Tạm dừng mọi hoạt động tại dự án trên đất vàng của ông lớn Miền Trung

2. AI không biết thích ứng

Nếu dữ liệu nhập vào liên quan đến lĩnh vực mới, hay thật toán của chương trình không bao gồm tình huống khó lường trước, AI sẽ trở nên vô dụng. Những tình huống này rất phổ biến trong ngành sản xuất và công nghiệp. Những người phát triển AI luôn tìm cách “chữa cháy” tạm thời. Mong muốn AI thích ứng với mọi hoàn cảnh là điều khó xảy ra.

Khả năng lý luận và sức mạnh của bộ não để phân tích, sáng tạo, ứng biến, điều động và thu thập thông tin không thể dễ dàng được AI sao chép.

3. Sáng tạo hạn chế

Khi phải “động não” ý tưởng và phương pháp làm việc, AI thiếu sự sáng tạo của con người vì chỉ làm việc dựa trên dữ liệu tiếp nhận. Nó không thể nghĩ ra cách làm mới, phong cách mới và bị hạn chế ở những mẫu có sẵn.

Nhà tuyển dụng và nhân viên hiểu rõ tầm quan trọng của sáng tạo trong công việc. Sáng tạo là nền tảng của sự đổi mới. Con người có thể mở rộng suy nghĩ, lấy thông tin từ các nguồn khác nhau và đưa ra giải pháp cho các vấn đề phức tạp dù không có nhiều dữ liệu.

4. AI không có kỹ năng mềm

Kỹ năng mềm là điều mọi nhân viên phải có. Chúng bao gồm làm việc nhóm, khả năng để ý đến chi tiết, tư duy sáng tạo, giao tiếp hiệu quả, năng lực diễn giải… Mọi ngành nghề đều cần kỹ năng mềm và bạn phải phát triển kỹ năng mềm để thành công. Tuy nhiên, đây là điều xa lạ với AI, đơn giản vì chúng không biết suy luận và không có EQ.

5. Con người làm ra AI

Nếu thiếu con người, không thể có AI. Con người đã sáng tạo ra AI, viết các dòng code để phát triển nó. AI hoạt động nhờ dữ liệu mà con người nạp vào và chính con người sử dụng AI. Khi các ứng dụng AI tiếp tục phát triển, dịch vụ liên quan cũng nhiều hơn, chẳng hạn thiết kế quy trình, vận hành, duy trì…

6. AI bổ trợ, không cạnh tranh với con người

Các ứng dụng AI chắc chắn sẽ được ứng dụng ngày một rộng rãi tại nơi làm việc và làm thay con người nhiều việc. Dù vậy, nó thường là công việc lặp đi lặp lại, không đòi hỏi phải tư duy, lý luận. Môi trường làm việc thay đổi sẽ dẫn đến những vai trò mới cho con người.

Theo báo cáo của Diễn đàn kinh tế thế giới, máy móc có khả năng AI sẽ thay thế 85 triệu việc làm vào năm 2025 nhưng ngược lại, 97 triệu việc làm mới sẽ được tạo ra nhờ vào AI. Các tổ chức cấp tiến sẽ nghĩ cách dùng AI để hỗ trợ con người đạt năng suất cao hơn, thay vì muốn thay thế nhân viên bằng AI.

7. AI cần được kiểm tra tính chính xác

Một vấn đề lớn với các chatbot AI như ChatGPT là chúng thường không chính xác và cần được con người kiểm tra lại. Dù học hỏi nhanh chóng, AI thiếu nhận thức chung, không có khả năng suy luận về các sự kiện như con người. Đó là lý do nên tránh hỏi chatbot AI một số điều nhất định.

Nhìn chung, AI không phải là thứ nên lo sợ. Thay vào đó, bạn phải nâng cấp bản thân để không bị AI thế chỗ như cập nhật xu hướng mới nhất trong lĩnh vực của mình, luôn sáng tạo và đổi mới. Bằng cách đó, sẽ không ông chủ nào muốn mất một nhân viên như bạn.

