Một dự án có tên “colleague.skill” đang lan truyền trong giới công sở Trung Quốc. Đây là công cụ AI dùng dấu vết kỹ thuật số của một nhân viên như lịch sử chat, email, tài liệu cùng với các mô tả trong prompt để tạo thành một tác nhân AI (AI Agent) với kỹ năng tương tự.
“Colleague.skill” được chia sẻ miễn phí trên GitHub bởi một người Trung Quốc có biệt danh titanwings. Đầu tháng 4, dự án được 2.000 lượt đánh dấu sao trên Github, tương tự nút like trên mạng xã hội. Đến 9/4, con số này đạt gần 11.000.
Dự án được mô tả giúp mọi người hoàn thiện các công việc mà đồng nghiệp, đối tác nghỉ việc để lại, hoặc giúp nhân viên dễ tiếp quản từ người tiền nhiệm. Dù vậy, một số lo ngại công cụ có thể được các “sếp” tận dụng để tạo AI Agent thay thế lực lượng lao động, trong bối cảnh nhiều công ty Trung Quốc yêu cầu nhân viên lưu lại chi tiết công việc, từ quy trình làm việc, ra quyết định đến quá trình giao tiếp.
“Colleague.skill” gây lo ngại vì có thể tạo ra bản sao kỹ thuật số của một người nơi công sở khi chưa cho phép. Trên mạng xã hội Trung Quốc, điều này được gọi là “chưng cất kỹ năng”, ám chỉ việc biến con người thành một bộ kỹ năng để lưu trữ và sử dụng.
Ngày 3/4, nhà sáng tạo nội dung Deng Xiaoxian đăng video phản đối “chưng cất kỹ năng” và chia sẻ công cụ “anti-distillation skill” (kỹ thuật chống chưng cất).
“Không ai muốn bị biến thành một tệp kỹ năng rồi mất việc. Vậy nên tôi tạo ra cái này”, cô nói. “Anti-distillation skill” lấy tệp kỹ năng – dữ liệu chi tiết công việc và giao tiếp mà nhiều nhân viên công sở ở Trung Quốc bị yêu cầu nộp cho cấp quản lý – rồi xử lý để biến thông tin này thành vô giá trị.
Tệp kỹ năng sau khi xử lý sẽ loại bỏ hoặc thay thế các thông tin quan trọng như kinh nghiệm khi ra quyết định, khả năng phán đoán theo ngữ cảnh và các tri thức về công việc – những thông tin AI sẽ tập trung vào để hiểu cách làm việc của một người.
“Anti-distillation.skill” tạo ra hai phiên bản đầu ra. Một bản “sạch” để nộp với cấu trúc chuyên nghiệp, cố tình mơ hồ ở những chỗ quan trọng, và một bản sao lưu riêng tư với tri thức thật để người dùng có thể tự lưu trữ.
Deng Xiaoxian giải thích, phiên bản làm sạch có ba mức độ: nhẹ, trung bình và nặng. Mức nhẹ dành cho những công ty kiểm tra kỹ. Mức nặng dành cho môi trường mà cấp quản lý chỉ muốn hoàn thành thủ tục. “Nếu công ty của bạn chỉ làm cho có, chỉ kiểm tra xem bạn có nộp hay chưa thôi, hãy dùng mức làm sạch dữ liệu nặng”, Deng nói.
Công cụ này cũng đang lan truyền mạnh trên GitHub những ngày qua, “đối đầu với “colleague.skill” và cho thấy giới công sở đang quan tâm và bắt đầu tìm cách chống lại quá trình trích xuất tri thức.
Nỗi sợ bị AI thay thế đang phổ biến trong lực lượng lao động Trung Quốc. Chủ đề #AIAnxiety (lo ngại về AI) trên nền tảng Xiaohongshu đã thu hút khoảng 2,6 triệu lượt xem. Người dùng chia sẻ những lo lắng như: “Cố gắng theo kịp AI còn mệt hơn cả công việc”, hay “Sếp tôi yêu cầu tôi viết mã AI để thay thế một số nhân viên, bao giờ sẽ đến lượt tôi?”.
“Cảm giác như đang chơi Squid Game vậy, bạn có thể bị loại bất cứ lúc nào”, Lambert Li, nhân viên văn phòng ở Thượng Hải, nói với Rest of World. Li cho biết công ty của mình đã sa thải 30% lực lượng lao động năm 2025, trong đó có những người không thích nghi đủ nhanh với AI.
