1 điểm bởi GN⁺ 11 giờ trước | 1 bình luận | Chia sẻ qua WhatsApp
  • Mức độ phản cảm xoay quanh AI và các trung tâm dữ liệu đã tăng đến mức xuất hiện cả bạo lực mang động cơ chính trị, với vụ tấn công bằng bom xăng vào nhà CEO một công ty AI và vụ nổ súng vào nhà một nghị viên thành phố ủng hộ trung tâm dữ liệu
  • Khoảng cách giữa sự lạc quan của giới chuyên gia và nhận thức của công chúng cũng ngày càng nới rộng, khi tỷ lệ đánh giá tích cực về tác động dài hạn của AI đến việc làm và nền kinh tế thấp hơn nhiều trong nhóm dân chúng nói chung
  • Các viễn cảnh tương lai cực đoan cùng yêu cầu đầu tư quy mô lớn kết hợp với tình trạng việc làm bấp bênh, chi phí sinh hoạt tăng và lo ngại gánh nặng tiền điện, khiến AI bị nhìn như thứ đang bị áp đặt lên một công chúng vốn không mong muốn nó
  • Lời hứa về năng suất vẫn chưa được chứng minh rõ ràng; nhiều doanh nghiệp không cảm nhận được cải thiện năng suất sau khi triển khai AI, và nhiều chương trình thí điểm cũng không tạo ra lợi nhuận
  • Để khôi phục niềm tin, điều quan trọng hơn các bản white paper hay hoạt động quảng bá là những hành động có thể kiểm chứng, sự minh bạch về hiệu năng thực tế, chấp nhận quy định và trách nhiệm, cùng sự tham gia của cộng đồng địa phương trong quá trình mở rộng trung tâm dữ liệu

Phản ứng dữ dội gia tăng và dấu hiệu bạo lực

  • Nhà của CEO OpenAI Sam Altman đã bị tấn công bằng bom xăng, và nghi phạm để lại một tuyên ngôn cảnh báo về mối đe dọa hiện sinh từ AI
    • Nghi phạm đã bị bắt ngay trong ngày, và nội dung liên quan được đưa trong bài của SF Standard
    • Tuyên ngôn có câu chữ nói rằng cần giết các CEO công ty AI, đồng thời chứa cách tự gọi mình là “butlerian jihadist” trên Instagram
  • Tại Indianapolis, nhà của nghị viên thành phố thuộc đảng Dân chủ địa phương Ron Gibson đã bị bắn 13 phát, và trước cửa có để lại một mẩu giấy ghi “No Data Centers”
    • Khi đó, cậu con trai 8 tuổi của ông có mặt trong nhà nhưng không bị thương
    • Gibson từ lâu đã ủng hộ dự án trung tâm dữ liệu có thể được xây trong khu vực bầu cử của mình, và nội dung liên quan được tóm lược trong PBS NewsHour
  • Cả hai vụ việc đều được mô tả là bạo lực mang động cơ chính trị, và trên mạng xã hội thậm chí còn xuất hiện những phản ứng dường như khoái chí trước điều đó

Khoảng cách nhận thức giữa công chúng và ngành

  • Báo cáo Artificial Intelligence Index 2026 của Stanford cho thấy một khoảng cách lớn giữa sự lạc quan của giới chuyên gia và nhận thức của công chúng
    • Về tác động dài hạn đối với việc làm, 73 phần trăm chuyên gia có cái nhìn tích cực; với tác động kinh tế, 69 phần trăm cũng đánh giá tích cực
    • Trong công chúng nói chung, các con số tương ứng chỉ là 23 phần trăm và 21 phần trăm, và gần hai phần ba người Mỹ cho rằng AI sẽ làm giảm việc làm trong 20 năm tới
  • Khảo sát tháng 3/2026 của Gallup cho thấy sự hoài nghi với AI trong Gen Z ngày càng mạnh hơn
    • Tỷ lệ nói rằng họ cảm thấy hào hứng với AI đã giảm từ 36 phần trăm xuống 22 phần trăm
    • Tỷ lệ nói rằng họ cảm thấy tức giận với AI tăng từ 22 phần trăm lên 31 phần trăm
  • Xu hướng này đi cùng với phản ứng coi AI không phải một công nghệ bình thường mà là một dự án chính trị của giới tinh hoa
    • Jasmine Sun tóm lược điều này như một thế giới quan xem AI là thứ bị các tỷ phú xa rời thực tế áp đặt lên một công chúng không mong muốn nó

