Trí tuệ nhân tạo [ Đăng ngày (03/05/2024) ]
Chuyển mình để tồn tại
AI không phải là đối thủ cạnh tranh, mà là công cụ hỗ trợ giúp tối ưu hóa quy trình làm việc của người dùng

Ứng dụng Copilot giúp người dùng tự tạo hình vẽ theo nhu cầu công việc Ảnh: Hoàng Triều

Trong thời kỳ bùng nổ ứng dụng AI, người lao động phải thích nghi với môi trường làm việc mới, đòi hỏi cập nhật kỹ năng và kiến thức để không bị thay thế bởi các công nghệ tự động.

Có thêm thời gian để nâng cấp kỹ năng

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một phần không thể thiếu trong quá trình tăng trưởng và phát triển của nhiều ngành nghề. Điều này phản ánh sức mạnh và tiềm năng của AI trong việc cải thiện hiệu suất và tạo ra giá trị cho doanh nghiệp.

Cuối năm 2022, sau sự bùng nổ của ChatGPT, các công cụ AI khác như Gemini, Jasper… cũng lần lượt ra mắt trên thị trường. Theo đó, chúng có thể viết nội dung, soạn email, dịch ngôn ngữ theo chủ đề, tìm kiếm thông tin, phân tích xu hướng và tóm tắt các ý chính của một văn bản dài đến hàng ngàn chữ chỉ trong 1-2 phút. Bên cạnh đó, để sản xuất ra hình ảnh, người dùng cũng chỉ cần nêu ra ý tưởng, viết ra thành văn bản sau đó sử dụng công cụ Github Copilot, Dall-E 2 hay Midjourney một cách dễ dàng mà ai cũng có thể làm được.

Tuy nhiên, việc này lại mang đến cho người lao động những thách thức mới khi phải thích nghi với môi trường làm việc mới, đòi hỏi kỹ năng và kiến thức mới để phù hợp với phong cách làm việc hiện đại.

Trong bối cảnh đó, ông Trần Văn Thành (45 tuổi), nhân viên marketing tại TP HCM, cho biết dù việc tiếp cận các công nghệ mới còn gặp nhiều khó khăn nhưng ông vẫn cố gắng tìm hiểu các công cụ AI mỗi ngày để không bị AI thế chỗ.

Ứng dụng các công cụ AI để viết bài, tư duy nội dung cho các chiến dịch quảng cáo đã giúp ông Thành tiết kiệm hơn nửa thời gian so với cách làm truyền thống. "Chỉ với vài câu lệnh, Chat GPT hay Gemini đã có thể viết cho tôi một bài 1.500-2.000 chữ, soạn email gửi đến khách hàng, sáng tạo khẩu hiệu, đề xuất thêm nội dung cần khai thác… chỉ trong 1 đến 2 phút. Ngoài ra, AI giúp tự động sửa lỗi chính tả, chuyển từ hình ảnh sang văn bản… Chỉ cần chưa đến 60 phút là tôi có thể hoàn thành một bài viết, trong khi tôi phải mất đến 4-5 giờ mày mò theo cách làm cũ" - ông Thành chia sẻ. Nhờ AI hỗ trợ, ông Thành có thời gian học thêm các kỹ năng về SEO (tối ưu hóa công cụ tìm kiếm), tìm thông tin trên mạng xã hội để nắm bắt xu hướng thị trường để điều chỉnh công việc.

Theo ông Nguyễn Ngọc Khải, một nhân viên IT của một công ty, cho hay ứng dụng Chat GPT 4.0 và Copilot, việc viết code dần trở nên hiệu quả và tỉ lệ xuất hiện lỗi giảm đến 60%-70%. Chẳng hạn, Gemini tạo ra các ý tưởng cho những tính năng mới của phần mềm hay ChatGPT kiểm tra lỗi phát sinh trong quá trình tạo code và gợi ý các cách sửa phù hợp. "Chỉ mất từ 3-5 phút, tôi có thể hoàn thành một hàm code chỉ với vài câu lệnh. Đáng chú ý, các công cụ này còn có khả năng giải thích code, giống như một chuyên gia. Nhờ đó, tôi có thời gian tập trung phát triển các dự án mới" - ông Khải nói.