Theo phân tích của Đại học Bắc Kinh dựa trên hơn một triệu tin tuyển dụng, nhu cầu tìm người ở các vị trí có thể bị AI thay thế như lập trình, biên tập, bán hàng đã giảm mạnh ở Trung Quốc trong giai đoạn 2018-2024.
Trước đó vào tháng 3, AI được đề cập là nguyên nhân hàng đầu gây sa thải ở Mỹ, chiếm một phần tư trong hơn 60.000 trường hợp cắt giảm nhân sự được công bố. Trên toàn cầu, theo khảo sát của Đại học Duke và Cục Dự trữ Liên bang Mỹ trên 750 giám đốc tài chính (CFO), số vụ sa thải được gán cho AI trong năm 2026 được dự báo cao gấp 9 lần so với 2025.
Tuy nhiên, không phải mọi vụ “sa thải vì AI” đều thực sự liên quan đến AI, tức một số trong đó là những đợt điều chỉnh nhân sự vì những lý do khác, nhưng vẫn được gán cho công nghệ này. Ngoài ra, năng lực phán đoán, xác định ngữ cảnh và trực giác là những yếu tố mà đến nay AI vẫn khó sao chép.
Trước đây, các công cụ AI tạo ảnh dù rất mạnh về hình ảnh nhưng lại gặp khó khăn khi xử lý chữ. Những lỗi như sai chính tả, biến dạng hoặc khó đọc vẫn xuất hiện khá phổ biến. Tuy nhiên với các cải tiến gần đây của ChatGPT, đặc biệt là khả năng hiểu yêu cầu tốt hơn và kiểm soát chi tiết khi tạo ảnh, vấn đề này đang dần được giải quyết.
Một trong những lý do cốt lõi khiến AI tạo ảnh gặp khó với chữ nằm ở cách các mô hình này hoạt động. Thay vì “đọc” và hiểu chữ như con người, chúng xử lý chữ như một phần của hình ảnh, tương tự màu sắc hay đường nét. Điều này khiến các ký tự dễ bị biến dạng, sai chính tả hoặc thậm chí trở thành những chuỗi vô nghĩa.
Trong lĩnh vực thị giác máy tính, các mô hình tạo ảnh được huấn luyện để tái tạo hình ảnh dựa trên xác suất và các mẫu dữ liệu, chứ không nhằm đảm bảo độ chính xác tuyệt đối của từng ký tự. Trong khi đó chữ lại là yếu tố đòi hỏi độ chính xác gần như tuyệt đối, chỉ cần sai một ký tự cũng có thể làm thay đổi hoàn toàn ý nghĩa.
Ngoài ra dữ liệu huấn luyện cũng là một rào cản. Phần lớn hình ảnh trong các bộ dữ liệu phổ biến không tập trung vào chữ, hoặc chữ xuất hiện với kích thước nhỏ, mờ và không rõ ràng. Điều này khiến AI không “học” đủ tốt cách hiển thị văn bản trong ảnh.
Chính những yếu tố này đã khiến việc tạo chữ trở thành điểm yếu kéo dài của AI tạo ảnh, bất chấp khả năng tái hiện hình ảnh ngày càng chân thực.
Việc OpenAI công bố các cải tiến mới trên ChatGPT cho thấy hãng đang tập trung khắc phục hạn chế về chữ trong ảnh, một trong những điểm yếu tồn tại lâu nay của AI tạo ảnh. Nếu trước đây các ký tự thường bị méo, sai hoặc khó đọc, thì nay kết quả đầu ra đã trở nên rõ ràng và dễ nhận diện hơn, đặc biệt trong các nội dung như poster, banner hay hình minh họa có chứa chữ.
Mô hình mới có khả năng bám sát yêu cầu của người dùng tốt hơn, qua đó cải thiện độ chính xác của nội dung trong ảnh. Việc kiểm soát chi tiết được tăng cường giúp hạn chế lỗi sai và đảm bảo các yếu tố trong ảnh được thể hiện đúng theo mô tả.
Những thay đổi này đặc biệt hữu ích trong các tình huống sử dụng thực tế. Khi người dùng cần tạo hình ảnh có nội dung cụ thể như tiêu đề, khẩu hiệu hoặc thông tin minh họa, kết quả đầu ra có thể đáp ứng yêu cầu rõ ràng hơn, thay vì chỉ mang tính minh họa như trước.
Những cải thiện này không chỉ mang ý nghĩa kỹ thuật, mà còn mở rộng đáng kể phạm vi ứng dụng thực tế. Từ việc tạo nội dung mạng xã hội, thiết kế hình ảnh đơn giản đến minh họa thông tin, người dùng giờ đây có thể kỳ vọng vào các sản phẩm do AI tạo ra không chỉ đẹp về hình mà còn rõ ràng về nội dung chữ.