Thông điệp của ngành và chi phí thực tế đã làm phản ứng dữ dội hơn

  • Các CEO lớn trong ngành AI từ lâu đã luân phiên nhấn mạnh những viễn cảnh tương lai cực đoan
  • Những thông điệp này va chạm với điều kiện sống bấp bênh mà công chúng bình thường đang phải chịu
  • Trong bối cảnh đó, ngành lại đồng thời đòi hỏi đầu tư khổng lồ và mở rộng trung tâm dữ liệu quy mô lớn
    • Báo cáo Stanford ghi nhận xu hướng ngành yêu cầu thu hút đầu tư liên tục ở quy mô hàng trăm tỷ đô la
    • Việc mở rộng trung tâm dữ liệu cũng đang ảnh hưởng đến hóa đơn điện tại địa phương, như Brookings đề cập
    • Tại Virginia, tâm điểm của cơn bùng nổ trung tâm dữ liệu ở Mỹ, hóa đơn điện hộ gia đình đến năm 2030 có thể tăng tới 25 phần trăm, theo Georgetown Environmental Law Review

Khoảng cách giữa lời hứa năng suất và kết quả thực tế

  • Những chi phí này chỉ có thể được chấp nhận nếu AI cho thấy lợi ích công cụ thể hoặc cải thiện công việc rõ rệt, nhưng cơ sở cho điều đó hiện vẫn còn yếu
  • Theo một bài nghiên cứu NBER tháng 2/2026, 80 phần trăm doanh nghiệp bắt đầu tích cực áp dụng AI cho biết nó không tạo ra tác động nào đến năng suất công ty
    • Con số liên quan được trích qua phần tóm tắt của Tom's Hardware
  • Một nghiên cứu của MIT năm 2025 cho rằng 95 phần trăm chương trình thí điểm AI trong doanh nghiệp hoàn toàn không tạo ra lợi nhuận
  • Ngay cả ở những lĩnh vực có kỳ vọng lớn với AI như lập trình và công việc kỹ thuật, khả năng kiểm chứng của các số liệu năng suất cũng đang bị lung lay
    • Kỹ sư machine learning Han-Chung Lee chỉ ra trong bài viết trên GitHub rằng, ngay cả khi nội bộ có các con số tích cực, chúng cũng có thể là các giá trị được tạo ra để đạt chỉ tiêu triển khai và rất khó để bên ngoài kiểm toán hiệu quả
  • Tuy vậy, xét đến việc ChatGPT là ví dụ trình diễn đại chúng đầu tiên, ra mắt vào tháng 11/2022, thì việc một công nghệ mới trải qua giai đoạn triển khai gập ghềnh tự nó vẫn là điều tự nhiên

