Một câu hỏi Bạn đã là AI rồi, tại sao còn cần web3? Nếu AI có thể làm bất cứ điều gì, thì nó cũng có thể làm Web3.

Mọi người đều nên xem bộ phim tài liệu dài 84 phút của Google DeepMind, dưới đây là tóm tắt những điểm nổi bật 🌟 (hãy xem Demis đã từ một chàng trai trẻ có mái tóc đen dày trở thành một bậc thầy trên con đường AGI như thế nào) 1. Giải quyết trí tuệ - con đường AGI Trọng tâm của bộ phim tài liệu "THE THINKING GAME" là cuộc theo đuổi suốt đời của đồng sáng lập DeepMind, Demis Hassabis, đối với AGI, từ một thần đồng cờ vua khi còn nhỏ ([00:23:41]), đến phát triển trò chơi ("Công viên chủ đề" [00:40:22]), rồi đến nghiên cứu khoa học thần kinh ([00:32:22]), mục tiêu cuối cùng đều là để "giải quyết trí tuệ" (Solve Intelligence). Sứ mệnh của DeepMind được định nghĩa là xây dựng "cỗ máy học tập tổng quát đầu tiên trên thế giới" (General Learning Machine). // Điều này khiến tôi ấn tượng nhưng cũng hơi lo lắng, khi đặt tất cả vốn liếng cuộc đời vào "một mục tiêu tối thượng", sẽ mang lại sự sáng tạo phi thường, nhưng cũng có thể phóng đại hậu quả của những sai lầm đạo đức. Bộ phim tài liệu không né tránh điều này - bạn có thể cảm nhận được sự tự tin của họ, và cũng có thể nghe thấy những lo ngại tiềm ẩn. 2. Sử dụng trò chơi làm sân tập DeepMind tin rằng tính tổng quát (Generality) là chìa khóa của trí tuệ. Họ coi trò chơi là sân tập hoàn hảo để phát triển một thuật toán duy nhất có thể học nhiều nhiệm vụ khác nhau. Dưới đây là những gì họ đã thử nghiệm: DQN (Deep Q-Network): Chứng minh tính khả thi của việc kết hợp học tăng cường và học sâu thông qua việc chơi hàng chục trò chơi Atari. AlphaGo: Lấy cờ vây làm "Chén thánh", chứng minh rằng máy móc có thể phát hiện ra những chiến lược mới theo cách mà con người không thể tưởng tượng nổi, gây ra cơn sốt toàn cầu. AlphaZero: Tách rời tất cả kiến thức của con người, hoàn toàn thông qua tự đấu với chính mình để nắm vững cờ vây, cờ vua, v.v. trong thời gian ngắn, thể hiện khả năng học tập tổng quát thuần túy. // Bộ phim tài liệu cho thấy rõ ràng sự kết hợp giữa hai yếu tố này, trò chơi làm cho thuật toán mạnh mẽ hơn, khoa học và ứng dụng thực tế lại đưa những sức mạnh này vào những lĩnh vực thực sự có ảnh hưởng. 3. Từ trò chơi đến khoa học, bước đột phá mang tính cách mạng của AlphaFold DeepMind đã đưa sức mạnh của AI vào một trong những vấn đề khoa học phức tạp nhất của thế giới thực, đó là vấn đề gập protein. Vấn đề này đã làm khó các nhà khoa học trong 50 năm. Mục tiêu của AlphaFold là dự đoán chính xác cấu trúc 3D của protein dựa trên chuỗi axit amin, điều này là chìa khóa để hiểu sự sống, thúc đẩy phát triển thuốc và vaccine mới. Trong cuộc thi CASP 14 ([01:13:50]), AlphaFold đã đạt được độ chính xác đột phá, được ca ngợi là "vấn đề gập protein đã được giải quyết". DeepMind sau đó đã công khai miễn phí 200 triệu dữ liệu cấu trúc protein cho toàn cầu ([01:15:55]), trở thành "món quà cho nhân loại" (Gifts to humanity). Đồng thời, bộ phim tài liệu cũng chỉ ra rằng AI có thể được sử dụng cho mục đích quân sự ([00:34:44]), giám sát mạnh mẽ hơn, và có thể được sử dụng để "chinh phục con người" - subduing us with weapons we cannot even understand, không thể lặp lại sai lầm của "Dự án Manhattan", tức là chỉ chú ý đến sự cuồng nhiệt công nghệ mà bỏ qua hậu quả đạo đức. // Một vài suy nghĩ cá nhân của tôi (những suy ngẫm gần gũi hơn với bộ phim tài liệu) 🌟 Sự cuồng nhiệt vào một điểm duy nhất vừa là ưu điểm vừa là rủi ro. Cuộc đời của Demis chứng minh sức mạnh của sự tập trung, nhưng việc tập trung nhiều tài nguyên vào một viễn cảnh duy nhất cũng có thể dẫn đến những điểm mù. Cần có một cơ chế kiểm tra giá trị đa dạng rất cần thiết. Từ đấu trường đến các vấn đề xã hội cần có sự nhảy vọt về tư duy. Đạt được hiệu suất siêu phàm trong trò chơi là một chiến thắng về công nghệ. Nhưng việc áp dụng khả năng này vào lĩnh vực sức khỏe con người, chính trị hoặc an ninh, cần có sự đầu vào về đạo đức, quy định và xã hội học. Những gì công nghệ có thể làm không có nghĩa là nó nên làm. Mở nguồn và chia sẻ là liều thuốc tốt để giảm thiểu rủi ro, nhưng không phải là thuốc chữa bách bệnh. AlphaFold đã mở nguồn dữ liệu dự đoán cấu trúc, đây là một bước đi có trách nhiệm với công chúng; nhưng đồng thời, công nghệ bản thân (mô hình, dữ liệu huấn luyện, sức mạnh tính toán) không hoàn toàn phân phối một cách công bằng, dữ liệu mở không thể tự động giải quyết vấn đề bất bình đẳng quyền lực. Giám sát liên tục và quản lý liên ngành phải theo kịp nhịp độ công nghệ, nếu chúng ta chỉ sử dụng thời gian biểu của kỹ sư để quản lý AI, chúng ta sẽ bỏ lỡ khoảng thời gian tích lũy chi phí xã hội.

