Dự đoán công nghệ của CTO Amazon cho giai đoạn từ năm 2024 trở đi

xguru · 2023-12-06T11:12:02+09:00

Bài viết của Tiến sĩ Werner Vogels Xuyên suốt lịch sử, loài người đã phát triển các công cụ và hệ thống để tăng cường và khuếch đại năng lực của chính mình Khi khả năng tiếp cận công nghệ đám mây, machine learning và AI tạo sinh tăng lên, chúng đang tác động đến gần như mọi khía cạnh trong cuộc sống của chúng ta, từ viết email, phát triển phần mềm cho đến cả phát hiện sớm ung thư Trong vài năm tới, khả năng tiếp cận công nghệ sẽ được dân chủ hóa và tràn ngập các đổi mới ở nhiều lĩnh vực, và điểm khởi đầu sẽ là generative AI [Generative AI trở nên có nhận thức văn hóa] - Generative AI becomes culturally aware "Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được huấn luyện trên dữ liệu đa dạng về văn hóa sẽ có thể hiểu tinh tế hơn về trải nghiệm của con người và các vấn đề xã hội phức tạp. Sự thông thạo văn hóa (fluency) sẽ giúp người dùng trên toàn thế giới tiếp cận generative AI dễ dàng hơn" Văn hóa ảnh hưởng đến mọi thứ — những câu chuyện ta kể, món ăn ta ăn, cách ta ăn mặc, giá trị, phép tắc, định kiến, cách ta tiếp cận vấn đề và đưa ra quyết định Văn hóa là nền tảng cho cách mỗi chúng ta tồn tại trong cộng đồng Văn hóa cung cấp những quy tắc và chỉ dẫn định hình và chi phối hành vi cũng như niềm tin của chúng ta; các thỏa ước này thay đổi tùy vào ta đang ở đâu và ở cùng ai, và những khác biệt đó đôi khi có thể gây ra nhầm lẫn và hiểu lầm Con người đã quen làm việc trong nhiều không gian văn hóa nên có thể đặt thông tin vào ngữ cảnh, tổng hợp nó, điều chỉnh cách hiểu và phản hồi phù hợp Trong vài năm tới, văn hóa sẽ đóng vai trò quan trọng trong cách chúng ta thiết kế, triển khai và tiêu thụ công nghệ, và tác động đó sẽ thể hiện rõ nhất ở generative AI Nỗ lực để đạt được sự thông thạo văn hóa Để các hệ thống dựa trên LLM tiếp cận được người dùng toàn cầu, chúng cần đạt được thứ mà con người cảm nhận một cách bản năng là "sự thông thạo văn hóa" Common Crawl, bộ dữ liệu được dùng để huấn luyện nhiều LLM, có khoảng 46% là tiếng Anh, và bất kể ngôn ngữ nào thì tỷ lệ lớn hơn nhiều của nội dung sẵn có vẫn mang đậm tính văn hóa phương Tây (đặc biệt lệch mạnh về Mỹ) Trong vài tháng qua, các mô hình học ngôn ngữ ngoài phương Tây đã bắt đầu xuất hiện: Jais được huấn luyện trên dữ liệu tiếng Ả Rập và tiếng Anh, Yi-34B là mô hình song ngữ Trung/Anh, Japanese-large-lm được huấn luyện trên kho ngữ liệu web tiếng Nhật khổng lồ Đây là tín hiệu cho thấy hàng trăm triệu người sẽ có thể sử dụng generative AI thông qua các mô hình phi phương Tây có độ chính xác về văn hóa, từ đó ảnh hưởng đến nhiều lĩnh vực rộng lớn từ giáo dục đến y tế Cần ghi nhớ rằng ngôn ngữ và văn hóa không phải là một Có thể dịch hoàn hảo không có nghĩa là có nhận thức mẫu mực về văn hóa Vì vô số lịch sử và trải nghiệm được nội tại hóa trong các mô hình này, LLM sẽ bắt đầu phát triển một góc nhìn rộng hơn và mang tính toàn cầu hơn Cũng như con người học qua thảo luận, tranh luận và trao đổi ý tưởng, LLM cũng cần những cơ hội tương tự để mở rộng góc nhìn và hiểu văn hóa Trong quá trình giao thoa văn hóa đó, hai lĩnh vực nghiên cứu sẽ đóng vai trò then chốt Một là reinforcement learning from AI feedback (RLAIF), nơi một mô hình tích hợp phản hồi từ mô hình khác. Trong kịch bản này, các mô hình khác nhau có thể tương tác với nhau và cập nhật hiểu biết của mình về các khái niệm văn hóa đa dạng dựa trên các tương tác đó Thứ hai là cộng tác thông qua tranh luận đa tác tử, trong đó nhiều phiên bản của một mô hình tạo ra câu trả lời, thảo luận về tính hợp lệ của từng câu trả lời và lập luận đằng sau nó, rồi cuối cùng đi đến câu trả lời đồng thuận thông qua quá trình tranh luận