Toàn văn bài giảng về AI tại Stanford của cựu CEO Google Eric Schmidt
(github.com/ociubotaru)- Eric Schmidt cho rằng trong 1–2 năm tới, điểm bẻ ngoặt của AI sẽ là cửa sổ ngữ cảnh dài, agent, và text-to-action; khi ba yếu tố này kết hợp, sẽ tạo ra những thay đổi ở quy mô hiện nay khó có thể tưởng tượng
- Cuộc đua mô hình frontier đang theo xu hướng khoảng cách giữa nhóm dẫn đầu và phần còn lại lại nới rộng ra, và một số công ty xem trung tâm dữ liệu trị giá 100–300 tỷ USD cùng khả năng bảo đảm điện năng là điều kiện then chốt
- Lợi thế của NVIDIA không chỉ nằm ở hiệu năng GPU mà còn ở CUDA và hệ sinh thái tối ưu hóa machine learning được tích lũy hơn 10 năm; các nỗ lực chuyển đổi của đối thủ được nhắc đến là vẫn chưa hoạt động hoàn chỉnh
- Từ góc nhìn an ninh quốc gia, trọng tâm là cuộc cạnh tranh ưu thế tri thức giữa Mỹ và Trung Quốc, và các chính sách như hạn chế xuất khẩu chip tiên tiến hay CHIPS Act nằm trên cùng một trục đó
- Bài giảng và phần thảo luận trên lớp sau đó mở rộng sang thị trường lao động, giáo dục, mã nguồn mở, bản quyền, thông tin sai lệch, cho tới hạ tầng nghiên cứu đại học; trong cuộc đua khởi nghiệp, tốc độ tạo prototype nhanh và khả năng tận dụng công cụ AI trở nên quan trọng hơn
Thay đổi AI ngắn hạn: ngữ cảnh, agent, text-to-action
- Schmidt nêu cửa sổ ngữ cảnh rất dài, AI agent, và text-to-action là những thay đổi quan trọng nhất của AI trong 1–2 năm tới
- Cửa sổ ngữ cảnh có thể được dùng như trí nhớ ngắn hạn; Anthropic đang đi từ 200 nghìn token lên 1 triệu token, và ông cho rằng OpenAI cũng có mục tiêu tương tự
- Ngữ cảnh dài cho phép đưa vào cùng lúc lượng văn bản lớn như 20 cuốn sách rồi đặt câu hỏi, nhưng hiện vẫn còn vấn đề quên phần ở giữa
- Agent là hình thức thực hiện công việc trong khi giữ trạng thái LLM trong bộ nhớ; có ví dụ được nhắc đến là đọc các nguyên lý hóa học, lập giả thuyết rồi đưa kết quả thí nghiệm trở lại quá trình học
- Text-to-action không dừng ở việc biến văn bản thành nhiều văn bản hơn, mà là chuyển ngôn ngữ tự nhiên thành lệnh số hoặc thực thi Python
- Có ví dụ mệnh lệnh giả định trong bối cảnh TikTok bị cấm: “hãy tạo một bản sao TikTok, mang người dùng và âm nhạc sang, thêm sở thích vào, tạo chương trình trong 30 giây, và nếu không viral trong 1 giờ thì làm thứ khác”
- Ví dụ này cho thấy sức mạnh xuất hiện khi ngôn ngữ tự nhiên tùy ý được chuyển thành lệnh số tùy ý
- Ông cho rằng khi ba thay đổi này kết hợp, tình huống sẽ gần với việc mỗi người đều có một lập trình viên làm đúng điều mình muốn
Mô hình frontier và chi phí hạ tầng
- Schmidt nói rằng 6 tháng trước ông nghĩ khoảng cách giữa mô hình frontier và phần còn lại đang thu hẹp, nhưng hiện ông đánh giá theo hướng khoảng cách lại đang tăng lên
- Các công ty AI lớn nói rằng cần 10 tỷ, 20 tỷ, 50 tỷ, 100 tỷ USD, và Stargate được nhắc đến ở quy mô 100 tỷ USD
- Có nhắc rằng Sam Altman cho rằng sẽ cần 300 tỷ USD hoặc hơn
- Nếu tính lượng năng lượng cần thiết thì chỉ riêng điện lực của Mỹ là không đủ, và Schmidt nói ông đã nói với Nhà Trắng rằng cần gần gũi hơn với Canada
- Canada được nêu là nơi có đóng góp vào việc phát minh AI, có nhiều thủy điện, và có quan hệ chia sẻ các quy tắc an ninh quốc gia với Mỹ
- Một phương án khác là vốn từ Trung Đông, nhưng đi kèm lo ngại rằng họ có thể không tuân theo các quy tắc an ninh quốc gia
- Trong cuộc đua trung tâm dữ liệu lớn, điện trở thành tài nguyên khan hiếm, và nếu dòng vốn lớn đổ vào NVIDIA thì đó cũng sẽ là tín hiệu quan trọng trên thị trường chứng khoán
NVIDIA, CUDA, và cuộc cạnh tranh bán dẫn
- Giá trị 2 nghìn tỷ USD của NVIDIA và khó khăn của đối thủ được giải thích bằng tối ưu hóa CUDA và hệ sinh thái phần mềm tích lũy hơn 10 năm
- CUDA được ví như ngôn ngữ C cho GPU, bắt đầu từ năm 2008 và đã chiếm vị trí thống trị
- Có rất nhiều thư viện mã nguồn mở được tối ưu cho CUDA nên đối thủ khó sao chép được
- AMD đã tạo công cụ chuyển kiến trúc CUDA sang ROCm của riêng mình, nhưng được nhắc là vẫn “chưa hoạt động hoàn toàn”
- Nếu có nguồn tiền vô hạn, hiện tại ông sẽ chọn kiến trúc B200 của NVIDIA cho huấn luyện, và việc qua lại giữa TPU với chip NVIDIA chủ yếu là do hạn chế về khả năng tiếp cận
Google, startup, và cách làm việc
- Trước câu hỏi vì sao Google để OpenAI và Anthropic giành thế chủ động, Schmidt trả lời rằng Google coi trọng work-life balance, tan làm sớm và làm việc từ xa hơn là “chiến thắng”
- Startup hoạt động được là vì mọi người làm việc cực kỳ chăm chỉ, và ông nhắc cùng lúc đến các ví dụ Google và Microsoft thời kỳ đầu
