Thị trường iPhone 17 hạ nhiệt sau nửa năm

Trong năm cuối tại Đại học Yale, Amanda biết rằng nhiều bạn cùng lớp sử dụng chatbot để viết luận và làm bài tập về nhà. Tuy nhiên, cô chỉ nhận ra điều kỳ lạ khi thảo luận nhóm: các bạn đưa ra những luận điểm và lập luận trau chuốt kỹ lưỡng, nhưng kết quả thu "nhạt nhẽo, thiếu sức sống" ở nhiều chủ đề khác nhau.

"Trong buổi học, tôi thấy cảnh tượng quen thuộc. Khi giảng viên yêu cầu sinh viên suy nghĩ một câu hỏi, những người bạn bên cạnh liền gõ lia lịa vào laptop đang mở sẵn", Amanda nói với CNN, yêu cầu dùng biệt danh để tránh rắc rối.

"Bây giờ, ai cũng thảo luận na ná nhau", cô cho biết. "Hồi năm nhất, các cuộc tranh luận diễn ra rôm rả, không mạch lạc nhưng ai cũng đóng góp một điều gì đó mới mẻ, dựa vào ý kiến của nhau, tiếp cận từ nhiều góc độ và đưa ra nhận xét khác biệt".

Thực tế, theo bài báo được công bố vào tháng 3 trên tạp chí Trends in Cognitive Sciences, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang "hệ thống hóa" cách diễn đạt và tư duy của con người trên ba khía cạnh: ngôn ngữ, quan điểm và lý luận.

Trong môi trường giáo dục, sinh viên, giảng viên cho biết họ đang thấy những ảnh hưởng của xu hướng đó trong lớp học. Và điều đó khiến nhiều sinh viên nói chuyện với quan điểm như nhau.

Tác động

Jessica, sinh viên năm cuối tại Đại học Yale, nói cô sử dụng AI mỗi ngày khi lên lớp. "Vào đầu giờ học, bạn có thể thấy từng người đưa file PDF vào chatbot", cô cho biết.

Theo Jessica, việc AI diễn đạt rõ ý là yếu tố cần thiết đối với cô - người thường gặp khó khăn khi muốn chuyển suy nghĩ thành lời. "Tôi muốn bình luận, tôi có ý tưởng, nhưng tôi không biết làm thế nào để nói câu đó một cách mạch lạc", cô nói. "Vì thế, tôi nhờ một chatbot làm cho câu nói của mình mạch lạc hơn".

Giáo sư Thomas Chatterton Williams tại Trung tâm Hannah Arendt thuộc trường Cao đẳng Bard, chứng kiến tác động từ quyết định sử dụng AI của sinh viên theo nhiều hướng khác nhau. "Việc dựa vào AI đã giúp nâng cao chất lượng thảo luận trên lớp, nhất là ở khóa học có khái niệm khó", ông nói. "Nhưng công nghệ này cũng có xu hướng làm giảm đi những suy nghĩ kỳ lạ, độc đáo và mới mẻ hơn".

Theo ông, điều lo ngại là nhiều người trẻ tài năng sẽ không có được tiếng nói riêng. Thậm chí, một lượng đáng kể trong số họ sẽ không thực sự hiểu được giá trị của việc viết lách và sở hữu quan điểm.

Jessica thừa nhận cô thấy mình trở nên lười biếng hơn kể từ khi bắt đầu sử dụng chatbot trong học tập. "Dường như tinh thần tự học, tự làm việc của tôi đã hoàn toàn biến mất", cô chia sẻ.

Về vấn đề AI khiến giọng điệu của sinh viên nghe na ná nhau, Zhivar Sourati, nghiên cứu sinh tiến sĩ tại Đại học Nam California, cho rằng các mô hình ngôn ngữ lớn được huấn luyện để dự đoán từ tiếp theo có khả năng xuất hiện cao nhất dựa trên nội dung đã xuất hiện trước đó. Do đó câu trả lời "phản ánh một lát cắt hẹp và méo mó về trải nghiệm của con người, sự thu hẹp không gian khái niệm mà các mô hình sử dụng để viết, nói và suy luận".

Dẫn một nghiên cứu đang thực hiện cùng nhóm cộng sự, Sourati giải thích rằng sự đồng nhất hóa do AI diễn ra trên ba chiều: ngôn ngữ, quan điểm và chiến lược lập luận. Các mô hình AI có xu hướng tái tạo những gì gọi là quan điểm WEIRD (phương Tây hóa - có học thức - công nghiệp hóa - giàu có - dân chủ). Hệ quả là, AI sẽ ưu tiên WEIRD "đúng đắn hơn về mặt xã hội", làm lu mờ các quan điểm khác.

