Một ngày nọ, sau khi hoàn thành việc chế tạo chiếc máy tính nhanh nhất thế giới, kỹ sư nhận ra rằng “ngữ pháp tiếng Anh được điều khiển bởi các quy tắc gần như toán học trong sự nghiêm ngặt của chúng.” Anh chế tạo ra một chiếc máy viết tiểu thuyết có thể sản xuất một câu chuyện ngắn năm nghìn từ trong 30 giây; một cuốn tiểu thuyết mất mười lăm phút và yêu cầu người vận hành điều khiển các cần gạt và bàn đạp chân, giống như lái xe hoặc chơi đàn organ, để điều chỉnh mức độ hài hước và cảm xúc. Những cuốn tiểu thuyết được tạo ra trở nên phổ biến đến mức, trong vòng một năm, một nửa số tiểu thuyết xuất bản bằng tiếng Anh là sản phẩm của phát minh của người kỹ sư.
Có điều gì về nghệ thuật khiến chúng ta nghĩ rằng nó không thể được tạo ra chỉ bằng cách nhấn nút, như trong trí tưởng tượng của Dahl?
Hiện tại, các tác phẩm văn học được tạo ra bởi các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT rất tệ, nhưng người ta có thể tưởng tượng rằng các chương trình như vậy có thể cải thiện trong tương lai. Chúng có thể tốt đến mức nào? Chúng có thể giỏi hơn con người trong việc viết tiểu thuyết—hoặc tạo ra tranh hoặc phim—giống như máy tính giỏi hơn trong việc cộng và trừ?
Nghệ thuật nổi tiếng là khó định nghĩa, và sự khác biệt giữa nghệ thuật tốt và nghệ thuật xấu cũng vậy. Nhưng hãy để tôi đưa ra một khái quát: nghệ thuật là thứ được tạo ra từ việc đưa ra rất nhiều lựa chọn. Điều này có thể dễ dàng giải thích nhất nếu chúng ta sử dụng việc viết tiểu thuyết làm ví dụ. Khi bạn viết tiểu thuyết, bạn—có ý thức hoặc vô thức—đưa ra lựa chọn về gần như từng từ bạn gõ; để đơn giản hóa, chúng ta có thể tưởng tượng rằng một câu chuyện ngắn mười nghìn từ yêu cầu khoảng mười nghìn lựa chọn. Khi bạn cung cấp cho một chương trình A.I. tạo sinh một lời nhắc Prompt, bạn đang đưa ra rất ít lựa chọn; nếu bạn cung cấp một lời nhắc Prompt dài một trăm từ, bạn đã đưa ra khoảng một trăm lựa chọn.
Nếu một A.I. tạo ra một câu chuyện dài mười nghìn từ dựa trên “gợi ý” của bạn, nó phải lấp đầy tất cả các lựa chọn mà bạn không thực hiện. Có nhiều cách để nó làm điều đó. Một là lấy trung bình các lựa chọn mà các nhà văn khác đã thực hiện, như được thể hiện qua văn bản tìm thấy trên Internet; trung bình đó tương đương với những lựa chọn ít thú vị nhất có thể, đó là lý do tại sao văn bản do A.I. tạo ra thường nhạt nhẽo. Một cách khác là hướng dẫn chương trình tham gia vào việc bắt chước phong cách, mô phỏng các lựa chọn do một nhà văn cụ thể thực hiện, điều này tạo ra một câu chuyện rất phái sinh (highly derivative story). Trong cả hai trường hợp, nó đều không tạo ra nghệ thuật thú vị.
Tôi nghĩ rằng nguyên tắc cơ bản tương tự cũng áp dụng cho nghệ thuật thị giác (visual art), mặc dù khó định lượng hơn các lựa chọn mà một họa sĩ có thể thực hiện. Những bức tranh thực sự mang dấu ấn của một số lượng lớn quyết định. So sánh, một người sử dụng chương trình chuyển văn bản thành hình ảnh như DALL-E nhập một gợi ý như “Một hiệp sĩ áo giáp chiến đấu với rồng phun lửa” và để chương trình làm phần còn lại. (Phiên bản mới nhất của DALL-E chấp nhận các prompt dài tới bốn nghìn ký tự—hàng trăm từ, nhưng không đủ để mô tả mọi chi tiết của một cảnh.) Hầu hết các lựa chọn trong hình ảnh kết quả phải được mượn từ các bức tranh tương tự được tìm thấy trực tuyến; hình ảnh có thể được hiển thị một cách tinh xảo, nhưng người điền prompt không thể nhận công lao cho điều đó.