đó Cả hai hướng nghiên cứu đều giúp giảm chi phí nhân lực cho việc huấn luyện và tinh chỉnh mô hình Khi các LLM tương tác và học hỏi lẫn nhau, chúng sẽ có thể hiểu tinh tế hơn các vấn đề xã hội phức tạp dựa trên nhiều góc nhìn văn hóa khác nhau Những tiến bộ này cũng sẽ đảm bảo các mô hình đưa ra phản hồi mạnh mẽ hơn và chính xác hơn về mặt kỹ thuật đối với nhiều chủ đề rộng lớn như công nghệ Tác động của chúng sẽ sâu sắc trên nhiều khu vực, cộng đồng và thế hệ [FemTech cuối cùng cũng cất cánh] - FemTech finally takes off "Khi đầu tư vào FemTech tăng vọt, dịch vụ y tế trở nên lai hóa và dữ liệu phong phú hơn giúp cải thiện chẩn đoán cũng như kết quả điều trị cho bệnh nhân, chăm sóc sức khỏe phụ nữ đã chạm tới điểm bẻ lái. Sự trỗi dậy của FemTech không chỉ mang lại lợi ích cho phụ nữ mà còn tiếp thêm sinh lực cho toàn bộ hệ thống y tế" Chăm sóc sức khỏe phụ nữ không phải thị trường ngách nhưng đang bị phớt lờ Dịch vụ y tế cho phụ nữ không phải là thị trường ngách. Chỉ riêng tại Mỹ, phụ nữ chi hơn 500 tỷ USD mỗi năm cho dịch vụ chăm sóc sức khỏe Phụ nữ chiếm 50% dân số và đưa ra 80% quyết định tiêu dùng y tế, nhưng nền tảng của y học hiện đại về cơ bản lại được xây trên nam giới Chỉ đến sau khi Đạo luật Revitalization của Viện Y tế Quốc gia Mỹ năm 1993 được ban hành, phụ nữ tại Mỹ mới bắt đầu tham gia nghiên cứu lâm sàng Những nhu cầu phổ biến như quản lý kinh nguyệt hay điều trị mãn kinh trong lịch sử từng bị xem là điều cấm kỵ, và vì phụ nữ bị loại khỏi các thử nghiệm lâm sàng và nghiên cứu, kết quả điều trị của họ nhìn chung tệ hơn nam giới Trung bình, phụ nữ được chẩn đoán muộn hơn nam giới đối với nhiều bệnh, và có xác suất bị chẩn đoán sai sau cơn đau tim cao hơn 50% Ví dụ thể hiện bất bình đẳng rõ rệt nhất là thuốc kê đơn, khi phụ nữ báo cáo tác dụng phụ với tỷ lệ cao hơn nam giới rất nhiều Dù những thống kê này thoạt nhìn có vẻ đáng lo ngại, đầu tư vào chăm sóc sức khỏe phụ nữ (hay còn gọi là FemTech) đang gia tăng nhờ công nghệ đám mây và khả năng tiếp cận dữ liệu được cải thiện AWS đã hợp tác chặt chẽ với các startup do phụ nữ dẫn dắt và trực tiếp chứng kiến sự tăng trưởng của FemTech. Chỉ riêng năm ngoái, nguồn vốn đã tăng 197%. Với khả năng tiếp cận vốn, công nghệ như machine learning và các thiết bị kết nối được thiết kế riêng cho phụ nữ ngày càng cao, chúng ta đang đứng trước ngưỡng cửa của sự thay đổi chưa từng có, không chỉ trong nhận thức về chăm sóc phụ nữ mà còn trong cách quản lý lĩnh vực này Các công ty FemTech được trang bị công nghệ đang xuất hiện Các công ty như Tia, Elvie và Embr Labs đang cho thấy tiềm năng to lớn trong việc sử dụng dữ liệu và phân tích dự đoán để cung cấp điều trị cá nhân hóa và gặp bệnh nhân ở nơi họ thấy thoải mái nhất, kể cả tại nhà và khi đang di chuyển Khi sự kỳ thị quanh các vấn đề sức khỏe phụ nữ giảm bớt và nhiều nguồn vốn hơn đổ vào lĩnh vực này, chúng ta sẽ tiếp tục thấy các công ty FemTech chủ động giải quyết những vấn đề và nhu cầu sức khỏe phụ nữ từng bị bỏ quên Đồng thời, khả năng tiếp cận dịch vụ y tế của phụ nữ sẽ được cải thiện đáng kể nhờ các mô hình điều trị lai tận dụng nền tảng y tế trực tuyến, thiết bị chẩn đoán chi phí thấp và khả năng tiếp cận chuyên gia y tế theo nhu cầu Maven đã chứng minh mình là đơn vị dẫn đầu trong lĩnh vực này khi xóa nhòa ranh giới giữa sức khỏe tinh thần và thể chất, cung cấp mọi thứ từ tư vấn mối quan hệ đến quản lý mãn kinh Thông qua hệ thống tampon thông minh mà NextGen Jane đang phát triển, phụ nữ có thể xây dựng hồ sơ sức khỏe tử cung của riêng mình, xác định các dấu ấn hệ gen tiềm năng của bệnh tật và chia sẻ chúng liền mạch với bác sĩ lâm sàng Ngoài ra, các thiết bị đeo sẽ cung cấp cho người dùng và bác sĩ lượng dữ liệu sức khỏe dọc