(Theo Make Use Of)

Hàng nghìn tác giả yêu cầu doanh nghiệp trí tuệ nhân tạo trả tiền bản quyền

Báo cáo chi tiết dự đoán trong 5 năm tới, Ấn Độ có thể chiếm tới 15% tăng trưởng doanh thu Apple, trái ngược so với 2% trong 5 năm qua và 6 tỷ USD hiện nay. Trong khi đó, tăng trưởng cơ sở lắp đặt của công ty sẽ đạt mức 20%.

Morgan Stanley cho rằng mức tăng trưởng doanh thu ước tính đạt 40 tỷ USD trong 10 năm tới, “tương đương với việc Apple tung ra một danh mục sản phẩm hoàn toàn mới”.

Các yếu tố giúp Ấn Độ trở thành động lực tăng trưởng cho nhà sản xuất iPhone bao gồm việc New Delhi đã cải thiện lĩnh vực điện khí hoá cùng với nỗ lực xoay trục rõ nét của Apple nhằm xây dựng sự hiện diện sản xuất và bán lẻ tại quốc gia này. Một khảo sát gần đây cũng cho thấy người tiêu dùng Ấn Độ có mong muốn và khả năng mua iPhone ngày càng tăng.

Song, dự báo cũng đi kèm cảnh báo rằng trong trường hợp Ấn Độ không đạt được các mốc tăng trưởng kinh tế và nhân khẩu học thì “Apple khó nhận được lợi ích đáng kể tại quốc gia này”.

(Theo CNBC)

Apple đã làm gì để đạt vốn hóa 3.000 tỷ USD?

Nếu dự thảo mới được thông qua, học sinh THCS và THPT sẽ được giảm nhiều bài kiểm tra. Ảnh: Thanh Hùng

Ông Hồng cho biết, đối với học sinh đang học theo Chương trình giáo dục phổ thông hiện hành hiện vẫn đang thực hiện việc kiểm tra, đánh giá theo Thông tư số 58 cho đến hết năm học 2023-2024.

Tuy nhiên, Thông tư 58 sau 9 năm ra đời, đến nay đã có một số hạn chế. Cụ thể, nhiều môn học chỉ có hình thức đánh giá bằng bài kiểm tra và cho điểm; số lượng đầu điểm nhiều; việc kiểm tra chưa tiếp cận đánh giá theo định hướng phát triển phẩm chất và năng lực, sự tiến bộ trong quá trình học tập của người học. Quan trọng hơn, cách đánh giá cho điểm số hiện nay chưa tạo động lực để tiến bộ cho người học.

Thực hiện Nghị quyết 29/NQ-TW về đổi mới căn bản, toàn diện giáo dục và đào tạo, trong những năm gần đây, việc dạy học ở các địa phương được điều chỉnh. Do đó, hoạt động kiểm tra, đánh giá cũng cần thiết đổi mới để phù hợp với định hướng trên.

Kết hợp đánh giá bằng nhận xét nhưng không chung chung

Ông Hồng cho biết,điểm mới của dự thảo Thông tư sửa đổi, bổ sung một số điều của Quy chế đánh giá, xếp loại học sinh THCS và THPT là tăng cường kết hợp đánh giá định tính và định lượng, tức kết hợp đánh giá bằng nhận xét và đánh giá bằng điểm số. Việc này thực hiện ở hầu hết các môn học, trừ Mỹ thuật, Âm nhạc, Thể dục.

“Việc đánh giá bằng nhận xét này không chung chung mà đánh giá bằng những biểu hiện cụ thể về thái độ, hành vi, kết quả sản phẩm học tập của học sinh gắn với từng bài học, theo định hướng phát triển phẩm chất, năng lực của học sinh.

Việc kiểm tra bằng điểm số thì đổi mới cách ra đề theo hướng thay vì kiểm tra sự ghi nhớ kiến thức của học sinh, thì đánh giá học sinh sử dụng kiến thức để giải quyết một nhiệm vụ học tập cụ thể nào đó”.