Đang nhắn tin trên Facebook, cuộc trò chuyện của anh Nguyễn Tuấn Minh (Bạch Mai, Hà Nội) bất ngờ bị gián đoạn khi Messenger yêu cầu nhập mã PIN. "Tôi gõ đúng nhưng ứng dụng cứ quay vòng, không thể vào đoạn chat cũ", anh nói, cho biết đã thử lại nhiều lần nhưng không thành công.
Từ nhiều người phản ánh gặp tình trạng tương tự. "Sự cố với Messenger khiến tôi phải chuyển qua Zalo để trao đổi với bạn", Nguyễn Khánh (Cầu Giấy, Hà Nội) cho biết.
Dữ liệu từ nền tảng chuyên theo dõi và phát hiện sự cố Downdetector cho thấy lượng báo lỗi liên quan đến Messenger tăng mạnh từ 22h ngày 15/4 đến rạng sáng 16/4. Vấn đề xảy ra ở diện rộng, không chỉ ở Việt Nma mà còn ở một số nước khác
Lỗi đồng bộ lịch sử chat xảy ra chủ yếu với người dùng máy tính. Khi mở Messenger, hệ thống hiển thị thông báo nhập mã PIN để khôi phục tin nhắn còn thiếu. Tuy nhiên, sau đó ứng dụng dừng ở trạng thái "đang xác minh". Một số chia sẻ cách khắc phục tạm thời là xóa cookie và dữ liệu trình duyệt, sau đó đăng nhập lại Facebook.
Mã PIN là một phần của tính năng bảo mật trên Messenger, được Meta triển khai từ cuối 2023, đi kèm cơ chế mã hóa đầu cuối. Khi người dùng bật đồng bộ lịch sử trò chuyện giữa các thiết bị, dữ liệu tin nhắn được mã hóa và lưu trữ, chỉ có thể khôi phục bằng mã PIN hoặc các phương thức xác thực đã thiết lập.
Sau khoảng ba tiếng, Messenger đã trở lại hoạt động bình thường nhưng chưa ổn định. Meta chưa đưa ra thông tin chính thức về nguyên nhân sự cố.
Trong hơn một thập kỷ qua, Apple và Samsung đã có những cuộc đối đầu căng thẳng liên quan đến bằng sáng chế, quyền thiết kế và thị phần. Giờ đây, Apple đang cố tiếp cận dữ liệu nội bộ của Samsung để chứng minh iPhone không thống trị thị trường, động thái vấp phải rào cản pháp lý từ Hàn Quốc.
Vào tháng 3.2024, Bộ Tư pháp Mỹ (DOJ) đệ đơn kiện Apple, cùng với sự hỗ trợ của một liên minh các tiểu bang. Họ cáo buộc Apple sử dụng các tính năng của iPhone, quy tắc của App Store và các hạn chế đối với ứng dụng của bên thứ ba để bóp nghẹt cạnh tranh và củng cố thế độc quyền.
Để chống lại cáo buộc, Apple cho rằng các tài liệu nội bộ của Samsung có thể chứng minh tần suất người dùng chuyển từ iPhone sang Android và mức độ cạnh tranh thực sự trên thị trường smartphone. Chi tiết này sẽ giúp chính sách của Apple ít bị chỉ trích hơn.
Apple đã nhờ đến chi nhánh của Samsung tại Mỹ trong việc chứng minh lập luận của mình, nhưng Samsung chỉ đáp lại rằng dữ liệu liên quan nằm ở Hàn Quốc. Để tiếp cận thông tin này, Apple đã đệ đơn theo Công ước La Hay về thu thập chứng cứ ở nước ngoài, cho phép các tòa án Mỹ yêu cầu bằng chứng từ các thực thể nước ngoài. Tuy nhiên, ngay cả khi tòa án Mỹ chấp thuận, yêu cầu vẫn cần phải được phê duyệt bởi tòa án Hàn Quốc, nơi có quy trình riêng để bác bỏ.
Tóm lại, Apple đang theo đuổi Samsung qua các kênh pháp lý quốc tế nhằm tìm kiếm bằng chứng cho thấy hoạt động của họ không nhằm độc quyền trên thị trường. Cuộc chiến pháp lý này không chỉ là một phần trong cuộc cạnh tranh giữa hai gã khổng lồ công nghệ mà còn phản ánh những thách thức trong việc duy trì sự cạnh tranh trong ngành công nghiệp smartphone.