theo thời gian phong phú để phân tích Trong bối cảnh ngày nay hơn 70% phụ nữ đang để các triệu chứng mãn kinh không được điều trị, việc tăng cường giáo dục, tính sẵn có của dữ liệu và các giải pháp không xâm lấn có thể cải thiện mạnh mẽ kết quả chăm sóc sản phụ khoa, và điều này còn mang ý nghĩa vượt ra ngoài riêng lĩnh vực sản phụ khoa Điểm bẻ lái của chăm sóc sức khỏe phụ nữ Chúng ta đang đứng tại điểm bẻ lái của chăm sóc sức khỏe phụ nữ Khả năng tiếp cận dữ liệu đa dạng kết hợp với công nghệ đám mây như computer vision và deep learning sẽ giúp giảm chẩn đoán sai và giảm thiểu tác dụng phụ của thuốc hiện đang ảnh hưởng bất cân xứng đến phụ nữ Lạc nội mạc tử cung và trầm cảm sau sinh sẽ nhận được sự chú ý xứng đáng Cuối cùng chúng ta sẽ thấy điều trị cho phụ nữ chuyển từ bên lề ra tuyến đầu Và vì các đội ngũ do phụ nữ dẫn dắt có lợi thế hơn các đội ngũ chỉ gồm nam giới trong việc giải quyết nhiều vấn đề sức khỏe rộng lớn, FemTech không chỉ mang lại lợi ích cho những người nhận diện mình là phụ nữ mà còn cải thiện toàn bộ hệ thống y tế [Các trợ lý AI tái định nghĩa năng suất của lập trình viên] - AI assistants redefine developer productivity "Các trợ lý AI sẽ tiến hóa từ những công cụ sinh mã cơ bản thành người thầy và cộng sự không biết mệt mỏi, hỗ trợ xuyên suốt toàn bộ vòng đời phát triển phần mềm. Chúng giải thích các hệ thống phức tạp bằng ngôn ngữ đơn giản, đề xuất các cải tiến có mục tiêu và đảm nhận các công việc lặp đi lặp lại để giúp lập trình viên tập trung vào phần tạo ra tác động lớn nhất trong công việc" Tôi đã dự đoán từ năm 2021 rằng generative AI sẽ bắt đầu đóng vai trò quan trọng trong cách phần mềm được viết. Nó sẽ tăng cường kỹ năng của lập trình viên để giúp họ viết mã an toàn và đáng tin cậy hơn Trợ lý AI là đồng nghiệp và người thầy Hiện tượng này hiện đang bùng nổ khi khả năng tiếp cận rộng rãi với các công cụ và hệ thống có thể tạo ra toàn bộ hàm, lớp và bài kiểm thử dựa trên prompt ngôn ngữ tự nhiên ngày càng phổ biến Trên thực tế, trong khảo sát nhà phát triển Stack Overflow năm 2023, 70% người trả lời cho biết họ đã sử dụng hoặc có kế hoạch sử dụng các công cụ hỗ trợ AI trong quy trình phát triển Những trợ lý AI sắp tới sẽ không chỉ hiểu và viết mã mà còn trở thành cộng sự và người thầy không biết mệt mỏi Không công việc nào làm cạn kiệt năng lượng của chúng, và dù bạn hỏi bao nhiêu lần, chúng cũng sẽ không tỏ ra sốt ruột khi giải thích khái niệm hay làm lại công việc Với thời gian và sự kiên nhẫn vô hạn, chúng sẽ hỗ trợ mọi thành viên trong nhóm và đóng góp vào mọi việc, từ review code đến chiến lược sản phẩm Ranh giới trở nên mờ nhạt Ranh giới giữa product manager, kỹ sư frontend và backend, DBA, nhà thiết kế UI/UX, kỹ sư DevOps và kiến trúc sư sẽ trở nên mờ nhạt Các trợ lý AI sẽ đưa ra những gợi ý khuếch đại sức sáng tạo của con người dựa trên sự hiểu ngữ cảnh không chỉ với các mô-đun riêng lẻ mà với cả hệ thống tổng thể, chẳng hạn như chuyển một bản phác trên giấy thành scaffolding code, tạo template từ tài liệu yêu cầu, hoặc đề xuất hạ tầng phù hợp nhất cho công việc (ví dụ: serverless hay container) Có thể tùy biến Những trợ lý này có thể được tùy biến ở mức cá nhân, nhóm hoặc công ty Lập trình viên junior có thể dùng chúng để nhanh chóng làm quen với hạ tầng chưa quen thuộc, còn kỹ sư senior có thể dùng để nhanh chóng hiểu dự án hoặc codebase mới và bắt đầu đóng góp có ý nghĩa Trước đây có thể mất nhiều tuần để nắm hết tác động downstream của một thay đổi mã nguồn, nhưng trợ lý có thể ngay lập tức đánh giá bản sửa, tóm tắt ảnh hưởng của nó lên các phần khác của hệ thống và đề xuất thêm các thay đổi khi cần Đã bắt đầu giảm gánh nặng cho lập trình viên Chúng ta đã chứng kiến những phần nhàm chán nhất