Những điều kiện cần để khôi phục niềm tin và các giới hạn hiện tại

  • Khoảng cách giữa trải nghiệm công nghệ mà công chúng cảm nhận được và cách ngành tự nói về mình đã dẫn tới những hệ quả dễ thấy
    • Xu hướng gần một nửa số trung tâm dữ liệu dự kiến ở Mỹ trong năm 2026 bị hủy hoặc trì hoãn được nêu trong TechRadar
    • Thậm chí còn có kết quả khảo sát cho thấy ngành AI bị ghét hơn cả ICE hay Donald Trump
  • Big Tech cũng bắt đầu nhận ra những vấn đề có thể đổ lên công chúng nói chung và đưa ra một số biện pháp giảm nhẹ
    • OpenAI đã công bố Industrial Policy White Paper vào tháng 4, trong đó nêu các biện pháp như lập Public Wealth Fund, cải tổ mạng lưới an sinh xã hội và đo lường theo thời gian thực tác động của AI lên lao động
    • Microsoft trong tháng 1 đã hứa trợ giá tiện ích công cộng và giảm thiểu sử dụng nước tại các khu vực xây trung tâm dữ liệu thông qua Community-First AI Infrastructure Initiative
  • Nhưng giữa những lời hứa trong thông cáo báo chí và năng lực thực thi tại hiện trường vẫn còn một khoảng cách khác
    • Community-First Initiative của Microsoft không có cơ chế theo dõi trách nhiệm độc lập
    • White paper mới của OpenAI có vẻ như đang dịch chuyển về phía chính sách công nghệ mang tính cấp tiến hơn, nhưng Greg Brockman đã gửi hàng triệu đô la cho một SuperPAC ngăn chặn quy định AI ở cấp bang, như Fortune đưa tin
    • OpenAI cũng đang ủng hộ Senate Bill 3444 của Illinois, đạo luật được giới thiệu là theo hướng bảo vệ các công ty trước những thiệt hại quy mô lớn do mô hình AI gây ra
    • Cùng bài báo đó cho biết Anthropic phản đối dự luật này
  • Đi cùng với bài viết trên New Yorker của Ronan Farrow về Sam Altman, một mẫu hình lặp đi lặp lại cũng được làm nổi bật: công khai đưa ra lập trường ủng hộ rồi nhanh chóng đổi hướng khi điều đó trở nên có lợi cho công ty
  • Để khôi phục niềm tin, hành động bền bỉ và có thể kiểm chứng quan trọng hơn thêm một bản white paper khác
    • Cần có sự minh bạch thực sự về những gì sản phẩm thực sự làm được
    • Cần chấp nhận quy định và trách nhiệm có ý nghĩa, ngay cả khi phải trả giá về tài chính
    • Việc mở rộng trung tâm dữ liệu cần có sự tham gia dân chủ thực chất của cộng đồng địa phương
    • Nếu không, chủ nghĩa dân túy chống AI đang gia tăng và khả năng bạo lực đi kèm cũng có thể tiếp tục tăng theo

1 bình luận

 
Ý kiến trên Hacker News
  • Tôi nghĩ chỉ trích AI ít nhất phải được tách thành ba nhóm để thảo luận riêng, vì cách giải quyết của chúng khác nhau
    Thứ nhất là mất việc làm, và chuyện này tương đối đơn giản. Cần chia sẻ năng suất do AI tạo ra cho toàn xã hội, nhất là khi AI đã học từ thành quả lao động của xã hội. Cách dễ nhất có lẽ là đánh thuế việc sử dụng AI và chuyển thành UBI. Nếu mất việc mà thu nhập vẫn được duy trì, mức độ bất mãn sẽ giảm đi rất nhiều
    Thứ hai là chi phí môi trường, và cái này khó hơn. Trọng tâm là cải thiện hiệu suất và mở rộng năng lượng sạch; thuế và quy định về hiệu suất có thể là điểm khởi đầu. Công nghệ năng lượng bền vững đã có, nhưng đắt, và nếu AI tiếp tục tiêu thụ lượng điện khổng lồ thì đây là phần không thể thỏa hiệp
    Cuối cùng mới là chỗ thật sự khó. Không có câu trả lời rõ ràng cho việc nên giao bao nhiêu lao động sáng tạo cho AI, và nên đối xử thế nào với sản phẩm sáng tạo do AI tạo ra
    Một vấn đề liên quan nữa là AI có thể giả làm con người để thực hiện lừa đảo và đánh lừa trên quy mô lớn. Hệ thống ứng phó hiện nay dựa trên giả định rằng nhiều vụ lừa đảo đòi hỏi thời gian và công sức, nhưng giờ giả định đó đang sụp đổ

