầu biến nó thành kịch bản hoàn chỉnh. Nếu bản phác thảo ấy do AI tạo ra, người viết có quyền biết không? Công việc của họ sẽ được tính như một tác phẩm mới hay chỉ là sửa lại thứ đã có?
Hãy tưởng tượng một buổi sáng bạn mở máy tính, kiểm tra email và chuẩn bị một bản ghi chú. Thay vì chuyển sang một trang chatbot riêng, bạn có thể gọi một trợ lý ngay bên cạnh công việc đang làm. Nó giúp bạn tìm một ý trong tài liệu hoặc gợi ý cách bắt đầu một đoạn văn.
Nếu một công nghệ có thể giúp bạn làm việc nhanh hơn, nhưng cũng có thể thay đổi công việc của bạn, ai nên được tham gia quyết định những giới hạn dành cho nó?
Một học sinh gặp bài toán khó. Em có thể ngồi suy nghĩ, hỏi thầy cô, thảo luận với bạn — hoặc mở một cửa sổ trò chuyện và nhận ngay lời giải có vẻ rất rõ ràng.
Một nhân viên cần trả lời khách hàng bằng tiếng Anh. Người ấy viết vài dòng, nhờ chatbot gợi ý một email lịch sự hơn, rồi tự sửa lại trước khi gửi. Nếu việc này giúp tiết kiệm thời gian, người đồng nghiệp bên cạnh cũng có thể muốn thử.
Một người muốn làm ứng dụng quản lý đơn hàng cho cửa hàng nhỏ. Trước đây, họ có thể phải bắt đầu bằng một trang mã trống hoặc nhờ người có kinh nghiệm. Bây giờ hãy tưởng tượng có một trợ lý đọc yêu cầu, gợi ý những dòng mã đầu tiên và giải thích chúng.
Hãy tưởng tượng sau một ngày làm việc, bạn mở một bài viết dài về chủ đề mình tò mò. Thời gian không nhiều. Một nút bấm hiện ra và hứa cho bạn vài ý chính trước khi quyết định đọc tiếp.
Hãy tưởng tượng một buổi họp trực tuyến sau giờ làm. Một người chủ trì muốn dùng AI để tóm tắt nội dung, giúp cả nhóm khỏi phải ghi chép. Nhưng trong cuộc họp có những câu chuyện riêng, những kế hoạch chưa công bố và cả những điều người tham gia chỉ muốn nói với nhóm nhỏ ấy.
Hãy tưởng tượng bạn đang dựng một video nhỏ về góc phố quen thuộc. Bạn muốn có tiếng mưa, vài tiếng bước chân và một đoạn nhạc nhẹ phía sau. Bạn có thể tìm những âm thanh có sẵn, nhờ một người làm nhạc, hoặc thử mô tả điều mình muốn bằng chữ cho một hệ thống AI.
Hãy hình dung một nhóm nhỏ muốn tạo trợ lý trả lời câu hỏi bằng tiếng Việt. Họ có thể dùng dịch vụ của một công ty lớn, gửi câu hỏi tới hệ thống của công ty ấy và xây ứng dụng quanh câu trả lời. Nhưng họ cũng có thể đặt một câu hỏi khác: liệu có một mô hình sẵn có mà nhóm có…
Hãy tưởng tượng bạn muốn hỏi một trợ lý AI về một chủ đề mới, nhưng để bắt đầu, bạn phải chuyển câu hỏi của mình sang tiếng Anh. Có thể bạn vẫn nhận được câu trả lời. Nhưng mỗi lần đổi ngôn ngữ, bạn cũng phải cân nhắc xem mình đã diễn đạt đúng điều muốn hỏi hay chưa.