Một số nhà bình luận tưởng tượng rằng các trình tạo ảnh (image generators) sẽ ảnh hưởng đến văn hóa thị giác nhiều như sự xuất hiện của nhiếp ảnh đã từng làm. Mặc dù điều này có vẻ hợp lý bề ngoài, ý tưởng rằng nhiếp ảnh tương tự như A.I. tạo ra cần được xem xét kỹ hơn.
Khi nhiếp ảnh lần đầu tiên được phát triển, tôi nghi ngờ rằng nó không được coi là một phương tiện nghệ thuật, vì không rõ ràng rằng có nhiều lựa chọn để thực hiện; Bạn chỉ cần thiết lập máy ảnh và bắt đầu phơi sáng (start the exposure) . Nhưng theo thời gian, mọi người nhận ra rằng có nhiều điều bạn có thể làm với máy ảnh, và nghệ thuật nằm ở nhiều lựa chọn mà một nhiếp ảnh gia thực hiện.
Có thể không phải lúc nào cũng dễ dàng diễn đạt các lựa chọn là gì, nhưng khi bạn so sánh ảnh của một người nghiệp dư với một chuyên gia, bạn có thể thấy sự khác biệt.
Vậy câu hỏi trở thành: Có cơ hội tương tự để thực hiện một số lượng lớn các lựa chọn bằng cách sử dụng trình tạo ảnh từ văn bản không?
Tôi nghĩ câu trả lời là không. Một nghệ sĩ—dù làm việc kỹ thuật số hay bằng sơn dầu—ngầm thực hiện nhiều quyết định hơn trong quá trình tạo ra một bức tranh so với những gì có thể phù hợp trong một gợi ý văn bản vài trăm từ.
Chúng ta có thể tưởng tượng một trình tạo hình ảnh từ văn bản mà, trong suốt nhiều phiên, cho phép bạn nhập hàng chục nghìn từ vào hộp văn bản của nó để cho phép kiểm soát chi tiết cực kỳ tinh vi đối với hình ảnh bạn đang tạo ra; điều này sẽ tương tự như Photoshop với giao diện hoàn toàn bằng văn bản. Tôi sẽ nói rằng một người có thể sử dụng một chương trình như vậy và vẫn xứng đáng được gọi là nghệ sĩ. Đạo diễn phim Bennett Miller đã sử dụng DALL-E 2 để tạo ra một số hình ảnh rất ấn tượng đã được trưng bày tại phòng trưng bày Gagosian; để tạo ra chúng, ông đã chế tác các gợi ý văn bản chi tiết và sau đó hướng dẫn DALL-E sửa đổi và thao tác các hình ảnh được tạo ra nhiều lần. Ông đã tạo ra hơn một trăm nghìn hình ảnh để có được hai mươi hình ảnh trong triển lãm. Nhưng ông đã nói rằng ông không thể đạt được kết quả tương tự trên các phiên bản sau của DALL-E. Tôi nghi ngờ điều này có thể là vì Miller đã sử dụng DALL-E cho một điều mà nó không được thiết kế để làm; nó giống như ông đã hack Microsoft Paint để làm cho nó hoạt động như Photoshop, nhưng ngay khi một phiên bản mới của Paint được phát hành, các hack của ông ngừng hoạt động. OpenAI có lẽ không cố gắng xây dựng một sản phẩm để phục vụ những người dùng như Miller, vì một sản phẩm yêu cầu người dùng làm việc trong nhiều tháng để tạo ra một hình ảnh không hấp dẫn đối với một đối tượng rộng lớn. Công ty muốn cung cấp một sản phẩm tạo ra hình ảnh với ít nỗ lực.
AI Cách Mạng: Khởi Nghiệp Công Nghệ Tương Lai Ngay
Ông Lee cho biết: “Nếu thuộc thế hệ trước, chúng tôi dễ dàng có tới 200 nhân viên. Chúng tôi có cơ hội để suy nghĩ lại về điều đó, về cơ bản là viết lại kịch bản”.