- Nhà sáng lập được mô tả là những người đặc biệt, khó làm việc cùng, và thường gây áp lực rất mạnh lên người khác
- Có ví dụ Elon Musk bay lúc 10 giờ tối để kịp họp x.ai vào nửa đêm
- Ông nói TSMC có quy tắc cho các tân tiến sĩ vật lý giỏi làm việc ở tầng hầm nhà máy
- Hệ thống AI có hiệu ứng mạng nên thời gian là cực kỳ quan trọng, và tốc độ kiểu mất 18 tháng để ký hợp đồng với nhà mạng là không phù hợp
- Khoản đầu tư của Microsoft vào OpenAI ban đầu trông như một quyết định rất kỳ lạ, kiểu thuê ngoài vai trò dẫn đầu AI, nhưng giờ được đánh giá là con đường tạo ra một công ty có giá trị rất lớn
- Ông nói Apple không có lời giải AI tốt
An ninh quốc gia, cạnh tranh Mỹ - Trung, và quy định
- Schmidt tóm tắt kết luận của bản báo cáo khoảng 752 trang mà ông viết trên cương vị chủ tịch ủy ban AI là: “Mỹ đang dẫn trước, phải tiếp tục dẫn trước, và để làm được điều đó thì cần rất nhiều tiền”
- Ông giải thích rằng khách hàng của công việc đó là Thượng viện và Hạ viện, và kết quả là CHIPS Act cùng các chính sách liên quan đã ra đời
- Ông cho rằng nếu mô hình frontier và một số mô hình mã nguồn mở tiếp tục tiến bộ, số quốc gia có thể tham gia cuộc chơi này sẽ còn rất ít
- Các điều kiện cần là nhiều tiền, nhiều nhân tài, hệ thống giáo dục mạnh, và ý chí chiến thắng
- Mỹ và Trung Quốc có trong số đó, còn có quốc gia nào khác hay không thì ông nói chưa chắc
- Ông cho rằng cuộc cạnh tranh ưu thế tri thức giữa Mỹ và Trung Quốc sẽ là cuộc đối đầu lớn trong suốt đời của khán giả
- Chính phủ Mỹ trên thực tế đã hạn chế xuất khẩu chip NVIDIA sang Trung Quốc, và ông nói Mỹ có lợi thế khoảng 10 năm trong công nghệ chip từ 5 nanomet trở xuống
- Có nhắc rằng chỉ thị hành pháp về AI của chính quyền Biden bao gồm ngưỡng phải báo cáo với chính phủ khi thực hiện tính toán trên 10^26 FLOPs, còn EU chọn ngưỡng 10^25
- Nếu federated training phát triển, các ranh giới kiểu này có thể biến mất, và con người có thể không bảo vệ được mình trước các hệ thống mới
Chiến tranh Ukraine và vũ khí AI
- Schmidt nói ông đã làm việc 7 năm cho Bộ trưởng Quốc phòng để cố thay đổi cách vận hành của quân đội Mỹ, nhưng tự đánh giá phần lớn là thất bại
- Sau khi xem cảnh Nga dùng xe tăng tấn công các khu căn hộ, ông nói mình đã quyết định lập công ty cùng Sebastian Thrun và những người liên quan đến Stanford
- Mục tiêu có hai điểm
- Dùng AI cho chiến tranh robot theo những cách phức tạp và mạnh mẽ
- Giảm chi phí robot
- Trong bối cảnh câu hỏi “drone 500 USD phá hủy xe tăng 5 triệu USD”, ông cho rằng điều này có thể thay đổi học thuyết chiến tranh trên bộ vốn xoay quanh xe tăng, pháo binh và súng cối
- Tấn công có thể áp đảo hệ thống phòng thủ nên luôn có lợi thế, và trong chiến lược quốc phòng thì năng lực tấn công mạnh có thể dùng khi cần là tốt hơn
- Ông cho biết vì hoạt động này mà mình đã được cấp giấy phép buôn bán vũ khí hợp pháp
- Ông lo ngại tình hình Ukraine là rất nghiêm trọng, và nếu Nga tăng cường lực lượng vào tháng 5 hoặc tháng 6 thì Ukraine có thể mất phần lớn lãnh thổ, mở đầu cho quá trình mất cả đất nước
Hệ thống tri thức không thể giải thích hoàn toàn và red team
- Trong bối cảnh Schmidt từng viết cùng Henry Kissinger và Dan Huttenlocher về sự thay đổi bản chất của tri thức, ông cho rằng trong tương lai có thể xuất hiện những hệ thống tri thức không thể đặc tả hoàn toàn
- Trái với câu của Richard Feynman “Thứ gì tôi không thể tạo ra thì tôi không hiểu”, ông nói con người đang tạo ra những thứ mà ta không thể hiểu hoàn toàn bên trong
- Ông ví với tuổi teen: ta biết đó là con người nhưng rất khó biết chính xác họ đang nghĩ gì, và xã hội từ lâu đã thích nghi với sự tồn tại đó
- Kết quả tốt nhất có thể không phải là hiểu hoàn toàn hệ thống, mà là hiểu ranh giới và giới hạn của nó
- Ông cho rằng kiểm thử AI đối kháng có thể phát triển vượt khỏi red team do con người thực hiện, trở thành các công ty và cả một ngành chuyên phá hệ thống AI và tìm điểm yếu
- Ông nói với sinh viên Stanford rằng nghiên cứu tấn công mô hình lớn và hiểu cách chúng hoạt động có thể trở thành kỹ năng quan trọng của thế hệ tiếp theo
Hallucination, đánh giá, và chain of thought
- Vấn đề hallucination hiện nay theo ông nên giảm dần nhờ tiến bộ kỹ thuật, nhưng ông không khẳng định nó sẽ biến mất
- Để biết AI có thực sự làm đúng việc mong muốn hay không thì cần kiểm thử hiệu năng
- Ông mô tả cách làm kiểu Silicon Valley là thử sản phẩm thật nhanh, rồi khi mọi thứ lớn lên mới thuê luật sư xử lý vấn đề
- Ông cho rằng khi kết hợp hệ thống tốt hơn, kiểm thử tốt hơn, và kiểm thử đối kháng, có thể giữ AI “ở trong hộp”