"Khi một người hoặc một nhóm tương tác nhiều lần với hệ thống AI, họ bị giảm khả năng sáng tạo so với khi không có sự hỗ trợ của AI", Sourati viết trên blog.

Hiện tượng "san bằng" làm dấy lên những lo ngại trong các cơ sở giáo dục ở mọi cấp độ khi ứng dụng AI. Morteza Dehghani, giáo sư tâm lý học và khoa học máy tính tại Đại học Nam California, thành viên nhóm nghiên cứu, cho biết xu hướng này khiến mọi người "đánh mất sự đa dạng" trong cách nghĩ, lười biếng về mặt trí tuệ, gây ảnh hưởng lớn đến xã hội con người trong tương lai.

Daniel Buck, nhà nghiên cứu tại Viện Doanh nghiệp Mỹ từng là giáo viên tiếng Anh, lo ngại học sinh đang "né tránh" nhận thức khi tham gia thảo luận trên lớp và hoàn thành bài tập về nhà. "Rất nhiều kiến thức cần được học hỏi từ chi tiết nhỏ nhặt và nhàm chán hay từ những khó khăn", Buck nói. "Sinh viên chỉ ghi nhớ những gì họ thực sự dành thời gian một cách có ý thức. Nếu giao phó cho AI, họ chỉ có thể tái hiện lại một luận điểm, không thể xây dựng kỹ năng cho riêng mình".

Nhà nghiên cứu này lo ngại sinh viên nếu quá phụ thuộc vào AI sẽ tốt nghiệp mà không xây dựng được mối quan hệ với các giáo sư, cũng như thói quen làm việc trí óc bền bỉ. Nghĩa là, họ sẽ gặp khó khăn trong giải quyết vấn đề trong thế giới thực khi ra trường.

Vấn đề còn liên quan đến gian lận trong thi cử. Năm ngoái, nạn dùng AI để gian lận xảy ra ở nhiều đại học hàng đầu Hàn Quốc, như Đại học Yonsei, Đại học Quốc gia Seoul, Đại học Korea... gây tranh cãi và đặt ra thách thức về về dạy và học trong kỷ nguyên công nghệ, theo Korea Herald.

Ứng phó

Theo giáo sư triết học Sun-Joo Shin của Đại học Yale, việc kiểm soát và định hướng sử dụng AI cho học sinh là "nhiệm vụ lớn đối với bất kỳ ai tham gia giảng dạy". Bà nhấn mạnh, giáo viên/giảng viên phải liên tục tìm tòi các phương pháp để đảm bảo sinh viên tiếp tục tư duy phản biện và sáng tạo trong thời đại trí tuệ nhân tạo.

"Tôi muốn sinh viên của mình hiểu nội dung bài học - thứ vốn không thay đổi trước và sau khi trí tuệ nhân tạo xuất hiện", bà nói. "Tôi muốn họ sử dụng công cụ thú vị này để có lợi cho mình, không phải trở thành nạn nhân của nó".

Đại học Yale hiện đưa ra hướng dẫn về sử dụng AI cho sinh viên và giảng viên trên website. Trường khuyến khích tất cả giảng viên điều chỉnh giáo án phù hợp với khóa học và mục tiêu học tập cụ thể của sinh viên thay vì cần đến công cụ phát hiện gian lận. Bên cạnh đó, họ có thể kiểm soát bài học trên lớp thông qua các bài kiểm tra đột xuất.

Danny Liu, giáo sư công nghệ giáo dục tại Đại học Sydney, cho rằng không nên cấm AI trong lớp. "Thay vì trừng phạt, nên dạy sinh viên cách sử dụng đúng đắn. Chúng tôi muốn xác minh liệu sinh viên có đang học hay không, chứ không phải liệu họ có gian lận hay không", Liu nói với ABC cuối năm ngoái.

Các nhà giáo dục nhấn mạnh, họ có thể tìm cách khắc phục việc sinh viên sử dụng AI trong các bài đánh giá. Tuy nhiên, điều quan trọng không kém là học sinh cần chủ động hạn chế phụ thuộc vào AI trong quá trình học tập.

Basil Ghezzi, sinh viên năm nhất tại trường Bard College, cho biết bản thân chủ động tránh xa AI trong học tập, một phần vì công nghệ này tiêu tốn tài nguyên và gây hại cho môi trường. Tuy nhiên, phần lớn nằm ở cách AI đã tạo ra "những người bạn rập khuôn" xung quanh.