Khởi nghiệp AI đang định hình tương lai kinh doanh. Với sức mạnh công nghệ, startup AI giải phóng tiềm năng sáng tạo, tối ưu hóa quy trình và mở ra những cơ hội kinh doanh chưa từng có trong kỷ nguyên số.
DeepSeek đang tạo ra một bước ngoặt mới cho Thung lũng Silicon.
Hầu như ngày nào, doanh nhân Grant Lee cũng được các nhà đầu tư thuyết phục xuống tiền. Một số người thậm chí còn gửi cho ông và những người đồng sáng lập khác nhiều giỏ quà đắt đỏ để lấy lòng.
Ông Lee, 41 tuổi, trước đây đã giúp thành lập một công ty khởi nghiệp AI có tên Gamma. Giống như nhiều startup trẻ khác ở Thung lũng Silicon, Gamma theo đuổi một chiến lược mới: sử dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo để tăng năng suất của nhân viên, từ dịch vụ khách hàng, tiếp thị đến mã hóa và nghiên cứu.
Điều đó có nghĩa là Gamma không cần thêm tiền mặt nữa, ông Lee cho biết. Công ty của ông chỉ tuyển dụng 28 người cũng có thể tạo ra hàng chục triệu USD doanh thu định kỳ hàng năm với gần 50 triệu người dùng. Gamma cũng có lãi.
Ông Lee cho biết: “Nếu thuộc thế hệ trước, chúng tôi dễ dàng có tới 200 nhân viên. Chúng tôi có cơ hội để suy nghĩ lại về điều đó, về cơ bản là viết lại kịch bản”.
Mô hình Thung lũng Silicon cũ chỉ ra rằng các công ty khởi nghiệp nên huy động một khoản tiền lớn từ các nhà đầu tư mạo hiểm, sau đó chi tiền thuê một đội ngũ nhân viên để mở rộng quy mô. Trong khi đó, Gamma vẫn kiếm được tiền và phát triển nhanh chóng dù không cần vốn tài trợ hay số lượng lớn nhân viên.
Những câu chuyện thành công này đã thu hút sự chú ý của Thung lũng Silicon. Anysphere, một công ty khởi nghiệp tạo ra phần mềm mã hóa Cursor, đạt doanh thu 100 triệu USD trong vòng chưa đầy hai năm với chỉ 20 nhân viên. ElevenLabs, một công ty A.I. công ty khởi nghiệp bằng giọng nói, cũng làm nên kỳ tích tương tự với khoảng 50 nhân sự.
Khả năng A.I. cho phép các công ty khởi nghiệp làm được nhiều việc hơn với ít nhân viên hơn đã dẫn đến những suy đoán hoang đường về tương lai. Sam Altman, giám đốc điều hành của OpenAI, dự đoán rằng một ngày nào đó có thể có một công ty một người trị giá 1 tỷ USD.
Founder Lee markettimes.vn
Với các công cụ A.I., một số công ty khởi nghiệp hiện đang tuyên bố ngừng tuyển dụng ở một quy mô nhất định. Runway Financial, một công ty phần mềm tài chính, cho biết chỉ tuyển tối đa 100 nhân viên vì mỗi người sẽ tăng năng suất gấp rưỡi. Agency, startup sử dụng A.I. cho dịch vụ khách hàng, cũng có kế hoạch tuyển dụng không quá 100 nhân viên.
“Mục đích là loại bỏ những vai trò không cần thiết”, Elias Torres, người sáng lập Agency, cho biết.
Ý tưởng này được thúc đẩy bởi DeepSeek, công ty khởi nghiệp A.I. của Trung Quốc xây dựng các công cụ trí tuệ nhân tạo với chi phí chỉ bằng một phần nhỏ so với chi phí thông thường. Bước đột phá, được xây dựng trên các công cụ nguồn mở có sẵn miễn phí trực tuyến, đã tạo ra sự bùng nổ của các công ty xây dựng sản phẩm mới giá rẻ.