- Về mặt thuật ngữ kỹ thuật, ông nhắc đến chain of thought reasoning và nói rằng nhiều người tin chỉ trong vài năm nữa sẽ có thể tạo ra chuỗi suy nghĩ 1.000 bước
- Cách này gần với cấu trúc như công thức: thực hiện từng bước rồi kiểm thử xem kết quả có đúng không
Đầu tư, mã nguồn mở, và năng suất phần mềm
- Các động lực của tiến bộ AI được nêu gồm nhiều compute hơn, nhiều dữ liệu hơn, thuật toán mới, và lượng vốn khổng lồ
- Schmidt nói ông đầu tư vào nhiều nơi vì không biết ai sẽ là người thắng
- Ông cho rằng một phần dòng tiền đến từ việc sau khi có lợi nhuận ban đầu, các quỹ lớn cảm thấy mình cũng phải có yếu tố AI
- AI được định nghĩa là “một hệ thống thực sự học”
- Sau Transformer, các kiến trúc và thuật toán mới đang xuất hiện, và ông nói một nhóm ở Paris cùng một cộng sự lâu năm của ông đã tạo ra một cấu trúc phi-Transformer
- Thị trường tin rằng việc phát minh ra trí tuệ có thể mang lại lợi nhuận vô hạn, và vì thế có thể xuất hiện bong bóng đầu tư lớn rồi sau đó bị thanh lọc
- Ông nói Mistral đã làm tốt, nhưng mô hình thứ ba của họ có thể sẽ là mô hình đóng do chi phí và nhu cầu doanh thu
- Tranh luận giữa mã nguồn mở và mô hình đóng đã trở nên lớn hơn, và chi phí vốn khổng lồ có thể thay đổi căn bản cách xây dựng phần mềm
- Ông cho rằng năng suất của lập trình viên phần mềm sẽ ít nhất tăng gấp đôi; Augment được nhắc đến là nhắm vào môi trường như đội ngũ 100 người và hàng triệu dòng mã, nơi không ai hiểu toàn bộ hệ thống
AI và thông tin sai lệch, mạng xã hội
- Ông cho rằng phần lớn thông tin sai lệch trên toàn cầu trong kỳ bầu cử sắp tới sẽ diễn ra trên mạng xã hội
- Ông nói các công ty mạng xã hội không được tổ chức đủ tốt để quản lý việc này
- Có chỉ trích rằng TikTok ưu ái một số loại thông tin sai lệch nhất định, thậm chí có người nói là do Trung Quốc ép buộc, nhưng ông nói mình không biết bằng chứng nào
- Theo ông, mối đe dọa lớn nhất với nền dân chủ là thông tin sai lệch, và con người phải học tư duy phản biện rằng chỉ vì nghe điều gì đó không có nghĩa nó là sự thật
- Ông nhớ lại rằng ngay từ thời vận hành YouTube, trước cả generative AI, đã có video giả khiến người ta thiệt mạng, và xử lý việc đó là cực kỳ khó
- Có nhắc đến phương án gắn xác thực khóa công khai cho các phát ngôn công khai; Schmidt nói ông từng công bố một bài báo với đề xuất tương tự Jonathan Haidt nhưng không tạo được ảnh hưởng
- Ông giải thích rằng CEO thường tối đa hóa doanh thu, để làm vậy thì tối đa hóa mức độ tương tác, và để tối đa hóa tương tác thì tối đa hóa sự phẫn nộ
- Ông nói TikTok gần với TV hơn là mạng xã hội, và người dùng Mỹ xem 200 video TikTok mỗi ngày trong khoảng 90 phút
- Ông cho rằng một dạng equal time rule yêu cầu cân bằng sẽ là điều đáng mong muốn, nhưng chính phủ có lẽ sẽ không làm như vậy
Đại học, giáo dục, thị trường lao động
- Schmidt nhấn mạnh rằng các trường đại học nên có trung tâm dữ liệu phục vụ nghiên cứu AI
- Ông cho rằng không tốt khi giáo sư khoa học máy tính và nghiên cứu sinh không thể tạo ra thuật toán mình cần mà phải chờ Google Cloud credit
- Ông nói nếu Mỹ muốn thắng trong đợt bùng nổ này thì các đại học Mỹ cũng phải có đủ nguồn lực
- Về tác động tới thị trường lao động, ông cho rằng các công việc kỹ năng cao dành cho người được đào tạo đại học sẽ ổn khi làm việc cùng hệ thống AI
- Ông nói những công việc nguy hiểm và những công việc hầu như không cần phán đoán của con người có thể bị thay thế
- Trong giáo dục khoa học máy tính, ông cho rằng sinh viên đại học từ lúc học
forloop đầu tiên sẽ đã đi cùng các công cụ giống như một người bạn lập trình - Trước câu hỏi liệu có còn nên học coding hay không, ông trả lời rằng cũng như biết tiếng Anh rồi mà vẫn học tiếng Anh sẽ giỏi hơn, con người cần hiểu hệ thống hoạt động như thế nào
Huấn luyện phân tán, bản quyền, chống độc quyền
- Ông cho rằng cách gom nhiều máy nhỏ như MacBook lại để huấn luyện mô hình lớn hiện không hoạt động với cấu trúc thuật toán hiện nay
- Huấn luyện bị giới hạn bởi các ma trận lớn, các hàm nhân, và tốc độ giữa bộ nhớ với CPU/GPU; ông nói chip tiếp theo của NVIDIA sẽ kết hợp các chức năng liên quan vào một chip
- Trong huấn luyện mô hình lớn, siêu máy tính, tốc độ ánh sáng, và đặc biệt là liên kết bộ nhớ giữ vai trò chi phối
- Về bản quyền và dữ liệu huấn luyện, ông dự đoán sau nhiều vụ kiện sẽ đi đến một thỏa thuận kiểu trả tỷ lệ phần trăm doanh thu, tương tự cơ chế royalty định sẵn sau các vụ kiện cấp phép âm nhạc từ thập niên 1960