của phát triển phần mềm hiện đại như unit test, viết boilerplate code và debug lỗi bắt đầu được lấy khỏi tay lập trình viên Những công việc này thường bị xem là "phần việc phụ" nên hay bị đẩy xuống sau, nhưng giờ được trợ lý xử lý Tất nhiên, lập trình viên vẫn cần lập kế hoạch và đánh giá kết quả đầu ra Nhưng các công cụ hỗ trợ này sẽ giúp chọn thuật toán phù hợp cho hệ thống phân tán thông qua nghiên cứu học thuật, quyết định cách chuyển tốt nhất từ mô hình primary-backup sang triển khai active-active, hiểu tài nguyên ảnh hưởng riêng lẻ thế nào đến hiệu quả và phát triển mô hình định giá, nhờ đó làm được nhiều việc hơn bao giờ hết Lập trình viên sẽ bớt gánh nặng với những công việc nặng nhọc không tạo khác biệt như nâng cấp phiên bản Java và có thể tập trung vào công việc sáng tạo thúc đẩy đổi mới Trong vài năm tới, các nhóm kỹ thuật sẽ nâng cao năng suất, phát triển các hệ thống chất lượng cao hơn, khi trợ lý AI chuyển từ điều mới lạ thành yếu tố thiết yếu trong toàn ngành phần mềm sẽ rút ngắn chu kỳ phát hành phần mềm [Giáo dục phát triển để bắt kịp tốc độ đổi mới công nghệ] - Education evolves to match the speed of tech innovation "Chỉ giáo dục đại học thôi thì không thể theo kịp tốc độ thay đổi của công nghệ. Các chương trình đào tạo kỹ năng dựa trên công nghệ do ngành dẫn dắt sẽ xuất hiện, và chúng sẽ giống hơn với hành trình của một người thợ lành nghề. Sự chuyển dịch sang học tập liên tục này sẽ mang lại lợi ích cho cả cá nhân lẫn doanh nghiệp" Nhận thức rằng bằng đại học là điều kiện thiết yếu để tuyển được nhân tài giỏi nhất và vào được nơi làm việc tốt nhất vẫn rất phổ biến, đặc biệt trong lĩnh vực công nghệ, nhưng mô hình này đang bắt đầu rạn vỡ ở cả cấp độ cá nhân lẫn doanh nghiệp Với sinh viên, chi phí đang tăng lên và nhiều người đặt câu hỏi về giá trị của bằng đại học truyền thống trong bối cảnh đã có thể đào tạo thực hành Với doanh nghiệp, nhân viên mới vẫn cần đào tạo tại chỗ, và khi ngày càng nhiều ngành yêu cầu chuyên môn từ người lao động, khoảng cách giữa những gì nhà trường dạy và những gì nhà tuyển dụng cần ngày càng nới rộng Cũng như quy trình phát triển phần mềm nhiều thập kỷ trước, giáo dục công nghệ đã đến một thời điểm quan trọng, và thứ từng là đào tạo tại chỗ được may đo cho số ít nay sẽ phát triển thành đào tạo kỹ năng dựa trên công nghệ do ngành dẫn dắt cho số đông Sự thay đổi này đã diễn ra nhiều năm Những công ty vốn ban đầu tập trung vào người tiêu dùng như Coursera đã hợp tác với doanh nghiệp để mở rộng các nỗ lực nâng cao kỹ năng và đào tạo lại Giờ đây các doanh nghiệp cũng đã bắt đầu đầu tư nghiêm túc, ở quy mô lớn, vào giáo dục dựa trên kỹ năng. Thực tế, Amazon đã công bố rằng họ đã đào tạo kỹ năng công nghệ cho 21 triệu người học công nghệ trên toàn thế giới Khái niệm này vốn đã tồn tại từ lâu Với những người thợ lành nghề như thợ điện, thợ hàn hay thợ mộc, phần lớn kỹ năng của họ không phải được học trong lớp học Họ đi từ người học việc sang thợ tập sự, từ thợ tập sự thành người thợ lành nghề, rồi có thể tiếp tục tiến xa hơn Việc học ở nơi làm việc diễn ra liên tục, và con đường để cải thiện kỹ năng được xác định rất rõ Phong cách giáo dục suốt đời này — luôn học hỏi và tò mò — là tín hiệu đáng mừng cho cả cá nhân lẫn doanh nghiệp Điều đó không có nghĩa là bằng cấp truyền thống sẽ biến mất Đây không phải tình huống "hoặc cái này hoặc cái kia" mà là vấn đề lựa chọn Trong lĩnh vực công nghệ vẫn sẽ có những mảng mà kiểu học thuật này rất quan trọng Nhưng cũng sẽ có nhiều lĩnh vực công nghiệp nơi tác động của công nghệ vượt xa hệ thống giáo dục truyền thống Một kỷ nguyên mới của các cơ hội giáo dục do ngành dẫn dắt sẽ mở ra để đáp ứng nhu cầu của doanh nghiệp, và điều đó là không thể phớt lờ