    • Lập luận đó trước đây cũng từng xuất hiện với tự động hóa bằng robot, nhưng đã không thành hiện thực. Thuế cũng không được thu, và lợi ích năng suất cũng không được chia sẻ. Trái lại, công việc của công ty còn bị đẩy sang khách hàng như kiểu quầy tự thanh toán
      Tôi cho rằng trung tâm dữ liệu AI phải vận hành hoàn toàn bằng nguồn điện tự phát bền vững. Chúng ta đã mất hàng chục năm để cải thiện hiệu quả điện và nước, không có lý do gì lại để vài công ty tham lam hút cạn mọi thứ đó
      Nghe có vẻ như đùa, nhưng tôi muốn AI rửa bát và gấp đồ giặt thay tôi để tôi viết sách và làm nhạc. Tôi không muốn điều ngược lại
    • Khi mất một công việc lương 60.000 USD một năm, thật khó tin rằng thu nhập cơ bản được tài trợ bằng AI có thể bù được khoản đó. Chỉ riêng mức UBI 12.000 USD mỗi năm đang được nhắc tới ở Mỹ cũng đã cần thêm 3 nghìn tỷ USD ngân sách
      Tôi không nghĩ chỉ đánh thuế các công ty AI là đủ bù mức đó, và những người nói về thu nhập cơ bản cần nghiêm túc hơn nhiều với các con số. Trông nó không giống một giải pháp thực tế
    • Từ Altman cho tới phần nào đó là cả Musk, những gương mặt đại diện của ngành AI quá thiếu thiện cảm. Chính họ đã công khai nói về thất nghiệp hàng loạt, thậm chí cả tuyệt chủng loài người, nên bất kể rủi ro thực tế ra sao thì bản thân các công ty cũng khó tránh khỏi bị ghét
    • Điều thứ tư cần xem xét là kiểm soát ảnh hưởng chính trị. Nếu để các CEO công ty AI dùng sức mạnh tài chính khổng lồ để chi phối quy định, bầu cử, an sinh xã hội, thậm chí cả đối ngoại, thì về thực chất dân chủ có thể sụp đổ
      Nếu thực sự thay thế được 50% lực lượng lao động bằng AI, ảnh hưởng của họ sẽ vượt xa sức tưởng tượng
    • Vào thời Art Deco cũng từng có tranh luận tương tự về tác động của sản xuất hàng loạt lên nghệ thuật. Người ta chia rẽ về việc các tác phẩm làm bằng phương pháp công nghiệp mới có thể đạt chất lượng ngang hàng thủ công hay không, và đến giờ chắc mỗi người vẫn sẽ có đánh giá khác nhau
      Công nghệ hiện còn xa, nhưng một ví dụ về sản xuất hàng loạt kiểu AI có thể là tự động hóa việc chuyển thể tiểu thuyết thành phim. Những thay đổi kiểu này có thể trao thêm quyền năng cho con người, cũng có thể làm chất lượng nghệ thuật giảm đi hoặc tăng lên, có thể chia rẽ xã hội hoặc ngược lại kết nối nó
      [1]: https://en.wikipedia.org/wiki/Art_Deco#Late_Art_Deco
  • Các CEO AI đã kêu suốt nhiều năm rằng AI rất đáng sợ, nó sẽ cướp việc của bạn
    “Mythos quá nguy hiểm nên không thể công bố”
    “Nếu moi được từ ChatGPT cách tiến hành khủng bố sinh học thì sẽ có thưởng”
    “AI dạng tác tử sẽ xóa sổ cả những nhóm nghề nghiệp”
    Những thông điệp đó dường như không gửi tới công chúng nói chung, mà là tín hiệu dành cho chính phủ và khách hàng doanh nghiệp lớn — những bên có nhiều tiền, muốn cắt giảm chi phí, và muốn bảo vệ hoặc mở rộng biên giới
    Việc người ta ghét AI hoàn toàn không có gì đáng ngạc nhiên. Ngay từ đầu nó hiếm khi được quảng bá như một sản phẩm vì con người