- Về chống độc quyền và sự tập trung vào các công ty AI lớn, ông lấy ví dụ trong sự nghiệp của mình Microsoft và Google thực tế đều không bị chia tách, nên ông cho rằng chính phủ sẽ không đi theo hướng chia tách doanh nghiệp
- Lý do các công ty lớn thống trị AI là vì họ có vốn để xây dựng các trung tâm dữ liệu khổng lồ
- Ông giải thích rằng Inflection đã quyết định để Microsoft hấp thụ một phần vì cho rằng khó huy động thêm hàng tỷ USD
Vị thế của từng quốc gia và khoảng cách AI
- Ông nói những quốc gia không thể tham gia phát triển mô hình frontier và tài nguyên tính toán sẽ rơi vào tình cảnh “người giàu càng giàu hơn, còn các nước nghèo làm những gì tốt nhất họ có thể”
- AI được mô tả là cuộc chơi của các quốc gia giàu có, đòi hỏi vốn khổng lồ, lực lượng lao động kỹ thuật mạnh, và hỗ trợ mạnh từ chính phủ
- Các nước không có những nguồn lực đó cần tìm đối tác hoặc liên kết với quốc gia khác
- Ấn Độ được nhắc đến như một swing state quan trọng vì nhân tài AI hàng đầu của họ đến Mỹ
- Ông nói Nhật Bản và Hàn Quốc ở trong phe Mỹ
- Đài Loan được đánh giá là có phần cứng xuất sắc nhưng phần mềm yếu
- Châu Âu bị xem là gặp khó vì quy định từ Brussels; ông cho rằng Pháp có khả năng nhờ Macron đang nỗ lực, nhưng Đức và phần còn lại thì không đủ lớn
Lời khuyên khởi nghiệp và tạo prototype thật nhanh
- Schmidt nhấn mạnh tốc độ có thể tạo bản demo cho ý tưởng mới cực nhanh
- Có nhắc đến một ví dụ thắng hackathon: một hệ thống nhận lệnh “hãy cho drone bay giữa hai tòa tháp”, hiểu ý nghĩa trong không gian drone ảo, sinh mã Python, rồi cho drone bay trong simulator
- Ông nói nếu là trước đây thì một lập trình viên chuyên môn giỏi sẽ mất 1–2 tuần cho việc đó
- Ông khuyên rằng trong khởi nghiệp, mọi thứ đã nhanh hơn nhiều, và nếu với các công cụ này mà không thể làm prototype trong một ngày thì nên nghĩ lại
- Có thể đang có đối thủ ở công ty khác, trường khác, hoặc nơi bạn chưa từng tới cũng đang thử cùng ý tưởng đó rất nhanh
Thảo luận trên lớp tiếp theo: dùng AI, quy định, đổi mới bổ sung
- Sau bài giảng, trên lớp có hướng dẫn rằng được phép dùng LLM cho bài tập và đồ án cuối kỳ, nhưng phải công khai đầy đủ việc đã sử dụng
- Quy định đôi khi có thể là công cụ làm chậm doanh nghiệp, nhưng cũng có trường hợp giống tiêu chuẩn kỹ thuật, giúp ngành tồn tại và cạnh tranh
- Có nhắc đến trường hợp một số công ty không muốn phát hành tính năng nguy hiểm, nhưng vì đối thủ phát hành trước nên buộc phải làm theo
- Các công cụ AI hiện không quá hữu ích với coder top đầu, cũng kém hữu ích với người hoàn toàn không biết lập trình, mà đặc biệt hữu ích với coder trình độ trung bình, tạo ra hiệu ứng chữ U ngược
- Qua ví dụ các cấp độ xe tự lái và cờ vua, lớp thảo luận rằng một số công việc có thể đi qua giai đoạn cộng tác người-máy trước khi chuyển sang tự động hóa hoàn toàn
- Cũng có nhắc đến ví dụ điện như một công nghệ mục đích chung (GPT)
- Các nhà máy ban đầu chỉ bỏ động cơ hơi nước ra rồi đặt vào đó động cơ điện lớn ở cùng vị trí, nhưng năng suất không tăng đáng kể
- Khoảng 30 năm sau, bố cục nhà máy và cách tổ chức sản xuất thay đổi,
unit drivedùng động cơ điện cho từng thiết bị thay vì nguồn lực trung tâm lan rộng, và năng suất tăng mạnh
- Từ đó cuộc thảo luận đi tới ý rằng trong AI, giá trị lớn có thể đến không chỉ từ bản thân công nghệ mà còn từ đổi mới tổ chức và sự bổ sung của vốn nhân lực
1 bình luận
Ý kiến trên Hacker News
Việc giải thích lý do Google bị OpenAI vượt mặt trong AI tạo sinh là “Google coi cân bằng công việc-cuộc sống, tan làm sớm và làm việc tại nhà quan trọng hơn chiến thắng” trông như một sự thiếu tự nhận thức nghiêm trọng
Chẳng khác nào gạt vấn đề lãnh đạo, chính trị, sự tự mãn và quan liêu sang một bên rồi đổ lỗi cho nhân viên làm việc tại nhà
Không phải nói rằng ở Google không có ai chỉ muốn sống thoải mái, nhưng so với vấn đề lãnh đạo thì đó chỉ là một phần nhỏ của vấn đề
Google vốn đã bị đẩy lùi trên nhiều mặt trận: Dart thua TypeScript trên web, Angular thua React, TensorFlow có vẻ đang bị PyTorch lấn lướt, còn Google dường như đã mất hứng thú và tập trung hơn vào phát triển JAX hoặc các wrapper Keras
Cá nhân tôi nghĩ Flutter cũng sẽ thua React Native hoặc Kotlin Compose Multiplatform; muốn chi tiết thì cứ xem thống kê GitHub
Trong khi đó Meta đã thổi bùng cộng đồng mã nguồn mở Llama. Trong bối cảnh này, xét đến lịch sử Google khai tử dự án, các nhà phát triển bên thứ ba khó mà đặt cược vào Gemmini hay Gemma, và những dự án mà Google thực sự đầu tư dài hạn chỉ khoảng Chrome và Android
https://trends.google.com/trends/explore?date=today%205-y&q=...