“DeepSeek là một bước ngoặt”, Gaurav Jain, một nhà đầu tư tại công ty đầu tư mạo hiểm Afore Capital, đơn vị đã hỗ trợ Gamma, cho biết. “Chi phí điện toán sẽ giảm rất, rất nhanh, rất nhanh”.
Ông Jain so sánh các công ty khởi nghiệp A.I. mới với làn sóng cuối những năm 2000, sau khi Amazon bắt đầu cung cấp các dịch vụ điện toán đám mây giá rẻ. Điều đó đã làm giảm chi phí thành lập công ty, dẫn đến một loạt các công ty khởi nghiệp mới có thể được xây dựng với chi phí rẻ.
Trước cơn sốt A.I. này, các công ty khởi nghiệp thường đốt 1 triệu USD để đạt được doanh thu 1 triệu USD. Bây giờ, để đạt được doanh thu 1 triệu USD, chi phí chỉ bằng 1/5 và cuối cùng có thể giảm xuống còn 1/10, theo phân tích của Afore đối với 200 công ty khởi nghiệp.
Ông Jain cho biết: “Lần này, chúng tôi đang tự động hóa con người chứ không chỉ tự động hóa các trung tâm dữ liệu”.
Tuy nhiên, nếu các công ty khởi nghiệp vẫn có thể có lãi mà không cần chi nhiều tiền, điều đó có thể trở thành vấn đề lớn đối với các nhà đầu tư mạo hiểm, những người phân bổ hàng chục tỷ USD để đầu tư vào các công ty khởi nghiệp A.I. Năm ngoái, các công ty A.I. đã huy động được 97 tỷ USD tiền tài trợ, chiếm 46% tổng số tiền đầu tư mạo hiểm tại Mỹ, theo PitchBook.
“Vốn đầu tư mạo hiểm chỉ hiệu quả nếu bạn rót tiền vào những người chiến thắng”, Terrence Rohan, một nhà đầu tư của Quỹ Otherwise, tập trung vào các công ty khởi nghiệp rất trẻ, cho biết.
“Nếu người chiến thắng trong tương lai cần ít tiền hơn, không biết dòng vốn đầu tư mạo hiểm sẽ ra sao?”.
Hiện tại, các nhà đầu tư vẫn tiếp tục đấu tranh để đầu tư vào các công ty đang phát triển mạnh nhất, nhiều công ty trong số đó không cần thêm tiền. Một số nhà đầu tư lạc quan rằng hiệu quả do A.I. thúc đẩy sẽ thôi thúc các doanh nhân thành lập nhiều công ty hơn, dẫn đến nhiều cơ hội đầu tư hơn. Họ hy vọng khi các công ty khởi nghiệp đạt đến một quy mô nhất định, họ sẽ áp dụng mô hình cũ là các nhóm lớn và tiền lớn.
Quay trở lại với Gamma.
Ông Lee cho biết ông đang có kế hoạch tăng gấp đôi lực lượng lao động trong năm nay lên 60, tuyển dụng cho bộ phận thiết kế, kỹ thuật và bán hàng. Nhân sự phải có kiến thức tổng quát có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ thay vì một việc như trước đây. Theo ông Lee, mô hình hiệu quả với AI đã giúp giải phóng thời gian. Bây giờ ông chỉ việc tập trung tư vấn khách hàng và cải thiện sản phẩm.
“Đó thực sự là giấc mơ của mọi nhà sáng lập”, ông Lee nói.
WikiTok – Ứng dụng hiển thị bài viết Wikipedia ngẫu nhiên, có thể là giải pháp cho thói quen lướt web tiêu cực.
Nếu bạn, cũng như tôi, trải qua những năm tháng định hình trên internet vào giữa thập niên 2000, chắc hẳn bạn đã từng nghe đến StumbleUpon. Trang web này có thể coi là tiền thân của ứng dụng WikiTok đang gây sốt hiện nay.
Illustration: Inc.; Photo: Getty Images / Inc
StumbleUpon, hoạt động từ 2001 đến 2018, cho phép người dùng nhập các sở thích và sau đó đề xuất các trang web ngẫu nhiên liên quan. Chỉ cần nhấn nút “StumbleUpon”, bạn sẽ bắt đầu hành trình khám phá những điều thú vị trên internet – từ nghệ sĩ vẽ phấn trên vỉa hè đến bài nghiên cứu học thuật về luật hải tặc.