  • Ở ngoài ngành AI, xu hướng này quá rõ ràng từ lâu rồi. Các lãnh đạo ngành đã nói về xóa bỏ hàng triệu việc làm, tái cấu trúc quy mô lớn ở các nghề khác, thậm chí cả tự động hóa vũ lực gây chết người, nhưng vẫn tuyên bố sẽ tiếp tục phát triển
    Ngay cả bất ổn kinh tế gần đây và các đợt sa thải hàng loạt cũng bị giới điều hành dùng AI làm cái cớ, trong khi các công ty AI lớn thì thoải mái dùng tài sản trí tuệ để huấn luyện rồi cố nhồi AI vào mọi nơi
    Công chúng ghét AI là điều chẳng có gì lạ, và ngành này hầu như cũng chẳng cố gắng để tạo thiện cảm

    • Tôi thích góc nhìn của Roy Sutherland. Hiện tại các công ty AI đang nhắm vào cắt giảm chi phí hơn là tạo ra giá trị, và hướng đi đó vừa thoái hóa vừa phá hoại cả những thứ xung quanh
      Cuối cùng thì các CEO của những công ty này có vẻ chỉ muốn phình to doanh nghiệp của mình bất kể chi phí xã hội là bao nhiêu
    • Có cảm giác một số CEO công nghệ đã quá phấn khích nên lộ nguyên hình. Họ tỏ ra kiểu “không thích thì làm gì được”, rồi khi nhận ra mình đi quá nhanh có lẽ sẽ lập tức lùi lại
    • Ngay cả mức tăng năng suất như đã hứa và chi phí thấp như đã hứa cũng ngoài thực tế hiếm khi xuất hiện. Những người hào hứng nhất nhiều khi không phải nhân sự trực tiếp làm việc mà là quản lý cấp trung
      Trong một thị trường nơi ai cũng dùng cùng một thứ dầu rắn, đây không phải lợi thế khác biệt, mà giống như con đường trả giá đắt để nhận mức trung bình
    • Việc người trong ngành ngạc nhiên khi công chúng ghét mình lại còn đáng ngạc nhiên hơn. Bao năm nay chỉ toàn tiếp thị bằng nỗi sợ và thổi phồng, trong khi gần như chẳng cải thiện rõ rệt đời sống của người bình thường, vậy họ kỳ vọng điều gì không biết
    • Tính cách của đám AI booster cũng toàn mang cảm giác như lừa đảo và ngạo mạn nên càng khó ưa
      Từ đám booster trên X, kiểu người quản lý cấp trung, các influencer AI trên LinkedIn, cho tới những kẻ làm video giả trên Facebook, cảm giác như AI đang hút hết đúng kiểu người đó về một chỗ
  • Tôi không chắc có thật vậy không. Hôm thứ Sáu tôi nghe một bài thuyết trình ủng hộ AI ở công ty, trong đó nói rằng khi khảo sát người tham dự hội nghị AI thì 93% tỏ ra kỳ vọng với AI
    Họ nói điều đó rất nghiêm túc với biểu cảm kiểu “mọi người đều thích chó con mà”
    Trông thật sự là thiếu tự nhận thức đến mức nghiêm trọng

    • Ở các công ty tư vấn hay tập đoàn lớn có một bầu không khí là bạn phải tỏ ra quan tâm đến AI. Đơn giản là văn hóa tổ chức như vậy
    • Chỉ cần nghĩ xem người trả lời “không” trong khảo sát đó sẽ ở vào tình thế nào. Nói với sếp rằng “tôi không muốn dùng AI vì nó có vẻ có hại cho xã hội” gần như tương đương với tuyên bố rằng bạn không quan tâm đến tăng năng suất hay tăng lợi nhuận công ty
      Gần như chẳng ai muốn mang tiếng như vậy, và chính vì thế lại càng hình thành bầu không khí tất yếu rằng công nghệ này sẽ bị áp vào dù muốn hay không
    • Nếu hỏi game thủ nghĩ gì về AI thì gần như tất cả sẽ tiêu cực. Chỉ cần nhìn RAMageddon là đủ
    • Trông nó giống như đi hỏi ở triển lãm chó xem mọi người có thích chó hay không
      Trong bối cảnh thị trường hiện nay, tôi cũng tự hỏi có bao nhiêu người dám thoải mái nói với sếp hoặc ở chỗ công khai rằng “AI nghe khá là nhảm nhí”
    • Đây đơn giản là thiên lệch mẫu không đại diện
  • Nếu ngay cả các con số năng suất nội bộ cũng được dựng lên để khớp với mục tiêu triển khai nên bên ngoài khó xác minh, thì thật ra nó cũng chẳng khác mấy với thứ mà nhiều kiểu BI kiểu MBA vẫn làm
    Theo kinh nghiệm của tôi, BI thường giống ngôi nhà bằng lá bài, và trong nhiều trường hợp gần với việc tô vẽ câu chuyện cho đẹp như khi viết CV
    Cuối cùng, có nhiều lúc đơn vị cơ bản của doanh nghiệp Mỹ trông như là khả năng dựng nên một câu chuyện chính trị đủ thuyết phục