"Hãy nói chuyện với thầy cô giáo, nói chuyện với giáo sư, nói chuyện với những người xung quanh", Ghezzi nói về cách bản thân không bị AI cám dỗ. "Hãy tạo cuộc trò chuyện ý nghĩa với những người trong cuộc sống của bạn".

GS Dehghani hy vọng nhiều công ty sẽ đầu tư vào mô hình AI có thể phản ánh sự đa dạng về tư duy trong xã hội. Tuy nhiên, hiện tại, ông cho rằng mọi người nên hạn chế dùng AI trong việc tạo ý tưởng hoặc để suy luận trong học tập. "Các mô hình AI nên là cộng tác viên, không phải người đại diện chúng ta làm mọi việc", Dehghani nói thêm.

Bảo Lâm tổng hợp
Nỗi sợ siêu AI của một số sinh viên Harvard, MIT

Jensen Huang: 'Sẽ chọn khoa học vật lý nếu là sinh viên'

Nạn sinh viên 'ma' tạo bằng AI khiến đại học Mỹ đau đầu

Tin Gốc: https://vnexpress.net/ai-dang-khien-sinh-vien-na-na-nhau-the-nao-5060802.html

OpenAI vừa công bố GPT-5.5, phiên bản mới của mô hình trí tuệ nhân tạo với nhiều nâng cấp đáng chú ý về khả năng xử lý công việc thực tế. Theo hãng, đây là phiên bản "thông minh và trực quan nhất" từ trước đến nay, không chỉ dừng ở việc trả lời câu hỏi mà còn hướng tới hỗ trợ thực hiện các tác vụ phức tạp.

Sự ra mắt GPT-5.5 diễn ra trong bối cảnh các tập đoàn công nghệ tăng tốc cuộc đua AI, đặc biệt tập trung vào khả năng ứng dụng trực tiếp vào công việc, thay vì chỉ phục vụ nhu cầu tra cứu thông tin.

Theo tìm hiểu của Tuổi Trẻ Online, GPT-5.5 được thiết kế để xử lý các yêu cầu theo dạng "đầu bài lớn". Thay vì người dùng phải chia nhỏ thành nhiều bước, mô hình có thể tự phân tích, lập kế hoạch và xử lý cho đến khi hoàn tất.

Trong lĩnh vực lập trình, đây là thay đổi rõ nhất khi GPT-5.5 không chỉ tạo mã theo yêu cầu, mà còn có thể rà soát lỗi, điều chỉnh logic và hoàn thiện chương trình trong cùng một quá trình.

Chẳng hạn khi một lập trình viên yêu cầu xây dựng một trang web đơn giản, mô hình không chỉ viết phần giao diện mà còn có thể kiểm tra lỗi hiển thị, sửa các đoạn mã sai và hoàn thiện chức năng mà không cần chỉnh sửa nhiều lần. Điều này giúp rút ngắn đáng kể thời gian xử lý, đặc biệt với các dự án phức tạp vốn cần nhiều bước kiểm tra và chỉnh sửa.

Một điểm đáng chú ý khác là khả năng duy trì mạch xử lý. Hiểu đơn giản, khi làm việc với các yêu cầu dài hoặc nhiều bước như viết một chương trình, sau đó tiếp tục chỉnh sửa và bổ sung tính năng, mô hình vẫn giữ được logic xuyên suốt, hạn chế tình trạng "lệch hướng" từng xảy ra ở các phiên bản trước. Điều này đặc biệt quan trọng trong các tác vụ kỹ thuật, nơi chỉ cần sai một bước nhỏ cũng có thể ảnh hưởng đến toàn bộ kết quả.

Bên cạnh đó, OpenAI cho biết GPT-5.5 được tối ưu về hiệu suất. Mô hình có thể đạt độ chính xác cao hơn trong khi sử dụng ít tài nguyên tính toán hơn. Với người dùng phổ thông, điều này có thể hiểu là hệ thống phản hồi nhanh hơn, ít bị chậm hoặc "treo" khi xử lý yêu cầu dài, đồng thời giúp giảm chi phí khi sử dụng trong môi trường doanh nghiệp.

Theo một số phân tích, GPT-5.5 cũng cho thấy cải thiện rõ trong các bài kiểm tra liên quan đến lập trình và xử lý logic. Ví dụ, khi được yêu cầu giải một bài toán nhiều bước hoặc xử lý dữ liệu từ bảng tính, mô hình có thể tự phân tích từng phần và đưa ra kết quả hoàn chỉnh, thay vì chỉ trả lời từng câu hỏi nhỏ như trước. Điều này giúp người dùng tiết kiệm thời gian và giảm số lần phải nhập lại yêu cầu.