Nâng độ chính xác và hiệu quả công việc

Ông Tạ Công Sơn, Trưởng Phòng Phát triển AI - dự án Chống lừa đảo, cho rằng sự phát triển của AI đã dần phát huy khả năng hỗ trợ người dùng một cách hiệu quả trong công việc nhiều hơn là thay thế. Mặt khác, AI cũng đã mở ra cho thị trường lao động xu thế mới với vị trí công việc mới có tên là kỹ sư viết lệnh (Prompt Engineer - PE).

"Nhiều doanh nghiệp đang tuyển dụng nhiều cho vị trí PE với mức lương từ 12-20 triệu đồng/tháng cho việc nghiên cứu và phát triển các câu lệnh dành cho các AI như ChatGPT hay Claude 3 để chúng đưa ra kết quả sát với nhu cầu". Theo ông Sơn, sự ra đời gần đây của Devin - kỹ sư phần mềm ảo - hỗ trợ để tối ưu công việc phức tạp như viết code. Theo ThS Đinh Duy Linh, Giám đốc Trung tâm Đào tạo Bưu chính Viễn thông II - Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông, trái ngược với những lo ngại về việc AI sẽ thay thế hầu hết các công việc, thực tế cho thấy nó là một cơ hội mở để giúp người lao động thích nghi và học hỏi hiệu quả hơn trong môi trường làm việc ngày càng phát triển. Bên cạnh đó, AI không phải là đối thủ cạnh tranh, mà là công cụ hỗ trợ giúp tối ưu hóa quy trình làm việc của người dùng. Bằng cách sử dụng kết hợp các công cụ AI như ChatGPT, Gemini hay Copilot vào công việc hằng ngày, người dùng có thể tự động hóa các tác vụ một cách đơn giản, tiết kiệm nhiều thời gian để tập trung vào những công việc đòi hỏi sự sáng tạo và tư duy cao hơn. Từ đó, người dùng có thể nâng cao độ chính xác và hiệu quả công việc.

Nhờ AI, người lao động ở mọi lĩnh vực có được những thông tin chi tiết và số liệu dự đoán để phân tích chính xác trong thời gian chỉ vài phút, từ đó đưa ra quyết định phù hợp, hạn chế việc tiêu tốn nguồn lực và thời gian.

Lan tỏa thương hiệu trên diện rộng

Ông Trương Văn Đạo, thợ mộc ở tỉnh Bắc Ninh, thời gian qua đã "gây bão" trên mạng xã hội khi đăng tải clip chế tạo thành công chiếc ô tô bằng chất liệu gỗ dựa trên ý tưởng từ những bộ phim viễn tưởng và sự hỗ trợ của công nghệ AI. Theo đó, các đoạn clip từ công đoạn lắp ráp và vận hành chiếc "siêu xe gỗ" đã thu hút hơn 5 triệu lượt xem trên nền tảng TikTok, 150.000 lượt xem video trên YouTube và tổng cộng hơn 3.000 lượt bình luận, giúp cho ông được nhiều người biết đến hơn để duy trì lượng người xem trên các kênh.

Nguồn: https://nld.com.vn/chuyen-minh-de-ton-tai-19624040220393205.htm
LÊ TỈNH
Theo www.nld.com.vn (ctngoc)
In bài viết  
Bookmark
Ý kiến của bạn