Hãy hình dung một bác sĩ có nhiều ảnh X-quang cần xem. Nếu một công cụ có thể đánh dấu ca có dấu hiệu cần chú ý, bác sĩ có thể đưa ca ấy vào diện ưu tiên. Nhưng ngay lập tức xuất hiện một câu hỏi khác: **công cụ ấy đã được kiểm tra để làm chính xác việc gì — và ai chịu trách…
Hãy tưởng tượng bạn dành nhiều năm viết một cuốn tiểu thuyết. Một hôm, người khác hỏi chatbot về cuốn sách ấy và nhận được một bản tóm tắt khá trôi chảy. Bạn có thể tò mò: hệ thống biết câu chuyện của mình từ đâu? Nó đã học từ chính cuốn sách, từ những bài giới thiệu trên…
Hãy hình dung một người làm trong kho cần chuyển những món hàng có hình dạng khác nhau. Một chiếc hộp vuông, một quả chanh và một bánh răng nhỏ không thể được cầm nắm theo cùng một cách. Con người thường điều chỉnh bàn tay gần như không cần nghĩ. Với robot, ngay cả việc nhặt…
Hãy tưởng tượng một người xin việc nhận được lời từ chối sau khi hồ sơ đi qua một hệ thống AI. Người ấy có thể tự hỏi: AI đã cân nhắc điều gì? Nếu hệ thống sai, ai sẽ chịu trách nhiệm? Đó là một tình huống giả định, nhưng nó giúp ta nhìn thấy lý do câu chuyện AI không chỉ nằm…
Lần đầu nộp đơn vào một chương trình nghiên cứu AI, Đậu Thị Vân Anh chưa thành công. Cô tiếp tục củng cố toán, tiếng Anh và kỹ năng nghiên cứu; lần thử tiếp theo, cô được nhận. Đến tháng 6/2023, Vân Anh có cơ hội tham gia một chương trình nghiên cứu ngắn hạn tại Mila, viện…
Hành Trình AI · Nhìn lại tuần 27/5–2/6/2023 Roberto Mata cho biết ông bị thương ở đầu gối khi một chiếc xe đẩy phục vụ va vào mình trên chuyến bay. Ông kiện hãng hàng không Avianca. Khi phía hãng đề nghị bác vụ kiện vì vấn đề thời hạn, các luật sư của ông cần tìm những phán…
Một người mở chatbot trên điện thoại, gõ câu hỏi và chờ câu trả lời hiện ra. Ở tuần trước, chúng ta nhìn vào một cánh cửa dẫn tới AI: ứng dụng ChatGPT trên iPhone. Nhưng phía sau giao diện ấy còn có một câu chuyện khác. Những câu trả lời không xuất hiện từ hư không; chúng cần…
Một người muốn hỏi ChatGPT điều gì đó trên điện thoại. Họ mở kho ứng dụng, gõ tên chatbot rồi thấy nhiều biểu tượng và lời hứa khác nhau. Ứng dụng nào là của OpenAI? Ứng dụng nào tính phí? Và ngay cả khi tìm đúng, người đó có thể tải nó ở nơi mình sống không?
Hãy tưởng tượng bạn muốn thử một trợ lý AI vừa được mở cho người dùng ở Việt Nam. Bạn vào trang web, sẵn sàng hỏi về một chủ đề mình tò mò. Nhưng rồi một câu hỏi xuất hiện ngay trước câu hỏi bạn định gõ: **mình nên nói chuyện bằng ngôn ngữ nào?**
Hãy tưởng tượng điện thoại reo. Đầu dây bên kia là giọng một người thân, nói rằng họ đang gặp chuyện gấp và cần bạn chuyển tiền. Giọng nói nghe rất quen. Nhưng nếu người gọi không phải là họ thì sao?
Giả sử bạn đang viết email cho khách hàng. Bạn muốn một trợ lý AI giúp mình tìm câu chữ rõ ràng hơn, và định dán cả cuộc trao đổi vào ô trò chuyện. Trước khi nhấn gửi, bạn dừng lại một chút: trong đó có tên, số điện thoại và những thông tin mà khách hàng chưa chắc muốn chia sẻ.
Hãy tưởng tượng một sinh viên ở Việt Nam đang chuẩn bị cho kỳ thi. Bạn mở một trợ lý AI, gõ câu hỏi về một khái niệm khó và nhận được lời giải chỉ sau vài giây.
Hãy tưởng tượng bạn đang giúp một cửa hàng nhỏ trả lời khách hàng. Mỗi ngày, cửa hàng nhận được những câu hỏi quen thuộc: sản phẩm này còn hàng không, có phù hợp với mình không, đổi trả thế nào?
Một người dùng mở ChatGPT với một câu hỏi trong đầu. Công cụ này có thể giúp họ tìm ý tưởng, giải thích điều khó hiểu hay bắt đầu một công việc. Nhưng nếu câu hỏi ấy chứa thông tin riêng tư, dữ liệu sẽ đi đâu? Và nếu những hệ thống tương lai trở nên mạnh hơn nhiều, ai sẽ…
Hãy tưởng tượng bạn đang tìm một nhà hàng cho buổi gặp mặt gia đình. Bạn có vài điều kiện: gần trung tâm, phù hợp với ngân sách và còn chỗ vào tối thứ Bảy. Thay vì mở từng trang để tìm kiếm, bạn muốn hỏi một trợ lý AI và nhận về vài gợi ý.