  • Trong một thời đại mà việc làm vốn đã bấp bênh, việc nói “chúng tôi sẽ xóa công việc của bạn và biến bạn thành người vô dụng” rồi vẫn mong nhận được thiện cảm từ công chúng là điều vô lý
    Lại còn không đưa ra con đường thay thế để tích lũy của cải, không giải quyết các vấn đề kinh tế như chi phí nhà ở hay y tế, mà còn làm tệ hơn sự gắn kết xã hội và giá năng lượng, thì lại càng thế
    Nếu ngành này cứ tiếp tục vui vẻ phớt lờ phản cảm của công chúng đối với tác động xã hội của AI, tôi nghĩ sẽ có một làn sóng phản ứng ngược còn mạnh hơn cả tâm lý chống điện hạt nhân sau Chernobyl

  • Nếu nhìn vào cuộc khảo sát được nhắc trong bài này, thì giữa những đối tượng được hỏi, hầu như chẳng có thứ gì được yêu thích nói chung cả. AI đúng là không được ưa, nhưng nó cũng là một phần của bầu không khí chán ghét toàn diện rộng hơn

    • Tôi cho rằng sự chán ghét toàn diện đó đơn giản phản ánh sự bất mãn và nỗi sợ về tình trạng của thế giới. Lương thì đình trệ còn giá cả leo thang, tin tức về thị trường chứng khoán thì đầy rẫy nhưng lợi ích đó lại không cảm nhận được
      Chính trị gia thì rộng tay với chiến tranh và tàn phá nhưng keo kiệt với các chương trình xã hội, còn sự trỗi dậy của internet vừa khiến người ta dễ nghi ngờ các câu chuyện cũ hơn, vừa làm việc đó khó hơn
      Trong kiểu hỗn loạn và bất an này, việc con người muốn đổ lỗi cho ai đó cũng chẳng có gì lạ
  • Ít nhất thì các bài như thế này nên thừa nhận rõ hơn về mức độ triển khai lớn trong giới lập trình viên. Nó không thể so với kiểu chỉ nhờ viết email đôi lúc; AI đã có tác động đáng kể đến phát triển phần mềm rồi
    Nếu mô tả nó như một công cụ nhỏ nhặt mới chỉ đang được một số nơi thử nghiệm thì là bỏ lỡ thực tế

    • Tác động trong phần mềm rất khó đo lường. Lên xuống thất thường và có quá nhiều biến số
      Đặc biệt, tỷ lệ áp dụng có thể là một chỉ số vô nghĩa. Vì nó có thể bị ép dùng dù thật ra chẳng giúp gì mấy, hoặc dù có giúp thì quá trình sử dụng lại khiến con người khổ sở
      Hơn nữa còn đang tích tụ cả expertise debt mà chưa ai biết về dài hạn sẽ dẫn đến điều gì
    • Nhiều lập trình viên chấp nhận công cụ này không phải vì muốn, mà để lĩnh lương
      Trong lúc đó, ngành AI vẫn đang tích cực tìm cách xóa luôn chính công việc của họ
  • Với nhiều người, AI đơn giản chỉ là tạo ảnhtạo văn bản. Và nếu chỉ xét các mục đích đó thì cũng dễ hiểu khi họ cảm thấy nó không đáng để bỏ thời gian, tiền bạc và năng lượng
    Nhưng ở những lĩnh vực ít được nhìn thấy hơn, chẳng hạn y học, AI thực sự có chỗ hữu ích. Ví dụ như phát triển thuốc, nghiên cứu và phát hiện sớm ung thư, phân tích CT và MRI; những ứng dụng này quan trọng hơn nhiều nhưng lại ít được nhắc đến
    Nếu chỉ nhìn AI như một khối đơn nhất, ta có nguy cơ vứt bỏ luôn cả phần tốt