(allthingsdistributed.com)

22 điểm bởi xguru 2023-12-06 | 6 bình luận | Chia sẻ qua WhatsApp

Bài viết của Tiến sĩ Werner Vogels

Xuyên suốt lịch sử, loài người đã phát triển các công cụ và hệ thống để tăng cường và khuếch đại năng lực của chính mình
Khi khả năng tiếp cận công nghệ đám mây, machine learning và AI tạo sinh tăng lên, chúng đang tác động đến gần như mọi khía cạnh trong cuộc sống của chúng ta, từ viết email, phát triển phần mềm cho đến cả phát hiện sớm ung thư
Trong vài năm tới, khả năng tiếp cận công nghệ sẽ được dân chủ hóa và tràn ngập các đổi mới ở nhiều lĩnh vực, và điểm khởi đầu sẽ là generative AI

[Generative AI trở nên có nhận thức văn hóa] - Generative AI becomes culturally aware

"Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được huấn luyện trên dữ liệu đa dạng về văn hóa sẽ có thể hiểu tinh tế hơn về trải nghiệm của con người và các vấn đề xã hội phức tạp. Sự thông thạo văn hóa (fluency) sẽ giúp người dùng trên toàn thế giới tiếp cận generative AI dễ dàng hơn"
Văn hóa ảnh hưởng đến mọi thứ — những câu chuyện ta kể, món ăn ta ăn, cách ta ăn mặc, giá trị, phép tắc, định kiến, cách ta tiếp cận vấn đề và đưa ra quyết định
Văn hóa là nền tảng cho cách mỗi chúng ta tồn tại trong cộng đồng
Văn hóa cung cấp những quy tắc và chỉ dẫn định hình và chi phối hành vi cũng như niềm tin của chúng ta; các thỏa ước này thay đổi tùy vào ta đang ở đâu và ở cùng ai, và những khác biệt đó đôi khi có thể gây ra nhầm lẫn và hiểu lầm
Con người đã quen làm việc trong nhiều không gian văn hóa nên có thể đặt thông tin vào ngữ cảnh, tổng hợp nó, điều chỉnh cách hiểu và phản hồi phù hợp
Trong vài năm tới, văn hóa sẽ đóng vai trò quan trọng trong cách chúng ta thiết kế, triển khai và tiêu thụ công nghệ, và tác động đó sẽ thể hiện rõ nhất ở generative AI

Nỗ lực để đạt được sự thông thạo văn hóa

Để các hệ thống dựa trên LLM tiếp cận được người dùng toàn cầu, chúng cần đạt được thứ mà con người cảm nhận một cách bản năng là "sự thông thạo văn hóa"
Common Crawl, bộ dữ liệu được dùng để huấn luyện nhiều LLM, có khoảng 46% là tiếng Anh, và bất kể ngôn ngữ nào thì tỷ lệ lớn hơn nhiều của nội dung sẵn có vẫn mang đậm tính văn hóa phương Tây (đặc biệt lệch mạnh về Mỹ)
Trong vài tháng qua, các mô hình học ngôn ngữ ngoài phương Tây đã bắt đầu xuất hiện: Jais được huấn luyện trên dữ liệu tiếng Ả Rập và tiếng Anh, Yi-34B là mô hình song ngữ Trung/Anh, Japanese-large-lm được huấn luyện trên kho ngữ liệu web tiếng Nhật khổng lồ
Đây là tín hiệu cho thấy hàng trăm triệu người sẽ có thể sử dụng generative AI thông qua các mô hình phi phương Tây có độ chính xác về văn hóa, từ đó ảnh hưởng đến nhiều lĩnh vực rộng lớn từ giáo dục đến y tế
Cần ghi nhớ rằng ngôn ngữ và văn hóa không phải là một
Có thể dịch hoàn hảo không có nghĩa là có nhận thức mẫu mực về văn hóa
Vì vô số lịch sử và trải nghiệm được nội tại hóa trong các mô hình này, LLM sẽ bắt đầu phát triển một góc nhìn rộng hơn và mang tính toàn cầu hơn
Cũng như con người học qua thảo luận, tranh luận và trao đổi ý tưởng, LLM cũng cần những cơ hội tương tự để mở rộng góc nhìn và hiểu văn hóa
Trong quá trình giao thoa văn hóa đó, hai lĩnh vực nghiên cứu sẽ đóng vai trò then chốt
- Một là reinforcement learning from AI feedback (RLAIF), nơi một mô hình tích hợp phản hồi từ mô hình khác. Trong kịch bản này, các mô hình khác nhau có thể tương tác với nhau và cập nhật hiểu biết của mình về các khái niệm văn hóa đa dạng dựa trên các tương tác đó
- Thứ hai là cộng tác thông qua tranh luận đa tác tử, trong đó nhiều phiên bản của một mô hình tạo ra câu trả lời, thảo luận về tính hợp lệ của từng câu trả lời và lập luận đằng sau nó, rồi cuối cùng đi đến câu trả lời đồng thuận thông qua quá trình tranh luận đó
- Cả hai hướng nghiên cứu đều giúp giảm chi phí nhân lực cho việc huấn luyện và tinh chỉnh mô hình
Khi các LLM tương tác và học hỏi lẫn nhau, chúng sẽ có thể hiểu tinh tế hơn các vấn đề xã hội phức tạp dựa trên nhiều góc nhìn văn hóa khác nhau
Những tiến bộ này cũng sẽ đảm bảo các mô hình đưa ra phản hồi mạnh mẽ hơn và chính xác hơn về mặt kỹ thuật đối với nhiều chủ đề rộng lớn như công nghệ
Tác động của chúng sẽ sâu sắc trên nhiều khu vực, cộng đồng và thế hệ

[FemTech cuối cùng cũng cất cánh] - FemTech finally takes off

"Khi đầu tư vào FemTech tăng vọt, dịch vụ y tế trở nên lai hóa và dữ liệu phong phú hơn giúp cải thiện chẩn đoán cũng như kết quả điều trị cho bệnh nhân, chăm sóc sức khỏe phụ nữ đã chạm tới điểm bẻ lái. Sự trỗi dậy của FemTech không chỉ mang lại lợi ích cho phụ nữ mà còn tiếp thêm sinh lực cho toàn bộ hệ thống y tế"