Dù làm việc tại nhà có phải nguyên nhân hay không, tôi nghĩ phần sau của câu nói là đúng. Khác với startup, trong từng cá nhân ở Google gần như không còn ngọn lửa muốn thắng hay động lực thúc đẩy
Nếu gia nhập Google khi còn trẻ, ngọn lửa đó sẽ tắt rất nhanh. “Làm việc tại nhà” chỉ là một cách thể hiện thái độ chẳng ai quan tâm mà thôi
Tất nhiên thái độ đó không chỉ có ở các cá nhân đóng góp trực tiếp, mà chắc chắn cũng có ở tầng lãnh đạo, thậm chí có thể còn nghiêm trọng hơn
Nghĩ đến việc những người như thế đang nắm quyền lực của thế giới đôi khi khá đáng sợ. Vì họ gần như chẳng có điểm chung gì với tôi
Tháng 6 năm 2011, khi Assange đang bị quản thúc tại gia ở Ellingham Hall, Norfolk, Schmidt cùng “một đoàn từ Bộ Ngoại giao Mỹ, gồm cả cựu cố vấn cấp cao của Hillary Clinton” đã đến thăm vài giờ và “đụng độ” với nhà sáng lập Wikileaks
Nội dung là với Schmidt, giải phóng đồng nhất với mục tiêu chính sách đối ngoại của Mỹ, và được thúc đẩy bằng cách kết nối các nước ngoài phương Tây với các doanh nghiệp và thị trường Mỹ
https://www.theguardian.com/books/2014/apr/03/julian-assange...
Tôi đã đọc khoảng chưa tới nửa bản ghi, đến trước phần bắt đầu nhận câu hỏi, và có vài câu trích dẫn nổi bật
“Hãy tưởng tượng một lập trình viên không kiêu ngạo, thực sự làm đúng điều bạn muốn, không cần phải trả nhiều tiền, và có nguồn cung vô hạn. Tất cả điều đó sẽ khả thi trong 1–2 năm tới”
“Google coi cân bằng công việc-cuộc sống, tan làm sớm và làm việc tại nhà quan trọng hơn chiến thắng”
“Trong đời các bạn, cuộc cạnh tranh bá quyền tri thức giữa Mỹ và Trung Quốc sẽ là một cuộc chiến lớn”
“Một điều cần biết trong chiến tranh là tấn công luôn có lợi thế. Vì hệ thống phòng thủ lúc nào cũng có thể bị áp đảo. Vì vậy, với tư cách chiến lược phòng vệ quốc gia, tốt hơn là có năng lực tấn công rất mạnh để có thể dùng khi cần”
“Hệ thống mà tôi và những người khác đang xây dựng sẽ làm việc đó. Vì cách hệ thống hoạt động, giờ đây tôi đã trở thành người buôn vũ khí được cấp phép, nhà khoa học máy tính, doanh nhân, và nhà buôn vũ khí. Đây có phải là tiến hóa không? Tôi không biết. Tôi không khuyến nghị các bạn đi theo hướng này”
“Nếu ai đó biết Marjorie Taylor Greene, tôi muốn khuyên hãy xóa cô ta khỏi danh bạ. Vì một cá nhân đang chặn khoản hỗ trợ hàng chục tỷ đô la để cứu một nền dân chủ quan trọng”
Để mô hình ngôn ngữ lớn hay agent hành động đúng như mong muốn, bạn phải có khả năng đặc tả chính xác mình muốn gì, mà bản thân đó đã là một vấn đề khó
Và nếu có thể đặc tả chính xác như vậy thì người đó chính là lập trình viên
Điều này không có nghĩa là mô hình phát triển phần mềm sẽ không thay đổi, nhưng khả năng sớm có kiểu “hãy tạo cho tôi một hệ thống Google Ads tốt hơn” dường như rất thấp. Có thể sẽ là dạng agent đưa ra kết quả, rồi lặp lại cải tiến kết quả đó hướng tới một lời giải nào đó
Lực lượng tấn công phải lớn hơn lực lượng phòng thủ, và dù thành công cũng phải chịu thương vong lớn hơn nhiều
Muốn hiểu tâm lý chống Trung Quốc như thời chiến trong giới tinh hoa Mỹ bắt nguồn từ đâu
Việc Trung Quốc là mối đe dọa kinh tế trực tiếp là điều hiển nhiên
Tôi cũng hiểu Trung Quốc là mối đe dọa triết học ở một cấp độ khác so với Liên Xô. Thời Liên Xô, lập luận là tự do tạo ra nhiều của cải hơn chủ nghĩa toàn trị, và Mỹ đã thắng
Vấn đề với Trung Quốc là lập luận đó khó thắng hơn nhiều. Trung Quốc đang làm khá tốt về kinh tế ở một mức độ nào đó, và cũng không từ bỏ sự kiểm soát toàn trị. Lập luận của họ là Liên Xô làm kinh tế kế hoạch hóa tập trung, còn chúng tôi thì dựa vào sức mạnh thị trường và văn hóa Trung Quốc
Nhưng đây không phải là vấn đề có thể thắng trên chiến trường. Nếu là một xã hội dân chủ tự do thì phải củng cố dân chủ tự do hơn nữa. Phải tạo ra của cải, và dùng của cải đó để nâng cao mức sống của mọi công dân. Tức là nếu tin rằng tự do tốt hơn, chúng ta phải làm cho việc chúng ta đang sống trong một utopia trở nên hiển nhiên đến mức đau đớn
Nếu vậy thì cũng cần thuế tài sản, cần tăng chi cho hạ tầng và giáo dục, cần chia sẻ của cải và tự dạy mình khao khát những điều tốt đẹp hơn
Chỉ có khẩu súng lớn hơn không phải là câu trả lời
