💸 Anthropic cam kết đầu tư 100 tỷ đô la vào AWS của Amazon ↗
Anthropic và Amazon vừa hoàn tất một trong những thỏa thuận hợp tác cơ sở hạ tầng AI lớn nhất hiện nay. Anthropic cam kết đầu tư hơn 100 tỷ đô la vào AWS trong thập kỷ tới để đào tạo và vận hành Claude.
Amazon sẽ đầu tư ngay lập tức 5 tỷ đô la, với tùy chọn đầu tư thêm tối đa 20 tỷ đô la nữa. Thỏa thuận này cũng cho phép Anthropic tiếp cận chip Trainium của Amazon - về cơ bản là Amazon đang nói, "xin đừng chỉ thuê Nvidia mãi mãi", nhưng với một khoản đầu tư lớn hơn nhiều.
Điều buồn cười, hoặc có lẽ chẳng buồn cười chút nào, là Anthropic vẫn đang chịu áp lực từ phía cơ quan quản lý trong khi lại ngày càng gắn bó chặt chẽ hơn với cơ sở hạ tầng của các tập đoàn công nghệ lớn. Rất gọn gàng, nhưng cũng rất rối rắm.
🧾 Anthropic chi tiêu nhiều hơn OpenAI trong quý vận động hành lang kỷ lục ↗
Anthropic đã chi 1,6 triệu đô la cho hoạt động vận động hành lang trong quý đầu tiên, trong khi OpenAI chi 1 triệu đô la. Điều này biến quý đó thành quý kỷ lục đối với cả hai công ty - và là dấu hiệu khá rõ ràng cho thấy các phòng thí nghiệm AI không chỉ đơn thuần xây dựng mô hình nữa, mà còn đang hoạt động tại Washington như những chuyên gia dày dạn kinh nghiệm.
Chi tiêu của Anthropic đã tăng mạnh so với cùng kỳ năm ngoái, được cho là có liên quan đến sự giám sát của chính phủ liên bang, mâu thuẫn với Lầu Năm Góc và cuộc tranh luận rộng hơn về cách các chính phủ nên đối xử với trí tuệ nhân tạo tiên tiến.
Hoạt động vận động hành lang của OpenAI tập trung vào bản quyền, an ninh mạng, chính sách AI và cơ sở hạ tầng đám mây. Không hẳn là những lĩnh vực hào nhoáng, nhưng đây chính là nơi tương lai được âm thầm vun đắp.
🧠 OpenAI ra mắt ChatGPT Images 2.0 ↗
OpenAI đã cho ra mắt ChatGPT Images 2.0, với khả năng tuân theo hướng dẫn tốt hơn, tạo văn bản mạnh mẽ hơn bên trong hình ảnh và các khả năng "suy nghĩ" mới có thể sử dụng tìm kiếm trên web để giúp tạo ra các hình ảnh phức tạp hơn.
Bản nâng cấp này nhắm đến các chức năng như đồ họa thông tin, trình chiếu, bản đồ, truyện tranh, văn bản đa ngôn ngữ và tạo nhiều hình ảnh. Ranh giới giữa "công cụ xử lý hình ảnh" và "một phòng thiết kế thu nhỏ trong một hộp" đang trở nên mờ nhạt một cách đáng ngờ.
Sự thay đổi lớn nằm ở khả năng điều khiển. OpenAI đang cố gắng làm cho việc tạo ảnh bớt giống như lắc một quả cầu tuyết ma thuật và giống hơn với việc chỉ đạo một thực tập sinh nghệ thuật đang trong trạng thái hưng phấn nhờ caffeine.
🎭 YouTube mở rộng khả năng phát hiện deepfake bằng AI dành cho người nổi tiếng ↗
YouTube đang mở rộng công cụ phát hiện người giống mình để nhiều nhân vật nổi tiếng hơn có thể tìm thấy các video do AI tạo ra bắt chước họ và yêu cầu gỡ bỏ.