    • Người ta cũng biết những ứng dụng y tế đó. Chỉ là vì có quá nhiều ứng dụng tiêu cực áp đảo, nên việc tập trung vào chúng cũng không có gì lạ
      Nói rằng ứng dụng y tế quan trọng hơn cũng hơi lạc hướng. Việc chữa lành cho ai đó dĩ nhiên quan trọng hơn làm hỏng cuộc đời họ, nhưng điều đó không có nghĩa là các tác hại khác của AI sẽ được xóa nhòa
      Tiêu cực với AI không có nghĩa là muốn xóa luôn cả những mặt tích cực
    • Đây là vấn đề góc nhìn. Có sự khác biệt rất lớn giữa việc bán một con dao như dụng cụ thái hành và tiếp thị nó như vũ khí để giết hàng xóm
      AI đang được chính người trong ngành rao bán công khai như công cụ thay thế công việc của bạn. Nếu vậy thì hoặc là họ tiếp thị cực kỳ tệ, hoặc là lợi ích ở các ngành khác quá nhỏ hoặc không tạo được giá trị cho cổ đông
    • Nhiều lúc nó nghe như kiểu ngụy biện “hãy nghĩ đến bọn trẻ
      Khi nào AI thật sự tạo ra tiến bộ có ý nghĩa trong những lĩnh vực đó thì lúc ấy hãy bàn cho đúng. Những ứng viên lớn nhất cho đột phá y học của thế kỷ 21 như mRNA hay GLP-1, ít nhất theo tôi biết, không phải là những trường hợp LLM đóng vai trò cốt lõi
      Trước khi có thành quả thực sự, lập luận này gần giống fanfic; và nói lạnh lùng hơn, giữa cảnh nghề nghiệp bị cướp mất, độ tin cậy thông tin sụp đổ, mọi nơi ngập trong slop, thì sống lâu hơn đơn thuần còn có ý nghĩa gì nữa. Đây không phải tưởng tượng tương lai, mà là thiệt hại đã xảy ra rồi
    • Hiện tại AI không được bán như công cụ giúp bạn hay cấp dưới làm việc tốt hơn, mà là công cụ thay cấp dưới để nâng lợi nhuận theo quý
      Câu chuyện doanh thu hàng nghìn tỷ USD xuất phát ngay từ đó
  • Theo những người ngoài giới công nghệ mà tôi trò chuyện, một phần lớn công chúng ghét AI. Thật ra điều đó còn có vẻ là phán đoán hợp lý theo lẽ thường
    Cá nhân tôi thấy gói Gemini Ultra đáng tiền, và cũng thấy vui, thấy kích thích trí tuệ khi dùng API mạnh ở AntiGravity hoặc các dòng Claude, Gemini App, NotebookLM
    Nhưng nếu hỏi tôi có thể biện minh cho các chi phí xã hội như chi phí trung tâm dữ liệu hay khả năng chính phủ Mỹ giải cứu các tập đoàn AI lớn hay không, thì tôi không làm được
    Ngược lại, có vẻ Trung Quốc đang vượt lên trước chúng ta. Chiến lược chiến thắng dường như là tạo ra AI rẻ hơn, và GLM-5.1 cùng Deepseek v4 hiệu quả đáng ngạc nhiên so với chi phí suy luận thấp hơn rất nhiều