Chăm sóc sức khỏe phụ nữ không phải thị trường ngách nhưng đang bị phớt lờ

Dịch vụ y tế cho phụ nữ không phải là thị trường ngách. Chỉ riêng tại Mỹ, phụ nữ chi hơn 500 tỷ USD mỗi năm cho dịch vụ chăm sóc sức khỏe
Phụ nữ chiếm 50% dân số và đưa ra 80% quyết định tiêu dùng y tế, nhưng nền tảng của y học hiện đại về cơ bản lại được xây trên nam giới
Chỉ đến sau khi Đạo luật Revitalization của Viện Y tế Quốc gia Mỹ năm 1993 được ban hành, phụ nữ tại Mỹ mới bắt đầu tham gia nghiên cứu lâm sàng
Những nhu cầu phổ biến như quản lý kinh nguyệt hay điều trị mãn kinh trong lịch sử từng bị xem là điều cấm kỵ, và vì phụ nữ bị loại khỏi các thử nghiệm lâm sàng và nghiên cứu, kết quả điều trị của họ nhìn chung tệ hơn nam giới
Trung bình, phụ nữ được chẩn đoán muộn hơn nam giới đối với nhiều bệnh, và có xác suất bị chẩn đoán sai sau cơn đau tim cao hơn 50%
Ví dụ thể hiện bất bình đẳng rõ rệt nhất là thuốc kê đơn, khi phụ nữ báo cáo tác dụng phụ với tỷ lệ cao hơn nam giới rất nhiều
Dù những thống kê này thoạt nhìn có vẻ đáng lo ngại, đầu tư vào chăm sóc sức khỏe phụ nữ (hay còn gọi là FemTech) đang gia tăng nhờ công nghệ đám mây và khả năng tiếp cận dữ liệu được cải thiện
AWS đã hợp tác chặt chẽ với các startup do phụ nữ dẫn dắt và trực tiếp chứng kiến sự tăng trưởng của FemTech. Chỉ riêng năm ngoái, nguồn vốn đã tăng 197%.
Với khả năng tiếp cận vốn, công nghệ như machine learning và các thiết bị kết nối được thiết kế riêng cho phụ nữ ngày càng cao, chúng ta đang đứng trước ngưỡng cửa của sự thay đổi chưa từng có, không chỉ trong nhận thức về chăm sóc phụ nữ mà còn trong cách quản lý lĩnh vực này

Các công ty FemTech được trang bị công nghệ đang xuất hiện

Các công ty như Tia, Elvie và Embr Labs đang cho thấy tiềm năng to lớn trong việc sử dụng dữ liệu và phân tích dự đoán để cung cấp điều trị cá nhân hóa và gặp bệnh nhân ở nơi họ thấy thoải mái nhất, kể cả tại nhà và khi đang di chuyển
Khi sự kỳ thị quanh các vấn đề sức khỏe phụ nữ giảm bớt và nhiều nguồn vốn hơn đổ vào lĩnh vực này, chúng ta sẽ tiếp tục thấy các công ty FemTech chủ động giải quyết những vấn đề và nhu cầu sức khỏe phụ nữ từng bị bỏ quên
Đồng thời, khả năng tiếp cận dịch vụ y tế của phụ nữ sẽ được cải thiện đáng kể nhờ các mô hình điều trị lai tận dụng nền tảng y tế trực tuyến, thiết bị chẩn đoán chi phí thấp và khả năng tiếp cận chuyên gia y tế theo nhu cầu
Maven đã chứng minh mình là đơn vị dẫn đầu trong lĩnh vực này khi xóa nhòa ranh giới giữa sức khỏe tinh thần và thể chất, cung cấp mọi thứ từ tư vấn mối quan hệ đến quản lý mãn kinh
Thông qua hệ thống tampon thông minh mà NextGen Jane đang phát triển, phụ nữ có thể xây dựng hồ sơ sức khỏe tử cung của riêng mình, xác định các dấu ấn hệ gen tiềm năng của bệnh tật và chia sẻ chúng liền mạch với bác sĩ lâm sàng
Ngoài ra, các thiết bị đeo sẽ cung cấp cho người dùng và bác sĩ lượng dữ liệu sức khỏe dọc theo thời gian phong phú để phân tích
Trong bối cảnh ngày nay hơn 70% phụ nữ đang để các triệu chứng mãn kinh không được điều trị, việc tăng cường giáo dục, tính sẵn có của dữ liệu và các giải pháp không xâm lấn có thể cải thiện mạnh mẽ kết quả chăm sóc sản phụ khoa, và điều này còn mang ý nghĩa vượt ra ngoài riêng lĩnh vực sản phụ khoa