Điểm mới thứ hai của dự thảo lần này theo ông Hồng là đa dạng hóa các hình thức kiểm tra, đánh giá.

“Nếu trước đây chúng ta chú trọng kiểm tra đánh giá bằng điểm số thông quá các bài kiểm tra viết, kiểm tra hỏi đáp (miệng). Ở dự thảo này, có nhiều hình thức kiểm tra đánh giá như: hỏi-đáp, thuyết trình, kiểm tra viết trên giấy hoặc trên máy tính, đặc biệt chú trọng kiểm tra đánh giá thông qua các sản phẩm học tập, sản phẩm thực hành. Dự thảo khuyến khích việc ứng dụng công nghệ thông tin trong kiểm tra đánh giá trên máy tính, để tận dụng  thế mạnh của công nghệ thông tin nhằm phát triển hoạt động kiểm tra đánh giá vì sự tiến bộ của người học, phát triển năng lực tự học của người học”, ông Hồng nói.

TS Sái Công Hồng, Phó Vụ trưởng Vụ Giáo dục Trung học (Bộ GD-ĐT)

Khi đa dạng các hình thức kiểm tra đánh giá, dự thảo thông tư gắn giải pháp tổ chức thực hiện các loại hình kiểm tra đánh giá, nhằm đảm bảo công khai, công bằng, minh bạch, khách quan. Theo đó, khi áp dụng mỗi hình thức kiểm tra đánh giá, giáo viên phải có hướng dẫn cụ thể và thông báo công khai cho học sinh trước khi thực hiện.

Việc đa dạng hoá các hình thức kiểm tra, đánh giá này hướng tới mục tiêu đổi mới quá trình dạy học và kiểm tra đánh giá của giáo viên trong thực tế dạy học hiện nay. Số lần sử dụng các hình thức đánh giá thường xuyên không giới hạn bởi số lần lấy điểm.

Không còn điểm kiểm tra 1 tiết

Thứ ba, dự thảo thống nhất số đầu điểm đánh giá thường xuyên và đánh giá định kỳ cho mỗi môn học, theo hướng giảm số đầu điểm so với quy định hiện hành.

Cụ thể, trong kiểm tra định kỳ sẽ giới hạn một học kỳ chỉ còn 1 điểm kiểm tra giữa kỳ và 1 điểm kiểm tra cuối kỳ, không còn điểm kiểm tra 1 tiết nữa. Quy định thời gian cho kiểm tra bài giữa kỳ và cuối kỳ cũng được điều chỉnh, phụ thuộc vào từng môn học. Đối với những môn học có dưới 70 tiết/năm học thì đề kiểm tra giữa kỳ chỉ dưới 45 phút, đề cuối kỳ không vượt quá 60 phút. Những môn nhiều tiết hơn thì đề giữa kỳ không quá 60 phút và cuối kỳ không quá 90 phút.

Đối với kiểm tra đánh giá thường xuyên, môn học có từ 35 tiết trở xuống/năm học sẽ có 2 đầu điểm, môn học từ trên 35 tiết đến 70 tiết/năm có 3 đầu điểm, môn học trên 70 tiết/năm có 4 đầu điểm. Tuy nhiên, số lần kiểm tra đánh giá thường xuyên không bị giới hạn bởi số đầu điểm kiểm tra đánh giá thường xuyên. Ví dụ, môn học có 2 đầu điểm kiểm tra nhưng giáo viên có thể thực hiện đến 3-4 lần kiểm tra đánh giá học sinh để lấy 2 đầu điểm đó. Mục đích là khuyến khích học sinh nỗ lực học tập hơn để có thể cải thiện điểm số. Đây chính là kiểm tra, đánh giá vì sự tiến bộ của người học, tạo động lực phát triển cho người học.

Như vậy, tổng số đầu điểm kiểm tra đánh giá thường xuyên và định kỳ một năm học của một môn học, nhiều nhất là 6, giảm rất nhiều so với hiện nay.