Chính phủ Trung Quốc nhắm rất rõ vào các thị trường then chốt như xe điện, năng lượng mặt trời, công nghệ pin, thép, bán dẫn, và sản xuất nhiều hơn rất nhiều so với lượng có thể tiêu thụ trong nước
Kết quả là Trung Quốc sẽ đẩy các nhà sản xuất pin hoặc tấm pin mặt trời không phải của Trung Quốc ra khỏi cuộc chơi
Nếu xe điện Trung Quốc được bán rộng rãi ở Mỹ, chúng sẽ có giá chưa bằng một nửa xe điện do phương Tây sản xuất và sẽ thống trị thị trường xe điện. Chính phủ Mỹ không muốn một tương lai trong đó doanh nghiệp Trung Quốc sở hữu thị trường xe điện Mỹ và toàn bộ dữ liệu người dùng Mỹ quay về máy chủ Trung Quốc, và không chính phủ nào ngoài chính phủ Trung Quốc nên muốn điều đó
Còn có nạn fentanyl ở Mỹ và những nơi khác. Điều này phần lớn xảy ra vì các nhà sản xuất hóa chất Trung Quốc bán hóa chất cho Mexico, rồi loại ma túy đó bị buôn lậu vào Mỹ. Có nhiều bên phải chịu trách nhiệm, nhưng Mỹ từ lâu đã yêu cầu Trung Quốc cấm bán các hóa chất này ra nước ngoài và hai bên chưa đạt được thỏa thuận. Trung Quốc biết vấn đề này quan trọng với Mỹ và đang dùng nó như một vấn đề thương mại cốt lõi
“Củng cố dân chủ tự do” chính là cách đã đưa tình hình liên quan đến Trung Quốc đến mức này. Trung Quốc không phản ứng với dân chủ tự do. Họ chỉ phản ứng với sức mạnh, lệnh cấm vận thương mại và thuế quan. Đó là điều họ học được khi Tập quyết định trở thành nhà độc tài suốt đời
Doanh nghiệp Mỹ không thể kinh doanh ở Trung Quốc, trong khi doanh nghiệp Trung Quốc lại tự do hoạt động ở Mỹ
Cho đến khi sự mất cân bằng này được giải quyết, các lãnh đạo doanh nghiệp sẽ dùng mọi công cụ họ có để gia tăng sức ép lên Trung Quốc. Sự thật đơn giản của vấn đề hiện nay là như vậy
Báo chí Mỹ thường hạ thấp công trình kỹ thuật và khoa học của châu Âu, và coi thường văn hóa lao động của châu Âu
Ngay cả bây giờ, khi ai đó ở đây tạo ra thứ gì đó thì họ bị gọi là “các nhà khoa học”, trong khi những người khác ở Mỹ được gọi bằng tên và trường đại học. Những nội dung như vậy cũng có trên Wikipedia
Trên thực tế, ngay cả những người như Håkan Lans, người đoạt Polhem Prize và Thulin Medal, cũng bị trình bày như thể là một patent troll
Dòng chảy này đã bớt nổi bật hơn nhưng vẫn tiếp diễn. Dù vậy, có vẻ Mỹ cũng có thể tự trấn tĩnh mình phần nào
30 năm qua được dẫn dắt bởi lối suy nghĩ rằng một nền kinh tế thịnh vượng sẽ hướng tới dân chủ, và sự thịnh vượng sẽ ngăn chiến tranh
Kèm theo đó là kỳ vọng rằng hai bên sẽ thiện chí theo đuổi lợi ích chung
Sau đó, rõ ràng điều đó không đúng. Trung Quốc đã tìm ra các kẽ hở, và việc thiếu thực thi quyền sở hữu trí tuệ cùng hoạt động gián điệp doanh nghiệp do chính phủ dẫn dắt cho thấy mối quan hệ này là bất đối xứng và bất lợi cho Mỹ
Tập đã phá vỡ xu hướng nới lỏng dần dần của những người tiền nhiệm và củng cố quyền lực một cách mạnh mẽ. Điều này làm tăng rủi ro của những quyết định phi lý dựa trên ý thức hệ kiểu thời chiến, khi việc duy trì thịnh vượng không còn nhất thiết là động lực chính nữa
Thông tin liên quan đến việc Trung Quốc tăng cường quân sự quanh Đài Loan cũng là bằng chứng đáng lo ngại. Tốc độ tăng trưởng nhanh của kinh tế Trung Quốc cũng đang chậm lại
Những người như Schmidt hay Musk sẽ hoàn toàn hạnh phúc ngay cả trong một hệ thống kiểu Đảng Cộng sản Trung Quốc, miễn là họ có thể ở trên đỉnh
Khi họ nhìn Trung Quốc như một thị trường tự do hoàn hảo mà họ có thể thống trị, họ chẳng có vấn đề gì với việc rót tiền vào đó. Lý do họ ghét EU đến vậy cũng là vì EU đôi khi gây chút phiền toái cho doanh nghiệp của họ
Câu “Nếu TikTok bị cấm, hãy bảo mô hình ngôn ngữ lớn của mỗi người như thế này: tạo một bản sao TikTok, đánh cắp người dùng và âm nhạc, đưa sở thích của tôi vào, làm chương trình trong 30 giây, tung ra, rồi nếu trong vòng một giờ không viral thì làm thứ khác theo cách tương tự. Đó là mệnh lệnh. Bùm, bùm, bùm, bùm” đúng là điên rồ thuần túy
Nghe như nói đùa. Càng nghe suy nghĩ của những người như thế này, tôi càng thấy họ hoàn toàn không xứng đáng hưởng quyền lực và sự giàu có mà họ có. Họ chẳng đóng góp điều gì có giá trị cho xã hội
“Ước gì mọi chuyện đơn giản như vậy! Sự thống trị của TikTok là kết quả của một hỗn hợp khổng lồ gồm quán tính xã hội, hợp đồng pháp lý, hạ tầng quy mô lớn và các thuật toán được tinh chỉnh để tối đa hóa mức độ tương tác. Việc sao chép nó là một dự án lớn với rất nhiều phần phức tạp, bao gồm cả nội dung có bản quyền và cơ sở người dùng”