Điểm bẻ lái của chăm sóc sức khỏe phụ nữ

Chúng ta đang đứng tại điểm bẻ lái của chăm sóc sức khỏe phụ nữ
Khả năng tiếp cận dữ liệu đa dạng kết hợp với công nghệ đám mây như computer vision và deep learning sẽ giúp giảm chẩn đoán sai và giảm thiểu tác dụng phụ của thuốc hiện đang ảnh hưởng bất cân xứng đến phụ nữ
Lạc nội mạc tử cung và trầm cảm sau sinh sẽ nhận được sự chú ý xứng đáng
Cuối cùng chúng ta sẽ thấy điều trị cho phụ nữ chuyển từ bên lề ra tuyến đầu
Và vì các đội ngũ do phụ nữ dẫn dắt có lợi thế hơn các đội ngũ chỉ gồm nam giới trong việc giải quyết nhiều vấn đề sức khỏe rộng lớn, FemTech không chỉ mang lại lợi ích cho những người nhận diện mình là phụ nữ mà còn cải thiện toàn bộ hệ thống y tế

[Các trợ lý AI tái định nghĩa năng suất của lập trình viên] - AI assistants redefine developer productivity

"Các trợ lý AI sẽ tiến hóa từ những công cụ sinh mã cơ bản thành người thầy và cộng sự không biết mệt mỏi, hỗ trợ xuyên suốt toàn bộ vòng đời phát triển phần mềm. Chúng giải thích các hệ thống phức tạp bằng ngôn ngữ đơn giản, đề xuất các cải tiến có mục tiêu và đảm nhận các công việc lặp đi lặp lại để giúp lập trình viên tập trung vào phần tạo ra tác động lớn nhất trong công việc"
Tôi đã dự đoán từ năm 2021 rằng generative AI sẽ bắt đầu đóng vai trò quan trọng trong cách phần mềm được viết. Nó sẽ tăng cường kỹ năng của lập trình viên để giúp họ viết mã an toàn và đáng tin cậy hơn

Trợ lý AI là đồng nghiệp và người thầy

Hiện tượng này hiện đang bùng nổ khi khả năng tiếp cận rộng rãi với các công cụ và hệ thống có thể tạo ra toàn bộ hàm, lớp và bài kiểm thử dựa trên prompt ngôn ngữ tự nhiên ngày càng phổ biến
Trên thực tế, trong khảo sát nhà phát triển Stack Overflow năm 2023, 70% người trả lời cho biết họ đã sử dụng hoặc có kế hoạch sử dụng các công cụ hỗ trợ AI trong quy trình phát triển
Những trợ lý AI sắp tới sẽ không chỉ hiểu và viết mã mà còn trở thành cộng sự và người thầy không biết mệt mỏi
Không công việc nào làm cạn kiệt năng lượng của chúng, và dù bạn hỏi bao nhiêu lần, chúng cũng sẽ không tỏ ra sốt ruột khi giải thích khái niệm hay làm lại công việc
Với thời gian và sự kiên nhẫn vô hạn, chúng sẽ hỗ trợ mọi thành viên trong nhóm và đóng góp vào mọi việc, từ review code đến chiến lược sản phẩm

Ranh giới trở nên mờ nhạt

Ranh giới giữa product manager, kỹ sư frontend và backend, DBA, nhà thiết kế UI/UX, kỹ sư DevOps và kiến trúc sư sẽ trở nên mờ nhạt
Các trợ lý AI sẽ đưa ra những gợi ý khuếch đại sức sáng tạo của con người dựa trên sự hiểu ngữ cảnh không chỉ với các mô-đun riêng lẻ mà với cả hệ thống tổng thể, chẳng hạn như chuyển một bản phác trên giấy thành scaffolding code, tạo template từ tài liệu yêu cầu, hoặc đề xuất hạ tầng phù hợp nhất cho công việc (ví dụ: serverless hay container)

Có thể tùy biến

Những trợ lý này có thể được tùy biến ở mức cá nhân, nhóm hoặc công ty
Lập trình viên junior có thể dùng chúng để nhanh chóng làm quen với hạ tầng chưa quen thuộc, còn kỹ sư senior có thể dùng để nhanh chóng hiểu dự án hoặc codebase mới và bắt đầu đóng góp có ý nghĩa
Trước đây có thể mất nhiều tuần để nắm hết tác động downstream của một thay đổi mã nguồn, nhưng trợ lý có thể ngay lập tức đánh giá bản sửa, tóm tắt ảnh hưởng của nó lên các phần khác của hệ thống và đề xuất thêm các thay đổi khi cần

Đã bắt đầu giảm gánh nặng cho lập trình viên

Chúng ta đã chứng kiến những phần nhàm chán nhất của phát triển phần mềm hiện đại như unit test, viết boilerplate code và debug lỗi bắt đầu được lấy khỏi tay lập trình viên
Những công việc này thường bị xem là "phần việc phụ" nên hay bị đẩy xuống sau, nhưng giờ được trợ lý xử lý
Tất nhiên, lập trình viên vẫn cần lập kế hoạch và đánh giá kết quả đầu ra
Nhưng các công cụ hỗ trợ này sẽ giúp chọn thuật toán phù hợp cho hệ thống phân tán thông qua nghiên cứu học thuật, quyết định cách chuyển tốt nhất từ mô hình primary-backup sang triển khai active-active, hiểu tài nguyên ảnh hưởng riêng lẻ thế nào đến hiệu quả và phát triển mô hình định giá, nhờ đó làm được nhiều việc hơn bao giờ hết
Lập trình viên sẽ bớt gánh nặng với những công việc nặng nhọc không tạo khác biệt như nâng cấp phiên bản Java và có thể tập trung vào công việc sáng tạo thúc đẩy đổi mới
Trong vài năm tới, các nhóm kỹ thuật sẽ
- nâng cao năng suất,
- phát triển các hệ thống chất lượng cao hơn,
- khi trợ lý AI chuyển từ điều mới lạ thành yếu tố thiết yếu trong toàn ngành phần mềm
- sẽ rút ngắn chu kỳ phát hành phần mềm