Hãy tưởng tượng bạn đang học cho một kỳ thi khó. Một người bạn đồng hành giúp bạn giải thích những câu hỏi phức tạp, đưa ra ví dụ và trả lời rất tự tin. Rồi bạn nghe rằng hệ thống ấy còn đạt kết quả ấn tượng trong một bài thi dành cho người học luật.
Nếu một ngày ứng dụng nhắn tin có thể gợi ý quà sinh nhật, còn ứng dụng học tập đặt câu hỏi giúp bạn ôn bài, bạn sẽ nghĩ gì? Thật tiện. Nhưng có lẽ cũng có một câu hỏi khác: những ứng dụng ấy đang nghe, nhớ và hiểu mình đến đâu?
Một câu hỏi xuất hiện trong phần giới thiệu công cụ AI mới của Google: Có thể kể cho một đứa trẻ chín tuổi nghe những khám phá nào của kính thiên văn James Webb?
Trần Hải Minh lần đầu thử ChatGPT vào tháng 1 năm 2023. Theo lời em kể với báo Thanh Niên trong bài đăng ngày 3 tháng 2, công cụ này có thể giúp giải bài tập toán, lý và hoạt động như một trợ lý học tập.
Có những giai điệu đến rồi đi rất nhanh. Ta ngân nga vài nốt trong lúc đi bộ, tưởng tượng tiếng đàn piano vang lên trong một quán cà phê ngày mưa, hoặc nghĩ rằng đoạn phim của mình sẽ đẹp hơn nếu có một bản nhạc dịu dàng ở phía sau.
Một người mở ChatGPT và đặt câu hỏi. Vài giây sau, một câu trả lời xuất hiện trên màn hình. Người ấy có thể tò mò về một ý tưởng, nhờ giải thích một vấn đề, hoặc chỉ muốn trò chuyện.
Một người mở ChatGPT, gõ một câu hỏi và nhận được câu trả lời. Họ không phải trả tiền cho cuộc trò chuyện ấy. Nhưng điều đó có nghĩa là cuộc trò chuyện không tốn kém với ai?
Một cuốn sách nằm trên trang giấy hay màn hình có thể chờ người đọc tìm đến. Nhưng để biến câu chuyện ấy thành sách nói, có thêm một người bước vào: người kể. Họ chọn nhịp dừng, nhấn một từ, thay đổi giọng khi nhân vật vui, buồn hay do dự.
Một khu vực trên bản đồ hiện lên như nơi có nguy cơ xảy ra vi phạm xây dựng. Sau dấu hiệu ấy, ai sẽ kiểm tra? Và liệu một cảnh báo có đủ để kết luận một ngôi nhà được xây dựng sai quy định?
Một người thầy giao bài luận để xem sinh viên hiểu bài đến đâu. Nhưng nếu một công cụ có thể viết ra bài luận chỉ sau một yêu cầu, người thầy sẽ đánh giá điều gì qua bài nộp ấy?
Một họa sĩ đăng tác phẩm lên mạng vì muốn người khác nhìn thấy nó. Có thể người xem sẽ yêu thích bức tranh. Có thể một hãng phim, một studio trò chơi hay một khách hàng tương lai sẽ tìm đến người đã vẽ.
Một tuần sau khi ChatGPT xuất hiện, một số người quản lý cộng đồng lập trình Stack Overflow phải đối diện với một vấn đề mới: những câu trả lời được tạo ra rất nhanh, trông có vẻ hữu ích, nhưng có thể sai.
Ngày 30 tháng 11 năm 2022, OpenAI giới thiệu một bản thử nghiệm nghiên cứu miễn phí mang tên ChatGPT. Công ty mời mọi người trò chuyện với hệ thống và gửi phản hồi về những gì nó làm được — cũng như những điều nó làm chưa tốt.
Dòng Chảy AI
Đăng ký sắp mở
Nhận bản tin Dòng Chảy AI
Đăng ký sắp mở. Ô bên dưới chưa gửi dữ liệu — chưa kết nối dịch vụ email.
Chưa thu thập email · Không có MailerLite trong bản dựng này