Hiệu chuẩn cảm biến áp lực đất trong điều kiện phòng thí nghiệm
Cảm biến áp lực đất được sử dụng phổ biến trong lĩnh vực địa kỹ thuật nhằm xác định ứng suất đất tại vị trí lắp đặt trong khối đất hoặc tại giao diện giữa đất và kết cấu công trình. Tuy nhiên, giá trị đo được từ cảm biến chịu ảnh hưởng đáng kể bởi điều kiện làm việc, môi trường đo và phương pháp hiệu chuẩn. Do đó, việc hiệu chuẩn cảm biến áp lực đất trước khi đưa vào sử dụng thực tế là yêu cầu bắt buộc nhằm đảm bảo độ chính xác của kết quả đo. Bài báo này tập trung nghiên cứu hiệu chuẩn cảm biến áp lực đất dạng màng ngăn có đường kính 30 mm (earth pressure cell – EPC) của hãng Kyowa trong điều kiện phòng thí nghiệm. Quá trình hiệu chuẩn được thực hiện trong hai môi trường khác nhau là môi trường chất lỏng và môi trường đất cát bão hòa nhằm đánh giá sự khác biệt về độ nhạy của cảm biến. Kết quả nghiên cứu cho thấy cảm biến có độ nhạy cao hơn khi hiệu chuẩn trong môi trường chất lỏng so với môi trường đất cát bão hòa với chiều dày lớp cát bằng 6,5 lần đường kính cảm biến. Các phương trình hiệu chuẩn thu được đều có dạng tuyến tính, với hệ số tương quan và độ tin cậy cao. Kết quả nghiên cứu là cơ sở quan trọng cho việc ứng dụng cảm biến áp lực đất trong đo đạc ứng suất đất phục vụ thiết kế và thi công công trình địa kỹ thuật.

Xem nhiều

Tiêu điểm

Chuyển đổi số tại Cần Thơ: Thực trạng và giải pháp hoàn thiện hệ thống chính sách nâng cao năng lực đổi mới sáng tạo của các doanh nghiệp
Nỗ lực hoàn thiện hạ tầng công nghệ thông tin, đảm bảo kết nối thông suốt
Tập trung cao độ cho phát triển kinh tế - xã hội thành phố
Nâng cao chất lượng đội ngũ cán bộ làm công tác đối ngoại
Lãnh đạo UBND thành phố Cần Thơ làm việc với Sở Khoa học và Công nghệ về tình hình hoạt động sau khi hợp nhất ba địa phương
Hội đồng tư vấn, giao trực tiếp tổ chức chủ trì nhiệm vụ KH&CN (Tư vấn và chứng nhận Tiêu chuẩn ISO 9001:2015 – Hệ thống quản lý chất lượng - Các yêu cầu và Tiêu chuẩn ISO 14001:2015 – Hệ thống quản lý môi trường) thuộc Chương trình NSCL năm 2025
Microsoft cáo buộc nhóm tin tặc đứng sau mạng lưới Deepfake AI
Công nghệ lưu trữ lượng tử vừa đạt đột phá: Chứa 5.000 phim 4K trên một tinh thể bé hơn đầu ngón tay?
Sony tuyên bố hợp tác gây chấn động ngành game, mang tính năng độc quyền trên AMD RX 9000 đến PS5 Pro, vạch ra tương lai cho PS6
Startup xe điện Dat Bike đã không còn "trong tay” người Việt
Trung Quốc tự đẩy mình vào 'thời khắc sinh tử': 300 startup xe điện chỉ còn 7 hãng lớn có thể tồn tại, chiến trường xe điện khốc liệt hơn bất kỳ lúc nào
Chuyên gia Phạm Chi Lan chỉ ra 4 điểm yếu của các nhà sáng lập Việt: Nhiều startup cho rằng xuất khẩu được mới 'oai', trong khi thị trường nội còn khó hơn ngoại
Startup KAMEREO ‘ấm bụng’ trong ‘mùa đông gọi vốn’: Hoàn tất vòng Series B với 7,8 triệu USD từ 5 ‘đồng hương’ Nhật Bản
Founder - CEO Amslink: Kiến tạo tương lai Anh ngữ cho thế hệ trẻ Việt
CASTI Awards 2024 - Tôn vinh sản phẩm khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo
Siêu thị số  
 