[Giáo dục phát triển để bắt kịp tốc độ đổi mới công nghệ] - Education evolves to match the speed of tech innovation

"Chỉ giáo dục đại học thôi thì không thể theo kịp tốc độ thay đổi của công nghệ. Các chương trình đào tạo kỹ năng dựa trên công nghệ do ngành dẫn dắt sẽ xuất hiện, và chúng sẽ giống hơn với hành trình của một người thợ lành nghề. Sự chuyển dịch sang học tập liên tục này sẽ mang lại lợi ích cho cả cá nhân lẫn doanh nghiệp"
Nhận thức rằng bằng đại học là điều kiện thiết yếu để tuyển được nhân tài giỏi nhất và vào được nơi làm việc tốt nhất vẫn rất phổ biến, đặc biệt trong lĩnh vực công nghệ, nhưng mô hình này đang bắt đầu rạn vỡ ở cả cấp độ cá nhân lẫn doanh nghiệp
Với sinh viên, chi phí đang tăng lên và nhiều người đặt câu hỏi về giá trị của bằng đại học truyền thống trong bối cảnh đã có thể đào tạo thực hành
Với doanh nghiệp, nhân viên mới vẫn cần đào tạo tại chỗ, và khi ngày càng nhiều ngành yêu cầu chuyên môn từ người lao động, khoảng cách giữa những gì nhà trường dạy và những gì nhà tuyển dụng cần ngày càng nới rộng
Cũng như quy trình phát triển phần mềm nhiều thập kỷ trước, giáo dục công nghệ đã đến một thời điểm quan trọng, và thứ từng là đào tạo tại chỗ được may đo cho số ít nay sẽ phát triển thành đào tạo kỹ năng dựa trên công nghệ do ngành dẫn dắt cho số đông

Sự thay đổi này đã diễn ra nhiều năm

Những công ty vốn ban đầu tập trung vào người tiêu dùng như Coursera đã hợp tác với doanh nghiệp để mở rộng các nỗ lực nâng cao kỹ năng và đào tạo lại
Giờ đây các doanh nghiệp cũng đã bắt đầu đầu tư nghiêm túc, ở quy mô lớn, vào giáo dục dựa trên kỹ năng. Thực tế, Amazon đã công bố rằng họ đã đào tạo kỹ năng công nghệ cho 21 triệu người học công nghệ trên toàn thế giới

Khái niệm này vốn đã tồn tại từ lâu

Với những người thợ lành nghề như thợ điện, thợ hàn hay thợ mộc, phần lớn kỹ năng của họ không phải được học trong lớp học
Họ đi từ người học việc sang thợ tập sự, từ thợ tập sự thành người thợ lành nghề, rồi có thể tiếp tục tiến xa hơn
Việc học ở nơi làm việc diễn ra liên tục, và con đường để cải thiện kỹ năng được xác định rất rõ
Phong cách giáo dục suốt đời này — luôn học hỏi và tò mò — là tín hiệu đáng mừng cho cả cá nhân lẫn doanh nghiệp

Điều đó không có nghĩa là bằng cấp truyền thống sẽ biến mất

Đây không phải tình huống "hoặc cái này hoặc cái kia" mà là vấn đề lựa chọn
Trong lĩnh vực công nghệ vẫn sẽ có những mảng mà kiểu học thuật này rất quan trọng
Nhưng cũng sẽ có nhiều lĩnh vực công nghiệp nơi tác động của công nghệ vượt xa hệ thống giáo dục truyền thống
Một kỷ nguyên mới của các cơ hội giáo dục do ngành dẫn dắt sẽ mở ra để đáp ứng nhu cầu của doanh nghiệp, và điều đó là không thể phớt lờ

6 bình luận

duswns12893 2023-12-26

"Và vì các nhóm do phụ nữ dẫn dắt có lợi thế hơn trong việc giải quyết nhiều vấn đề sức khỏe đa dạng so với các nhóm chỉ gồm nam giới~" => Tôi khá tò mò không hiểu tại sao lại nhất thiết phải nói điều này.

sunrabbit 2024-01-09

Và bởi vì các nhóm do phụ nữ dẫn dắt có xu hướng hơn so với những nhóm chỉ gồm nam giới

Đây là nguyên văn

Và đây là liên kết được gắn ở đó
https://www.science.org/doi/10.1126/science.aba6990

bgb10 2023-12-10

Thực tế là ngày càng có nhiều khoa liên kết giữa doanh nghiệp và trường đại học xuất hiện. Có lẽ giáo dục cũng cần thay đổi nhanh chóng để phù hợp với đổi mới công nghệ.

inthelife 2023-12-07

So sánh cả 3 năm thì liệu có thấy được điểm nối không nhỉ hehe

2023-12-06

[Bình luận này đã bị ẩn.]

xguru 2023-12-06

Dự đoán công nghệ của CTO Amazon từ sau năm 2023
Dự đoán công nghệ của CTO Amazon từ sau năm 2022