“Dù vậy, nếu bạn nghiêm túc muốn xây dựng thứ gì đó lấy cảm hứng từ TikTok, bạn có thể bắt đầu bằng cách tập trung vào một ngách hoặc tính năng cụ thể phù hợp với mối quan tâm của mình, chẳng hạn như tuyển chọn nội dung cho một cộng đồng nhất định, hoặc các tính năng độc đáo phù hợp với cộng đồng furry hoặc [REDACTED]. Bạn không thể ‘đánh cắp’ người dùng, nhưng có thể xây dựng một tệp người dùng trung thành bằng cách cung cấp thứ mà họ không tìm thấy trên TikTok. Tuy nhiên, nếu định sao chép chính xác mô hình đó thì hãy chuẩn bị tinh thần đối mặt với rắc rối pháp lý”
“Hướng này có làm bạn thấy thú vị không?”
Nhưng điều đó không có nghĩa là những phát biểu công khai của ông ấy phải là sự thật. Chắc chắn bản thân ông ấy cũng biết, nên cũng có thể là đang phóng đại
Nhưng các tính năng của TikTok không phải là lý do khiến người ta thúc đẩy lệnh cấm. Vấn đề là nó bị một quốc gia đối địch nước ngoài kiểm soát
Thực ra thứ đang chờ xử lý hiện nay cũng không phải là lệnh cấm, mà là yêu cầu buộc bán cho một chủ thể không đối địch
Đây thật sự là một khoảnh khắc lộ mặt nạ đáng kinh ngạc. Những lời kích động chiến tranh phát ra từ người này thật điên rồ, và tôi vẫn không hiểu vì sao những người như vậy cứ phải nói rằng họ “lo cho dân chủ”. Trông rõ ràng như một lời nói dối
Ông ta nói về Trung Quốc như thể đó là một quốc gia đã “mất”, nhưng chỉ vì phương Tây không kiểm soát được Trung Quốc như đã làm với Hàn Quốc, Nhật Bản, Đài Loan, v.v.
Tôi ghét những người biện minh cho sự man rợ và chủ nghĩa đế quốc như phương tiện vì “lợi ích lớn hơn”. Hoàn toàn gợi nhớ đến “gánh nặng của người da trắng”
Khi thấy người ta nói Trung Quốc là một quốc gia toàn trị nên phải bị phá hủy, tôi thấy thú vị vì nó gợi nhớ đến các cuộc Thập tự chinh Kitô giáo
Thực tế thì phần lớn người Trung Quốc không mấy quan tâm đến dân chủ, miễn là kinh tế vận hành tốt
Vì vậy, chủ nghĩa chuyên chế mặc nhiên trở thành kẻ thù
Hiện có thể tải video bằng lệnh này
yt-dlp https://x.com/quasa0/status/1823933017217482883Có thể cài yt-dlp từ GitHub
https://github.com/yt-dlp/yt-dlp?tab=readme-ov-file#installa...
Theo webarchive, video gốc được đăng ngày 13 tháng 8, còn bài giảng diễn ra vào ngày 9 tháng 4 năm 2024
https://f-droid.org/packages/com.junkfood.seal/
Nếu dùng Linux, bản được cung cấp qua trình quản lý gói nhìn chung là đủ
Tuy nhiên tài liệu dự án có nói có vấn đề liên quan đến “ffmpeg tiêu chuẩn”, vì vậy họ đang tạo bản build ffmpeg riêng có áp dụng thêm các bản vá
https://github.com/yt-dlp/yt-dlp#dependencies
https://github.com/yt-dlp/FFmpeg-Builds#ffmpeg-static-auto-b...
https://github.com/yt-dlp/FFmpeg-Builds#patches-applied
Việc Schmidt nghĩ rằng mình có thể nói thẳng thừng như vậy về làm việc từ xa, AI và nhiều chủ đề khác mà không hứng chịu phản ứng dữ dội cho thấy ông ấy mất cảm giác thực tế đến mức đáng kinh ngạc
Có lẽ chuyện này đã hủy hoại danh tiếng của ông ấy trong mắt rất nhiều người, trong khi trước đó danh tiếng vốn khá ổn
Chính ông ấy cũng nhận ra điều đó nên mới cố gỡ bài giảng khỏi YouTube và đưa ra lời xin lỗi chính thức
Tất nhiên đây là suy nghĩ thật của ông ấy, đã lộ ra quá rõ ràng và không lời xin lỗi nào có thể sửa được. Nhưng thông thường những người như thế này rất giỏi che giấu suy nghĩ của mình
Có vẻ ông ấy đã tin rằng lập trường của mình sẽ không gây tranh cãi; nghe có mùi của việc đã dành quá nhiều thời gian trong phòng họp và ở các câu lạc bộ đồng quê
Là một người làm việc hoàn toàn từ xa, tôi thấy khó chịu với phát biểu bị đơn giản hóa quá mức này
Tôi là một trong những người đóng góp hàng đầu ở công ty, và cũng đã được công nhận chính thức
Ngoài ra, với tư cách là phụ huynh đơn thân nuôi con, cân bằng công việc-cuộc sống là điều quan trọng nhất với tôi
Điều ông ấy bỏ lỡ là: nếu giới hạn phạm vi nhân viên và con người mà mình cân nhắc, bạn sẽ loại bỏ những nhân tài xuất sắc nhất không phù hợp với tiêu chuẩn của mình
Trong email gửi Business Insider, người phát ngôn của Schmidt viết: “Eric đã nói sai về Google và giờ làm việc của họ, và ông ấy hối tiếc về sai sót đó”
https://www.businessinsider.com/google-ceo-eric-schmidt-crit...