Nghiên cứu thiết kế và chế tạo mô hình hỗ trợ đào tạo lái ô tô dựa trên mô phỏng thực tế
Việc ứng dụng công nghệ mô phỏng trong đào tạo lái xe ô tô đang ngày càng được quan tâm nhằm nâng cao chất lượng giảng dạy, giảm chi phí và hạn chế rủi ro trong quá trình học tập. Nghiên cứu này trình bày quá trình thiết kế và chế tạo mô hình hỗ trợ tự học lái ô tô thông qua mô phỏng các thao tác điều khiển phương tiện theo tiêu chuẩn sát hạch lái xe hiện hành của Việt Nam. Mô hình được xây dựng với cấu trúc phần cứng tương tự cabin ô tô thực tế, bao gồm hệ thống vô lăng, bàn đạp ga, phanh, ly hợp, cần số, ghế ngồi điều chỉnh, dây an toàn và màn hình hiển thị kích thước lớn. Phần mềm mô phỏng được triển khai dựa trên nền tảng Euro Truck Simulator 2, cho phép tái hiện các bài thi sa hình, điều kiện thời tiết và tình huống giao thông đa dạng. Kết quả thử nghiệm cho thấy mô hình hoạt động ổn định, mang lại cảm giác lái chân thực, góp phần hỗ trợ người học rèn luyện kỹ năng lái xe, đồng thời tiết kiệm thời gian và chi phí đào tạo.


 
Công nghệ 4.0  
 
Một tầm nhìn do cộng đồng đề xuất về nguồn tri thức mới cho trí tuệ nhân tạo
Nghiên cứu do nhóm các tác giả Vinay K Chaudhri, Chaitan Baru, Brandon Bennett, Mehul Bhatt, Darion Cassel, Anthony G Cohn, Rina Dechter, Esra Erdem, Dave Ferrucci, Ken Forbus, Gregory Gelfond, Michael Genesereth, Andrew S. Gordon, Benjamin Grosof, Gopal Gupta, Jim Hendler, Sharat Israni, Tyler R. Josephson, Patrick Kyllonen, Yuliya Lierler, Vladimir Lifschitz, Clifton McFate, Hande Küçük McGinty, Leora Morgenstern, Alessandro Oltramari, Praveen Paritosh, Dan Roth, Blake Shepard, Cogan Shimizu, Denny Vrandečić, Mark Whiting, Michael Witbrock thuộc Công ty TNHH Nghiên cứu Hệ thống Tri thức, Sunnyvale, Hoa Kỳ thực hiện.


 
Tin học  
 
Nghiên cứu thiết kế và chế tạo mô hình hỗ trợ đào tạo lái ô tô dựa trên mô phỏng thực tế
Việc ứng dụng công nghệ mô phỏng trong đào tạo lái xe ô tô đang ngày càng được quan tâm nhằm nâng cao chất lượng giảng dạy, giảm chi phí và hạn chế rủi ro trong quá trình học tập. Nghiên cứu này trình bày quá trình thiết kế và chế tạo mô hình hỗ trợ tự học lái ô tô thông qua mô phỏng các thao tác điều khiển phương tiện theo tiêu chuẩn sát hạch lái xe hiện hành của Việt Nam. Mô hình được xây dựng với cấu trúc phần cứng tương tự cabin ô tô thực tế, bao gồm hệ thống vô lăng, bàn đạp ga, phanh, ly hợp, cần số, ghế ngồi điều chỉnh, dây an toàn và màn hình hiển thị kích thước lớn. Phần mềm mô phỏng được triển khai dựa trên nền tảng Euro Truck Simulator 2, cho phép tái hiện các bài thi sa hình, điều kiện thời tiết và tình huống giao thông đa dạng. Kết quả thử nghiệm cho thấy mô hình hoạt động ổn định, mang lại cảm giác lái chân thực, góp phần hỗ trợ người học rèn luyện kỹ năng lái xe, đồng thời tiết kiệm thời gian và chi phí đào tạo.


 



© Copyright 2020 Trung tâm Khởi nghiệp và Đổi mới sáng tạo - Sở Khoa học và Công nghệ TP. Cần Thơ
Địa chỉ: 118/3 Trần Phú - Phường Cái Khế - thành phố Cần Thơ
Giấy phép số: 05/ GP-TTĐT, do Sở Thông tin và Truyền Thông thành phố Cần Thơ cấp ngày 23/5/2017
Trưởng Ban biên tập: Ông Vũ Minh Hải - Giám đốc Trung tâm Khởi nghiệp và Đổi mới sáng tạo - Sở Khoa học & Công nghệ TP. Cần Thơ
Ghi rõ nguồn www.trithuckhoahoc.vn khi bạn sử dụng lại thông tin từ website này