Có một số bạn tìm việc đã hỏi tôi làm thế nào để vào được sàn giao dịch hàng đầu. Đừng dễ dàng nghĩ rằng bạn là KOL, hoặc có nhiều kinh nghiệm trong việc kiếm tiền và giao dịch thì có thể vào được một sàn, bạn cần biết rằng những doanh nghiệp hàng đầu không thiếu nhân tài, mà thiếu là nhân tài phù hợp. 1. Hiểu bản chất của sàn giao dịch là công ty web2, không phải web3. Trước khi vào làm tại sàn giao dịch, tôi cũng đã nhầm tưởng rằng chỉ cần có nhiều kinh nghiệm web3 là có thể vào một cách thuận lợi, nhưng tôi đã sai, sàn giao dịch không phải là một sản phẩm web3 mà là một sản phẩm web2. Hãy suy nghĩ kỹ, về bản chất nó giống như khi bắt đầu làm WeChat, Xiaohongshu, Xueqiu, là mong muốn người dùng web2 tham gia vào, vì vậy bạn đừng tự định vị mình là đang ứng tuyển vào công ty web3, điều này sẽ mang lại rắc rối lớn cho buổi phỏng vấn của bạn. 2. Chuẩn bị đầy đủ nhất chính là không chuẩn bị. Câu này cần phải suy ngẫm, trong 6 vòng phỏng vấn, tất cả các bài thuyết trình mà tôi đã chuẩn bị đều không được sử dụng, mỗi vòng phỏng vấn có những câu hỏi và góc độ khác nhau hoàn toàn. Vì vậy, không phải là bạn không cần chuẩn bị, mà là bạn cần chuẩn bị cho mọi khía cạnh, một nhà phỏng vấn giỏi có thể đánh giá tiềm năng của bạn qua nhiều cuộc đối thoại và đặt bạn vào vị trí đúng. 3. Học cách đặt câu hỏi ngược. Hãy giả định rằng bạn là nhà phỏng vấn, bạn là người điều hành sản phẩm này, bạn sẽ có những thắc mắc gì về sản phẩm này, làm thế nào để cải tiến, nếu việc cải tiến gặp khó khăn thì phải làm sao, v.v. Suy nghĩ luôn quan trọng hơn kinh nghiệm, bạn cần để nhà phỏng vấn biết rằng việc tuyển bạn vào là để giải quyết vấn đề, giảm thiểu mâu thuẫn và tạo ra giá trị mới. Cũng đừng mơ tưởng rằng sau khi vào bạn có thể thay đổi cả một hệ sinh thái, bạn yên tâm, có rất nhiều người thông minh hơn bạn. 4. Đừng tô vẽ công việc của bạn. Bạn cần biết rằng một sàn giao dịch trở thành một sàn giao dịch nổi tiếng nhờ vào vị thế thị trường vững chắc và cấu trúc doanh nghiệp tinh vi, cũng đừng mơ tưởng rằng khi vào một sàn bạn có thể phát đạt ngay lập tức, tham khảo Tencent, Alibaba, Bilibili, trừ khi bạn nắm giữ cổ phần từ sớm, nếu không bạn vẫn chỉ là một con ốc vít tinh xảo. Nhưng đừng xem thường ốc vít, nếu ốc vít được lắp đặt tốt, tương lai cũng có thể trở thành giám đốc nhà máy. Cuối cùng, tôi vẫn rất khuyến khích mọi người thử ứng tuyển vào một sàn giao dịch, bạn sẽ gặp những nhà phỏng vấn và nhân viên hàng đầu thế giới, kinh nghiệm này sẽ cho bạn biết tại sao những sàn giao dịch này có thể trở thành một sàn.