Thời sinh viên, tôi dành gần như toàn bộ thời gian trong lớp để lướt qua các trang web này. Rồi tôi lớn lên, đi làm, và StumbleUpon ngừng hoạt động vào năm 2018. Tuy nhiên, đến năm 2025, một công cụ giải trí mới đã xuất hiện, mang tính giáo dục cao hơn. Đó chính là WikiTok.
Mặc dù tên gọi gợi nhớ đến ứng dụng video TikTok, nhưng WikiTok lại có cách hoạt động tương tự StumbleUpon. Điểm khác biệt là thay vì hiển thị bất kỳ trang web nào trên internet, WikiTok chỉ tập trung vào các bài viết Wikipedia.
Bạn có thể truy cập WikiTok qua trình duyệt di động. Khi tìm kiếm, bạn sẽ thấy một hình ảnh đẹp mắt kèm đoạn mở đầu của một bài viết Wikipedia – có thể là về một nhân vật, địa điểm hoặc sự vật thú vị nào đó. Bạn có thể chọn đọc thêm hoặc vuốt lên để xem bài tiếp theo. WikiTok cũng có phiên bản máy tính, nhưng trải nghiệm người dùng chưa được tối ưu lắm.
Nhà phát triển Isaac Gemal đã công bố mã nguồn của WikiTok trên GitHub. Hiện có một số ứng dụng cùng tên trên App Store và Google Play, nhưng chúng không liên quan đến WikiTok gốc.
“Tôi không có kế hoạch biến nó thành một thuật toán phức tạp như TikTok để kiếm tiền,” Gemal chia sẻ với Ars Technica. “Nếu có, nó là một ứng dụng chống lại thuật toán.” Đó chính là điểm đặc biệt mà Gemal muốn gìn giữ.
Không giống TikTok gây nghiện cao độ hay StumbleUpon đề xuất nội dung dựa trên sở thích, WikiTok không nhằm mục đích giữ chân người dùng. Nó hoàn toàn ngẫu nhiên. Có những bài viết sẽ khiến bạn thích thú, nhưng cũng có những bài khiến bạn chán ngắt.
Gemal không muốn tạo ra một thuật toán khiến người dùng dính chặt vào ứng dụng, ông cũng không có ý định kiếm tiền từ nền tảng này. Người dùng có thể đọc thoải mái, và khi gặp một bài không hứng thú – chẳng hạn như về thị trấn Pleasant Hill, Ohio, hay một loài bướm đêm nào đó – họ có thể thoải mái rời đi. Tuy nhiên, trong quá trình sử dụng, người dùng sẽ học được nhiều điều thú vị về lịch sử, địa lý, nhân vật chính trị, người nổi tiếng và các kiến thức tạp nham khác – những thông tin có thể hữu ích cho một thí sinh Jeopardy! tương lai chẳng hạn.
Là một người có nhiều thời gian rảnh rỗi, tôi tò mò không biết phải mất bao lâu để tìm ra trang Wikipedia dẫn nhanh nhất đến trò chơi “Six Degrees of Kevin Bacon” (Sáu bước tới Kevin Bacon).
Hướng dẫn chi tiết cách đột phá 500 lượt xem trên YouTube từ chuyên gia. Khám phá các chiến lược hiệu quả để tăng tương tác và phát triển kênh của bạn.
Bạn đã bao giờ tự hỏi tại sao video YouTube của mình chưa vượt qua được ngưỡng 500 lượt xem? Trong bài viết này, chúng tôi sẽ chia sẻ những bí quyết độc đáo từ chuyên gia YouTube để giúp bạn đột phá giới hạn này. Từ cách tối ưu hóa SEO cho video, tạo thumbnail thu hút, đến chiến lược quảng bá hiệu quả, bạn sẽ được trang bị đầy đủ công cụ để đưa kênh YouTube của mình lên một tầm cao mới. Hãy sẵn sàng áp dụng những kỹ thuật này và chứng kiến sự tăng trưởng đáng kinh ngạc trong số lượt xem video của bạn!
Pingback: Tại sao A.I. Không thể tạo ra Nghệ thuật (p2) – KenkAI