Điểm kiểm tra đánh giá thường xuyên được tính hệ số 1, điểm kiểm tra đánh giá giữa kì được tính hệ số 2, điểm kiểm tra đánh giá cuối kì được tính hệ số 3; trong tính điểm tổng kết cuối năm học.

Điểm mới thứ tư trong dự thảo Thông tư là tăng cường vai trò môn Ngoại ngữ trong xét danh hiệu học sinh giỏi; mở rộng hơn đối tượng khen thưởng.

Ông Hồng cho hay, việc sửa đổi bổ sung một số điều trong Thông tư 58 là bước đệm, để tiếp cận dần với Chương trình giáo dục phổ thông mới. Đồng thời, sự điều chỉnh này giúp giáo viên, cán bộ quản lý chuyển dần từ việc dạy học, kiểm tra, đánh giá theo cách tiếp cận nội dung (kiến thức, kĩ năng), sang định hướng hình thành, phát triển phẩm chất và năng lực người học. Khi áp dụng chương trình phổ thông mới, thầy cô sẽ không bỡ ngỡ mà có kinh nghiệm để khi triển khai hiệu quả hoạt động kiểm tra đánh giá này.

Dự thảo sử đổi, bổ sung thông tư 58 chi tiết đang được đăng tải trên cổng thông tin điện tử của Bộ GD-ĐT để xin ý kiến góp ý hoàn thiện, kịp ban hành áp dụng cho năm học 2020-2021.

Thanh Hùng

Nghỉ dịch dài ngày, học sinh tiểu học quên mặt chữ, nhầm cách tính toán

- Sau hơn 3 tháng nghỉ học vì Covid-19, trở lại trường, nhiều học sinh tiểu học quên kiến thức, lộn cách tính toán.  

Theo Ban tổ chức, cuộc thi MLOps Marathon 2023 sẽ diễn ra với ba giai đoạn: Khởi động, Tăng tốc và Về đích. Mỗi giai đoạn sẽ lại có độ khó và trọng số tính điểm khác nhau. Để chiến thắng cuộc thi, các đội tham gia sẽ phải liên tục cải thiện mô hình công nghệ của mình dựa trên kết quả đánh giá.

Thông qua cuộc thi, các thí sinh sẽ được rèn luyện kỹ năng để đưa các dự án AI ra ứng dụng vào môi trường thực tế một cách hiệu quả. Không chỉ vậy, thí sinh tham gia còn có cơ hội nhận được các giải thưởng bằng tiền mặt. Trong đó, giải nhất của MLOps Marathon 2023 có giá trị lên đến 100 triệu đồng. 

MLOps Marathon 2023 sẽ có sự hỗ trợ về chuyên môn bởi các chuyên gia đến từ Trường Đại học Tổng hợp Cork (University College Cork), MLOpsVN, Open Factor Foundation cùng sự đồng hành của các công ty công nghệ hàng đầu Việt Nam. 

Theo đại diện Open Factor Foundation, việc tối ưu hoá vận hành các hệ thống AI để áp dụng trong các ngành sản xuất thực tế là bài toán khó. Chẳng hạn, khi hệ thống tính toán không đủ mạnh, các mô hình cũng cần phải được tối ưu và đủ nhỏ để có thể chạy được. Ở một trường hợp khác, khi dữ liệu thực tế khác xa với dữ liệu huấn luyện, các mô hình cần triển khai và giám sát theo đúng tiêu chuẩn để đảm bảo chất lượng giải pháp. Đây là những vấn đề MLOps giải quyết 

“Chúng tôi muốn thông qua cuộc thi, tạo ra một cộng đồng các nhà nghiên cứu, các kỹ sư công nghệ, để cùng nhau trau dồi kiến thức và áp dụng vào các bài toán thực tế ở Việt Nam và trên thế giới”, đại diện Open Factor Foundation cho biết.

Việt Nam sẽ thu lợi hàng tỷ USD nhờ dùng AI chuyển đổi số