Không chỉ dừng ở nâng cấp kỹ thuật, GPT-5.5 còn nằm trong chiến lược lớn hơn của OpenAI nhằm xây dựng nền tảng AI tích hợp nhiều chức năng trong cùng một hệ thống, thường được gọi là "siêu ứng dụng AI".

Theo định hướng này, các công cụ như trò chuyện, viết nội dung, lập trình và xử lý dữ liệu được tích hợp trong một môi trường duy nhất. Người dùng không cần chuyển đổi giữa nhiều ứng dụng, mà có thể thực hiện toàn bộ công việc trên cùng một nền tảng.

OpenAI đang từng bước hiện thực hóa mục tiêu này, với GPT-5.5 đóng vai trò trung tâm. Mô hình không chỉ xử lý thông tin mà còn có thể điều phối các tác vụ, hỗ trợ người dùng hoàn thành công việc một cách liền mạch.

Một điểm đáng chú ý là khả năng làm việc xuyên suốt nhiều công cụ. GPT-5.5 có thể kết hợp dữ liệu, xử lý nội dung và đưa ra kết quả trong cùng một quy trình, thay vì tách rời từng chức năng như trước. Điều này cho thấy AI đang dần chuyển từ vai trò hỗ trợ sang tham gia trực tiếp vào quá trình làm việc.

Tuy nhiên, hướng đi này cũng đặt ra không ít thách thức. Khi nhiều chức năng được tích hợp trong một hệ thống, yêu cầu về độ chính xác, tính ổn định và bảo mật cũng tăng lên. Việc đảm bảo mô hình vận hành nhất quán trong nhiều tình huống khác nhau là yếu tố then chốt để triển khai ở quy mô lớn.

Dù vậy, việc GPT-5.5 đã được triển khai cho nhiều nhóm người dùng, từ cá nhân đến doanh nghiệp, cho thấy OpenAI đang tiến gần hơn tới mục tiêu đưa AI trở thành công cụ làm việc phổ biến. Thay vì chỉ là trợ lý hỏi đáp, mô hình đang dần trở thành hệ thống có thể tham gia trực tiếp vào các quy trình công việc hằng ngày.

Tin Gốc: Tuổi Trẻ

Theo nhà phân tích công nghệ Tim Culpan, nhu cầu mạnh mẽ đối với MacBook Neo đã vượt xa kỳ vọng ban đầu, làm ảnh hưởng đến kế hoạch phát triển thế hệ tiếp theo của Apple.

Trong bài viết gần đây, Culpan trích dẫn nguồn tin từ chuỗi cung ứng châu Á cho biết Apple dự kiến sẽ ra mắt MacBook Neo mới vào năm 2027, với những cải tiến đáng kể về hiệu năng và bộ nhớ. Cụ thể, thế hệ tiếp theo sẽ được trang bị chip A19 Pro, tương tự chip được sử dụng trên iPhone 17 Pro mới nhất, cùng với dung lượng RAM tăng từ 8 GB lên 12 GB.

Mặc dù có sự nâng cấp về chip xử lý, Apple có thể vẫn duy trì cách tiếp cận thận trọng đối với đồ họa. Theo báo cáo từ MacRumors, Culpan cho rằng công ty sẽ sử dụng một phiên bản "chọn lọc" của chip, có thể chỉ đi kèm GPU 5 nhân, nhằm tập trung vào hiệu quả và khả năng đa nhiệm hơn là cải tiến đáng kể về hình ảnh.

Trước đó, mặc dù chỉ đi kèm phiên bản chọn lọc của A18 Pro, nhưng nhu cầu dành cho MacBook Neo ở mức cao và trở thành một thách thức bất ngờ cho Apple. Ngay cả khi mẫu máy này được cắt giảm nhiều thành phần để duy trì tỉ suất lợi nhuận cao cho công ty, nhu cầu tăng cao và lượng hàng tồn kho thấp khiến Apple không đáp ứng được yêu cầu của khách hàng.

Cũng theo Culpan, trong khi Apple đã lên kế hoạch ra mắt phiên bản MacBook Neo mới sử dụng chip A19 Pro, nhưng sự thành công của mẫu hiện tại có thể khiến công ty thúc đẩy tiến độ. Tuy nhiên, việc chuyển sang chip mới hơn có thể làm tăng chi phí sản xuất, đặt ra câu hỏi về giá cả của thế hệ tiếp theo.

Hiện tại, MacBook Neo vẫn được xem là một phần quan trọng trong chiến lược của Apple nhằm thu hút người dùng mới đến với hệ sinh thái macOS, đặc biệt trong phân khúc giá thấp, đồng thời đảm bảo những cải tiến theo kịp sự phát triển của công nghệ.

Tin Gốc: Thanh Niên