Hệ thống sẽ quét tìm những nội dung giống AI và gắn cờ cho những người nổi tiếng đã đăng ký, những người này sau đó có thể yêu cầu YouTube xem xét nội dung theo chính sách bảo mật của họ. Không phải mọi yêu cầu gỡ bỏ đều được chấp thuận, và đó là điểm khiến toàn bộ vấn đề trở nên phức tạp.
Đây là một dấu hiệu nữa cho thấy deepfake đã chuyển từ "sự hoảng loạn trên internet" sang "cơ sở hạ tầng" thực sự của các nền tảng. Cuối cùng thì các đường ống cũng đang được dán nhãn.
⌨️ Meta sẽ ghi lại các thao tác gõ phím của nhân viên để huấn luyện các mô hình AI ↗
Meta đang triển khai một công cụ nội bộ ghi lại chuyển động chuột, nhấp chuột và gõ phím của nhân viên, sau đó chuyển đổi hoạt động đó thành dữ liệu huấn luyện cho các mô hình AI.
Ý tưởng là dạy cho các hệ thống AI cách người thật sử dụng phần mềm và hoàn thành nhiệm vụ. Có giá trị không? Có. Nghe có vẻ hơi viễn tưởng về một xã hội văn phòng u ám? Cũng có, cả hai điều đều có thể đúng.
Đây là cuộc đua tìm kiếm nhân viên hỗ trợ thu nhỏ: các công ty cần dữ liệu về quy trình làm việc của con người với tất cả những khuyết điểm, chứ không chỉ là văn bản được trau chuốt rồi thu thập từ internet. Vì vậy, giờ đây bàn phím trở thành nhân chứng. Có phần u ám, nhưng cũng có phần thông minh.
🛡️ Theo báo cáo, người dùng trái phép đã truy cập vào công cụ an ninh mạng Mythos của Anthropic ↗
Một nhóm người dùng trái phép được cho là đã truy cập vào Mythos của Anthropic, một công cụ trí tuệ nhân tạo tập trung vào an ninh mạng vốn được thiết kế để kiểm soát chặt chẽ.
Mythos không phải là sản phẩm dành cho số đông - nó được thiết kế cho các công việc an ninh mạng cao cấp, điều này khiến các tuyên bố về quyền truy cập trở nên đáng ngờ hơn. Nếu đúng, điều này đặt ra những câu hỏi khó chịu về cách các phòng thí nghiệm bảo mật chính những hệ thống mà họ mô tả là nhạy cảm.
Toàn bộ sự việc mang lại cảm giác "bí ẩn trong phòng kín, nhưng căn phòng lại là một bảng điều khiển đám mây". Rất phù hợp với chủ đề bảo mật AI hiện nay.
🧪 NeoCognition huy động được 40 triệu đô la vốn đầu tư ban đầu để xây dựng các tác nhân học tập giống con người ↗
Phòng nghiên cứu trí tuệ nhân tạo NeoCognition đã huy động được 40 triệu đô la trong vòng gọi vốn ban đầu để xây dựng các tác nhân có khả năng học hỏi giống con người hơn.
Công ty khởi nghiệp này đang theo đuổi các hệ thống AI đáng tin cậy và hiệu quả hơn - một ý tưởng rất hấp dẫn khi các nhà đầu tư liên tục tìm kiếm bất cứ thứ gì có thể giúp các tác nhân trở nên ít dễ bị lỗi hơn trong các quy trình làm việc thực tế.
Điều này một lần nữa nhắc nhở rằng sự bùng nổ của các tác nhân ảo không chỉ là cuộc cạnh tranh khốc liệt giữa OpenAI, Anthropic và Google. Các phòng thí nghiệm nhỏ hơn cũng đang tham gia, một số thậm chí còn có tham vọng thực sự, như thể đang nghiên cứu về đá mặt trăng vậy.
Câu hỏi thường gặp
Tại sao Anthropic lại đầu tư 100 tỷ đô la vào AWS?