Schmidt có quyền có quan điểm riêng, nhưng đã lâu rồi ông ấy không trực tiếp tham gia vào việc thực sự làm ra sản phẩm. Ngoài ra, có vẻ ông ấy giao du với bạn mình là Elon và hấp thụ câu chuyện đó vào đầu
Cũng khó mà nói làm việc tại nhà “trung bình” trông như thế nào. Trong sự nghiệp của mình, tôi đã học được một cách tàn nhẫn rằng “trung bình” thực sự nghĩa là gì và trông ra sao. Nói trước phần kết: hành vi trung bình của con người thường thấp đến mức đáng kinh ngạc, đôi khi gây sốc, hơn tôi từng nghĩ
Dù vậy, ở Google, Bay Area và các trung tâm công nghệ khác, có nhiều người ít nhất là hơi trên trung bình, thậm chí khá nhiều trên trung bình, nhờ sự cạnh tranh tự nhiên để sinh tồn và thành công ở những nơi đó
Tóm lại, đừng coi đó là chuyện nhắm vào cá nhân. Quy tắc nào cũng có ngoại lệ. Cứ tiếp tục làm như bạn vẫn làm
Ông ấy cũng có thể nói “Google coi trọng việc để mọi người có cuộc sống ngoài công việc hơn là chiến thắng”, và tôi vẫn sẽ hiểu y như vậy. Vì chỉ có kẻ ngốc mới hy sinh quá nhiều cho chủ lao động
Tôi không nghĩ ông ấy nói rằng nói chung điều đó là xấu. Nếu mục tiêu của công ty là chiến thắng, điều đó có nghĩa là phải quất roi những người rất thông minh nhưng cũng quá ngu ngốc và kiêu ngạo, không có khái niệm về cuộc sống ngoài màn hình và tài khoản ngân hàng, để họ làm bất cứ điều gì được yêu cầu
Bạn nên tự hào vì mình có thể nuôi con, và càng nên tự hào hơn vì bạn chỉ sẵn sàng cống hiến cho công ty nhiều hơn mức cần thiết một chút. Nếu phải làm việc chăm chỉ hơn thì bạn đã làm, nhưng không cần tự nguyện làm thêm hơn gấp đôi để những kẻ sociopath ở Valley khoe khoang với những kẻ sociopath khác đến từ Nam Phi
Những con người giả định như vậy không ở quanh tôi, vì họ đã đánh đổi bạn bè và sự tỉnh táo để lấy danh tiếng và stock option được hứa hẹn. Ai quan tâm chứ, rốt cuộc cũng chỉ là một công việc trong ngành công nghệ
Eric nói rằng chẳng bao lâu nữa có thể dùng AI để tự động tạo ứng dụng nhái TikTok, rồi liên tục tung chúng lên App Store cho đến khi một cái bùng lên
Ngay cả nếu điều đó sắp khả thi, liệu có cách nào để chuyện này không khiến App Store lập tức hỏng vì ứng dụng rác tự động tạo ra, khiến người dùng rời bỏ hoặc phớt lờ không?
Tôi không hiểu trong kịch bản nào một ứng dụng được tự động tạo trong vài giây lại trở thành công ty công nghệ siêu lớn tiếp theo và kiếm lợi nhuận khổng lồ
Dù tất cả ứng dụng đều là rác, người ta vẫn đi theo các nhà sáng tạo hiện có, còn nhà sáng tạo mới thì đi theo lượng khán giả đã có sẵn
Bản sao của một dịch vụ hiện có gần như không có cơ hội thành công nếu không có một móc câu marketing bên ngoài như chia sẻ doanh thu tốt hơn. Phần còn lại sẽ bị phớt lờ như các ứng dụng ít nỗ lực khác hiện nay
Có rất nhiều ứng dụng chẳng cung cấp chức năng gì nếu không bắt đăng ký hơn 10 đô la mỗi tháng, và người ta đã phớt lờ chúng
Cứ tự thử mà xem. Nghĩ ra một việc mà một ứng dụng nhỏ có thể xử lý tốt, rồi thử tìm một ứng dụng khiến bạn hài lòng và đáng với số tiền nó đòi hỏi. Bạn sẽ không tìm thấy đâu
Một bình minh tươi đẹp đang mở ra cho giới black hat
Đây không phải là rò rỉ. Nó được đăng công khai trên YouTube, và tôi đã xem ở đó
Đó là video đầu tiên hoặc thứ hai trong feed đề xuất
Tôi còn để lại bình luận “Stanford, cảm ơn vì đã đăng bài giảng này”, và Stanford đã thả tim rồi ghim lên đầu phần bình luận YouTube: https://i.imgur.com/LSi6mqN.png
Ở mức độ kỹ thuật thì đây là một bài giảng hay. Tôi đoán có lẽ rắc rối phát sinh khi ông ấy phê bình thoáng qua văn hóa doanh nghiệp liên quan đến làm việc tại nhà của Google hiện đại