Anthropic cam kết đầu tư hơn 100 tỷ đô la vào AWS trong thập kỷ tới để huấn luyện và vận hành Claude. Thỏa thuận này giúp Anthropic tiếp cận sâu hơn với cơ sở hạ tầng điện toán đám mây và chip Trainium của Amazon. Nó cũng phản ánh mức độ tốn kém của các hệ thống AI tiên tiến, với việc phát triển mô hình ngày càng phụ thuộc vào các quan hệ đối tác điện toán quy mô lớn.
Thỏa thuận giữa Anthropic và Amazon có ý nghĩa gì đối với cơ sở hạ tầng trí tuệ nhân tạo?
Thỏa thuận giữa Anthropic và Amazon cho thấy cơ sở hạ tầng AI đang ngày càng gắn bó chặt chẽ với các nền tảng điện toán đám mây của các tập đoàn công nghệ lớn. Amazon đang đầu tư hàng tỷ đô la, trong khi Anthropic cam kết chi tiêu dài hạn khổng lồ cho AWS. Những thỏa thuận này có thể giúp các phòng thí nghiệm AI mở rộng quy mô, nhưng chúng cũng đặt ra những câu hỏi về sự phụ thuộc, cạnh tranh và sự giám sát của cơ quan quản lý.
Tại sao Anthropic và OpenAI lại chi nhiều tiền hơn cho hoạt động vận động hành lang?
Anthropic và OpenAI đang chi nhiều hơn cho hoạt động vận động hành lang vì chính sách về trí tuệ nhân tạo đang trở thành trọng tâm cho tương lai của họ. Bài báo cho biết Anthropic đã chi 1,6 triệu đô la trong quý đầu tiên, trong khi OpenAI chi 1 triệu đô la. Các lĩnh vực trọng tâm của họ bao gồm sự giám sát của liên bang, bản quyền, an ninh mạng, chính sách về trí tuệ nhân tạo, cơ sở hạ tầng đám mây và cách các chính phủ nên điều chỉnh trí tuệ nhân tạo tiên tiến.
ChatGPT Images 2.0 có gì mới?
ChatGPT Images 2.0 được mô tả là cải thiện khả năng làm theo hướng dẫn, tạo văn bản bên trong hình ảnh và khả năng “suy nghĩ” có thể sử dụng tìm kiếm trên web cho các hình ảnh phức tạp hơn. Bản nâng cấp này hướng đến đồ họa thông tin, slide, bản đồ, truyện tranh, văn bản đa ngôn ngữ và tạo nhiều hình ảnh. Sự thay đổi chính là hướng tới khả năng kiểm soát tốt hơn và giảm thiểu phỏng đoán trong việc tạo hình ảnh.
YouTube xử lý các vụ deepfake do AI tạo ra nhằm vào hình ảnh người nổi tiếng như thế nào?
YouTube đang mở rộng công cụ phát hiện người giống mình để nhiều nhân vật nổi tiếng hơn có thể tìm thấy các video do AI tạo ra bắt chước họ. Những người nổi tiếng đã đăng ký có thể được cảnh báo về những video có thể giống mình do AI tạo ra và yêu cầu xem xét xóa bỏ theo chính sách bảo mật của YouTube. Không phải mọi yêu cầu đều được chấp thuận tự động, vì vậy hệ thống vẫn phụ thuộc vào sự xem xét của nền tảng và ngữ cảnh.
Tại sao Meta lại ghi lại thao tác gõ phím của nhân viên để huấn luyện AI?
Meta đang triển khai một công cụ nội bộ ghi lại chuyển động chuột, các cú nhấp chuột và thao tác gõ phím của nhân viên, sau đó chuyển đổi hoạt động đó thành dữ liệu huấn luyện cho AI. Mục tiêu là dạy cho hệ thống AI cách con người sử dụng phần mềm và hoàn thành nhiệm vụ. Trong nhiều quy trình làm việc của trợ lý ảo, loại dữ liệu hoạt động của con người này có thể giúp các mô hình học được hành vi thực tế, từng bước một.